빅데이터 시대에 이르러 다양한 데이터 마이닝 기법이 주요 분석 방법론으로 제안되었다. 복잡 다양한 데이터가 양산되면서 데이터 마이닝 기법은 데이터 과학의 토대를 이루는 방법으로 부각되었다. 본고에서는 해석의 유용성과 예측력 향상의 측면 모두에 초점을 맞추어 다양한 실험 연구를 시행하였다. 구체적인 모형으로는 의사결정나무를 선택하였는데, 이는 실무적 사용 빈도가 높은 방법으로서 활용 폭이 넓을 뿐만 아니라 이해가 쉽고 성능평가가 용이한 방법론이기 때문이다. 의사결정나무모형을 대상으로 이 모형의 구조를 크게 변형시키지 않으면서도 예측력 향상의 목적을 이룰 수 있는 방법을 살펴보았으며 분기변수의 선택 방법이 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이 효과를 측정하기 위해서 다양한 모의실험 모델을 생성하고 분기법의 변화에 따른 예측력을 비교하였다. 비선형성을 지니면서 단일 분할을 통해서 하위 집합으로 명확하게 구분하기 어려운 복잡한 데이터의 경우에는 선형결합 분기방법이 예측력 제고에 도움을 주는 것으로 나타났다.
20GHz 이상의 주파수대에서 대기중 감쇠에 있어서 고려해야 할 인자로는 대기분자, 강우, 강설, 안개 등이 있으며 이 중 가장 큰 영향은 강우에 의한 감쇠이다. 강우로 인한 감쇠는 강우강도에 의해서 그 감쇠정도가 결정되고, 강우강도는 공간적 시간적으로 변동이 매우 다양하다. 따라서 강우강도에 의한 시간적 공간적 데이터의 확보와 정확한 강우강도의 추정은 정확하고 신뢰성 있는 회선설계를 위하여 필수적이다. 본 연구에서는 제주도를 제외한 남한전역의 32개 측후소로부터 얻을 수 있는 최근 10여년 간의 디지털 강우강도 데이터를 확보하여 지역별 강우강도와 시간율의 관계를 경험적으로 분석하였으며, 강우강도의 분포를 추정하기 위한 여러 가지 방법론을 비교 분석하였고 한국실정에 맞는 방법론을 제시하였다.
최근 스마트폰 잠금 해제 방법으로 암호화 기술을 사용하여 다양한 알고리즘이 채택하고 있다. 이미 상용화에 성공한 인간의 생체인식 기술로 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 방법에는 지문인식, 얼굴인식 및 홍채인식 등이 포함한다. 본 연구에서는 이미 상용화된 생체인식 기술 및 패턴인식 및 암호입력 방법을 평가항목으로 선정 하였다. 평가항목은 지문인식, 얼굴인식 홍채인식, 패턴인식 및 암호 입력방법 등 다섯 가지 알고리즘으로 구성되어 있다. 이러한 알고리즘을 기반으로 계층적 분석 방법론을 바탕으로 스마트폰 사용자의 암호화 알고리즘 선호도를 분석하였다. 또한 분석결과를 바탕으로 이론적 시사점을 제시하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.16e에 기반한 OFDMA TDD 시스템 하향 링크 트래픽 채널의 fixed-point 구현을 위해 Floating-point 모델로부터 성능 열화와 하드웨어 복잡도를 최소화 할 수 있도록 적절한 비트 사이즈를 결정하는 방법론에 대하여 기술한다. Fixed-point 구현에 있어서 여러 가지 고려 사항 중 하나는 비트 사이즈를 절사하는 방법에 따른 Saturation과 Quantization의 선택이며, 반드시 주의해야 할 점은 신호의 분포를 정확히 파악한 후 신호의 분포에 맞도록 Saturation과 Quantization 중 하나의 비트 절사방법을 적절히 적용시켜야 한다는 점이다. 또한, 시행착오를 거치면서 여러 비트 사이즈에 대하여 모의 실험을 수행하여야만 성능 열화를 최소화 하면서 원하는 비트 사이즈를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 수신단의 트래픽 채널에 최적화된 비트 사이즈를 결정하기 위하여 AWGN 및 ITU-R M.1225의 Veh-A 채널 환경에서 컴퓨터 모의 실험을 수행한다.
최근, 선박의 안전항해를 지원하기 위한 시스템(서비스)의 개발을 위해 여러 연구가 진행되고 있으며, 이들 연구에서는 개발한 시스템의 유용성 검증 및 효과도 평가에 공통적인 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DEVS 형식론 기반 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션 기법을 제안한다. 선행연구에 이어 국제해상충돌예방규칙과 관련된 내용을 분석 및 도출하여 의사결정을 위한 항해사 및 조타수 에이전트를 모델링하고, 실제 선박의 운동특성을 반영하기 위한 추정 및 보간 기법을 제안한다. 또한, 설계한 내용을 반영하여 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위한 다섯 가지 충돌회피 시나리오를 개발한다. 그 후, 각 시나리오에 따른 시뮬레이션을 수행하고 결과를 재구성하여 제시한다. 이를 통해 시뮬레이션 아키텍처 내에서 선박 구성요소 및 에이전트 모델이 유기적으로 결합하여 충돌회피 의사결정 및 항해 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.
당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.
MBE 성장시 기판 표면에서의 성장과정을 운동론적 지배과정과 열역학적 지배과정으로 나누어 성장모델을 제시하였으며, 화학적 평형상태에서의 열역학이 III-V compound의 성장속도와 composition 에 미치는 영향을 기존의 보고된 결과 데이터와 비교 분석하였다. 특히 miscibility gap 내에 존재하는 III-V ternary compound의 경우 박막의 성질 및 소자의 특성에 영향을 미치는 alloy clustering은 저온 성장시 surface kinetics에 의해, 고온성장시에는 열역학적 spinodal decomposition에 의해 결정됨을 알수 있었다. 열역학적 모델에서는 기판과 layer사이의 lattice mismatch와 재료의 elastic coefficient의 함수인 additive strain Gibbs free energy, 그리고 ternary solid solution의 regular behavior를 가정하여 ternary alloy의 mixing에 기인한 excess Gibbs free energy를 고려하였다.
TRNG (True Random Number Generator)를 테스트 하는 방법은 PRNG (Pseudo Random Number Generator)나 산술연산기를 비롯한 결정적 (deterministic) 소자에 대한 테스트와는 많이 틀려서, 새로운 개념과 방법론이 제시되어야 한다. 하드웨어적으로 결정적인 소자들은 패턴을 사용한 테스트 (ATPG; automatic test pattern generation)에 의해 커버가 될 수 있지만, 순수 난수는 발생 결과의 아날로그적인 특성에 의하여 자동 패턴 생성 방식에 의해 소자를 테스트하기가 불가능하다. 본 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 테스트 방식으로 테스트 패턴에 연속적인 패턴의 변화를 주면서 통계적으로 관찰하는 방식인 Diehard test라는 테스트 방식을 연구, 분석하고, 순수 난수의 테스트 시 고려해야 할 주안점을 제안한다.
경제급전 최적화 문제를 해결하는 결정론적인 알고리즘에 존재하지 않아 지금까지는 비결정론적인 휴리스틱 알고리즘들이 제안되고 있다. 이와 더불어 실시간 급전문제에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문은 발전정지 개념을 도입하여 실시간 급전의 최적화 문제를 풀 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단위 발전량당 최대 비용이 소요되는 발전기는 발전을 중지시키는 기준을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 발전정지 기준은 발전비용함수에서 밸브효과에 따른 비선형 절대치 함수를 제외한 2차 함수만을 대상으로 하였다. 경제급전 문제의 시험사례로 빈번히 활용되고 있는 데이터에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 기존 알고리즘들의 해를 크게 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 FBAR소자에서 중요한 역할을 하는 Reflector의 최적 증착조건을 RF/DC마그네트론 스퍼터링을 이용하여 조사하였다. Reflector를 구성하는 SiO$_2$와 W박막의 증착속도, 결정성, 표면거칠기 둥을 다양한 증착조건에서 관찰한 결과 빠른 증착속도를 보이면서 치밀하고 결정성이 좋은 박막을 얻을 수 있는 조건을 찾을 수 있었고, 이 조건으로 5층의 Acoustic Bragg Reflector 구조를 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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