시스템의 자세 제어는 사용되는 모터의 위치 제어로 대응되며, 이러한 시스템은 운용환경 시에 충격 진동이 발생하게 된다. 이러한 충격 진동 외란을 제거해야 요구하는 위치 제어를 수행할 수 있다. 로봇 제어 분야에서 불확실한 외란에 의한 로봇의 자세 제어는 가장 기본적이면서 중요한 분야중의 하나이다. 이러한 문제를 다루기 위하여 계산 토크 방식에 기초한 선형 제어기법이나 적응 제어 기법, 강인 제어 기법 등을 이용한 연구 결과들이 발표되고 있다. 그러나 그러한 기법은 일반적으로 로봇의 정확한 동력학적 특성을 알아야 하며, 구현하기가 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 적응 규칙에 의하여 모델의 불확실성, 시스템의 변화, 외란으로 인해 발생하는 공칭 플랜트와의 오차를 보상하도록 제어 입력을 생성하는 내부 루프 부분과 공칭 플랜트 모델의 명령을 추종하도록 하여 제어 입력을 생성하는 외부 루프 부분으로 구성되는 방법인 외란관측기(Disturbance OBserver : DOB) 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 프로세서의 신뢰성과 수치 연산 및 알고리즘의 빠른 처리를 위해 현재 사용 빈도가 높은 TI사의 DSP시리즈 중에서 부동 소수점 연산 기능을 가지면서 모터 제어에 적합한 TMS320C2000계열의 TMS320F2812을 사용하여, 운용 시 발생되는 진동 등에 대한 외란 제거를 목적으로 한다. 본 논문은 규명된 시스템 모델식을 바탕으로 DOB 제어 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션으로 검증된 DOB 모터 자세 제어 알고리즘을 DSP에 적용하기 위해 코드변환하고 PMSM 모터 모델 시뮬링크 블록을 구성하여 외란 관측기 제어 알고리즘을 모터 실험 시스템에 적용함으로써 타당성을 검증하고 상용 제어기로 실제 현장에 적용 가능함을 입증한다.
최근에 전술 무기의 첨단화, 무인화 및 네트워크화에 따라서 무선 전술 데이터 네트워크의 생존성은 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선 전술 데이터 네트워크에서 저고도 소형 무인항공기를 이용한 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 간단한 polling 접속 기능을 갖는 소형 무인항공기를 사용하여 무선 전술 데이터 네트워크의 노드들과 접속을 통하여 네트워크의 형태를 파악하고, 파악된 네트워크 그래프를 라플라스 매트릭스로 변환한다. 변환된 라플라스 매트릭스의 eigenvalue를 찾아내는 방법에 기초하여 서브 네트워크를 정의하고 약화된 eigenvalue의 집합을 통하여 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 하나의 UAV를 사용한 경우 좁은 네트워크 및 광범위 네트워크의 연결성 약화지역을 제안 알고리즘을 사용하여 탐색 가능하였다. 제안된 알고리즘으로 탐색된 약화지역의 노드에 UAV 링크로 중계 기능을 한 경우, 성형 네트워크 및 MST(Minimum Spanning Tree) 알고리즘에 의한 네트워크와 비교하여 스루풋 성능이 우수함을 검증하였다. 본 기법은 무선 전술 네트워크의 연결성을 보장하는 기법에 적용 될 수 있을 것으로 기대된다.
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
최근 들어 미래산업에 대한 관심이 더욱 고조됨에 따라 과학기술에 있어서도 미래를 예측하는 것, 특히 미래 과학기술 변화의 징후, 'weak signals'의 탐색에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. weak signals란 현재에는 불확실하고 비정상적인 선호이지만 미래 변화를 주도할 예비 징후를 의미하며, 이는 미래예측에 있어서 중요한 실마리를 제공하게 된다. weak signal에 대한 연구는 기술의 미래를 연구하는 데 있어 중요한 단초를 좀 더 먼저 제공한다는 점에서 증요성을 인식할 수 있으나, 그 개념부터 탐색 방법, 활용에 이르기까지 그리 길지 않은 역사를 가진 분야로 더욱 심도 깊은 연구가 요구되고 있다. 또한 이를 탐색하는 방법에 있어서 주로 높은 수준의 감각과 전문성을 갖는 전문가의 내용분석에 의해 이루어져 왔으나, 그러한 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 범위도 넓고, 그 분석결과의 해석 또한 전문가 개인의 판단에 맡길 수밖에 없다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 작업을 좀 더 객관적으로 지원할 수 있는 방법을 제시하기 위한 것으로서, 비정형적 기사정보를 대상으로 정보분석에 의해 계량적인 결과를 도출하고, 이를 바탕으로 전문가의 징후 발견 논거를 마련해 보고자 한다.
기업의 창업가들과 경영자들은 글로벌 대기업들에 의해 지배되고 있는 산업들에서 성공하기 위해 필요한 규모 및 능력을 달성하기 위해서 협력업체들과의 확장된 네트워크를 잘 이용할 줄 알아야 한다는 사실을 목격하게 된다. 기업의 경영자들은 간소하지만 민첩한 기업을 만들고자 한다면, 그들은 어떻게 기업의 조직구조 모델이 운영효율성, 유연성에 영향을 미치게 되는지, 그리고 어떻게 기업 조직을 기업환경과 전략(기회와 위협을 감지하고 대응할 수 있는)에 맞게 조정해야 하는지를 이해해야 한다. 본 연구는 요즘처럼 빠르게 변하고 불확실한 기업 환경에서 생존하고 번창할 수 있는 기업을 만들기 위해 필요한 역량들을 검토한다. 본 논문에 제시된 것 들은 빠르게 변하는 글로벌 경제의 수요에 대처하려 했던 수백 명의 경영자들과 기업창업자들의 지난 20년 동안의 노력의 결과들이다[1]. 본 연구의 결과는 정보기술(IT)이 기업의 성공을 위해 필요한 역량 및 조직구조를 개발하는데 있어서 필요한 가이드라인을 제공한다. 본 연구는 계량적인 연구 모델을 제시하지 못하는 한계점을 가지고 있으나, 최근의 정보기술 환경에서 기업들이 조직의 구조를 설계하는데 있어 고려해야할 점들과 지침을 제공하는 것이 연구의 목적이다.
휴리스틱은 불확실하거나 시간과 정보가 충분하지 않을 때 신속하게 사용하는 경험적 방법이다. 본 연구는 초등학생들의 과학실험활동 중 실험매뉴얼 처리에서 나타나는 휴리스틱이 무엇인지 알아보는 것이 목적이다. 이를 위해 초등학교 5학년 학생 20명(여 10, 남 10)을 연구 참여자로 과학 실험활동을 수행하게 하여 실험행동자료과 시선이동자료를 수집하였고, 회고적 인터뷰를 실시하였다. 수집한 자료에서 휴리스틱에 의한 행동을 추출하고 귀납적으로 개념화 하였다. 연구결과, 실험매뉴얼 처리에서 나타나는 휴리스틱은 "목표상태와 현재상태의 차이 줄이기", "실험 절차를 짐작하기", "기대되는 결과에 주의하기", "실험매뉴얼 사진과 비교하기", "시행착오 전략 사용하기"의 5가지였으며, 각 개념에 따라 실험활동에 유리한 측면과 불리한 측면이 나타났다. 학생들이 처음 경험하게 되는 과학실험활동에서는 정보가 부족하고 상황이 불확실하므로 휴리스틱에 의한 행동이 본성적으로 나타난다. 이에 교육자들은 학생들의 휴리스틱에 대해 이해하고 과학실험활동을 지도할 필요가 있다.
연구목적: 대량전상자 발생 시 신속하고 정확한 환자분류가 진행되어야 최대한 많은 환자를 회복시켜 전장으로 돌려보낼 수 있다. 그러나 복잡한 전투현장에서 적은 의료인력으로 대량전상자의 환자분류를 시행하기란 임무는 과다하고 환경은 불확실하다. 따라서, 전투현장에서 의료인력을 보조하고 대체할 수 있는 인공지능 모델에 대해 논의하고자 한다. 연구방법:인공지능의 한 분야인 강화학습을 활용하여 환자분류 모델을 제시한다. 모델의 학습은 무작위로 설정된 환자의 상태와 병원시설의 의료능력을 고려하여 최대 다수의 환자가 치료받을 수 있는 정책을 찾도록 진행된다. 연구결과:강화학습 모델이 정상적으로 학습되었음은 누적 보상 값 등을 통하여 확인하였고, 학습된 모델이 정확하게 환자를 분류하는 것은 생존자 수를 통해 확인하였다. 또한, 규칙 기반 모델과 비교하여 성능을 검증하였으며, 강화학습 모델이 규칙 기반 모델에 비해 약 10%만큼 더 많은 환자를 생존시킬 수 있었다. 결론:강화학습을 이용한 환자분류 모델은 의료인력의 대량전상자 환자분류 의사결정을 보조하고 대체하는 대안으로 활용 가능하다.
기업환경이 불확실해지고 복잡화되고 있는 상황에서 구성원들의 협력적이고 긍정적인 상호작용을 이끌어갈 리더십이 필수적이다. 즉, 구성원들이 자발적 리더십을 통해 의견을 공유하고 업무를 진행할 경우 불확실한 도전에 보다 효과적으로 대응하고, 목표하는 경영성과에 가까워진다. 따라서 본 연구에서는 최근에 이슈가 되고 있는 공유리더십의 중요성을 밝히고자 한다. 공유리더십이 팀효능감과 팀조직시민행동, 이직의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 부산 내 팀조직에서 근무하는 구성원을 대상으로 설문조사를 실시하였고 결과는 다음과 같다. 첫째, 공유리더십이 팀효능감에 미치는 영향은 각각 계획과 조직화 0.202(C.R.=2.853), 문제해결 0.463(C.R.=5.620), 지원과 배려 0.237(C.R.=3.326), 개발과 멘토링 0.366(C.R.=5.132)으로 설정된 가설과 같이 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 팀효능감이 팀조직시민행동과 이직의도에 미치는 영향은 각각 0.545(C.R.=5.895), -0.143(C.R.=-0.817)로 팀효능감은 팀조직시민행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 팀효능감은 이직의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 과잉투자(過剩投資)나 과당경쟁(過當競爭)이 발생할 수 있는 객관적인 기준과 경제적 조건들을 분석하고, 정부규제(政府規制)의 근거로서 제시되는 과잉투자(過剩投資)-과당경쟁(過當競爭)의 개념과 논리의 타당성 및 이에 대한 정책적(政策的) 대응방향(對應方向)을 검토하였다. 본고(本稿)에서 필자(筆者)들은 유지불가능한 자연독점의 경우를 제외하면 시장수요(市場需要)의 사전적(事前的) 불확실성(不確實性)으로 인해 발생하는 사후적(事後的) 설비부족(設備不足)이나 유휴설구(遊休設構)는 발생할 수 있지만, 투자시점에서의 과잉투자는 발생할 수 없음을 모형의 분석을 통해 보였다. 설비투자 완료후 생산(生産)-판매단계(販賣段階)에서 유휴설비가 발생하였을 경우에 정부(政府)가 경쟁을 제한할 수 있다는 예상이 오히려 과잉설비투자를 초래하는 중요한 원인임을 보이고, 일관성 있는 정부불개입정책(政府不介入政策)의 유지가 과잉설비투자를 억제하는 최선의 정책임을 보였다.
지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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