본 논문에서는 매크로기지국과 펨토기지국의 간섭을 회피하는 방법인 자원대체 간섭회피기법을 제안한다. 이 기법은 펨토셀 영역의 여유로운 자원을 할당받은 후에, 이기종망 간의 발생할 수 있는 충돌을 미리 검사하고 충돌이 예상되면 충돌가능자원을 회피하고 여유로운 자원으로 대체하여 통신을 한다. 본 기법을 적용하면 하향링크 및 상향링크에서 이기종망 간의 직교주파수를 적용하면서 발생할 수 있는 지연을 최소화 할 수가 있으며, 이기종망 간에서 주파수를 분할하여 통신을 하는 SFR 기법과 비교하여, 자원의 효율성을 높일 수가 있다.
본 논문에서는 색조영상의 R-, G-, B-성분에서 랜덤결측된 화소값들의 대체를 위한 프리퀀티스틱(frequentictic) 기법을 제공한다. 이 기법은 관측영상을 가우시안 마코프 랜덤필드 상의 실현치로서 가정하고, 주어진 화소 내의 근방 화소들이 에지 강도에 따른 서로 다른 분산을 가지는 정규분포를 따른다고 설계함으로써 에지에서 결측화소 대체값이 이질적 색상에 영향 받지 않도록 한다. 이러한 모형하에서 우도가 최대화하도록 결측화소값들을 근사 EM 알고리즘에 기반 한 방법으로 모수들을 추정하고 결측화소를 대체한다. 제안된 방법의 결과들은 보간법에 기초한 대체법과 비교하여 그 유효성을 보인다.
대체에너지원 데이터는 측정값이 시시각각으로 변경되는 특성을 갖기 때문에 시간의 변화에 따라 발생되는 원시 데이터의 양이 상당히 방대하다. 따라서 대체에너지원 데이터의 이력 정보를 체계적으로 저장 및 관리할 수 있는 이력 데이터베이스의 구축과 대체에너지원 예측 시스템에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대체에너지원 데이터의 과거 측정값에 대한 추정 기능의 지원을 통해 시시각각으로 변화하는 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 대체에너지원 추정 기법을 제안하였다.
155mm 탄약에 사용되는 항력감소제는 다년간의 생산을 통해 안정적인 성능 및 품질 신뢰도를 확보하여 왔다. 이러한 기반 하에 비행시험 평가 대체기법의 타당성에 대한 연구를 수행하였으며 이를 통해 품질 안정성에 대한 확인뿐 아니라 비용감소, 시험 적체 해소 및 전력화 지연 방지 등의 대내외적인 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
2010년대 후반에 딥 러닝 관련 기술이 발전하고 복잡한 강우-유출 현상을 모의하는데 적합하다는 점이 알려지면서 많은 수문관련 연구에서 딥러닝 기법을 통하여 수문모델링을 대체 가능함을 제시하여 왔다. 그러나, 이러한 가능성은 단순 모의효율을 통한 분석이므로 실제 수문관리 현장에 대한 적용을 위한 고찰이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통하여 수문모의의 가능성을 고찰하고 개선점을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 수문자료에 많이 적용되는 LSTM 기법과 수문모형인 TANK모형을 이용하여 경상남도의 형산강 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유출량을 모의하고 그 결과를 비교 분석하였다. 형산강 유역에 대한 수문모의를 수행한 결과, LSTM 기법을 이용한 수문모의가 TANK모형에 비하여 높은 모의효율을 보여주었다. 그러나, 높은 모의효율에도 불구하고 유역의 물리적인 강우-유출과정을 모사하는 수문모형과 달리 LSTM 기법은 인간이 이해할 수 없는 과정을 통하여 학습하고 구조화되므로 기존과 다른 경향의 입력자료로 인한 예측오류가 발생할 가능성과 그에 따른 인간의 판단불가에 따른 문제를 내포하고 있음을 고찰하였다. 따라서, 딥러닝을 이용하여 수문모델링 분야에 수문모형을 전면적으로 대체하기에는 어려움이 있을 것이다. 본 연구에서는 현재까지의 딥러닝을 이용하여 수문모형을 대체하기 위해서는 ① 국민의 생활에 직접적으로 영향을 미치는 분야가 아닌 단순 연구목적이나 위험성 분석 등에 적용하거나, ② 딥러닝의 모의결과에 대해 사용자가 검토하거나 판단할 수 있는 의사결정 체계를 구축하거나, ③ 도출된 결과에 대한 윤리적 검토나 책임소재에 대한 사회적 합의 등이 선결되어야 할 것이다.
유비쿼터스 환경에서 사용자는 장소의 이동에 상관없이 지속적인 서비스를 제공받아야 한다. 이동 중에 서비스 지속성을 보장하려면 대체 서비스를 검색하는 기술뿐만 아니라, 새로운 대체 서비스의 사용을 위한 서비스 인터페이스 간 불일치를 해결할 수 있는 기술이 필요하다. 인터페이스 불일치 문제를 해결하는 대표적인 방법은 인터페이스 어댑터를 사용하는 것이다. 하지만, 어댑터 개발의 부담이 크다는 단점이 있어, 이를 보완하기 위한 방법으로 어댑터의 반자동 생성이나 어댑터 체인 기법에 대한 연구들이 있다. 본 논문에서는 적응 손실 측면에서 최적의 어댑터 체인을 생성하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 어댑터 제인 기법에서 고려하지 못했던 단일 인터페이스 내의 메소드 의존성을 고려하여 적응손실을 측정하는 방법과 이를 반영하여 어댑터 체인을 생성하는 어댑터 제인 생성 알고리즘으로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 비교적 짧은 시간 내에 최적의 어댑터 체인을 생성할 수 있음을 보인다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.65-69
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1998
차량주행안내 시스템에서 경로 안내 기능은 사용자에게 출발지와 목적지간의 최단의 경로를 찾아 주는 역할을 수행한다. 그런데 최단경로를 찾는 문제도 중요하지만, 다음과 같이 최단 경로 이외에 대체경로가 필요한 경우가 자주 발생한다. 첫째, 목적지나 출발지가 유사한 차량에 대해서 복수개의 경로를 제시함으로써, 교통량을 분산시킬수 있어, 전체 도로망의 효율을 높일 수 있다. 둘째, 운전자의 선호도가 각기 다르기 때문에 이를 만족시키기 위해서는 복수개의 경로 제시가 필요하다. 본 연구에서는 대체경로의 적합성을 평가할수 있는 지표와 유전 알고리즘 기반의 효율적인 대체경로를 탐색 기법을 제시한다.
도시 내 교통혼잡이 증가됨에 따라 최단경로 탐색방법뿐만이 아니라 동일 목적지까지의 여러 가지 경로(준 최단경로)를 제시해 줌으로써 교통량을 효과적으로 분산시킬 수 있는 대체경로 탐색기법에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 대체 경로의 유효성을 평가하는 성능지표를 제안하고, 복수개의 우수해 탐색에 유리한 진화 프로그램에 기초한 효과적인 대체경로 탐색기법을 제시한다. 기존 방법(k-th 최단경로 방법)의 문제점이었던 대체 경로들간의 유사성이 제안된 방법에서는 해결된다. 가상 도로망을 통한 컴퓨터 시뮬레이션의 결과로서 제안된 방법이 기존 방법보다 교통량 분산(경로들간의 상이성)측면에서 훨씬 더 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 분산 디렉토리 시스템에서 질의 처리 속도를 향상시키기 위하여 원격지의 객체에 대한 질의와 결과를 요청지의 캐시에 저장하는 캐싱 메카니즘을 제안한다. 이를 위하여 첫째, 분산 디렉토리 시스템에 저장되는 캐시 정보를 응용 데이터 정보, 시스템 데이터 정보로 분류하고, 분류된 캐시 정보를 기반으로 캐시 시스템 구조를 설계하였다. 둘째, 각각의 캐시에 대한 거리 정보와 접근 회수를 가중치로 부여한 최소-TTL 대체 기법을 개발하였다. 마지막으로 제안된 캐시 기법과 타 기법(LRU, LFU 대체 기법)에 대하여 성능 평가를 수행하여 제안된 기법이 LRU 기법 보다 25%의 성능향상을 보였으며, LFU 기법보다는 30%의 성능향상 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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