빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.
컨테이너 터미널의 장치장은 선박의 입출항과 관련된 작업과 외부트럭의 반출입과 관련된 작업이 만나는 접점으로 높은 불확실성을 가진다. 장치장의 레이아웃과 장비의 운영방식, 작업 순서에 따라 작업의 지연과 원활함이 결정되므로 높은 작업의 효율을 위해 많은 연구가 이루어져 왔다. 터미널 운영사인 H사는 높은 작업 부하가 한 곳에 집중되는 것을 방지하기 위해 작업을 여러 군데 분산시키고자 WDI라는 지표를 개발하여 활용하고 있다. WDI는 각 RTGC에 동등하게 작업을 배분하여 한 곳에 정체가 발생하지 않도록 하고자 H사에서 사용되는 지표로서 본 논문은 WDI도입의 효과를 분석하고 WDI도입 효과의 원인과 결과를 정량적 측면과 정성적 측면으로 파악한다.
Video On Demand (VOD) 서비스는 광대역 종합 정보 통신망을 기반으로 하는 대화형 멀티미디어 서비스 중 가장 유용한 서비스로 인식되고 있다. 다수의 가입자가 각각 보고싶은 프로그램을 시청할 수 있는 요구 즉시형 VOD 시스템에서 중앙 비디오 서버만 둘 경우, 비디오 서버가 각 가입자와 점 대 점 연결을 이루면서 다량의 영상정보를 실시간으로 제공해야하기 때문에 가입자가 소수일 때는 서비스 가능하다. 그러나 가입자 수가 많아지면 프로그램 전송망과 비디오 서버에 집중되는 트래픽을 분산시키는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 비디오 서버들의 분산 구성과 이들을 연결하는 전송망에 대해 분석하며, 제시한 전송망을 모델로 망 내 트래픽을 분석하고 지역 비디오 서버에 프로그램을 저장하는 방식을 제안한다. 이를 위해 수요량, 지역 비디오 서버의 수, 시청 선호 확률 등 트래픽 파라메터의 변화에 따른 지역 비디오 서버의 프로그램 저장량, 지역 비디오 서버간의 전송 트래픽량, 중앙 비디오 서버와 지역 비디오 서버간의 링크 트래픽량을 분석한다. 그리고, 프로그램 저장 비용, 지역 비디오 서버간 전송 비용, 중앙 비디오 서버와 지역 비디오 서버간 링크 비용으로 계산되는 총 비용을 최소로 하는 지역 비디오 서버의 적정 프로그램 저장량 결정한다.
탄산가스로 채워진 반응기에 현탁액을 분사시키는 방법(분사법)으로 탄산칼슘 분말을 제조한 결과, 현탁액의 pH 및 칼슘이온의 농도가 반응초기 일정기간 높게 유지되는 조건에서만 잘 분산된 $0.05~0.1\;\mu\textrm{m}$ 크기의 초미립 칼사이트 상 탄산칼슘 분말이 제조되었다. 반응 초기 현탁액의 pH 및 칼슘이온의 농도가 일정기간 높게 유지시키기 위하여 현탁액의 순환방식과 탄산가스 공급방식을 변환시켜 제어할 결과 그간 분사법으로 미립자의 탄산칼슘 분말 합성이 어려웠던 1 wt% 이하의 수산화칼슘 농도 영역과 고농도 현탁액 영역인 5 wt% 수산화칼슘 농도 영역에서 $0.02\;\mu\textrm{m}$ 크기의 초미립자 탄산칼슘 분말을 얻을 수 있었다.
WiMedia UWB 기술은 무선 PAN영역에서 무선 USB, 무선 디스플레이, 무선 KIOS 등과 같이 높은 데이터 전송 속도를 요구하는 응용을 위해 개발된 완전 분산형의 데이터 통신 기술로써 데이터 통신을 위해 DRP 구간에서 예약되지 않은 영역은 모든 장치들이 PCA(Prioritized Contention Access) 방식으로 경쟁하여 무선 매체를 점유한다. 보통 장치들은 DRP 구간을 미리 예약하여 경쟁 없이 데이터를 보낼 수 있지만, 제어 및 명령 프레임 전송이나 추가적인 데이터 프레임 전송 시에는 PCA 방식을 통해 예약되지 않은 DRP 구간에서 이러한 데이터를 전송하게 된다. 그러나 기존의 PCA 방식을 사용하게 되면 경쟁으로 인한 충돌 증가로 동일 비컨 그룹에 참여하는 장치 수가 증가할수록 전송 효율 저하를 겪게 된다. 따라서 본 논문에서는 비컨 구간에서의 비컨 전송 순서 정보와 각 장치가 DRP 예약 구간 외에 추가적으로 발생되는 큐 정보를 비컨을 통해 알려줌으로써 현재 남아 있는 비예약 DRP 구간에서 경쟁 없이 추가 발생 데이터를 전송할 수 있는 방식을 제안한다. 그리고 기준점(reference point)을 도입하여 비컨 슬롯 번호가 빠른 장치들에게 전송기회가 많이 주어지는 문제를 해결하였다.
본 논문에서는 Maximum Likelihood(ML) 알고리즘을 변형한 Suboptimal ML 타이밍 검출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Suboptimal ML방식은 참조신호 생성과정이 Early-Late gate 또는 ML 방식에 비해 간단하면서도 타이밍 검출기의 이득은 거의 동일한 값을 얻을 수 있다. 또한, 타이밍 추적기는 데이터 판별을 이용하기 때문에 적은 타이밍 오차 범위만이 추적 가능하다. 즉, 펄스폭이 0.7ns인 4차 가우시안 모노사이클을 사용하였을 경우, 추적 가능한 타이밍 오차는 ${\pm}0.06ns$이다. 따라서 탐색기는 높은 정확도를 갖는 획득성능을 갖고 있어야 한다. 성능 분석은 잡음뿐만아니라 송신기와 수신기의 펄스 생성과정에서 사용되는 오실레이터 지터를 고려한다. 컴퓨터 모의 실험 결과는 타이밍 검출기의 평균과 분산 및 타이밍 추적기의 추적 성능을 보여준다. 그리고 이동성에 의해 타이밍 오차가 점차적으로 증가하는 경우를 가정하여 추적성능을 제시한다. 본 논문은 타이밍 추적기의 성능을 제시하기 위해 하나의 복조기인 단인 상관기만을 고려한다.
본 논문에서는 IEEE 802.22 기반의 인지라디오 시스템에서 다중 홉 릴레이 방식의 적용 방안을 제안한다. 먼저, 중계기를 통한 전송 시나리오를 가정하고 이를 지원하기 위한 물리 채널 프레임 구조를 예시한다. 다음으로, 분산 감지 (distributed sensing) 방식을 이용한 가용 채널 결정 방식을 제안하고 이를 토대로, 기지국 중심의 중앙집중형 (centralized) 채널 할당 기법 및 릴레이 전송을 위한 중계기 선택 알고리즘을 개발하였다. 그리고 수학적 해석과 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과는 제안한 다중 홉 릴레이 방식이 중계기를 사용하지 않은 기존의 인지 라디오 시스템에 비해 스펙트럼 이용효율과 시스템 수율 측면에서 성능 향상이 있음을 보여준다.
그리드 컴퓨팅은 과학기술 분야의 큰 문제들을 해결하기 위해 네트워크 상에 분산된 수많은 컴퓨터들의 컴퓨팅 파워와 대용량 저장장치를 공유하여 문제들을 해결할 수 있는 기술이다. 그리드 컴퓨팅의 환경은 WAN으로 구성된 각기 다른 성능과 이질적인 네트워크 상태들로 구성된다. 그래서, 이러한 이질적인 성능요소들을 고려하여 계산 작업에 반영시키는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 네트워크 상태정보를 고려한 노드별 작업 프로세스 수를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 네트워크 상태정보는 latency, bandwidth, latency-bandwidth 혼합정보를 고려한다. 먼저, 측정된 네트워크 상태정보를 이용하여 노드별 성능비율을 구하고 이를 통해 작업 프로세스 수를 결정한다. 마지막 단계에서는, 결정된 노드별 작업 프로세스 수를 기반으로 자동으로 RSL 파일을 생성하여 작업을 수행한다. 네트워크 성능정보는 NWS(Network Weather Service)에 의해 수집된다. 실험결과에 따르면, 네트워크 성능정보를 고려한 방법이 그렇지 않은 기존의 균등방식보다 작업량, 작업 프로세스 수, 노드 수 관점에서 각각 23%, 31%, 57% 성능이 향상되었다.
연결주의 모델은 계산주의적 관점에서 언어 처리를 연구하는 한 가지 접근법이다. 그리고 연결주의 모델 연구를 진행하는데 있어서 표상(representation)을 구축하는 것은, 모델의 학습 수준 및 수행 능력을 결정한다는 점에서 모델의 구조를 만드는 것만큼이나 중요한 일이다. 연결주의 모델은 크게 지역 표상(localist representation)과 분산 표상(distributed representation)이라는 두 가지 서로 다른 방식으로 표상을 구축해 왔다. 하지만 종래 연구들에서 사용된 지역 표상은 드문 목표 활성화 값을 갖고 있는 출력층의 유닛이 불활성화 하는 제한점을, 그리고 과거의 분산 표상은 표상된 정보의 불투명성에 의한 결과 확인의 어려움이라는 제한점을 갖고 있었으며 이는 연결주의 모델 연구 전반의 제한점이 되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 과거의 표상 구축의 제한점에 대하여, 제한된 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine)이 갖고 있는 특징인 정보의 추상화를 활용하여 지역 표상을 가지고 분산 표상을 유도하는 새로운 방안을 제시하였다. 결과적으로 본 연구가 제안한 방법은 정보의 압축과 분산 표상을 지역 표상으로 역변환하는 방안을 활용하여 종래의 표상 구축 방법이 갖고 있는 문제를 효과적으로 해결함을 보였다.
본 연구는 유동성제약과 가구별 특성을 고려한 가구소비함수의 추정을 목적으로 한다. 우리나라의 횡단면 자료인 "가구소비실태조사"를 이용하여 분석한 결과 가구원수, 가구 내 취업자 및 취학 아동수, 가구주의 교육수준 및 연령 등으로 표현되는 가구별 특성이 소비결정에 유의하게 작용함을 알 수 있다. 특히, 가구원수가 소비결정에 미치는 영향이 지대한 것으로 나타났는데, 이는 가구원수가 가구소득의 생애주기와 관련되어 있을 뿐 아니라 소비규모를 결정함에 있어서도 직접적인 영향을 미치기 때문인 것으로 보인다. 반면 가구원수 이외의 가구특성 변수들은 소비결정에 직접적으로 작용하기보다는 소득의 변화를 통해 간접적으로(하지만 여전히 유의하게) 소비에 영향을 미친다. 또한 본 연구에서는 유동성제약의 존재 유무를 판별하는 기존의 연구와는 달리 유동성제약의 강도를 파악하는 데 초점을 맞춤으로써 소비함수 추정식의 설명력을 획기적으로 높일 수 있었다. 유동성제약의 강도는 인적자본의 현재가치를 가구별 특성의 함수로 상정한 후 그 가치가 자본시장에서 과소평가되는 정도를 살펴봄으로써 측정된다. 이렇듯 유동성제약의 강도를 구분하는 추정방식은 현실에 존재하는 여러 형태의 자산들을 유동성을 기준으로 하여 세분할 수 있도록 도와준다. 끝으로 본 연구에서는 사용된 소비함수 추정식을 이용하여 외환위기 이후 우리나라 유동성제약의 완화 경향을 확인하고 이에 따른 소비불평등도의 감소를 횡단면 분산분해방식을 이용하여 같은 기간의 소득불평등도 증가 및 가구특성 변화 현상과 분리하여 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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