최근 스마트 센서를 활용한 구조물의 건전성 모니터링 및 손상 탐색 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 광섬유 센서 중 하나인 FBG(fiber Bragg grating) 센서는 경량이고, 내구성이 좋으며, 전자기적 영향이 없을 뿐 아니라 한 가닥으로 여러 지점에서의 계측이 가능한 장점을 가지고 있어 많은 연구와 적용이 시도되고 있다. 이 논문에서는 이러한 FBG 센서를 활용하여 재킷식 해양구조물에 발생하는 손상을 탐색하는 연구를 수행하였으며, 특히 구조물에서 계측된 자료로부터 여러 환경요인을 제거하고 보다 손상에 민감한 특성을 보기 위하여 주성분 분석 기법 적용에 관한 연구를 중점적으로 수행하였다. 제안한 방법의 검증을 위하여 시험조류발전소 구조물의 축소 모델을 활용하여 하중 및 온도 등의 외부 환경이 다른 조건에서 실내 실험을 수행하였고, 이로부터 본 논문에서 제안한 방법이 외부 환경의 영향을 최소화하여 보다 손상을 민감하게 탐색함을 확인하였다.
사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.
DNS(Domain Name Service) 시스템은 도메인 네임을 사용하여 IP를 얻을 수 있도록 해주는 시스템이다. DNS는 도메인 네임을 이용하여 IP 주소를 얻기 위해서만 사용하는 것이 아니다. 그 외에 DNS와 관련된 서비스 혹은 정보들을 DNS를 통해서 얻을 수가 있다. IP-USN (IP-Ubiqitous Sensor Network) 환경은 IP를 사용하는 USN 환경이므로 IP 네트워크에서 사용가능한 기술을 그대로 적용할 수가 있다. DNS 시스템을 이용하여 IP-USN 환경의 노드가 필요한 서비스를 탐색하기 위한 효과적인 구조에 대해서 연구한다.
이 연구는 우리나라 상장 제조기업의 자본조달행태를 외환위기를 기준으로 구분하여 분석함으로써 자본조달순위이론의 타당성 여부를 탐색하였다. 최적자본구조의 존재여부와 결정요인을 탐색하는 정태적 자본구조이론과 달리 우선순위에 따라 자본조달을 한다고 제시된 것이 동태적 성격의 자본조달순위이론이다. 1981년부터 2002년까지 우리나라 상장 제조업의 패널자료를 이용하여 분석한 결과 현금흐름의 회귀계수가 일관성 있게 음(-)의 부호를 나타냈는데 이것은 우리나라 기업들이 대체로 자본조달순위이론과 같은 행태로 자본을 조달하는 것으로 해석된다. 총자산 수익률변수도 자본조달순위이론을 지지하는 결과를 보여주었으며 외환위기이전과 이후의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.
본 논문에서 제안하는 분절된 화소들의 특징추출 방법은 이진화 영상에서 수직/수평 화소들의 분절점을 탐색하여 추출하는 특징 탐색기이다. 숫자의 구조적인 면을 고려하여 사소한 부분들도 명확한 특징으로 탐지하여 추출하였고, 이러한 방법은 일반적으로 사용하여지는 특징추출방법 몇가지를 선택하여 이용하였고, 제안하는 방법과 결합하여 필기체 숫자를 인식하였다. 인식기를 구현하기 위하여 3개층 구조를 갖는 클러스터 MLP 신경망을 사용하였다 실험 결과 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.
본 논문은 전탐색 블럭매칭 움직임추정 VLSI 구조에서 클럭당 두연산(하나는 클럭의 상향에지, 하나는 하향에지에서 동작)을 수행하는 PE(Processing Element)를 교번적으로 결선, 클럭의 상향에지는 물론 하향에지에서도 동작하도록 하는 방식으로 클럭 사이클수를 줄이는 VLSI 구조를 제안한다 기존 구조에 그대로 적용되는 본 방법은 공급 데이타폭이 2 배, PE 의 HW 복잡도가 1.5 배 절대차 합 연산의 복잡도가 2 배로 늘어나 전체 하드웨어가 복잡해지나, PE수를 2배로 하여 클럭사이클수를 줄이는 방법에 비해서는 매우 효율적이다. 본 제안 구조는 계층적 움직임 추정 알고리듬을 사용한 MPEG-2 움직임 추정기 개발의 설계에 적용하여 기능과 HW 복잡도를 확인하였다.
본 논문은 최근의 네트웍 장비의 기본적인 기능인 stateful inspection 을 지원하기 위해 생성되는 세션 테이블들의 구조와 그 효율성을 확인한다. 그를 위해 LINUX, FreeBSD, OpenBSD 등의 운영체제에서 사용되고 있는 방화벽 소프트웨어들의 세션 테이블 구조 및 특징을 확인하고 실제 실험을 통해 구조적 특징 및 트래픽의 지역성이 테이블의 탐색에 걸리는 오버헤드를 줄이는 데에 어떠한 영향을 미치는지 실제 실험하였으며, 트리 구조를 가지는 세션 테이블이 worst case 시의 테이블 탐색시간을 줄여줌으로써 전체적인 패킷 처리시간을 줄여줄 수 있는 구조임을 확인한다.
퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.
본 연구는 전통적인 형상탐색 기법중의 하나인 내력밀도법을 건축구조물의 통합설계최적화 과정에 도입하고 이와 관련된 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 통합설계최적화 기법은 크기최적화, 형상최적화 그리고 위상최적화와 같이 다양한 개별최적화 기법을 이용하게 되는데 본 연구에서는 구조물의 형상을 결정하는 단계에서 내력밀도법을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 내력밀도법과 다른 개별최적화기법과의 연계성에 대하여 기술하고 아치형 트러스 구조물의 통합설계최적화를 수행하였다.
이동 객체의 현재 위치를 갱신하고, 이를 탐색하는 기법은 이동 객체의 수가 많아 이동이 자주 발생할 때 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 논문은 노드의 계층적인 위치 관리 구조상에서 갱신 시간은 다소 증가 하나 탐색 시간은 감소되어 효율적으로 위치 정보를 관리할 수 있는 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 위치 관리 기법은 고정 호스트에 이동 객체의 위치를 기록하는 사용자 프로파일을 호출 대 이동 비율에 따라 복제하여 유지함으로써 위치 갱신과 위치 탐색을 효율적으로 수행하는 노드의 계층적 위치 정보를 이용한 복제본 위치 탐색(RLS : Replication Location Search) 기법이다. 이 기법은 자주 이동하는 객체의 위치 정보를 복제함으로써 위치 탐색시에 기존 기법보다 적은 비용으로 보다 빠른 시간 안에 원하는 이동 객체의 현재 위치를 탐색할 수 있는 새로운 위치 관리 기법에 대한 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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