데이터베이스 기술의 적용분야가 점차 확대되어감에 따라 작업처리율을 증대시키기 위한 다양한 형태의 거래 처리 모형들을 필요로 하는 추세이다. 그러나 기존의 syntax위주의 직렬성 이론만 가지고서는 거래의 실행시간상 차별화 특성을 수용하면서 다수의 거래에 대한 단위시간당 처리 생산성을 높이기는 힘든 형편이다. 이러한 상황을 해결하기 위하여 이타적 잠금기법(altruistic locking: AL)은 거래가 객체를 사용한 다음 더이상 그 객체를 요구하지 않을 때 다른 거래들이 그 객체를 로크할 수 있도록 미리 객체에 대한 로크를 해제함으로써 거래들의 대기시간을 줄이기 위한 취지에서 제안된 것이다. 확장형 이타적 잠금(extended altruistic locking: XAL)기법은 AL을 자취의 확장 측면에서 개선한 잠금기법으로서 AL이 근본적으로 안고 있는 반드시 기부된 객체만을 처리해야 한다는 부담을 보다 완화한 기법이다. 본 논문에서는 우선 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상 완화 측면에서의 AL과 XAL의 공통적 한계점을 분석하였다. 분산 환경하에서 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상을 최소화하도록 줄임으로써 동시성 제어의 정도를 높이는 반면, 거래간의 평균 대기시간을 줄일 수 있는 새로운 확장형 이타적 잠금기법인 전후진방식의 신형 확장 기법인 2DL(two-way donation locking)을 제안하였다. 기법의 적용 광범위성을 위해 분산 계산 환경에서도 작동될 수 있게끔 설계하였다. 모의실험에 의한 성능평가 결과 장기거래의 길이가 5이상, 9이하인 상황에서 2DL은 2PL보다 작업 처리율과 거래의 평균 대기시간 면에서 우수한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 도시유역에서의 실시간 홍수예경보 목적으로 shot noise process 기반의 강우-유출모형을 제안하였다. 제안된 모형은 각 소유역 별 첨두치, 감쇄상수 및 지체시간으로 결정되는 shot noise의 합으로 표현되며, 기존 강우-유출 모형과는 달리 각 소유역 별 유출량이 독립적으로 유역 출구에 도달하는 구조를 가지고 있다. 제안된 모형의 매개변수는 통상 경험식을 가지고 결정하는 소유역의 집중시간과 저류상수 및 관로에서의 도달시간과 저류상수를 이용하여 쉽게 결정될 수 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모형은 중동 빗물펌프장 배수유역, 구로1 빗물펌프장 배수유역, 대림2 빗물펌프장 배수유역에서 관측된 총 3개의 호우사상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 제안된 shot noise process 기반 단위 응답함수는 기존 단위 응답함수와 달리 강우 지속기간에 관계없이 동일한 모양을 갖는다. (2) 제안된 모형의 특성상 강우의 시간간격이 짧을수록 수렴된 결과를 얻을 수 있다. 따라서 도시유역의 특성을 감안할 때 1분이 가장 적절한 것으로 판단된다. (3) Shot noise process 기반 1분 단위 응답함수를 실제 호우사상에 적용하여 유출해석을 수행한 결과, 모의된 유출 수문곡선과 관측 값이 매우 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 도시유역에서의 유출해석을 수행하는데 있어 제안된 유출모형이 충분한 적용성이 있다는 것을 보여준다.
강우시 저수지로 유입하는 탁수의 시공간분포를 실시간으로 예측하기 위해서는 하천 유입수 수온의 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 강우시 하천 수온의 변동특성을 조사하기 위해 2004년 홍수기 동안 대청호 상류 하천에서 한 시간 단위의 연속측정을 실시하였다. 강우사상 동안 하천수온은 강우 전 보다 최대 $5\sim10^{\circ}C$ 정도 하강하는 것으로 나타났으며, 이것은 저수지로 유입하는 하천수의 밀도를 $1.2\sim2.6$ tcg/$m^3$ ($0.12\sim0.26\%$) 상승시켜 중층 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 실측자료를 이용하여 두 가지 종류의 통계형 수온 예측모형인 로지스적모형(DLG)과 다중회귀모형(DMR-1, DMR-2, DMR-3)을 개발하였다. 모든 모형들이 강우-유출 사상에 따른 하천 수온의 급격한 강하 현상을 비교적 잘 묘사하는 것으로 나타났으나, 일 평균기온, 이슬점 온도 그리고 하천 유량을 모형의 독립변수로 사용한 회귀형모형이 대기 기온과 하천 수온의 로지스틱 함수관계를 가정한 DLG모형보다 수온예측 성능이 보다 우수한 것으로 평가되었다.
센서 네트워크는 어떤 현상을 감지하기 위해서 관찰 지역 내에 뿌려진 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 하나의 센서 노드가 배터리수명을 다하여 죽게 되었을 때 이는 센서 네트워크의 분할을 가져 올 수도 있다. 각 센서 노드들의 수명은 각 노드들의 배터리 용량에 달려있다. 그러므로 네트워크에 있는 모든 센서 노드들이 공평하게 오래 사는 것이 전체 네트워크의 수명을 길게 하는 것이다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 효율적인 데이타 전송을 지원한다. 기존의 제안된 Directed Diffusion과 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)은 다수의 유동성 싱크와 다수의 소스가 존재하는 네트워크를 지원하기 위해서 많은 컨트롤 패킷들을 네트워크에 플러딩해야 한다. 이는 센서노드들의 많은 배터리 소모를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 센서 노드가 자신의 위치를 알뿐만 아니라 변경하지 않는다는 사실을 이용하여 하나의 영구적인 그리드 구조를 만들어 네트워크에 플러딩 되는 컨트롤 패킷의 수를 줄인다. 이는 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜의 성능평가를 위해서 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜과 비교 분석하였다. 결과는 제안한 라우팅 프로토콜이 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜 비해서 더 에너지 효율적이라는 결과를 보여준다.
새천년에 대한 미래를 생각해보면 우리에게 회망과 동시에 웬지 모를 불안올 주기도 한다. 발전지향적으로 살아 온 우리 인간의 지혜로 말미암아 현대에 살고 있는 우리는 과 거 우리 조상 어느 시대 못지 않게 첨단 과학 기술의 혜택으로 물질적 풍요와 함께 사 상적으로도 신분계급이나 남녀문제나 이데올로기의 극심한 차별이 사라져가는 그야말 로 자유스러운 생활올 맛보고 있다. 그러나 한편으로는 이러한 혜택과 이익을 얻는 대 신 지나친 물질의 생산과 사용의 과다는 우리 환경을 파괴하고 나아가 정신적으로도 물질의 지배를 받게 되는 즉, 물질의 소유와 사용에 따른 삶과 사람의 평가가 횡행하 는 기이한 구조에 우리 자신도 모르는 사이에 말려 들어가 피폐된 정신환경의 진행을 우려하지 않올 수 없다. 누구든지 공감하는 이러한 부분이 아마도 다가올 21세기에 대 한 불안이 아닐까 생각한다. 우리의 주거생활도 반세기도 채 안되는 이 시점에 그동안 놀라운 변모를 거듭하여 비교적 선진국과 가까운 수준에 육박하고 있다. 그렇다면 지금 이 시점에서 다가올 주 생활에 대한 이야기는 잘못되어지는 불안을 막고 더 멋지고 쾌적한 주거환경올 창출하 여 주거의 질을 높히기 위한 선도적 쟁점이 되어야 할 것이다. 이러한 의미에서 본고 에서는 새천년의 주거생활문화에 대한 주제를 거시적이고 개념적인 정책적 내용보다는 생활과학의 한 맥락에서 미시적이고 구체적이며 실천지향적인 뜩변에서 나아가야 할 쟁점이 무엇인지를 함께 생각해 보고자 하며 학술 이론적 내용보다는 평이한 사례를 중심으로 함께 생각해 보고자 한다. 밝혀졌다. 그러나, 생산계획시스템에서 1주 간격으로 계획오더를 이송할 때는 Order Release 방법을 적용하여 작업현장에서의 평균 리드타임과 리드타임의 변동, 공정중재고가 줄어드는 결과를 보였고, 가동률 수준이 높을수록 ORR 방법간의 차이가 크게 나타났다. 그리고 부하평준화 기능은 Order Release 정책의 유효성에 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로, Order Release 방법은 우선순위규칙간의 성능차이를 줄이거나, 대체할 수 통제 기법이라기보다는 우선순위규칙을 보완하여 공정중재고와 작업현장에서의 리드타임, 리드타임의 편차를 줄여주는 역할을 한다고 볼 수 있다. 그리고, 계획시스템이 존재하여 계획오더가 일정기간간격으로 이송되는 환경에서 특히 유용하다는 결론을 얻었다. 알 수 있었다. 것인데, 제조업에서의 심각한 고비용, 저효율 문제 를 해결하기 위해 필수적으로 도입해야만 하는 실정이다. 또한 소비자의 다양한 요구로 인 하여 제품의 종류와 사양면에서 심한 변동을 보이는 시장 수요에, 신속한 정보처리로 대응 하는데도 크게 기여하고 있다. 이에 본 연구에서는, 자동차 Job Shop의 동기화 생산방식을 지원하는 동기화 생산시스템의 구축 모델을 제시하고자 한다.과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.
본 논문은 응급의료 환경에서 음성인식 성능을 향상시키기 위하여 실제 환경에서 데이터 수집 방법을 정의하고 정의된 환경에서 수집된 데이터를 전사하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법으로 수집되고 전사된 데이터를 이용하여 기본 음성인식 실험을 진행함으로써 제안한 수집 및 전사 방법을 평가하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다. 모든 음성은 기본적으로 16비트 해상도와 16 kHz 샘플링으로 저장되었다. 수집된 데이터는 총 166건의 대화로서 8시간 35분의 분량이다. 수집된 데이터는 Praat를 이용하여 철자 전사, 음소 전사, 방언 전사, 잡음 전사, 그리고 의료 코드 전사를 수행하여 다양한 정보를 포함한 텍스트 데이터를 구축하였다. 이와 같이 수집된 데이터를 이용하여 기본 베이스라인 실험을 통하여 응급의료 영역에서의 음성인식 문제를 실제로 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 데이터는 응급의료 영역의 1단계 데이터로서 향후 의료 영역에서의 음성인식 모델의 학습 데이터로 활용되고, 나아가 이 분야의 음성기반 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 제철소에서 발생되는 전기로 산화슬래그로써 제철 슬래그 골재를 사용한 SMA 혼합물에 대한 역학적 특성을 평가하였다. 실험 변수는 일반골재와 제철 슬래그 골재 10mm 및 13mm이다. 슬래그 골재의 기본 물성과 품질(비중, 흡수율등)은 KS기준을 만족하였다. 아스팔트콘크리트 혼합물의 역학적 실험을 수행한 결과, 슬래그 골재 혼합물은 최적아스팔트 함량이 일반 골재 혼합물 대비 낮게 도출되었으나 다른 품질 기준은 모두 만족하였다. 제철 슬래그 골재 혼합물이 일반 골재 혼합물 대비 다소 높은 값으로 측정되었고, 모든 시편에서 동적안정도 시험은 2,000pass/mm 기준을 만족하였다. 또한, 제철 슬래그 골재 혼합물의 회복탄성계수는 일반 골재를 사용한 혼합물에 비해 개선된 값을 나타내었다. 이에, 하중 재하 이후 회복하는 속도가 향상되어 차량의 반복적 통행하중에 따른 공용성능 개선 효과가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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