Earticle

본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월·시간대·구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시·공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화·수·목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, “직전월의 소통상황”을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.

In this paper, travel speed patterns were deducted based on historical DSRC travel speed data using Decision Tree technique to improve availability of the massive amount of historical data. These patterns were designed to reflect spatio-temporal vicissitudes in reality by generating pattern units classified by months, time of day, and highway sections. The study area was from Seoul TG to Ansung IC sections on Gyung-bu highway where high peak time of day frequently occurs in South Korea. Decision Tree technique was applied to categorize travel speed according to day of week. As a result, five different pattern groups were generated: (Mon)(Tue·Wed·Thu)(Fri)(Sat)(Sun). Statistical verification was conducted to prove the validity of patterns on nine different highway sections, and the accuracy of fitting was found to be 93%. To reduce travel pattern errors against individual travel speed data, inclusion of four additional variables were also tested. Among those variables, ‘traffic condition on previous month’ variable improved the pattern grouping accuracy by reducing 50% of speed variance in the decision tree model developed.

최근 데이터 수집 기술의 발달은 모바일 데이터 등의 실제 통행이 반영된 데이터가 폭발적 으로 증가시키며, 이러한 데이터들을 활용한 교통분야 연구 또한 촉진 시킨다. 본 연구에서는 모바일 데이터 궤적정보와 수단별 주요 교통유발시설 데이터를 매칭하여 모델링 없이 지역간 통행수단을 추정하는 방법론을 개발하였다. 개별 수단통행은 통행궤적 내 교통유발시설 유무, 통행시간, 접근통행 유무 등의 규칙에 따라 분류되었다. 서울, 청주에 거주하는 908명의 개별 통행궤적 데이터에 제안된 방법론을 적용하였고, 통행 다이어리 데이터의 기록된 수단과의 비 교 결과를 Type Ⅰ and Ⅱ error 결과표로 나타내어 방법론의 정확도 검증을 수행하였다. 검증 결과, 본 연구에서 개발한 방법론은 항공수단 1.00, 철도수단 0.955, 버스수단 0.73 수준의 F1-Score를 보이는 것으로 나타났다.

The recent development of data collection technology, which conveys various travel data in real-world such as mobile data and probe vehicle data, facilitates transportation planners identifying specified spatio-temporal travel patterns. In this study, an easily implementable travel mode classification methodology was proposed to classify inter-regional trip-modes without modeling by superimposing trajectories generated from mobile phone signaling and transportation infrastructure points into a polygon scale of a shapefile in a GIS system. Each regional mode trip was classified according to the rules such as the presence of transportation infrastructure in the trip trajectory, travel time, and the presence of access trips. An accuracy test generates Type Ⅰ and Type Ⅱ error results table to verify the proposed methodology. As a result, it was found that the methodology developed showed the F1-Score of the air mode 1.00, rail mode 0.95, bus mode 0.73.

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인 터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이 터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성 에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중 공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루 어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF) 기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

본 연구는 Q방법론을 활용해 한명의 자녀를 둔 취업모가 둘째 자녀의 출산을 기피하는 요인을 유형화하고, 그 결과를 토대로 저출산 정책 방향에 대한 시사점을 얻는데 목적이 있다. 연구대상인 P표본은 대구 경북에서 한명의 자녀를 둔, 가임가능성이 있는 20세 이상 45세 미만의 직장 여성 50명을 대상으로 조사하였다. 먼저 총 72개의 진술문을 확보한 뒤, 2차 분류를 거쳐 최종 24개의 Q표본을 확정하였다. 연구결과, 취업모의 둘째 자녀 출산기피 유형은 3가지로 분류되었고 제1유형은 배우자가 비협조적인 '양육 비공유형', 제2유형은 직장에서 일-가정 양립이 어려운 '직장 내 일-가정 양립 미흡형', 제3유형은 '소득 제약형'으로 명명하였다. '양육 비공유형'은 취업모 22명(44%)이 동의한 유형으로, 자녀양육에 있어 배우자의 비협조와 보육기관에 대한 강한 불신이 둘째 자녀 출산기피 원인으로 분석되었다. '직장 내 일-가정 양립 미흡형'은 취업모 13명(26%)이 동의한 유형으로, 직장 내 출산 및 자녀 양육에 대한 복지 부실이 출산기피 이유였다. '소득 제약형'은 취업모 8명(16%)이 선택해 상대적으로 비중이 낮았다. 따라서 취업모는 경제적 어려움보다는 가정과 직장 내에서 자녀 양육에 대한 뒷받침이 부족해 둘째 자녀의 출산을 기피한다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 따라 취업모의 둘째 자녀 출산을 장려하기 위해서는 보육료 지원보다 가정 내 양성 평등 문화의 확산과 직장 내 일-가정의 양립 정책에 집중해야함을 시사하고 있다.

This research aims to categorize factors affecting reluctance of second childbirth among working mothers using Q methodology. P sample holds 50 working mothers between 20 and 45 years old living in Daegu-Gyeongbuk area. After securing the total 72 statements, the final 24 Q samples were confirmed through the second classification. As a result of this study, three types of the working mothers were classified. The first type that 22 working mothers (44%) were classified was "having uncooperative spouse". The second type which 13 working mothers (26%) were included was "working at not family-friendly workplace". Lastly, eight working mothers (16%) belonged to the third type, "having financial difficulty". Therefore, this study could confirm that the working mothers evade their second childbirth mostly because of the insufficient childcare support both at home and at work, rather than economic reasons. Thus, this study suggests that the Korean government should try to spread work-family balance culture than just providing financial support in order to encourage the second childbirth among working mothers.

HMD기기가 저렴하게 보급되면서 가상현실 콘텐츠의 생산과 소비가 급증하기 시작하였으며, 현재 VR 콘텐츠 시장은 쉬운 생산성으로 인해 일회성, 소모성 콘텐츠가 주된 공급 콘텐츠가 되고 있다. 하지만사용자가 스스로 다시 VR콘텐츠를 사용하려는 동기는 높은 몰입감에서 나온다. 일반적인 사용자들은VR콘텐츠에서 높은 몰입감을 가지는 콘텐츠로써 게임을 기대하고 있지만, HMD 환경에서의 상호작용의 어려움 등의 이유로 게임 콘텐츠의 공급은 미비한 상황이다. 즉, 현재의 VR콘텐츠의 주된 공급 콘텐츠와 소비자의 수요 니즈에는 큰 괴리가 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 VR콘텐츠의 특성을 분석하기 위해 조나단(Linowes Jonathan)의 문헌을 참고해 VR콘텐츠를 6가지 타입으로 분류하여 설명하였으며, 이 기준에 따라, 40가지의 VR콘텐츠를 분류했다. 이 결과 게임 콘텐츠에 있어서 상호작용 가상현실이라는 VR콘텐츠 타입이 가장 많은 것으로 조사되었다. 그러나 현재까지 VR콘텐츠에서 상호작용을 도와주는 컨트롤러는 가격 등에서 많은 진입장벽이 있다. 일반적인 관람형 콘텐츠에서는 간단한 응시형 선택만 가능한 상황이다. 이를 활용하여 관람형 콘텐츠에서 게임 매커니즘을 적용시킬 수 있는 디자인 가이드라인이 개발된다면 VR 대중화에 도움이 될 수 있을 것이다.

As HMD devices have become less expensive, the production and consumption of virtual reality content have started to increase rapidly. Currently, one-time-consumption VR contents are popular types of content due to their easy productivity. However, the motivation for users to use VR content on their own comes from the high immersiveness this type of content imparts. Although general users expect games to contain content with high levels of immersion in the VR field, the supply of game content is insufficient due to the difficulty of interactions in the HMD environment and the difficulty in constructing storytelling in the first person. In other words, there is a great gap between the main supply contents in the current VR field and consumer needs. Generally, an 'avatar' on behalf of the user when using VR content enhances the feeling of immersion in digital content, and a 'controller' which manipulates the ‘avatar’ enhances the interactivity. In this paper, we establish a VR content classification methodology based on controller availability and designate the purpose and characteristics of the content. Based on an established methodology, nearly 40 instances of VR content are classified by type based onVR game content. As a result, the VR content type known as interactive virtual reality was found to be most common in games. However, thus far, controllers that assist with interaction in VR situations have many entry barriers, mainly the price; hence, only simple control methods are possible. If better content design resolves the conflict between the high consumption of HMD devices without controllers and the strong preference for interactive software with controllers, it will help VR become more popular.

A plethora of big data applications are emerging and being researched in the computer science community which require online classification and pattern recognition of huge data pools collected from sensor networks, image and video systems, online forum platforms, medical agencies etc. However, as an NP hard issue data mining techniques are facing with lots of difficulties. To deal with the hardship, we conduct research on the novel algorithm for data mining and knowledge discovery through network entropy. We firstly introduce necessary data analysis techniques such as support vector machine, neural network and decision tree methods. Later, we analyze the organizational structure of network graphical pattern with the knowledge of machine learning methodology and graph theory. Eventually, our modified method is finalized with decision and validation implementation. The simulation results of our approach on different databases show the feasibility and effectiveness of our proposed framework. As the final part, we provide our conclusion and prospect.

업무과정을 철저하게 기록화하기 위해서는 업무관리와 기록관리가 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해 업무분류표와 기록분류표를 통합한 기록분류체계 수립이 적합하지만, 지금까지 기록분류체계 수립을 위해 이용된 절차 및 방법론들은 일반조직, 단체 등에서 지침으로 활용하거나 분석을 수행하기에는 구체성이 부족하다. 본 연구에서는 이러한 인식을 바탕으로 업무관리와 기록 관리를 유기적으로 연계시킬 수 있는 기록분류체계 개발을 위해 다음과 같이 방법을 구체화 하였다. 우선 기록분류체계 개발을 위한 분류의 원칙으로 기능분류를 선택하였다. 그 다음으로 기록분류체계 개발을 위해 구체적인 방법을 제시하였다. 이를 위해 호주의 기록관리 업무분석 표준인 DIRKS(Designing and Implementing Recordkeeping Systems)와 AS 5090을 분석, 비교 하였고, 이를 토대로 정보공학과 경영학에서 업무분석시 사용되는 방법론과 보완할 부분을 연구하여 구체적인 기록분류체계 개발 방법을 제시했다. 이와 같이 구체화한 기록분류체계 설계를 위한 개발 모형을 친일반민족행위진상규명위원회에 적용하여 검증하였다는데 본 연구의 그 의의가 있다.

There should be an integration between work management and records management in order to document the work processes thoroughly. It's proper to establish a records classification system to have the work classification and record classification table integrated for that purpose. But the conventional procedures and methodology used for records classification system development lack specific features to be used as voluntary guidelines of a common organization or group and to conduct analysis. Recognizing the problems, this study suggested the specific methods of records classification system development to link work management and records management organically. First, the functional classification was chosen as the principle of classification for records classification system development. Then concrete methods of records classification system development were suggested. Analysis and comparison were made for the DIRKS(Designing and Implementing Recordkeeping Systems), which is the standard records management and work analysis of Australia, and AS 5090. The results were used to suggest specific methods of records classification system development in conjunction with the research into the methodology employed for work analysis in information engineering and business administration to compensate for its weakness. The significance of the study can be found in that it suggested the methods of typical records classification system development in connection with records classification, and that it applied them to the Presidential Committee for the Inspection of Collaborations for Japanese Imperialism and tested them.

본 연구는 증가하는 드론 위협으로부터 국가 핵심기반시설을 효과적으로 보호하기 위한 새로운 시설 분류체계 와 방어 우선순위 결정 방법론을 제시한다. 기존의 물리적 보안 중심의 시설 보호체계는 드론의 소형화, 고성능화, 군 집공격 등 새로운 위협에 대응하기에 미흡한 실정이다. 본 연구는 물리적 취약성, 시설 상호연계성, 복구 난이도라는 3대 핵심 평가요소를 기반으로 새로운 시설 분류체계를 개발하였다. 또한 방어 우선순위 결정을 위한 객관적이고 체 계적인 접근을 제공하고자 계층분석기법(AHP)과 이상적 해 유사도 기반 선호도 순서화 기법(TOPSIS)을 결합한 통 합 평가방법론을 제시하였다. 본 연구의 결과는 제한된 국가 자원의 효율적 배분과 핵심기반시설별 방어 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.

The characteristics of various types of unmanned aerial vehicles (drons) linked to aerospace engineering and how drones can be used for each type were analyzed. The scope of the study focused on the structural characteristics, advantages and disadvantages of space exploration drones, space orbit drones, royal wingman drones, stratospheric drones, navigation safety facility inspection drones, and aircraft inspection drones. It also discussed the development direction of drone technology and the changes, opportunities, and challenges of drones linked to aerospace engineering. As a result of the study, each type of drone plays a diverse and important role in aerospace engineering, and its scope of use is expected to expand further with the development of artificial intelligence, autonomous flight, and swarm technology.

본 연구에서는 문서 분류기의 정확도를 높이기 위해 문맥 정보와 키워드 정보를 모두 사용하는 이중 접근(Dual Approach) 방법론을 제안한다. 우선 문맥 정보는 다양한 자연어 이해 작업(Task)에서 뛰어난 성능을 나타내고 있는 사전학습언어모델인 Google의 BERT를 사용하여 추출한다. 구체적으로 한국어 말뭉치를 사전학습한 KoBERT를 사용하여 문맥 정보를 CLS 토큰 형태로 추출한다. 다음으로 키워드 정보는 문서별 키워드 집합을 Autoencoder의 잠재 벡터를 통해 하나의 벡터 값으로 생성하여 사용한다. 제안 방법을 국가과학기술정보서비스(NTIS)의 국가 R&D 과제 문서 중 보건 의료에 해당하는 40,130건의 문서에 적용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 문서 정보 또는 단어 정보만을 활용하여 문서 분류를 진행하는 기존 방법들에 비해 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

In this study, we propose a Dual Approach methodology to enhance the accuracy of document classifiers by utilizing both contextual and keyword information. Firstly, contextual information is extracted using Google's BERT, a pre-trained language model known for its outstanding performance in various natural language understanding tasks. Specifically, we employ KoBERT, a pre-trained model on the Korean corpus, to extract contextual information in the form of the CLS token. Secondly, keyword information is generated for each document by encoding the set of keywords into a single vector using an Autoencoder. We applied the proposed approach to 40,130 documents related to healthcare and medicine from the National R&D Projects database of the National Science and Technology Information Service (NTIS). The experimental results demonstrate that the proposed methodology outperforms existing methods that rely solely on document or word information in terms of accuracy for document classification.

(Purpose) The purpose of this study is to enhance the effectiveness of Official Development Assistance (ODA) policies by systematically classifying recipient countries and establishing tailored ODA policies based on these classifications. Specifically, the study aims to identify an appropriate methodology for categorizing developing countries using specific criteria, and to apply it to actual data, providing valuable insights for donor countries in formulating future ODA policies. (Design/methodology/approach) The data used in this study are the basic statistics on the Sustainable Development Goals (SDGs) published annually in the SDGs Report. The analytical method employed is decision tree analysis. (Findings) The results indicate that the 167 countries analyzed were classified into 10 distinct nodes. The study further limited the scope to the five nodes representing the most disadvantaged developing countries and suggested future directions for aid policies for each of these nodes. (Research implications and Originality) This study emphasizes the need for systematic classification of recipient countries and the establishment of tailored ODA policies based on these classifications, in a context where the scale and importance of ODA continue to grow. The research's significance lies in its presentation of a practical methodology that can assist donor countries in formulating ODA policies by classifying developing countries through decision tree analysis and proposing specific policy directions for the most vulnerable countries.

Recently there are many pilot studies for advanced application of first Korea national high resolution satellite image, which is called as KOMPSAT-MSC (Korean Multi-purpose Satellite-Multi-Spectral Camera), in Korea. In this study the forest type classification methodology is developed and its distribution map was constructed by applying high resolution satellite image, KOMPSAT-MSC, based on Tasseled Cap Transformation, especially through comparing the result of detailed filed surveying such as forest type, tree species, tree diameter, tree age and tree crown density in pilot study area.

본 논문은 계통운영상황에 따른 대응책을 통하여 계통운영상태(state)를 구분하는 방법론을 제안한다. 일반적으로, 계통운영상태는 정상상태와 비상상태로 구분되지만, 본 연구에서는 이를 정상상태, 주의상태, 경보상태, 비상상태, 회복상태 등의 5가지로 구분하여 정의하고자 한다. 그리고 계통운영상태를 실정단계와 적용단계로 구분하여, 실정단계에서는 각 계통운영상태에 대한 대응책의 비용을 반영하여 계통운영상태를 설정하며 적용단계에서는 계통운영한계 및 각 대응책의 시행시간과 계통운영한계 초과시간 등을 고려하여 계통운영상태를 적용한다. 특히, 본 연구에서는 계통운영상태를 고려한 계통운영절차를 flowchart로 제시한다. 이러한 계통운영 상태는 계통운영자에게 계통운영에 대한 객관적 판단의 근거를 제시해 줄 것이다.

이 연구는 우리나라의 산악형 산림지대의 지형을 분류하기 위한 방안으로 TPI를 응용하기 위해 수행되었다. 이 방법을 적용하기 위해서는 지형특성에 적합한 기초분석단위로 scale factor들이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 scale factor를 결정하기 위한 객관적으로 결정하기 위한 방안을 제시하였다. 즉, 산지의 기복 패턴를 반영하기 위한 scale factor를 결정하기 위해 음영기복도를 이용하여 제작된 지형성장곡선으로부터 기울기변화도 곡선을 작성하였다. 기울기변화도 곡선을 이용하여 기복의 변화량이 최대가 되는 지점을 찾고, 그 극대점에서의 grid 크기를 찾아 지형 분류를 위한 scale factor로 결정하였다. scale factor 결정 알고리즘의 적용성을 검토하기 위하여 지형특성이 다른 3곳의 산악지대에 대한 scale factor를 도출하고, 지형분류를 수행하였다. 이 방법에 따른 연구결과 scale factor는 지형기복이 심할수록 짧아지는 경향이 있음을 보여주었다. 또한 TPI를 이용하여 분류한 능선과 계곡의 수가 종단면도를 이용한 방법과 유사하게 나타났고, scale factor의 크기가 대상지역의 능선 간 평균거리와 일치하는 경향이 있음을 보여주었다.

The objective of this research was to introduce the TPI approach for interpreting land-forms of mountain forests in South Korea. We develop an objective procedure to decide the scale factor as a basic analytical unit in land-form classification of rugged mountain areas using TPI. In order to determine the scale factor associated with the pattern of slope profiles, the gradient variance curve was derived from a revised hypsometric curve developed using the relief energy of topographic profiles. Using the gradient variance curve, found was the grid size with which the change in relief energy got the peak point. The grid size at the peak point was determined as the scale factor for the study area. In order to investigate the performance of the procedure based on the gradient variance curve, it was applied to determination of the site-specific scale factors of 3 different terrain conditions; highly-rugged, moderately-rugged and relatively less-rugged. The TPI associated with the corresponding scale factors by study site was, then, determined and used in classifying the land-forms. According to the results of this study, the scale factor gets shorter with more rugged terrain conditions. It was also found that the numbers of valleys and ridges estimated with TPI show almost the same trends as those of the observed and the scale factors tends to approach to the mean distance of ridges.

수업시간은 단순히 교사 한 사람이 수업을 준비해서 만들어 가는 것이 아닌 교사와 학생 간 상호교류의 시간이다. 따라서 교사는 학생들과의 상호 교류가 잘 이루어질 수 있도록 유도해야 한다. 본 연구에서는 지식형 시스템 기법을 이용하여 현실적 자아(ego)에 초점을 맞추어 학습자의 유형을 분석한 후 교실에서 수업이 이루어질 때 개개의 학습자에게 적합한 최상의 의사소통 방법을 구현할 수 있는 학습시스템을 구축하고자 시도하였다.

취약점 분류체계는 공격자의 위협 행동 패턴을 이해하고 보호 대상 자산에 대한 피해를 야기시키는 취약점 유형 및 경향을 분석하여, 보안사고를 미연에 방지 하는데 중요한 역할을 담당한다. 이런 이유로, 정보보호제품을 평가하기 위한 국제표준인 공통평가기준에서는 취약점 정보를 수집하고 침투시험을 수행하는 과정을 요구하고 있다. 하지만, 방대한 취약점 정보로부터 해당 정보보호제품의 잠재적인 취약점을 수집 및 필터링하기 위해서는 개발자 또는 평가자가 직관적으로 이해하고 적용할 수 있는 취약점 분류 체계 및 적용방안이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 정보보호제품 구성요소, 보안구조, 보안기능 및 소스코드 관점에서 보안취약점을 분류하고 적용하는 방안을 제시한다. 이를 위해, 공통평가기준에 적용할 수 있는 보안 취약점 분류체계 동향을 조사하고 차이점을 분석한다. 또한, 개발자 또는 평가자가 정보보호제품 개발 또는 평가에 실용적으로 적용할 수 있는 새로운 취약점 분류 체계 및 적용방안을 제시하고자 한다.

CC(Common Criteria) requires to collect vulnerability information and vulnerability analysis by using penetration testing for evaluating IT security products. However, CC has been criticized from developers or QA managers due to its complexity of terms, abstract description of evaluation methods and non-existence of guidelines. In this paper, we propose a guideline of vulnerability assessment for developers and evaluators by analyzing and summarizing of its requirements and processes defined in CC. To do this, we classify the evaluation process of AVA assurance family into 4 parts and describe each evaluation working systematically unit under every steps.

일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.

This study categorizes customers' personal preferences and the types of customers who are determined by their thoughts, personality, and subjectivity. They also want to identify their characteristics and help with management To understand the subjective characteristics of consumers' desire and consumption behavior, 53 adults were set up and analyzed according to Q methodology analysis. The first type is the 'person seeking a richer menu'. The first type represents "the degree of importance of the menu." The second type is the "pursuit of ambience of the Korean restaurant", which judges the atmosphere of the Korean restaurant as the value of the Korean restaurant appear. The third type is "the essence of Korean food." They want traditional food, seek diversity in Korean food, and provide basic services. The fourth type is the personality type that likes creativity as "the pursuit of personality of Korean restaurant". The result of this study implies the actual customer 's recognition type is created by showing the customer's recognition type according to the subjective setting of the Korean restaurant.

이 연구는 고등학교 졸업 예정자를 대상으로 좋은 국어 수업에 대한 진술문을 수집하고, Q 방법론을 적용하여 인식의 주관성 유형을 탐구하였다. 예비 평정을 거쳐 확정된 90개의 진술문에 대하여 참여자 51명이 지닌 주관적 인식을 분류한 결과, 6개 요인이 도출되었다. 연구를 통해 제안할 수 있는 주요 시사점은 다음과 같다. 첫째, 국어 수업의 가치에 대해 학습자가 어떻게 정당화하고 의미를 부여할 수 있을지에 대해 고민이 필요하다. 둘째, 영역 특수적 속성과 영역 보편적 속성이 교차하는 지점을 찾아 관련 내용을 충실히 개발하는 것이 필요하다. 셋째, ‘수행’과 ‘경험’ 활동에 대해 개념화하여 학습자 중심 교육 패러다임의 의미를 구현할 필요가 있다. 넷째, 미디어의 영향력을 고려하여 테크놀로지 기반의 교수·학습이 지닌 의미를 확장할 필요가 있다. 다섯째, 국어 교과의 기초 학력에 대한 인식이 제한적이나마 발견되고 있었다. 이 연구는 실현된 교육과정으로서 국어교육의 성과가 학습자에게 어떤 배움의 형태로 남는가에 대한 문제의식을 구현하였다는 점에서 의의가 있다.

This study collected statements about good Korean language arts classes for high school graduates and explored subjectivity types of perception by applying Q methodology. As a result of classifying the subjective perceptions of 51 participants for 90 statements, six factors were derived. The main implications that can be suggested through the study are as follows. First, it is necessary to think about how learners can justify the value of, and give meaning to teaching and learning, Korean language arts. Second, it is necessary to find the point where domain-specific and domain-general properties intersect, and develop related content accordingly. Third, it is necessary to accept the meaning of the learner-centered education paradigm by conceptualizing the activities of “performance” and “experience”. Fourth, it is necessary to expand technology-based instructional design considering the influence of media. Fifth, the recognition of basic learning ability of students in Korean language arts curriculum needs to be considered valuable. This study is meaningful as it can identify how the achievements of Korean language arts has influenced learners as an attained curriculum.