본 연구에서는 H2H와 M2M 서비스가 공존하는 LTE-A 시스템에서 유사한 지연특성을 갖는 서비스들을 3개의 클래스로 분류하고 우선순위에 따라 무선자원을 할당하는 2가지 알고리즘을 제시한다. 첫 번째는 높은 우선순위의 클래스에서 낮은 순위의 클래스로 자원을 할당하며, 각 클래스에서는 M2M보다 H2H에 우선권을 주는 알고리즘이며, 두 번째는 가장 높은 우선순위의 클래스를 제외하고 나머지 클래스에서는 지연특성에 상관없이 H2H에 우선순위를 주는 방법이다. 각 클래스에서 M2M 기기들의 접속률(${\alpha}$)에 따라 임의접속 성공확률을 분석하였다. 기존시스템과의 비교에서, 2개 클래스(4개의 서비스)에 ${\alpha}_{2M}=0.05$인 경우 0.5에서 0.52로 향상되었다. 3개의 클래스에서, ${\alpha}_{2M}={\alpha}_{3M}=1$인 경우에는 0.5에서 0.57로, ${\alpha}_{2M}=0.5$, ${\alpha}_{3M}=0.1$인 경우에는 0.5에서 0.58로 성공확률이 약간 증가함을 알 수 있었다. 또한 제안된 두 알고리즘의 성능은 거의 동일했다. 이것은 제안된 방식에서 최대 6개의 서비스를 고려했지만, 각 클래스의 H2H의 평균 유입률을 동일하게 설정했기 때문에 임의접속 성공확률은 기존 방식과 거의 유사한 결과가 얻어졌음을 알 수 있다.
ATM 망에서의 폭주로 인한 셀 손실은 피할 수 없기 때문에 영상 데이터 전송시 화질의개선 여지가 문제점으로 남아있다. ATM망에서 MPEG 비디오 전송시에 무차별적인 셀들의 손실은 서비스 품질의 심각한 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, MPEG 부호화기의 데이터 스트림의 트래픽 특성을 분석하여 높은 우선 순위의 데이터 스트림을 생성한다. 그리고 망의 폭주시에 가능한 한 낮은 우선 순위의 셀들을 폐기시키고 높은 우선 순위의 셀들을 전송하게 함으로써 사용자의 QOS를 보장한다. 이 때 부호화기의 데이터 스트림에 대한 우선 순위는 파라미터 ${\beta}$값의 증감에 따라 우선 순위 단계를 조절한다. 둘째, ${\beta}$값이 클수록 우선 순위가 높은 셀들의 수가 증가하게 된다. 이것은 망의 폭주시 우선 순위가 높은 셀의 손실을 초래한다. 이를 예방하기 위하여 본 연구에서는 사용량 감시 제어기를 설치하여 버퍼의 상태에 따라 전송률을 재 조절하는 방법을 취한다. 즉, 부호화기의 대역폭은 부호화기와 네트워크 사이의 재협상을 통하여 얻는다. 본 논문에서는 부호화기의 대역폭 요구사항을 최대 셀 전송률, 버스트 길이, 지속율을 다루는 사용 파라미터 제어(UPC)에 의하여 얻는다. 네트워크 인터페이스 카드(NIC : Network Interface Card)에 있는 적용 부호화기의 비트율 제어 알고리즘은 사용자의 QOS를 유지하기 위해 필요한 UPC 파라미터를 계산한다. 시뮬레이션시에는 동적인 UPC를 지원하는 ATM 네트워크 인터페이스 환경을 통하여 MPEG 부호화기의 비트율을 조절함으로써 측정하였다. 우선 순위가 주어진 데이터 스트림의 대역폭 재협상을 통한 실험의 결과는 대역폭의 이득과 우선 순위가 높은 데이터 스트림의 손실을 방지함으로써 영상의 화질이 개선됨을 보여준다.
본 연구에서는 공급 우선순위에 따른 물수급 분석 결과의 비교를 위해 국내 수자원장기종합계획에서 활용한 K-WEAP (Korea-Water Evaluation And Planing System) 모형과 MODSIM (Modified SIMYLD) 모형을 이용하여 분석하였다. 기존의 수자원장기종합계획은 수요처의 공급 우선순위를 모두 동일하게 공급하는 것으로 가정하여 분석하였으며 K-WEAP은 최대충족률을 만족시키기 위한 비율 배분을 수행하는 반면 MODSIM은 물 공급 우선순위의 적용이 필수적인 것으로 분석되었다. 먼저 우선순위에 따른 한강 유역의 물수급 분석 결과, 평균 1,035 천 $m^3$의 물부족이 감소하였으며 이는 생 공용수의 배분량이 증가하면서 회귀수량이 증가하고, 수자원의 재이용이 많아지기 때문인 것으로 분석되었다. 우선순위를 적용한 K-WEAP과 MODSIM의 분석결과를 비교할 경우, 상대오차 최대 5.3%이내, 결정계수($R^2$)는 0.9999로 매우 유사한 물 부족이 발생하였다. 또한 두 모형 모두 합리적인 물 부족 분석 결과를 제공한다면, 모형의 구축과 데이터 처리에 해당하는 GUI 편의성은 K-WEAP이 더 우수한 것으로 나타났으나, 구동시간의 효율성은 MODSIM이 더 우수한 것으로 분석되었다. 향후 K-WEAP모형 뿐만 아니라 MODSIM 모형을 활용한 다양한 시나리오에 따른 분석을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근의 실시간 시스템에 관한 연구는 준경성(firm) 실시간 시스템에 많은 초점을 두고 있다. 준경성 실시간 시스템은 경성(hard)이지만, 가끔 종료시한을 못 맞추는 것을 허용하는 실시간 시스템이다. (m, k)-준경성 타스크 모델은 임의의 연속하는 k 개의 작업 중에서 적어도 m 개의 종료시한은 만족해야 하는 타스크 모델로, 대표적인 준경성 실시간 시스템이다. 기존의 (m, k)-준경성 타스크 스케줄링 알고리즘에서 사용한 우선순위 결정 방범은 크게 두 가지로 나뉘어 지며, 첫 번째는 연속해서 종료시한을 놓쳐도 되는 작업의 개수에 기반하는 것이고 두 번째는 손실률에 기반하는 것이다. 두 방식 모두 (m, k)-준경성 제한성의 개념을 정확하게 반영하지 못 하여 성능이 낮게 나온다. 따라서 본 연구는 우선순위 결정에 사용할 새로운 제한성 만족 확률을 제안하고, 이에 기반한 스케줄링 알고리즘도 제시한다. 그리고 모의 실험을 통해서 제안하는 알고리즘들의 성능을 평가한다.
공공과 민간부문에 있어 다양한 평가기준에 대하여 집단의사를 반영할 수 있고 주관적이고 객관적인 의사결정변수를 계층적 평가구조에 따라 모두 고려하여 종합평가할 수 있는 집단의사결정 지원시스템으로 AHP(Analytic Hierarchy Process:계층분석법)이 주목받고 있으며, 이론적으로도 높이 평가되고 있어 현존하는 의사결정기법 중 가장 광범위하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 도로투자우선순위를 결정하는데 있어 다기준분석기법으로 AHP를 활용토록 하였으며, 이제까지 경제성외에 소홀하게 다루어졌던 환경적인 측면, 주민생활과 지역균형발전 등을 반영한 종합평가를 실시하기 위하여 평가항목별 가중치를 설정하고 각 항목별 평가지표에 대한 도로투자사업 평가배점의 기준을 마련토록 하였다. 또한 AHP를 적용함에 있어 사례 분석할 경상북도 도로투자사업과 같이 평가대상노선이 많을 경우 쌍대비교에 의한 우선순위 평가가 불가능하기 때문에, 상위 평가항목에 대해서는 상대평가법에 의해 가중치를 구하고, 각각의 하위 목적요소에는 평점에 의한 절대평가법을 조합하여 도로투자우선순위를 결정할 수 있는 AHP의 분석방법론을 제안토록 하였다.
인간은 동시에 두 가지 이상의 주제에 대한 정보를 찾거나 정보시스템을 검색할 때 다중작업 행위에 관여하는 것으로 나타났다. 여러 정보 작업을 처리할 때는 한 번에 복수의 작업을 처리하는 데 인지적/신체적 한계가 있으므로 우선순위를 정해야 한다. 다중작업 행위에 수반되는 인지적 주의(Cognitive Attention) 수준은 정보 작업의 복잡성과 중요성에 따라 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 현상에 대한 이해를 두 가지 측면에서 도모하기 위함이다: (a) 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색시스템과 상호 작용할 때 인지적 주위와 정보 작업 우선순위 행위의 관계; (b) 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색 시스템과 상호 작용할 때 인지적 주의의 정도가 정보 작업 우선순위 행위에 미치는 영향. 다양한 관련 문헌조사를 통해 사람들이 여러 작업에 대한 정보를 찾기 위해 정보검색시스템과 상호 작용할 때 집중 정도가 여러 정보 작업의 우선순위를 지정하는 방식에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있다. 또한 사람들이 자신이 관심을 갖고 있거나 기분이 좋거나 중요하다고 판단한 것에 더 많은 집중을 기울이는 것을 알 수 있다. 다중 작업에 대한 개념적 이해를 바탕으로 인간 중심 시스템 설계에 대해 논하고자 한다.
본 논문은 선행 학습과 후행 학습 관계인 교과의 선 후수 관계가 뚜렷하고, 학습자의 이해 정도를 교수자가 실시간으로 파악하기 쉬운 컴퓨터 교육에서 발생할 수 있는 정적인 교육 실행 계획의 문제점을 해결하기 위하여, 교육목표에 대한 우선순위를 기반으로 물리적인 교육 시간의 변화 및 학습자의 수준 변화에 따른 동적 강의계획서 구성 시스템을 제안한다. 이를 활용하여 출발점 행동이 서로 다른 두 집단을 대상으로 수업을 진행한 결과, 제안된 시스템 활용이 교육의 전이도가 높고 해당 교과목에서 반드시 다루어야 하는 대표 주제를 중심으로 수업을 진행하는데 도움을 주어 우선순위가 높은 교육목표의 달성에 효과적임을 확인하였다.
QoS 라우팅은 네트워크 활용률 및 사용자의 서비스 수준을 향상시키는 효과가 있으나 계산 및 프로토콜 오버헤드와 같은 추가 비용으로 인해 실제 IP 네트워크에서 널리 구현되지 못하고 있는 실정이다. 최근 이러한 QoS 라우팅의 오버헤드를 감소시키기 위해 서버를 기반으로 하는 QoS 라우팅 방안들이 제시된 바 있다. 그러나 이들 대부분은 QoS 트래픽의 성능 향상에만 초점을 맞추어 우선 순위가 보다 낮은 처선(Best effort) 트래픽에 대한 영향은 전혀 고려하지 않았다. 두 트래픽은 서로 다근 우선 순위에 따라 라우팅되는데 네트워크 자원을 공유하는 환경에서 효율적인 최선 트래픽 라우팅을 지원하지 못하는 경우에는 네트워크 자원 고갈 및 성능 저하의 문제를 초래한다. 이에 본 논문에서는 서버를 기반으로 하는 QoS 라우팅 성능에는 전혀 영향을 주지 않으면서 우선 순위가 낮은 최선 트래픽의 성능 또한 향상시킬 수 있는 새로운 라우팅 메커니즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 평가하였다.
국내 AI Speaker 시장은 18년말 국내 보급대수 300만대로 혁신소비자 시장을 넘어 본격적인 조기 수용자 시장으로 성장하고 있지만, 여러 이유로 사용에 만족함을 느끼지 못하는 것이 현실이다. AI Speaker에 대한 많은 선행논문이 나오고 있지만, 지금까지 대다수의 연구는 기기 자체 성능에 대한 수용여부에 치우쳐 있는 경향이 있다, Covid-19시대에 이전 보다 많은 시간을 집안에서 거주를 하게 되고, 이는 많은 OTT사업자들이 AI스피커 사업자와의 협업을 통한 시장 확보를 노력 하는 등의 많은 변화가 이루어지고 있는 오늘의 상황에서, 본 연구는 아직 불만족적인 기술에 대한 요인은 배제하고 AI스피커의 또 하나의 주요 선택 요인이 될 수 있는 콘텐츠 서비스에 대한 우선순위를 파악하고자 하였다. 먼저, 본 연구는 문헌연구를 통해 도출된 AI스피커 선택 요인을 바탕으로, AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 AI스피커 선택 요인 간 우선순위를 파악하였다. AI스피커 선택에 있어서 가장 중요한 상위계층 요인은 Concierge Service, Education Service, Entertainment Service순서였고, 개별 요인 중 우선순위로 선정된 요인은 1순위로 날씨/기온/미세먼지 (11.6%)를 알리는 기능이 주요 요인이었고, 그 다음으로 2순위 육아 컨텐츠(10.8%), 3순위는 음악 서비스(9.8%)로 분석되었다. 상위 우선순위 3개는 상위 계층 1, 2, 3 우선순위에 있는 항목에서 도출되었다. 전체 15개 개별 서비스 중 Concierge Service(날씨/기온/미세먼지, 뉴스, 음성일정 알림)와 Education Service(외국어, 유아, 책읽기)의 하위계층 6개는 상위 8위 안에 들었으며, Entertainment Service의 두 가지 음악서비스와 영화서비스는 3위와 6위에 랭크되었다.
인간의 개발로 점차 멸종위기 생물종이 증가하고 있어, 충분한 보호지역의 선제적 확보가 중요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 인간의 개발영향을 고려했을 때 앞으로 보호지역 선정 시 고려해야 할 보전 우선순위지역을 확인하였다. 보전 우선순위 도출은 보전계획 의사결정 지원 소프트웨어인 MARXAN을 이용하여 기존 보호지역 포함 여부와 개발영향 반영여부를 기준으로 총 네 가지의 시나리오로 분석하였다. 개발영향은 개발면적 비율, 인구밀도, 도로망 체계, 교통량을 이용하여 도출하였으며, 생물종 보전 대상 지역은 제 3차 전국자연환경조사 자료의 조류, 포유류, 양서파충류의 출현자료를 이용하여 도출한 서식적합지역을 이용하였다. 이 두 가지 요인을 입력 자료로 기계학습 기반 최적화방법론을 이용하여 보전 우선순위 지역을 도출하였다. 연구결과, 멸종위기 생물종을 보전하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 지역이 기존 보호지역과 떨어진 지역에서 다수 나타났으며, 개발영향을 고려했을 때는 보전우선순위 지역이 파편화되어 나타남을 알 수 있었다. 개발영향과 기존보호지역을 모두 고려했을 때에도 기존 보호지역 주변으로 이미 도로개발이 많이 이뤄져 기존 보호지역과는 떨어진 지역에서 우선순위가 높게 나타났다. 따라서 개발영향을 고려하여 멸종위기종 보호하기 위해서는 기존 보호지역 주변 이외의 지역도 검토해볼 필요가 있으며, 파편화되어 나타나는 보전 우선순위지역에 대한 대응방안 모색이 필요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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