이질형 통합 데이타베이스 시스템은 비정형 데이타를 비롯하여 관계형 데이타베이스 시스템의 정형 데이타에 이르기까지, 지역적으로 여러곳에 산재해 있는 유용한 정보를 통합하여 일관된 인터페이스를 통한 접근을 제공하는 통합 데이타베이스 시스템이다. 통합된 데이타 자원들은 서로 다른 질의 처리 능력을 제공할 뿐 아니라, 지역 자치성(local autonomy)요구사항 때문에 전역적 트랜잭션 처리를 위한 지역 시스템의 상호 협조 운영이 불가능하여, 전역적 직렬성(global serializability)을 만족하는 전역 트랜잭션 관리기의 설계가 없다. 본 논문에서는 이질형 통합 데이타베이스 시스템의 전역 트랜잭션 관리 문제점 중에서 가장 잘 알려진 간접충돌의 문제를 해결하기 위해, 전역 무결성 제약사항의 특징을 이용한 전역 트랜잭션 모델을 정의한다. 전역 트랜잭션 모델을 기반으로 지역-로킹 연산과 이에 다른 프로토콜을 제안하고, 제안된 프로토콜이 전역 트랜잭션을 보장함을 증명한다. 또한 본 논문에서 제안된 지역 -로킹 병행수행 제어 방법은 보다 현실적인 간접충돌의 범위를 정의함으로써, 기존의 제안된 방법보다 높은 병행성 정도(concurrency degree)를 보장함을 지역 접근에 대한 경쟁률 분석을 통해 살펴본다.
유기물의 복잡한 혼합물인 CDOM(Colored or Chromophoric Dissolved Organic Matter)은 하천 내 BOD(Biological Oxygen Demand), COD(Chemical Oxygen Demand) 및 유기 오염물질과 상당한 관련이 있다. CDOM은 가시광선 영역에서 빛을 흡수하는 성질을 가지고 있으며, 최근 원격감지 기술로 CDOM을 모니터링하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 백제보 상류 23km 구간에서 3년(2016~2018) 중 13일의 초분광영상을 활용하여 머신러닝 기반 CDOM을 추정 알고리즘을 개발하고자 한다. 초분광영상은 400~970 nm의 범위의 4 nm 간격 127개 대역의 분광해상도와 2 m의 공간해상도를 가진 항공기 탑재 AsiaFENIX 초분광 센서를 통해 수집하였으며 CDOM은 Millipore polycarbonate filter (𝚽47, 0.2 ㎛)에서 여과된 CDOM 샘플 자료를 200~800 nm의 흡수계수 스펙트럼으로 추출하여 사용하였다. CDOM 값은 전체기간 동안 2.0~11.0 m-1의 값 분포를 보였으며 5 m-1이상의 고농도 구간 자료개수가 전체 153개 샘플자료 중 21개로 불균형하다. 따라서 ADASYN(Adaptive Synthesis Sampling Approach)의 oversampling 방법으로 생성된 합성 데이터를 사용하여 원본 데이터의 소수계층 데이터 불균형을 해결하고 모델 예측 성능을 개선하고자 하였다. 생성된 합성 데이터를 입력변수로 하여 ANN(Artificial Neural Netowk)을 활용한 CDOM 예측 알고리즘을 구축하였다. ADASYN 기법을 통한 합성 데이터는 관측된 데이터의 불균형을 해결하여 기계학습 모델의 CDOM 탐지 성능을 향상시킬 수 있으며, 저수지 내 유기 오염물질 관리를 위한 설계를 지원하는데 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 들어 분자생물학의 급속한 발전과 2001년 인간유전체사업의 완료로 인해 전세계적으로 엄청난 양의 유전정보가 공개되었다. 유전자 서열정보는 그 양이 방대하고 다양하기에 데이터베이스 구축 및 분석을 위하여 고성능 컴퓨터 및 정보기술 기법이 필요하다. 그래서 컴퓨터를 활용하여 생물학적 데이터를 수집, 관리, 저장, 평가, 분석하는 연구분야인 생명정보학(바이오인포매틱스)이라는 학문이 지속적으로 발전하고 있다. 이런 생명정보학 발전에 발맞추어 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 정보기술을 기반으로 한 생명정보 인프라를 구축하여 생명과학 연구자들에게 제공하고 있다. 본 논문에서는 생명정보 데이터베이스중에서 연구자들이 가장 많이 이용하는 유전자 데이터베이스인 Genbank를 활용 및 분석하여 KISTI에서 운영하는 학술논문 제공 사이트인 NDSL(http://scholar.ndsl.kr)과 연계 가능한 서비스 모델을 개발하기 위하여 1) NCBI FTP 사이트에서 Genbank 데이터를 수집하고, 2) Genbank 텍스트 파일을 유전자 기본정보와 참고 데이터베이스로 재구축하며, 3) Genbank refrence 필드에서 논문 및 특허 정보 추출을 통한 새로운 테이블을 생성하여 NDSL과 연계 가능한 서비스 모델을 제안하였다.
최근 국내 이동통신 3사는 가정용 사물인터넷 서비스를 출시하면서 경쟁을 벌이고 있다. 대표적 출시된 서비스는 스마트홈 관련 서비스 분야이다. 그러나 이동통신 기반 사물인터넷 서비스는 초기 단계에 머물고 있으며, 지속적으로 다양한 서비스가 출시될 것으로 예상된다. 이러한 시점에 이미 출시된 서비스를 중심으로 사물인터넷 서비스에 대한 선호도 분석을 기획하게 되었다. 계층분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로는 안전, 보안, 건강, 지능 그리고 가전으로 설계하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 18개 세부 서비스로 구성하였다. 분석결과 우선순위 1위는 헬스케어(23.2%)가 차지하였다. 이러한 결과는 소득 향상을 통해 건강에 대한 관심의 결과로 해석될 수 있겠다. 결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.
본 논문은 강관 다단 그라우팅 터널 보강에 대한 메카니즘 규명에 대한 연구이다. 본 보강공법을 구성하고 있는 보강요소들의 복잡한 기하학적 특성과 각 보강요소들이 전체 보강 메카니즘에 기여하는 정도의 불명확성에 기인하여 본 공법으로 보강된 터널을 합리적으로 해석하기란 무척 어려운 문제로 여겨지고 있다. 따라서 본 연구에서는 균질화 기법을 도입하여 본 공법으로 보강된 지반매질을 하나의 복합체로써 정의하고 수치 모델화하여, 이를 기반으로 3차원 탄소성 유한요소코드를 개발하였다. 이때 균질화 기법과 연계된 굴착단계별 해석 등과 같은 터널해석을 위해 요구되는 다양한 실용적인 알고리즘들 또한 제안되었다. 이러한 과정으로 개발된 3차원 탄소성 유한요소코드를 이용하여 본 보강공법의 이방성 보강 메카니즘에 관하여 고찰되었으며, 이를 위해 다양한 주요 설계인자들에 대한 매개변수 연구가 수행되었다. 이를 통해 유도된 복합 보강 지반체의 역학적 거동특성은 각 구성 매질들의 기하학적 특성과 기여도 등을 잘 모사하고 있는 것으로 판단되었다.
제어기와 플랜트가 공간상으로 분리되어 폐루프 내부에 시간지연이 불가피하게 존재하는 제어시스템의 시간지연 문제를 보상하기 위하여 확률 모델에 기반하여 설계된 예측제어기를 제안한다. 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 현재값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 의하여 발생되는 문제점을 최소화하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 DC 서보모터 시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연에 따른 제어시스템의 영향을 관측하였다. 실험결과에서 예측제어기는 시간지연에 대하여 PID 제어기보다 우수한 수렴특성을 나타내었으며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있음을 보였다. 제안된 예측제어기는 플랜트의 모델링을 요구하지 않고 출력의 통계적 정보만을 사용하므로 모델링이 어려운 시스템의 제어나 PID 제어의 보상기로 활용할 수 있는 범용적인 기법이다.
임베디드 소프트웨어는 탑재될 하드웨어 아키텍처에 매우 의존적이기 때문에 플랫폼 특성을 고려한 소프트웨어 설계가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 MPSoC(Multi Processor System On Chip)용 플랫폼에 탑재될 임베디드 소프트웨어의 PIM(Platform Independent Model)을 PSM(Platform Specific Model)에 매핑하기 위한 기법을 제안하고, 매핑 결과에 대한 시뮬레이션을 통해 매핑 기법의 유효성을 검사하였다. 제안하는 방법은 UML(Unified Modeling Language) 기반의 객체지향 모델로부터 태스크를 도출하여 이 기종의 하드웨어 컴포넌트로 구성된 MPSoC 플랫폼에 할당하기 위한 것으로써, 할당의 정확성 및 신속성과 소프트웨어 병렬성을 극대화 할 수 있는 장점을 제공한다.
최근 강우에 의한 자연재해 발생은 특정지역에 발생하던 형태에서 전국 어디든 발생할 수 있는 형태로 변형되었으며, 이에 대한 피해도 날로 증가하고 있는 추세다. 이러한 재해발생은 사회경제적, 재정적, 물질적 및 인명손실에 많은 영향을 초래하고 있으며, 이를 위한 체계적인 관리기반 확립 및 시스템적 해결방안 제시를 위한 모델적립이 필요한 단계라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 재해의 유형을 분석하고 정리함으로서 보다 과학적이고 신속한 재해업무 계획 및 수립을 위한 시스템 설계를 실시하였으며, GIS기법을 활용함으로서 의사결정에 필요한 기초 자료를 제공하고자 한다. 또한, 각 시군에서 구축하고 있는 수치정사영상 및 수치표고모형을 활용하여 실제적 지형형태 및 상황을 분석하여 현황에 맞는 재해관리 업무 수행을 위한 관리시스템을 구축함으로서 현실적 사용에 근접한 관리시스템을 구축하였으며, 수치정사영상과 수치표고모형을 OpenGL을 이용하여 3차원 도시하고 단면분석 모듈을 개발하여 상황발생 부근의 지형형태 및 종단면을 화면에 도시하고 분석하도록 시스템을 구축하였다.
시스템 수준의 프로토콜 명세를 위한 정형 기법들은 S/W 구현에 중심을 둔 반면, 성능의 향상을 위해서 프로토콜의 설계를 H/W로 구현하는 것에 대한 필요성이 증대되고 있다. 따라서, 특정한 프로토콜을 이용한 시스템의 S/W적 구현에서 H/W적 구현으로 기반 환경이 변화함에 따라 IP(Integrated Processing)기술의 도입이 필요하게 되었다. 또한, 정형 명세로부터 시작하는 H/W의 구현 방법은 정형 명세의 특성에 의해, 구현된 H/W의 정확성, 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 형식기술기법중의 하나인 ESTELLE로 정형화된 프로토콜을 H/W언어인 VHDL로 변환하는 방법을 제시한다. 우선 ESTELLE 명세를 VHDL 명세로 변환하는 변환방법을 기술한다. 이는 개념적인 변환방법으로 프로토콜 명세화의 기본 단위인 computation unit과 communication unit의 동작과 H/W에서의 프로세스간 동작의 유사성 등을 비교 분석하였다. 그 후 변환 모델을 기술하고, Inres 프로토콜을 통하여 실제로 ESTELLE을 VHDL로 변환하는 예를 제시한다.
시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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