본 연구는 대학생의 성의식 및 성평등 의식과 성희롱 인식 수준에 영향을 미치는 요인을 파악하기위해 시도하였다. 2015년 4월 23일부터 4월30일까지 전남소재 1개 대학교에 재학 중인 대학생 274명의 설문지를 수집하여 분석하였다. 연구결과 대학생의 성의식은 평균 $3.00{\pm}0.29$점, 성평등 의식은 평균 $1.97{\pm}0.39$점, 성희롱 인식 수준은 평균 $4.09{\pm}0.54$점으로 나타났다. 성희롱인식수준은 성별, 전공, 주거형태 및 성평등 의식과 음의 상관관계가 있었고, 성의식은 양의 상관관계가 있었다. 대학생의 성희롱인식수준에 영향을 미치는 요인은 성별, 전공, 주거형태, 성의식, 성평등 의식 순으로 나타났다. 본 연구에서 파악된 대학생들의 성희롱 인식 수준을 향상시키기 위해 성별, 전공, 주거형태. 성의식, 성평등 의식 차이에 따라 세분화하여 올바른 성의식과 건전한 성평등 의식을 확립하고 건전한 대학문화 확립을 위한 성희롱의 예방대책과 예방 교육 프로그램을 개발하는데 기초자료로 활용 될 것으로 기대한다.
세계 환경규제가 강화되면서 액화천연가스의 사용량이 지속해서 증가하고 있다. 안정적이고 효율적인 액화천연가스 생산을 위해서는 운전 조건을 세분화하여 감시하는 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 천연가스 액화플랜트 성분 분리공정을 해석하여 구축한 동적 모델 데이터를 대상으로 다중 모드 감시시스템 개발 방법을 제안하였다. 먼저 전체 정상 데이터를 주성분분석과 k-평균 군집화 방법론을 사용하여 다중 정상 운전 모델로 구분하였다. 그 다음, 새로운 데이터 값을 k-최근접 알고리즘으로 구축된 다중 정상 모드와 매칭하였다. 마지막으로, 다중 모드 주성분분석 감시 기법을 통해 공정 데이터의 이상 여부를 판별하였다. 제시된 방법론은 45가지 이상경우에 적용하였고, 기본 주성분분석 방법론과 단변수 감시 방법론과의 비교를 통해 속도와 정확도 지표에서 평균 약 5~10%이상 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션의 범주를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모바일 애플리케이션 설명이 짧을 수 있다는 점을 고려하여, 모바일 애플리케이션 설명에 포함된 단어 정보 뿐만 아니라 각 단어의 단어 군집 대표 정보를 범주화 자질로 활용한다. 그리고, 모바일 애플리케이션의 카테고리가 세분화되어 있으므로, 제안하는 방법은 범주별 단어 발생 빈도를 K 평균 군집화 알고리즘에 적용하여 단어 군집을 생성한다. 모바일 애플리케이션 설명이 설치사양과 같이 범주와 관련없는 내용이 있을 수 있다는 점을 반영하여, 제안하는 방법은 단어 군집 중에서 범주화에 유용한 일부 단어 군집만을 선별하여 활용한다. 실험결과 제안하는 방법은 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션 범주화 재현율을 5.65% 개선시켰다.
본 논문은 퍼지 C-평균 분류기와 적응적 블록 분할을 사용한 역광 영역 검출과 공간 적응적 대비 확장을 사용한 역광 영역 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 이론에 의해 계산된 최적의 임계값을 기반으로 적응적 가변블록 분할을 사용하여 역광 영상을 어두운 역광 영역과 밝은 배경 영역으로 구분한다. 가변블록에 의한 블록화 현상을 없애기 위해 유도 필터(guided filter)를 사용하여 역광 영역을 객체 영역에 적합하게 세분화한다. 마지막으로 검출된 역광 영역은 공간 적응적으로 대비가 확장되어 조도를 개선한다. 제안된 방법은 최적의 임계값을 사용하여 영상을 분할하기 때문에 입력 영상에 따라 적응적으로 영역을 분할하고 저조도 영역을 개선하며, 사용자의 별도의 설정이 없이 입력 영상에 따라 자동적 역광 영상 개선이 가능하다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 역광 영역에 존재하는 피사체의 정보를 효과적으로 개선할 수 있으며, 복잡한 분할 방법을 사용하지 않고 빠르게 역광 영역을 검출할 수 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 해외여행 동기에 따라 여행자들의 집단을 나누고 각 집단별로 해외여행시 구매하는 상품이나 이용 매장의 특성을 비교하는데 있다. 문헌연구를 통해 여행동기와 구매상품의 종류와 속성, 쇼핑장소의 유형과 속성에 대한 주요 문항들을 추출하였다. 20-50대 해외여행 경험자 431명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 K-평균 군집분석을 통해, 적극적 집단, 소극적 집단, 자연 쾌락추구 집단, 가족 발견추구 집단의 4개의 군집이 확인되었다. 적극적인 여행자들은 해외에서 구매하는 모든 상품종류에 대해 가장 높은 관심을 보였으며 다른 세 집단보다 유의하게 차이가 있었다. 특히 소극적인 여행자나 자연 쾌락추구 여행자들보다 패션 사치품이나 기념품 구매를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 상품 속성에서 디자인과 명성, 실용성, 가격과 품질 등의 요인들을 중요하게 고려하였다. 구매 장소 측면에서는 적극적 집단은 지역 시장, 패션매장, 선물매장 순으로 선호하였으며 소극적인 여행자들은 패션매장을 더 선호하는 것으로 나타났다. 구매장소 속성의 중요도는 편의성, 디스플레이, 매장위치 및 판촉활동 순으로 중요시되었으며 적극적인 여행자들은 다른 세 집단 여행자들보다 매장 편의성에 대한 관심이 유의하게 높았다. 가족 발견중심 여행자와 자연 쾌락추구 여행자 집단은 쇼핑행동이 비슷하거나 일부 요인에서만 차이가 있었다. 소극적 여행자들은 나머지 세 집단과 구별되게 모든 쇼핑행동에 대한 관심이 낮았다. 여행동기에 근거한 시장세분화는 서로 다른 쇼핑행동을 예측할 수 있는 변별력이 있음을 보여주었다.
본 연구는 각각의 세분화된 부동산 시장에서 주택의 특성들이 시장 균형점을 찾을 수 있는지에 대한 가정을 실증 분석하였다. 주택의 건축 특성 등과 같이 공급 탄력적인 변수들은 주택의 주변 환경 등과 같은 공급 비탄력적인 변수에 비하여 시장 균형점에 더 가까운 것으로 나타났다. 또한, 주택 거주자의 평균 거주 기간으로 측정한 거주자의 이동 가능성이 높은 부동산 시장에서 공급 탄력적인 변수들이 공급 비탄력적인 변수들에 비해 시장 균형점에 더 가까운 결과를 보였다. 따라서 주택 시장에서 공급 탄력성과 거주자의 이동 가능성이 시장 균형점에 필요한 조건으로 파악되었다.
전 세계는 지난 135년간(1880~2014년) 지구온난화에 따른 빈번해진 이상기후로 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며 이로 인해 강우강도, 강우량이 증가하고 있다. 이처럼 기후변화는 수문현상에 많은 영향을 미쳐 물 순환 과정의 정확한 파악을 더욱 어렵게 하고 있으며 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립에 불확실성을 증대 시키고 있기 때문에 정확한 물 수요 예측이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 중서부에 위치한 안성천을 대상으로 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP모형에 기후변화 RCP8.5 시나리오를 적용하여 기후변화에 따른 안성천의 유출량을 산정하였다. 정확한 물 수요 예측을 위해 K-Weap(통합수자원평가계획모형)모형을 통해 유역별 네트워크 및 시나리오를 구성하고, 용수이용량(생활, 공업, 농업)의 과거자료를 선형예측함수식을 통해 장래 추정량을 생성 하였다. 이처럼 세분화된 자료를 통한 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인한 용수 이용량 증가 그리고 기후변화에 따른 지구온난화로 인해 농업용수는 점차적으로 물 부족이 감소하고 있지만, 생활, 공업용수 이용량에 대한 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 물 부족을 해소할 수 있는 방안을 제시하고자 2가지의 대안을 구성해보았으며, 먼 미래의 물 부족시대에 대비할 수 있는 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 일본을 중심으로 소사이어티 5.0에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 소사이어티 5.0은 IoT 센서를 이용한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문은 소사이어티 5.0 기반의 IoT 사용자에 대한 다중 접근방식의 프라이버시 접근 모델을 제안하고 있다. 제안 모델은 가상 환경에 IoT 장치의 중요 정보를 서로 동기화하는 다중화 방식을 사용하였다. 제안 모델은 IoT 정보의 가중치를 확률 기반으로 누적 처리함으로써 IoT 정보의 효율성을 향상시켰다. 또한, IoT 정보에 속성 정보를 연계 처리되도록 세분화하여 IoT 정보의 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, IoT 장치 수와 IoT 허브장치 수에 따라 IoT 장치의 효율성이 평균 5.6% 향상되었다. 정확도는 정보 수집 및 처리에 따라 평균 15.9% 향상되었다.
본 논문은 보일러 화로내 임의의 단면에서 다수의 음속 측정기를 설치하여 음속을 측정하고 평균온도, 최고온도, 최저온도로부터 세분화시킨 격자의 온도를 구하여 온도분포를 구현하는 방법에 대한 이론적 고찰과 적용결과에 관한 것이다. 음속 측정기 간 음속을 측정하여 보일러 내부의 연소가스 온도를 측정하고 화로를 임의의 격자로 구분하여 각 격자에 해당하는 온도값을 주위 격자의 온도구배로부터 유추하여 구한 뒤 모든 격자의 온도값을 완성하여 화로의 온도분포를 구현하는 방법에 대한 이론 및 관련 시스템을 구성하고 실제 현장적용하여 결과를 분석하였다.
본 논문에서는 공장 자동화 시스템의 한 예로, 컨베이어 벨트로 흘러 들어오는 생산품을 모델별로 자동 인식하기 위한 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 NTSC 방식의 카메라를 사용할 경우 움직이는 물체는 카메라 고유의 잔상이 발생하게 된다. 잔상이 존재하는 영상을 이용하여 효율적인 처리가 불가능하므로 적당한 후처리 방법이 요구된다. 이를 위하여 제안하는 인터레이스 제거 기법을 통하여 잔상을 제거하고, 이진화를 통하여 대략적 물체 영역을 판별한 후 물체를 에워싸는 직사각형 영역을 구한다. 그 후 윤곽선 검출을 거쳐 직사각형 영역을 블록별로 세분화한 후 각 블록별 화소수를 계산하여 평균을 중심으로 재분류한 후 모델 코드를 생성하여 모델 분류를 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법의 경우 기존의 방법보다 높은 분류 성공률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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