현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.
데이터를 방송하는 환경에서 데이터는 소수의 서버로부터 다수의 클라이언트에게 전파된다. 하드웨어 발전과 사용자 요구 증가로 방송 환경은 확장되고 있다. 사용자의 이동을 허락하는 이동 컴퓨팅 환경에서도 방송을 사용하여 데이터를 전파한다. 사용자들은 이동 가능한 컴퓨터를 이용하여 트랜잭션을 제출한다. 이동 환경이 갖는 제한된 자원과 이동성, 낮은 대역폭과 같은 특징들로 인하여 전통적인 환경에서 사용되는 트랜잭션 관리 방법은 적합하지 않다. 따라서 새로운 관리 방법을 필요로 하는데, 그 중 하나가 트랜잭션의 정확성 기준이다. 지금까지 가장 널리 사용되어진 기준은 직렬성인데, 방송 환경이 갖는 제약으로 인하여 트랜잭션의 불필요한 철회나 잦은 메시지 교환이 발생한다. 따라서 이 논문에서는 방송 환경에 적합한 새로운 정확성 기준의 필요에 대하여 언급하고, 갱신 일관성이라 불리는 기준의 적용에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 학습계수를 발생한 오차에 따라서 적응적으로 갱신할 수 있는 학습알고리즘에 은닉 노드의 수를 다양하게 변화시킬 수 있는 적응 역 전파(Back Propagation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 국소점을 벗어날 수 있는 것으로 기대되고, 수렴환경에 알맞은 은닉 노드의 수를 설정할 수 있다. 모의실험에서는 두 가지의 학습패턴을 가지고 실험하였다. 하나는 X-OR 문제에 대한 학습과 또 다른 하나는 $7{\times}5$ 도트 영문자 폰트에 에 대한 학습이다. 두 모의실험에서 국소 점으로 안주할 확률은 감소하였다. 또한, 영문자 폰트 학습에서의 신경회로망은 기존의 역 전파 알고리즘과 HNAD 알고리즘에 비하여 약 41.56%~58.28%정도 학습효율이 향상됨을 고찰하였다.
모바일 클라이언트-서버 환경에서 모바일 클라이언트는 무선 통신의 높은 비용으로 인하여 서버와 단절된 상태를 가지며, 캐쉬된 지도의 효율적인 갱신을 위해 지역 복사본을 클라이언트가 갖는다. 이러한 환경에서 서버 데이타베이스의 일부가 변경된 경우 일관성 제어시에 캐쉬가 무효화될 수 있고, 이로 인해 캐쉬된 전체 데이타가 재 전송되는 것은 비효율적이다. 그러므로 서버에서 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전파하는 방법이 필요하다. 그러나 순차적으로 저장되는 로그의 경우 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 로그가 계속해서 누적된다. 이는 서버의 저장 공간 문제와 로그의 검색 성능 저하를 가져온다. 둘째, 순차적인 검색을 해야 한다. 로그의 양이 많을 경우 순차 검색은 비효율적이다. 셋째, 해당 클라이언트에게 불필요한 로그도 함께 전파된다. 이는 변경 정보 전파시 높은 무선 통신 비용을 발생시킨다. 이 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 불필요한 로그들을 정의하고, 이들을 생성 및 검색 단계에서 제거, 여과하기 위한 기법들을 제시한다. 또한 순차 저장된 로그에 대한 검색 시간을 단축시키기 위한 구조와 기법을 제시한다.
본 논문은 차분형 천수방정식을 확장 칼만 필터로 변환하여 조석 예측을 시도하였다. 필터는 바닥마찰과 바람응력, 매개변수를 무작위 변수로 하는 추계학적 모형으로 구성되었으며 조위 및 유속과 함께 추정되도록 하였다. 물리적인 상황의 변화에 적응하도록 각 추정치들은 전파되고, 갱신된다. 본 모형에 서해안의 실측자료를 적용하여 조위의 예측을 실시한 결과, 이상 고조 기간동안에도 만족한 성과를 거두었다.
본 논문은 케이블 채널 등화에 이용 가능한 빠른 수렴 특성을 갖는 블라인드 결정 궤환 등화기를 제안한다. 전방향 및 궤환 필터로 구성되는 기존의 블라인드 결정 궤환 등화기는 에러 전파 문제를 피하기 위해 전방향 필터 계수가 충분히 수렴된 후, 궤환 필터 계수가 갱신되므로 정상 상태에 수렴하는데 많은 훈련시간이 걸리는 단점을 갖는다. 이런 단점을 극복하기 위해 제안된 등화기는 수신신호와 입력신호의 통계적 특성을 나타내는 대표값 사이의 최소 거리를 이용하는 새로운 비용함수를 전방향 필터에 적용하였다. 또한 계수 갱신에 이용되는 LMS 알고리즘의 수렴 상수를 등화기 출력에 따라 적응적으로 변화시킴으로써 궤환 필터의 수렴 속도를 향상시켰다. 제안된 등화기의 성능을 공인된 케이블 채널 환경하에서 모의실험 하였다. 그 결과, 제안된 등화기는 기존의 블라인드 등화기보다 빠른 수렴속도를 보였으며, SER 성능 비교에서도 기존의 블라인드 등화기보다 더 나은 결과를 나타내었다. 제안된 등화 기술을 유무선 멀티미디어 전송환경, 8-VSB 혹은 64-QAM 방식을 이용하는 지상파 HDTV 등에 적용하는 것을 기대할 수 있다.
방송 디스크는 다수의 이동 클라이언트에게 정보를 전파하는 통신구조이다. 방송 디스크에서 서버는 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 방송하며, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 자신이 원하는 데이터를 수신한다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 서버에서 방송 데이터가 갱신될 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 타임스탬프 기반 동시성 제어(Timestamp Based Concurrency Control: TCC) 기법을 제안한다. 기존에 제안된 동시성 제어 기법들은 트랜잭션의 철회율을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송함으로써 방송 대역폭의 상당 부분을 소비한다는 단점을 갖는다. 이와는 달리, TCC는 방송 데이터의 타임스탬프 필드에 그 데이터를 갱신한 서버 트랜잭션들의 순서를 반영시키고, 이를 수신한 클라이언트에서는 타임스탬프를 이용하여 자신의 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 검사함으로써 보다 많은 트랜잭션 실행을 허용한다. 그 결과, TCC는 서버로부터 방송되는 제어 정보의 양을 최소화하면서 읽기 전용 트랜잭션의 철회율을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
본 논문은 배치기와 변환기의 두 개의 서브시스템으로 구성된 계층적 인터페이스 시스템과 GROCO 모델을 기반으로하여 이의 후속 연구로서 계층적 인터페이스 시스템의 실제 운영에 있어 좋은 기능을 제공하고자 버젼 관리 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 버젼 관리 시스템은 갱신 전파 기능을 조정하고, 버전의 중요 성질인, 서로 다른 정보를 가질 수 있으나 인터페이스의 공유성을 유지하기 위해 어트리뷰트를 불변성, 변경, 변경없는 어트리뷰트로 분류하였다. 또한 갱신성의 성질과 정도에 따라 버전들을 두 개의 단계로 구분하였으며 이 곳에서 버젼의 기능을 유지 시키면서 변화를 제공하기 위해 연산들과 그 연산의 규칙을 제공한다. 또한 실제 오브젝트에서 버전화된 오브젝트들의 전개과정을 나타내기 위해 버젼 모델링 그래프를 제시하였다.
IT기술의 급속한 발전과 함께 데이터의 증가 양이 양산되고 있다. 새로운 데이터양은 매우 커지고 있으며, 유비쿼터스 환경에서 필요되는 센서 장치 혹은 클라이언트 장치들로부터 생성된 새로운 데이터 형태는 매우 다양하여 데이터들을 관리하고 제어하기가 어렵다. 특히, 유비쿼터스 환경에서 발생된 데이터는 PDA, 스마트 폰, 모바일 장치 혹은 센서 장치 등 다양한 원천 소스 등을 통해 생성된다. 그러므로 의사결정을 위해 유비쿼터스 장치로부터 생성된 데이터를 관리하고 제어하기 위해서 통합된 저장 장소로 데이터 웨어하우스를 사용한다. 데이터 웨어하우스는 서로 다른 몇몇 DBMS 데이터를 하나의 DBMS로 통합하고 집단화한다. 또한, 소스 데이터로부터 갱신된 데이터는 효과적으로 데이터 웨어하우스로 전파되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 IT패러다임 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정확하고 효율적인 데이터 관리 방법론을 위한 모델을 제시한다. 또한 갱신된 데이터를 의사 결정을 위해 활용할 수 있으며, 기존 방법론과 비교하여 분석 결과를 보인다.
다중경로 전파에 의한 수신 신호의 심벌간 간섭을 제거하기 위해, 두 오차 추정 함수를 사용하는 병렬 등화(parallel equalization) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 다치레벨 이차원 신호를 등가 이진 신호로 간주하고, 등화 초기에 효과적인 시그모이드 함수와 정상상태 성능이 우수한 임계 함수를 사용하여 각각 오차를 추정한다. 이때 두 오차 추정의 상대적 정확도에 따라 두 오차를 가중 처리하여 두 필터를 서로 다르게 갱신하도록 하였다. 결과적으로 결합된 두 필터의 출력이 최적한 값이 되도록 하였으며, 두 동작 모드를 완만하게 결합하는 효과로 등화 초기의 빠른 수렴과 정상상태에서의 낮은 오차 레벨을 동시에 달성하였다. 제안 알고리즘의 유용성을 모의실험을 통해 기존 방식과 비교, 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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