본 논문은 건설 감리 수행시 영향을 미치는 계층적 관리요소를 분석하여 감리사업 평가 모델을 구축함으로써 감리 프로젝트 수행시의 효율을 극대화시키는데 그 목적이 있다. 연구는 현장 실무자에 대한 설문조사를 통해 감리사업의 현황과 영향요소를 산정하였고, 이를 바탕으로 현장 감리자의 운영 및 관리능력을 평가할 수 있는 평가 모델을 구축하였다. 이러한 평가도구를 감리사업의 의사결정 및 평가 프로세스에 반영하여 전반적인 사업관리상의 효율을 증대시킬 수 있다.
네트워크의 발달로 인한 정보량의 증가와 모바일 디바이스의 폭넓은 보급으로, 모바일 플랫폼 상에서의 추천 서비스가 최근 각광받고 있다. 기존에 진행되었던 연구인 사용자의 선호도를 반영한 음식점 추천 시스템은 사용자의 선호도를 효과적으로 모델링 하기 위해 베이지안 네트워크를 사용하며, 음식첨 추천을 위해 계층형 분석방법(AHP)을 이용한다. 기존 시스템에서 사용했던 고정된 형태의 사용자 선호도 추론 모델은 변화하는 사용자의 선호도에 대응하지 못하며, 추론 모델을 구축하기 위해 방대한 분량의 설문조사가 선행되어야만 한다는 한계를 가졌다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하기 위해 사용자 요청 정보를 이용한 베이지안 네트워크 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스와 데스크탑을 이용해 구현되었으며, 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 보였다.
기존의 방법으로 해결하기 어려운 문제를 풀기 위하여 최근에는 인간늬 두뇌 구조를 모델링한 신경망이 새로운 방법으로 도입되고 있다. 본 논문에서는 여러가지 지각 심리학적 연구에 근거를 두고 신경망을 통한 인쇄체 한글인 식 시스템을 구축한 후, 몇가지 실험을 통하여 신경망 기법이 인간과 유사한 특성을 나타냄을 살펴보았다. 상용하는 990자에 대하여 실험한 결과 오인식 된 문자의 혼동패턴이 기존의 연구결과와 비슷하였으며, 학습하지 않은 문자도 어느정도 인식해 내는 일반화 능력이 있음을 볼 수 있었다. 또, 학습이 잘되지 않는 문자를 좀더 반복하여 경우 학습속도가 향상됨을 볼 수 있었다.
The paper concerns the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation. The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. Thestructural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.
본 논문에서는 2차원 공간에서 기동하는 고정익 무인항공기의 장애물 회피를 위한 부드러운 경로궤적을 생성하는 문제를 다룬다. 2차원 장애물맵의 이산화 모델링을 위해 육각형 격자를 채택하였고, 이는 사각형 격자에 비해 연결성이 높아 부드러운 경로궤적 생성이 가능하도록 하였다. 특히 본 논문에서 제안된 경로템플릿 기법은 일정거리 단위로 조합 가능한 대표경로들(경로템플릿)을 사용하여 무인항공기의 기준경로를 생성하는 방법이고, 온라인 경로궤적 생성에서 계산량을 줄여 메모리 및 연산리소스가 제한되는 소형 오토파일럿에서도 적용이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서는 p-persistent CSMA 방식의 IEEE 802.11 MAC 계층 프로토콜을 모델링 하였다. 그리고 renewal 이론을 적용하여 수학적으로 분석한 Basic CSMA/CA 프로토콜, CTS/RTS 프로토콜 그리고 은닉 노드를 고려한 Basic CSMA/CA 등의 성능분석모델을 제안하였다. 제안한 분석 모델을 이용하여 throughput을 구한 결과, active 노드 수가 적거나 패킷의 길이가 짧을 때는 Basic CSMA/CA 프로토콜 방식이, active 노드 수가 많거나 패킷의 길이가 길 때는 CTS/RTS 프로토콜 방식이 우수하였다. 또한 active 노드 수가 적은 경우가 많은 경우 보다 은닉 노드의 영향을 적게 받았다.
일반 가입자들에게 초고속 인터넷 서비스를 제공하기 위해서 구성되는 가입자 망은ADSL, VDSL, DOCSIS 등 다양한 종류의 접속방식과 그에 따른 이기종(이기종)의 장비들로 이루어져 있다. 이러한 가입자 망은 전국적으로 분산되어 있으며, 분산된 가입자 망은 효과적이며 집중화된 형태로 관리하기 위해서는 다양한 형태의 접속방식을 지원하는 이기종 장비 및 단말들의 상위 개념으로서 추상적이며 논리적인 객체 관리모델이 필요하다. 본 논문은 통합된 계층적 망관리를 가능하게 하는 인터넷 가입자 망에 대한 모델링 구조론 RM-ODP흘 이용하여 제시하였다. 그리고 가입자 망의 예로서 UML을 이용한 객체지향 방법론을 채택하여 DOCSIS의 HFC 가입자망에 대한 관리 시스템을 설계하고 구현하였다.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU (MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)와 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
클러스터 구조는 고가용도와 고성능 그리고 확장성을 요구하는 웹 서비스나 정보시스템 같은 응용 분야에서 저 비용으로 유용하게 사용 가능하다. 웹 서버 클러스터의 내용 기반 분배는 각각의 웹 서버들 사이에서 지능적으로 사용자 요구를 전달하기 위해 애플리케이션 계층에서 알려진 상세한 데이터를 이용한다. 본 논문에서는 웰 서버 클러스터 시스템을 대상으로 캐시의 적중과 각 서버의 부하 상태를 고려한 효율적인 내용 기반의 부하 분배를 수행하고 사용자의 동적인 문서 요구를 수용할 수 있도록 하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 제안된 알고리즘은 부하 분배기로 하여금 각 서버에 있는 캐쉬의 내용을 모델링 하기 위한 시도나 웹 문서에 대한 사용자 접근 확률을 계산하기 위한 오버헤드가 없다.
실시간으로 변화하는 컴퓨터 통신 환경에서 멀티미디어 응용 프로그램은 QoS를 만족하기 위해 안정적으로 튜닝 되고 재구성되는 것이 필요하다. 그러나 안정적으로 QoS를 보장하는 것은 응용 프로그램의 자원 예약이나 실시간 보장과 같은 메카니즘을 제공하지 않은 일반적인 목적의 시스템 상에서 수행될 때 많은 어려움을 가지게 된다. 특히, 예측 불가능한 개방형 환경에서 최우선 자원 할당에 의해 발생되는 자원의 유효성에 대응하기 위해 QoS 적응은 수행되어야 한다. 그러나 적응을 언제, 어떻게 조정해야 하고 폭 넓은 범위에서 응용 프로그램에 어떻게 적용시킬지를 알기 위해 일반적인 알고리즘을 제시해야할 필요가 있다. 이러한 목적을 위해, 본 논문에서는 멀티미디어 어플리케이션의 파라미터를 모델링하고, 파라미터간의 관계를 정량적으로 얻기 위해 계층적 QoS 프로빙 알고리즘을 적용한다. 이것을 기반으로 설계된 베이지안 네트워크를 이용하여 불확실한 정보를 확률값으로 처리함으로써 적응 행동을 예측하도록 한다. 마지막으로 실제 실험을 통해 제안된 미들웨어의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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