최신 IT 기술의 발달로 자율주행 자동차의 운행이 현실화되고 있으며, 이를 위해 경로 탐색은 필수적이다. 일반적으로 경로 탐색에서는 이동거리를 최소화하는 최단거리 경로와 이동 시간을 최소화하는 최단시간 경로가 제시된다. 그러나 이러한 경로의 품질은 도로망의 그래프 위상적 특성에 따라 달라진다. 도로망의 연결구조가 합리적이지 않으면 라우팅 알고리즘의 성능 개선에 한계가 있다. 실제 운전자들은 회전 횟수, 주변 환경, 교통체증, 도로 품질 등의 심리적 요소를 고려하며, 특히 회전이 적은 경로를 선호한다. 본 논문에서는 도로망 특성을 평가할 때 최단거리와 최단시간 경로뿐 아니라 회전이 가장 적은 경로를 찾는 단순 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 국내외 20개 주요 대도시 도로망의 연결 특성을 비교 평가하고, 도로망의 강점과 약점을 파악하여 효율적이고 안전한 경로 탐색 알고리즘을 개발할 수 있다. 제안된 단순 경로 알고리즘을 활용하여 각 도시의 도로망 특성을 비교 평가함으로써 도로망의 품질과 경로 탐색의 효율성을 종합적으로 검토한다.
고강도 H말뚝은 다른 말뚝에 비해 관입성이 우수하며, 경제적으로 시공이 가능하여 도로공사 및 건축공사의 기초말뚝으로 광범위하게 전세계적으로 사용되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고강도 H말뚝, 강관말뚝 및 PHC 말뚝에 정재하시험과 동재하시험을 실시하여 허용지지력을 비교 분석하였으며, 각각의 말뚝에 대한 동재하시험을 통해 시간경과효과를 평가하였다. 정재하시험과 동재하시험을 비교 분석한 결과 하중-침하곡선이 유사한 것으로 조사되었다. 또한 고강도 H말뚝, 강관 말뚝, PHC 말뚝이 지반내에 향타되었을 때의 허용지지력은 시간이 경과함에 따라 증가하는 것으로 평가되었다. 재하시험 결과 시간경과효과로 인해 지반의 허용지지력이 상승됨을 알 수 있어 앞으로 기초말뚝 설계시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.
택배 배달 서비스는 전국적 물류의 중요 부분이다. 노선이 잘못되면 시간과 비용 면에서 경제적 불이익이 발생할 수 있다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 물류 회사나 IoT 기기 등에서 실제 배송 데이터 10만 개를 수집하여 최소 거리와 최소 시간의 관점에서 최적의 허브 후보 위치를 분석하였다. 택배의 공통 경로 데이터는 실제 택배의 경로 데이터에 Longest Common Route Sequence 알고리즘을 사용하여 계산하였다. 계산한 택배의 공통 경로 데이터를 기반으로, 최적의 허브 후보 위치를 설정하고, 이로부터 최적의 거리와 시간을 계산할 수 있다.
본 논문에서는 코로나바이러스(COVID-19)와 같은 응급상황에서 필요한 환자의 이동 및 검사 경로 등을 MCMF(Min-cost Max-flow, 최소-비용 최대-유량) 알고리즘 기반의 에이전트 이동을 활용하여 효율적으로 푸는 방법에 대해 살펴본다. 환자의 수가 유동적으로 변화하기 때문에 고정된 경로가 아닌 매번 최적화시킬 수 있는 경로는 요즘 같은 COVID-19 시대에 필요한 기술이며, 이와 같은 응급상황에서는 이른 시일 내에 대처하고 조치하는 것이 피해를 최소화할 수 있다. 이러한 상황에서는 응급상황에 대처하기 위한 정보들을 어떻게 사용하는지에 따라 상황에 대한 처리 시간이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 응급상황에 대한 처리 시간을 최소한으로 하기 위해 MCMF 알고리즘을 적용하고 지도 API와 실제 병원 위치 등을 이용하여 실제로 시간을 단축할 수 있는지 연구하고 분석한다.
DS-01 균주 접종에 의한 미역부산물 발효산물이 분해 정도, 영양소 변화 및 미생물오염 정도에 관한 관찰과 반추위 발효성상에 미치는 영향을 관찰하여 미역부산물의 저장성 확보와 반추동물의 사료로서의 이용가능성을 발효단계에 따라 조사하였다. DS-01 균주와 함께 배양된 미역부산물은 발효 1개월부터 현저한 분해율을 보이기 시작했다. 미역부산물중의 영양성분 함량은 발효와 함께 커다란 변화를 나타내지 않았으며 모든 처리에서 반추동물에 병원성을 가지는 미생물은 검출되지 않았다. In vitro 실험에서는 발효시간 및 첨가농도에 따른 pH 변화, 암모니아태 질소와 휘발성지방산의 생성에 대한 영향을 조사하였다. pH의 경우 6% FBSW는 1개월 및 2개월 발효조건에서 대조구, 2% 및 4% FBSW 보다 pH 값이 증가한 것을 나타내었다. 암모니아태 질소의 생성에 미치는 영향을 보면 1개월 FBSW 경우 실험 3시간 경과 후가 대조구에 비해 높은 농도를 나타내었지만 시간이 경과에 따라 대조구보다 감소한 경향을 보인다. 2개월 FBSW의 경우 4% 첨가량만 24시간 경과 후 타 처리구에 비해 높은 농도를 나타내었다. 특히, 전 발효기간 동안 6% FBSW 처리구가 발효 3시간과 24시간 경과 후 타 처리구에 비하여 낮게 나타나는 경향을 보였다. 휘발성지방산의 경우 발효 1개월 미역부산물의 4, 6% FBSW 첨가구가 6시간 경과 후 총 VFA의 농도가 현저하게 증가하는 양상을 나타내었고(p<0.05), 발효 2개월 미역부산물의 2, 4% FBSW 첨가구가 9시간 경과 후 총 VFA 농도가 6% FBSW 첨가구에 비해 현저하게 증가하는 양상을 나타냈다(p<0.05).
본 연구는 시간 제약조건을 가지는 차량 경로 탐색과 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)를 해결하기 위하여, 기회시간(Opportunity time)을 반영한 하이브리드 휴리스틱을 제안하였다. 기회시간은 각 고객 노드에서 요구하는 하역 서비스를 수행 한 뒤에도 남아 있는 여유시간이다. 제안된 휴리스틱은 기회시간에 대한 제약조건을 추가하고, 기회시간을 고려한 비용 평가함수를 삽입 전략에 적용함으로써 초기 해를 구하였다. 또한 고객 노드 교환에 의한 타부 탐색 전략에도 기회시간을 반영함으로써 해를 개선 시켰다. 마지막으로 지리적, 시간적, 용량적으로 다양한 데이터 유형들에 대하여 각각 효과적으로 최적 해를 구할 수 있는 초기 경로 생성 전략들을 소개하고 비교하였다. 본 연구의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱 보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 HP 컬러 레이저 프린터 기기의 출력물에 나타나는 Yellow Dots의 형태를 분석하고자, 각각 시간의 경과, 연과 월의 경과 그리고 동일한 기종에 따른 Yellow Dots의 특성을 실험하였다. 그 결과, 동일한 프린터기기의 출력물에서는 시간의 경과, 연과 월의 경과에서 나타나는 Yellow Dots의 형태가 동일한 것을 알 수 있었다. HP 컬러 레이저젯 프린터 기기에는 Xerox사에서 출시된 컬러 레이저젯 프린터기기와는 다르게 시간과 날짜 정보가 임베딩 되지 않았다는 것을 가정 할 수 있었다. 또한 시리얼 넘버가 다른 프린터기기에서는 유사하지만 다른 형태의 Yellow Dots가 나타나는 것을 알 수 있었으며, 이것은 프린터기기 구분에 있어 큰 도움이 된다. 마지막으로 실험에 사용된 모든 HP 컬러 레이저 프린터 기기들의 Yellow Dots를 분석한 결과, 동일한 패턴을 찾을 수 있었으며, 그 결과를 통하여 제조사를 파악 할 수 있었다. 향후 Yellow Dots 패턴을 해독하고 나아가 타 제조사의 Yellow Dots를 검출 및 분석하는 연구가 진행되어져야 한다.
기존 경로 최적화 방안들은 최적화된 경로가 형성되기까지 경로 최적화 소요시간 이외에 3계층 핸드오프 소요시간도 포함되어 이동 라우터(Mobile Router:MR)의 이동이 빈번한 환경에서는 빠른 경로 최적화가 어렵다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 MR이 중첩된 이동 네트워크 환경으로 이동하더라도 별도의 경로 최적화 과정이 없어도 즉시 경로 최적화를 지원하는 3계층 핸드오프 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 제안한 방안에서는 MR과 액세스라우터(Access Router:AR)간의 위치등록과정을 통해 AR로 하여금 MR들의 주소정보를 획득하는 과정을 갖도록 하였다. 이 후 AR은 MR이 수행해야할 홈 에이전트(Home Router:HA)와의 위치등록과정을 대신 수행해줌으로써 AR과 MR의 HA들 사이에 양방향 터널이 형성되고, 패킷들은 해당 목적지 MR의 HA만 경유한 후 AR로 전송된다. 성능평가 결과, 본 논문에서 제안한 3계층 핸드오프 방식은 Reverse Routing Header(RRH), Optimization NEMO(ONEMO) 방안보다 약 $0.6{\sim}1.5[s]$ 감소된 소요시간으로 경로 최적화를 지원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
사람의 체내 장기는 복잡한 구조로 되어있으며 특히, 소장은 길이가 약 7m 길이를 가지고 있어 내시경 검사가 쉽지 않고 내시경 검사 시 위험도가 높다. 현재는 캡슐 내시경으로 검사를 수행하고 있으며, 검사 시간이 매우 긴 편이다. 의사는 제거된 저장장치를 컴퓨터에 연결해 환자의 캡슐 내시경 영상을 저장 후 프로그램을 사용하여 판독하지만, 캡슐 내시경 검사 결과 영상 길이가 길어 판독 시간이 많이 소요된다. 또한 소장의 경우 융모에 의해 많은 굴곡이 존재해 검사 과정에서 영상의 폐색 영역이나 명암이 뚜렷이 나타나게 되어 검사 시 병변 및 이상징후에 관해 놓치는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 의사의 영상 판독 시간 단축과 진단 신뢰도 향상을 위해 인공신경망을 이용한 소장 캡슐 내시경 병변 검사 보조 방법을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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