IEEE 802.15.3c 는 IEEE 802.15.3 WPAN 에 mmWave(millimeter wave) 기반 물리 계층의 표준화를 하는 것을 목적으로 하며, 사용 대역의 특성상 지향성(directional) 안테나를 이용해서 통신을 한다. 또한 하나의 노드를 중심으로 피코넷을 형성하고 그 피코넷 내에서 peer 노드들 간 직접 통신을 위해서 peer 노드를 발견하는 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문에서는 지향성 안테나를 사용하는 IEEE 802.15.3c 의 특성을 고려한 효율적인 이웃 발견 기법을 제안한다.
최근에 이용 가능한 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다 따라서 이들 데이터로부터 유용한 지식을 발견하는 자동화된 기법이 주목을 받고 있다. 데이터 마이닝이란 지식 발견의 중요한 단계로서, 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하는 방법이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 조사한다 이러한 조사과정을 통하여 실세계에서 보다 효율적으로 적용 가능한 데이터 마이닝 기법을 찾아내고. 이들 기법에 대한 적절한 응용 영역과 앞으로의 연구방향을 제시한다.
본 논문에서 최신구간을 활용하여 패턴의 최신성을 보장하고 최신구간내 패턴의 누락 없이 모든 패턴을 발견할 수 있는 점진적 로그 분석 기법을 제안한다. 즉, 주기마다 최신구간이 이동되면서, 동시에 패턴의 최신성 여부가 결정되고, 이동된 최신구간내 패턴이 될 후보 패턴을 미리 예측하여 보다 합리적인 패턴 관리할 수 있다. 따라서 일반적인 점진적 로그 분석 기법에서 간과된 대량의 로그에 숨겨진 패턴은 적어도 해당 최신구간내에서 모두 발견될 수 있고 최신성도 보증된다.
실세계의 여러 응용에서 데이터베이스의 크기는 계속적으로 증가되어 왔으며, 이러한 데이터베이스 내에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 데이터베이스는 시간이 흐름에 따라 동적으로 변환된다. 현재의 연구는 이러한 데이터베이스에서 효과적으로 규칙을 발견하는데 초점이 모아지고 있다. 그러나, 이런 변화에 따라서 기존에 발견되었던 규칙들은 더 이상 유효하지 않을 수 있기 때문에 이전에 발견되었던 규칙들은 유효한지 검증되어야 한다. 데이터베이스가 증가할 때마다 전체를 다시 탐색해서 규칙을 찾는 것은 효과적인 방법이 아니므로, 점진적으로 규칙을 유지할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 이전에 발견되었던 규칙이 물리적으로 저장되었고 그 후에 데이터베이스가 업데이트된 것을 고려하여 규칙, 특히 시간 연관규칙을 점진적으로 유지할 수 있는 기법을 제시한다.
본 연구는 생산 공정 간 버퍼 제약이 있는 flow shop 시스템에 활동기간 기반 애로공정 발견 기법을 적용하여 그 타당성을 분석하였다. 생산 시스템에는 보통 생산성을 저하시키는 1개 또는 1개 이상의 애로공정이 존재한다. 전통적인 애로공정을 발견하는 기준으로 공정의 대기 시간이나 대기 공정의 길이 또는 공정의 이용률이 자주 활용된다. 애로공정은 다른 공정작업을 대기 상태로 만들어 전체적으로 시스템의 생산성을 저하시키는 공정으로 공정 시간과 기계의 고장 및 수리 시간의 확률적인 특성으로 인하여 애로공정은 생산과정에서 수시로 다른 공정으로 변환된다. 어떤 공정이 언제 활동기간으로 변화하는 정보를 이용하여 애로공정을 발견하는 기법을 범용 시뮬레이션 언어 AweSim에서 구현하였다. 시뮬레이션 결과, 활동기간 기법과 단독 및 변환 애로공정 기간 비율 기법이 전통적인 기법과 비교하여 애로공정을 발견하는데 효과적인 것으로 나타났다. 간단한 flow shop 모형을 대상으로 얻은 결과이지만 복잡한 시스템에도 적용될 수 있을 것으로 기대되며 애로공정 개선을 통한 생산시스템 가용 자원의 효과적인 배치는 생산성을 향상시키는데 기여할 것으로 사료된다.
군집화는 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 대부분의 군집화 기법들은 비교적 적은 양의 데이터를 대상으로 한 것이고 다차원 대용량의 데이터 처리에 관한 문제는 다루지 않고 있어서 데이터 마이닝을 위한 군집화 기법으로는 부적절하다. 따라서 본 논문을 통해 대용량의 데이터에 적용할 수 있는 새로운 군집화 알고리즘인 계층적 대표값 군집화(HRC) 기법을 제안한다. HRC는 자기조직화지도와 계층적 군집화 기법을 접목한 하이브리드 방법으로 두 단계에 거쳐 군집화를 수행한다. 첫 번째 단계에서 자기조직화지도를 통해 데이터를 요약하고, 두 번째 단계에서 요약된 대표값 정보만을 가지고 계층적인 군집화를 수행한다. 또한, 두 번째 단계의 계층적 군집화 적용시 양질의 군집을 발견하기 위해 군집간의 유사도를 측정하는 새로운 척도를 고안하였다. 그리고 실험을 통해 HRC와 기존 군집화 알고리즘이 발견한 군집의 질을 비교하여 성능을 평가했다.
조호환경이란 환자의 지속적인 추적 및 관찰이 필요한 환경으로써, 병원 입원실, 요양원 등을 의미한다. 조호환경 내 환자의 이상 증세가 발생하는 시간 및 이상 증세의 종류는 예측할 수 없기에 인력을 통한 상시 관리는 필수적이다. 또한, 환자의 이상 증세 발견 시간은 발병 시점부터의 소요 시간이 생사와 즉결되기에 빠른 발견이 매우 중요하다. 하지만, 인력을 통한 상시 관리는 많은 경제적 비용을 수반하기에 독거 노인, 빈민층 등 요양 비용을 충당하지 못하는 환자들이 수혜받는 것은 어려우며, 인력을 통해 이루어지기 때문에 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다. 즉, 기존까지 조호환경 내 환자 관리 방식은 경제적 비용과 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 YOLO 모델의 조호환경 내 환자 탐지 성능 비교 및 바운딩 박스 앙상블 기법을 제안한다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 통한 환자 상시 관리가 이루어지기에 높은 경제적 비용문제를 해소할 수 있다. 또한, YOLO 모델 바운딩 박스 앙상블 기법 WBF를 통해 폐색이 짙은 조호환경 영상 데이터 내에 객체 탐지 영역 정확도 향상 방법을 연구하였다.
본 연구에서는 천부 토양층의 2차원 불균질 S파 단면을 결정하기 위해 천부 굴절법 탐사로부터 얻은 SH파 자료에 대한 파형역산 기법을 제안한다. 2차원 매질에서 SH파의 전파를 모사하기 위해 2.5차원 파동 방정식을 사용한다. 합성탄성파를 계산하기 위해 공간축으로 4차, 시간축으로 2차 근사한 staggered grid 유한차분법을 사용하여 파동 방정식을 푼다. 계산된 파형과 측정 파형의 잔여오차로 정의되는 목적함수를 하이브리드 발견적 탐색기법에 의해 최소화한다. 2차원 지하구조 모형은 각기 다른 심도 경계면을 갖는 블록과 블록 내부의 S파 속도에 의해 매개화한다. 수치실험은 암영층파 불규칙한 경계를 갖는 모델에 대해 백색잡음을 추가한 합성 SH파 자료를 이용하여 수행하였다. 지표 굴절법 자료로부터 암영층을 포함한 구조를 적절한 계산시간 내에 영상화할 수 있었다
본 연구에서는 한 유연생산기계에서 생산해야 되는 제품들의 공구교환횟수의 합을 최소로 하는 생산순서를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기 위한 방법으로 외판원문제와 관련된 발견적 기법을 적용할 수 있다. 이 때 연속으로 생산해야 될 두 제품사이의 공구교환횟수는 외판원문제에서의 방문해야 될 두 지점사이의 거리에 해당된다. 만약 각 제품이 필요로 하는 공구의 갯수가 공구장착장치의 용량과 같다면 두 제품사이의 공구교환횟수를 정확히 계산할 수 있지만 그렇지 않다면 각 제품이 필요로 하는 공구의 수와 종류가 다르고 제품을 생산하기 전에 공구장착장치에 장착되어 있는 공구의 종류에 따라서 두 제품사이의 공구교환횟수가 달라지므로 정확하게 추정하기는 힘들다. 이러한 공구교환횟수를 추정하는 방법으로 기존의 방법들은 단지 두 제품사이의 생산에 필요한 공구만을 고려하였으나 본 연구에서는 제품생산순서의 전체적인 관점에서 두 제품사이의 공구교환횟수의 상한값을 기초로 추정하는 새로운 방법을 제시한다. 이 새로운 방법의 우수성을 많은 예제를 통하여 기존에 제시된 다른 방법들과 비교하여 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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