신경망은 분산된 비선형 처리구조와 학습능력 때문에 높은 차수의 비선형 동특성 구현능력을 갖고 있으므로 비정적 신호에 대한 적응예측을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 방법 (비선형 모듈구조와 비선형과 선형모듈이 직렬로 연결된 예측구조)으로 비정적 신호의 비선형 예측을 다루고 있다. 완전 궤환된 리커런트 신경망과 기존의 TDL(tapped-delay-line) 필터가 비선형과 선형모듈로 각각 사용되었다. 제안된 예측기의 동특성은 카오스 시계열과 음성신호에 대해 시험하였으며, 예측성능의 상대적인 비교를 위해 기존의 ARMA(autoregressive moving average) 구조의 선형 예측모델과 비교하였다. 실험결과에 의하면 신경망을 이용한 적응 예측기는 선형 예측기보다 예측성능이 훨씬 우수하였으며, 특히 직렬구조의 예측기는 신호가 크게 변화하는 시계열의 예측에 효과적으로 사용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 방식(Orhogonal Frequency Division Multiple Access) 상향 링크 시스템에서 best linear unbiased estimator (BLUE)의 원리에 기반한 시간 동기 추정 알고리즘을 소개하며, 이 알고리즘을 기반으로 하여, 추정범위 제한 문제를 해결하기 위한 개선된 시간추정 기법을 추가적으로 제안한다. 새로운 추정 알고리즘은 인접한 부반송파 간의 차등 상관관계를 이용하여 주파수 축에서 시간 오차를 추정한다. 차등 상관관계는 시간 오차를 포함한 위상 정보를 나타내고, 채널의 주파수 선택적 특성에 의한 신호 왜곡을 완화시킨다. 기존의 추정 방법과 비교하여 제안된 추정 알고리즘은 비교적 정확한 추정 성능을 보인다. 실험 결과는 제안된 추정기가 상대적으로 작은 오차의 평균과 분산을 가지는 것을 확인하여 준다. 또한 실험은 신호 대 잡음비의 크기가 0에서 20 dB 사이일 때, 시간 추정 오차에 의한 제안된 추정기의 신호 대 잡음비 열화 정도가 0.4 dB 이하인 것을 보여준다. 따라서 제안된 동기 알고리즘은 OFDMA 상향 링크 시스템에서 다중 사용자의 시간동기추정에 적합하다.
MMORPG 게임 에서는 많은 사용자들이 다수의 서버를 통해 관리 된다. 이러한 환경에서 사용자 수는 몇 명에서 몇 천명에 달할 수 있고 사용자들은 같은 가상 세계에서 서로의 정보를 주고받는 과정에서 여러 가지 문제들, 서버와의 연결 지연이나 끊김 현상 등이 발생 할 수 있다. 이러한 문제는 사용자들이 게임을 즐기는데 있어서 큰 방해가 되며 위와 같은 문제로 인한 명령어 전달이나 메시지 전달이 늦게 되면 사용자는 가상 세계에서 불이익을 받을 수 있다. 많은 정책들이 이와 같은 문제들을 해결하기 위해 자원 여유에 따른 등급에 따라 서버들에 사용자를 배분 하고 있지만 불행히도, 최적의 환경으로 사용자를 서버에 배분 하였다 하더라도 급변하는 서버와 네트워크의 상태 변화로 인해 시간이 지남에 따라 차선책이 되고 만다. 그로 인해 MMORPG 환경에서 원활한 서버 자원 관리가 힘들어 진다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 시간 기반의 균등 분할 방법(TIP)를 제안한다. TIP는 게임 유저들을 게임 서버들에 특정 시간마다 균등하게 분할하여 부하 불균형으로 인한 문제점을 해결할 것이다.
지금까지의 이동 네트워크 환경에서의 연구는 주로 경로 설정 방법에 대해 이루어겼으나, 실제 사용자에게 서비스를 제공하기 위해서는 DNS(Domain Name System)가 우선적으로 지원되어야 한다 이동 애드혹 네트워크의 고유한 특성으로 인하여 유선 네트워크에서 사용되고 있는 DNS를 그대로 도입하는 것은 문제가 발생한다. 분산 방식 DNS를 사용하는 경우에는 노드의 이동에 대해 효율적으로 대처할 수 있다는 장점을 가지나, 도메인 네임 충돌 문제를 해결하기 위한 오버헤드가 발생하게 되며, 중앙 방식 DNS를 사용하는 경우에는 네임 정보 획득을 위한 통신이 유니캐스트 기반으로 동작하고 네임의 할당 및 관리에 따른 오버헤드 문제를 해결할 수는 있으나 DNS서버의 이동에 따른 DNS네임 서비스의 연속성 있는 지원 문제가 해결되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크 환경에서 중앙 방식 DNS를 기반으로 연속성 있는 서비스를 지원하면서도 네임 할당 및 관리에 있어서 효율적으로 동작하는 Manet DNS를 제안하며 서버의 이동성으로 인해 발생할 수 있는 네트워크 병합 및 분할 문제에 대한 해결책을 제시한다.
네트워크 코딩은 브로드캐스트와 오버히어링 특성을 통해 네트워크의 처리율 향상을 가져오는 기법으로 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 인트라세션 네트워크 코딩 방법을 사용하여 멀티채널, 멀티라디오, 멀티세션으로 구성된 무선 멀티홉 네트워크 환경의 네트워크 유틸리티 향상을 위한 네트워크 유틸리티 최대화 문제를 모델링한다. 그리고 주어진 환경에서의 유틸리티 최대화 문제의 해를 구하기 위해 혼잡 제어 알고리즘, 분산 레이트 제어 알고리즘 그리고 휴리스틱 자원 할당 알고리즘을 제안한다. MATLAB을 사용하여 제안한 알고리즘에 대한 성능 평가를 하였으며 멀티채널, 멀티라디오, 멀티세션의 변화에 따른 네트워크 유틸리티를 구하였다. 그 결과, 제안한 세 가지 알고리즘을 통해 무선 멀티홉 네트워크에서 처리율 향상이 이루어짐을 알 수 있으며 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크 처리율 최적화 문제에 대한 솔루션을 제시하였다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교 평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 단방향, 직교방향, 임의의 방향 총 세 방향성을 가진 아마섬유에 첨가형 난연제로 널리 쓰이는 나노클레이를 분사한 뒤, 이 섬유를 복합재료의 제조에 사용하였다. 나노클레이는 분산성이 다른 세가지 분사방법을 사용하였으며, 제조에 사용한 기지재는 열가소성 수지인 폴리프로필렌과 열경화성 수지인 에폭시이다. 다구찌 실험계획법을 이용해서 실험을 단순화 하였으며, 실험결과 인장강도, 탄성계수, 총 충격흡수에너지, 열 방출율에 대한 최적의 복합재료 제조 조건을 얻을 수 있었다.
섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분산성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA(Polyvinyl alcohol) 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포 특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유 복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘(watershed algorithm)과 형태학적 재구성(morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망을 분류기로 구축하였다. 또한 구축한 분류기를 통해 분류된 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.
본 연구는 WHO의 국제건강관련분류체계인 ICF를 적용하여, 한국의 근골격계질환 장애인(척수손상, 근육디스트로피, 왜소증, 류마티즘) 352명의 사회참여 관련요인을 분석하였다. 연구방법은 기술분석, 집단별 평균분석 및 분산분석과 사후검정, 단순상관분석, 다중회귀분석을 사용하였다. 연구결과 근골격계질환 장애인의 정신기능, 신경근육골격 및 운동과 연관된 기능, 비뇨생식기와 생식기능, 피부 및 관련구조, 학습과 지식 적용, 일반적 과제와 요구, 이동의 수준이 높을수록 사회참여의 수준도 높았다. 개인요인에서 소득이 근육디스트로피질환 장애인의 사회참여 관련요인으로 나타났고, 환경요인에서 서비스, 시스템 및 정책이 척수손상 장애인의 사회참여에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 장애에 관한 보편주의적 접근을 의미하는 ICF 구성요소로 연구모형을 설정하고, ICF 코어셋을 검토하여 질환관련범주를 측정하였다는 점에 의의가 있다.
본 연구는 커뮤니케이션 분야에서 보편적으로 사용되고 있는 정교화 가능성 모델이 산림분야에서도 적용 가능한지와 미디어간 커뮤니케이션 효과 차이를 검증하고자 하였다. 이 모델이 제시하고 있는 주요 변수인 동기변수(관여도, 인지욕구 및 감성욕구)와 능력변수(사전 지식)가 태토변화에 미치는 영향력을 회귀분석으로 검토한 결과, 대부분의 독립변수들은 유의성이 높아 산림분야도 이 모델을 적용할 수 있다는 것이 확인되었다. 미디어 효과는 TV, 인터넷 및 신문으로 동일한 메시지를 전달한 후, 미디어별 설득력과 회상의 차이로써 검증하였다. 분산분석 결과, TV가 신문보다 설득력이 있었지만 TV와 인터넷 간에는 차이가 없었다. 회상의 경우에는 인터넷과 TV가 신문보다 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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