본 논문에서는 신호 공간 다이버시티 (Signal Space Diversity) 기법이 적용된 시스템에서 최대비 합성 (Maximal Ratio Combining) 수신시 성능 이득에 대해서 분석하였다. 먼저 심볼 오류율(Symbol Error Rate)을 수학적으로 유도하였다. 유도된 공식으로부터 상한(Upper Bound) 분석을 통해 공간 신호 다이버시티 기법이 결합될 경우 기존 대비 2배, 즉 '$2{\times}$수신안테나수' 만큼의 다이버시티 이득을 가짐을 증명하였다. 그리고 모의실험 결과와 유도된 공식 결과 값이 서로 일치함을 보여 정확성을 입증하였으며, 유도된 공식을 기반으로 신호 대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio), 수신 안테나 개수 등 주어진 시스템 변수에 따른 최적 회전 각도를 정확히 도출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
Multi-Carrier CDMA 시스템에서 불완전한 채널 예측과 다중사용자 간섭은 시스템의 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서는 역방향 링크에서 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 예측하는 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템에서 불완전한 채널 예측과 다중사용자 간섭의 영향을 연구하였다. 더욱이, 라이시안 페이딩 채널의 역방향 링크에서 최대비 합성 공간 다이버시티와 선택 합성 공간 다이버시티 기법을 적용한 성능 개선에 대하여 연구하였다. 수치계산 결과, 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 예측하는 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템의 BER 성능은 등가 잡음 대역폭의 분산($\sigma$$^2$$_{c}$)에 매우 민감하나 무선 채널에서의 신호 전력 대 잡음 전력비에는 그리 심하지 않았다. 불완전한 채널 예측에 의한 BER 열화와 파일럿 심볼 간격의 최적화는 라이시안 페이딩 채널에서 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템의 BER 계산을 통하여 얻을 수 있었다. 그리고 불완전한 채널 예측에 의한 BER 열화는 신호 전력 대 잡음 전력비와 채널 예측 필터의 등가 잡음 대역폭에 관계하고 있음을 알 수 있었다.
이 논문에서는 산사태 취약성 분석을 목적으로 확률론적 공간통합의 틀 안에서 범주형 자료와 연속형 자료를 효율적으로 처리할 수 있는 비모수적 우도비 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 적용 모델의 비교를 위해 1998년 여름철 산사태로 많은 피해를 입은 경기도 장흥 지역과 충청북도 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 상대적으로 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 순환형 하이브리드 초소형 에너지 수확장치 장치에서 존재하는 거동해석을 수행한다. 이 거동해석은 더 많은 에너지를 생산하기 위해서 비선형 시스템이 요구되므로 비선형 시스템의 존재 유무를 확인하는 것이다. 이를 위해 먼저 타켄스의 매립법을 통한 위상 공간을 재구성한다. 또한 위상 공간을 이용하여 포엔카래 맵을 구성하고 리아프노프 지수를 구하여 분석한다.
과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.
되메움되는 공간의 형상은 현장의 여건에 따라 수직 및 대칭 경사 또는 비대칭 경사를 포함하는 다양한 형태를 취할 수 있다. Kellogg(1993)는 대칭적으로 경사진 되메움 공간에서의 응력은 수직한 조건에서의 응력과는 다른 경계 조건이므로 이를 고려한 되메움 토압 이론식과 수평응력비를 제안하였다. Kellogg(1993)는 경사진 벽면에서 발생되는 응력을 되메움 흙의 단순한 내부마찰각으로 가정하였다. 이에 문(1997)은 경사진 벽면에서의 응력의 상태는 벽면마찰과 주응력의 회전방향에 따라 달라질 것을 예상하여 되메움 공간이 비대칭으로 형성되는 경우, 기존의 Kellogg(1993) 이론식에 대한 수정 Kellogg 이론식을 제안한 바 있다. 본 연구에서는 비대칭한 되메움 공간의 수평응력을 문(1997)의 수정 Kellogg 이론식에 기존 Kellogg(1993)의 수평응력비를 적용한 경우와 비대칭인 좌, 우측의 되메움 경사를 고려한 평균 수평응력비를 적용한 경우에 대하여 실내모형 토조실험과 수치해석으로 비구 검토하였다. 결과에 의하면 수정된 Kellogg 이론식에 Kellogg(1993)의 대칭한 조건에서의 수평응력비를 비대칭한 조건에 적용시킬 경우 경사진 벽면에서의 수평응력은 실험, 수치해석 결과에 매우 유사한 양상을 보이고 있으나 보다 수직한 벽면에서의 수평응력은 그 크기가 실험, 수치해석의 결과와는 상이한 결과를 보였다. 한편 비대칭 경사면 좌, 우측의 평균수평응력비를 수정 Kellogg 이론식에 적용하였을 경우에는 보다 수직한 면에서의 수평응력은 실험 및 수치해석 결과와 매우 유사한 결과를 나타냈다. 이러한 결과는 되메움 공간이 비대칭 조건을 형성하는 경우에는 좌, 우측 벽면 경사에 대한 평균 수평응력비의 적용이 고려되어져야 할 것으로 판단된다.
u-GIS 환경에서는 실시간으로 유입되는 공간 데이터 스트림으로 인해 발생되는 부하를 제한하기 위한 연구가 계속되고 있다. 그러나 기존의 비공간 데이터 기반의 부하 제한 기법은 공간 데이터의 특성을 고려하지 않아 공간 질의 처리의 정확도를 감소시킨다. 또한, 공간 데이터 기반의 부하 제한 기법도 공간 데이터 스트림의 입력 빈도 변화와 공간 데이터의 밀집도를 반영하지 않아 질의 처리 정확도와 질의 처리 성능이 저하되는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 u-GIS 환경에서 부하 발생 빈도를 최소화하고 연속 질의 처리 성능과 정확도를 향상시키기 위해 공간 데이터의 밀집도와 공간데이터스트림의 입력 변화량을 이용하여 동적으로 부하를 제한하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부하제한 요구시 공간 이용도에 따라 질의에 참여할 확률이 낮은 데이터를 샘플링함으로써 연속 질의 처리 결과의 정확도와 질의 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사연구의 필요성이 요구된다. 공간 특성화 방법은 공간과 비공간 속성들을 고려하여 특성화 지식을 발견하는 방법으로, 기존의 특성화 방법을 확장하여 공간 영역에 대한 다양한 형태의 지식을 발견할 수 있다. 기존 공간 특성화기법에 대한 연구들은 다음과 같은 문제점을 가진다. 첫째, 기존의 연구는 탐사된 지식의 결과가 다각적인 공간 분석을 수행하지 못하는 문제점을 가진다 둘째, 공간 탐색 시 사용자에 의해 미리 정해진 위치 영역만을 고려하여 탐색함으로 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 밀도 기반의 클러스터링이 적용된 새로운 공간 특성화기법을 제안한다.
실내공간의 구성원리는 비가식적 측면의 '내용'과 가시적 측면의 '형태'간의 결합방식에 의해 결정되며 그에 따라 다양한 의미가 내재하게 된다. 특히 실내디자인에 있어서의 내용은 형식을 통하여 총체적으로 표현하고자 하는 비가시적인 개념이며, 이는 디자이너가 공간의 사용자에게 전하고자 하는 이미지가 중심이 된다. 본 연구에서는 이미지 표현에 있어서의 구조적, 유형적, 전달의 특성을 규명하기 위해, 관련 문헌 조사를 통하여 이지미에 관한 내용을 파악한 후 국내외에 발표된 상업공간을 대상으로 공간 분석을 시도하였다. 분석결과 실내공간에서의 이미지는 디자이너의 초기공간 개념으로써 의미의 심층부를 형성하며 다양한 형태소의 변환규칙에 의해 의미가 전달됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로 실내공간의 이미지는 공간의 형식적인 요소에 의해 자연히 발생되는 부가적 개념이 아니라 공간계획의 초기 단계부터 다루어져야 하는 계획개념으로 인식되어야 한다는 결론을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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