퍼지 데이터의 일반적 특성인 불명확한 경계의 문제는 항상 명확한 데이터만을 전제로 데이터 관리를 할 수 있는 기존의 데이터베이스 시스템에서는 이를 효과적으로 저장 관리할 수 없다는 것이다. 실세계에 존재하는 많은 현상들은 항상 명확한 값들로 귀결되지 않고 불명확한 상태로 존재하는 경우가 상당하다. 따라서 데이터베이스 시스템 내에서 이와 같이 불명확한 상태를 반영하기 위한 노력의 일환으로 퍼지 데이터에 대한 표현 및 저장 관리 기법에 대한 연구가 다수 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주로 데이터의 상태변화가 거의 없는 정적 환경에 적합한 뿐 값의 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경에는 적합하지 않은 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 데이터 갱신이 빈번히 발생하는 동적 환경하에서 경계가 불명확한 퍼지 데이터의 관리를 효과적으로 수행하도록 하기 위한 방안으로서 R-Tree를 이용한 퍼지 데이터 색인 방법을 제안한다.
SP 데이터는 데이터 수집의 효율이 RP 데이터 보다 높고 장래의 교통 시스템의 조건이나 속성에 대한 응답자들의 태도를 조사 할 수 있다는 점에서 많이 사용되고 있으나 SP 데이터는 주요하게 두 가지 편위를 가지고 있는데 SP 설문조사시에 발생하는 응답편위와 SP 패널조사시에 발생하는 누락편위이다. 이러한 SP 데이터의 편위가 수정되지 않으면 장래의 잘못된 교통수요예측을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 SP 모델의 편위와 상태의존을 고려한 모델을 구축하기 위하여 6개의 횡단면 모델과 동적모델을 제안하였다. 횡단면 모델 중 RP데이터의 선택결과를 고려한 모델을 이용하여 SP모델의 편위를 보완할 수 있는 모델을 구축할 수 있었으며 동적모델의 경우에 패널데이터의 상태의존도를 지수함수로 가정하여 상태의존도를 고려한 동적모델을 구축하였다. 또한 패널조사시에 필연적으로 발생하는 누락데이터에 의한 누락편위를 모델에 고려하기 위하여 WESML방법을 적용하여 모델을 구축하였으며 그 결과 상태의존도를 보다 세밀하게 제어함으로서 모델의 설명력을 개선시키고 향후 SP 패널데이터를 이용한 동적모델의 적용성을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 모델의 유용성을 검토하기 위하여 전주시의 외각 지역인 호남제일문 방향에서 도심으로 접근하는 3개의 주경로(천변로, 기린로, 팔달로)에 대한 패널조사 자료를 바탕으로 모델을 구축하였다.
현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.
전자상거래 기업의 장점이 고객 데이터를 이용한 원활한 데이터베이스 마케팅의 구현임에도 불구하고 아직 많은 사이버쇼핑몰들은 고객의 개별 특성이나 구매성향에 관계없이 누구에게나 동일하게 제공되는 쇼핑몰을 구축하고 있다. 본 논문에서는 갈수록 치열해지는 경쟁 환경에서 고객의 욕구를 좀 더 빠르게, 좀 더 정확하게 만족시킴으로써 고객이 다시 방문할 수 있도록 하는 방안으로 일대일 마케팅의 이론적 고찰을 통하여 맞춤형 쇼핑몰의 개념을 제시하고, NT, SQL 환경에서 ASP를 이용하여 개인화 된 맞춤형 쇼핑몰을 구축하였다. 우선 개인화 된 쇼핑몰의 구축에는 우선 개인의 프로파일, 쇼핑몰에서의 항해 기록, 실제 구매기록 등의 다양한 데이터가 이용될 수 있지만 고객의 프로파일은 항시 일정한 것이 아니라 변화하기 때문에 프로파일과 같은 정적인 정보는 다소 적절치 못할 수도 있다. 또한 고객의 욕구가 빨리 변화한다는 것을 고려한다면 고객의 정적인 정보인 프로파일을 고려하기 보다 고객의 동적인 정보를 파악, 이에 따른 개인화 된 쇼핑몰을 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하는 것이 필요하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NT 환경 하에서 고객의 동적인 정보들을 분석하여 이를 바탕으로 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 개인형 사이버 쇼핑몰을 시험적으로 개발하였다.
무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭의 제한을 해결하기 위하여 방송기법을 사용한다. 기존의 방송 스케줄링 방법들은 고정된 데이터 요청 빈도를 바탕으로 방송 스트림을 구성하기 때문에 사용자의 요구가 동적으로 변화하는 모바일 환경에서 활용하는 것은 비효율적이다. 또한 사용자의 우선순위를 고려하지 않음으로써 요청빈도가 낮은 데이터를 원하는 중요한 사용자가 오랜 시간 대기하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안한 DNPS와 FPDNPS 방법은 실제 방송 청취를 시작한 사용자들의 프로파일 정보를 바탕으로 방송 스트림을 구성함으로써 동적인 변화를 반영할 분만 아니라, 사용자의 우선순위를 함께 고려함으로써 중요한 사용자의 대기시간을 줄일 수 있다. 또한 동시에 여러 개의 데이터를 요청하는 사용자들의 대기시간을 단축시키는 FPDNPS 알고리즘을 다중 채널환경으로 확장한 M-FPDNPS를 제안하고 실험을 통해 성능을 평가한다.
가상교육 시스템이 동적 콘텐츠 전달 기술을 가지고 있지 않기 때문에 같은 수업에 속한 모든 학생들은 똑같은 콘텐츠를 접하게 된다. 본 논문은 데이터 스트림 기술을 이용하여 설계되고 구현된 개인화된 학습 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 학습자의 학습수준과 능력에 따라 강의 콘텐츠를 변경할 수 있는 기술과 인터페이스를 가지고 있다. 제안하는 시스템은 동적 콘텐츠 전달기술과 학습자 수준 테스트 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 개인화된 학습 시스템의 설계와 구현 시 고려 사항에 대하여 설명한다.
본 논문에서는 동영상 미디어와 VRML, 그리고 컨텐츠를 웹 환경에서 Script를 이용하여 동적으로 상호 웹 프리젠테이션 시스템을 구현 할 수 있는 방법에 대해 연구한다. 동영상 데이터와 VRML, 그리고 컨텐츠의 정보를 자동화된 툴을 이용하여 동기화 정보와, 이벤트 정보를 XML 데이터로 정의한다. 그리고 XML 데이터를 기반으로 JavaScript와 VBScript를 이용하여 인터넷 환경에서 동적으로 동작하는 웹 프리젠테이션 시스템을 구현한다. 본 논문의 구현 결과를 바탕으로 다양한 컨텐츠의 정보를 XML로 정의하는 구현방법을 제시하고, 각각의 컨텐츠 간의 상호 유기적인 결합 및 동기화를 통해 웹 프리젠테이션의 효과를 높일 수 있는 방법을 제시한다.
RAID 레벨 중에서 스트라이핑을 하는 시스템에서는 운영중에 디스크를 추가하려면, 기존의 디스크에 저장되어 있는 데이터들은 새로 추가된 디스크를 고려하여 스트라이핑 하기 위해 재구성하는 과정이 필요하다. 이러한 동적디스크 수의 변화에 유연하게 적응할 수 있도록 매핑 테이블을 사용하는 방법들이 제안되고 있으나 관리해야 할 데이터의 양이 디스크 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없기 때문에 성능이 떨어지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 스트라이핑을 하는 RAID 시스템에서 적은 양의 메타데이터(SZIT)를 관리함으로써 동적 디스크 수를 지원하는 계산에 의한 매핑 방법을 제안한다.
인터넷을 기반으로 한 고품질 오디오 스트리밍 서비스를 위하여 오디오 데이터 전송 시 발생되는 품질의 열화를 극복하여 고품질의 오디오 재생이 가능한 QoS 보장기법을 제안한다. 오디오 데이터는 연속성과 시간제약성을 가지고 있기 때문에 전송 시 통신망의 상황에 따라 그 재생품질이 결정된다. 이때 필요한 QoS 보장 기법으로 통신망의 상황에 따라 동적으로 전송률을 가변시키고 ARQ에 의한 재전송 방식과 동적 버퍼 제어기법을 복합적으로 적용하는 기법을 보인다. 클라이언트 내의 오디오 데이터 버퍼를 현재 망 상황에 따라 제어함으로서 재전송에 필요한 시간을 확보하고, 전송률도 함께 연동 조정하여 재전송에 따른 전송률 저하 현상을 방지한다. 동적인 클라이언트 버퍼/전송률 제어에 필요한 파라미터는 현재 통신망에서의 UDP 패킷 에러율과 왕복시간 이다. 실제 인터넷 환경에서 위 복합적 QoS 보장기법을 적용하여 고품질로 재생되는 오디오 스트리밍 서비스의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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