본 논문은 사용자의 구매 패턴을 찾아서 사용자가 원하는 상품을 추천하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B 상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트웍(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트웍에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.
우리는 이기적이고 비협조적인 사용자들이 이용하는 시스템의 성능을 최적화하는 문제를 다룬다. 사용자들이 요구하는 작업들은 각각의 속도함수를 가지고 있는 기계들에 스케줄 된다. 여기서 속도함수는 기계에 할당된 작업량에 반비례한다. 시스템의 성능은 기계들이 할당된 작업들의 수행을 끝내는 완료시간의 최대 값으로 평가한다. 이기적인 사용자들은 자신의 작업이 수행될 기계를 고를 수 있고 현재 가장 빠른 기계를 고른다. 그러나 이러한 스케줄은 시스템의 성능을 최적화하지 못한다. 사용자들의 이기적인 행동으로 발생되는 시스템의 성능 저하를 측정하는 기준으로서 Price of Anarchy(PoA)가 소개되었다. 이것은 내쉬 평형의 비용과 최적의 비용의 비율로 정의된다. 이 논문에서 우리는 위 스케줄링 문제에 대한 PoA를 평가한다.
Energy Plus의 첫 작업버전인 알파 버전은, 작업 팀에 의한 내부 테스트가 1998년 12월에 이루어 졌으며, 외부 사용자들이 1999년 말에 테스트를 하여 2001년 초에는 Energy Plus 버전 1.0을 개발할 예정이며 향후에도 지속적인 개발을 계획 하고 있다. Energy Plus는 BLAST와 DOE-2의 장점과 많은 새로운 시뮬레이션 성능을 지닌 에너지 시뮬레이션 프로그램이 될 것으로 기대한다 Energy Plus 프로그램의 주요기능은 다음과 같다. · 열평형 부하 계산 · 동일 시간대에서 통합된 부하, 시스템, 플랜트 계산 · 사용자 위주의 HVAC 시스템 해석 · 다른 개발자가 새로운 시뮬레이션 모듈을 첨가하기 용이 한 모듈구조 · 그래픽 작업이 용이한 간단한 입력과 출력데이터 양식
데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 구매 패턴을 발견하여 사용자가 원하는 상품을 미리 예측하여 추천하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트윅(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트윅에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.
본 논문에서는 스마트카드 데이터를 이용하여 서울시의 대중교통 환승통행 현황을 분석하고, 이를 통해 환승체계 효율화의 필요성을 살펴보았다. 특별히 환승효율성 제고를 위한 환승센터 건립 시 그 입지선정을 위한 수리모형을 이중구조모형으로 구축/제시하였다. 상위모형은 입지결정 모형으로 지역별 환승센터 개수 및 총건설비용 예산 제약하에서 총통행비용을 최소화하는 선형 0-1 정수모형이고, 하위 모형은 환승센터 입지 여부에 따른 사용자 평형 경로 선택 모형으로 구성된다. 모형의 해법으로 상위 및 하위 모형의 해를 순차적으로 구하는 방법을 제시하였고, 예제네트워크 적용을 통해 해법의 수렴성과 모형의 적용성을 평가하였다. 그 결과 본 논문에서 구축된 모형과 해법을 이용하여 효과적으로 최적의 환승센터 입지를 결정할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, 실제 네트워크에 적용하기 위한 방법론을 검토한 결과 본 논문의 모형과 해법이 현실에서도 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 안드로이드 기반 장치에서 선박 평형수 처리 시스템의 센서 데이터를 시간과 장소에 구애받지 않고 원격 모니터링이 가능한 시스템을 설명한다. 제안하는 원격 모니터링 시스템은 선박 내에 설치된 선박 평형수 처리 시스템에 문제가 발생하였을 경우 파견되는 엔지니어를 위한 정보를 제공한다. 시스템은 선박으로부터 수집된 센서데이터를 보존하는 서버와 이동이 자유로운 모바일 장치로 구성된다. 서버의 센서 데이터는 모바일 장치에서 원하는 조건을 입력하고 요청한다. 모든 센서 데이터를 수신할 경우 모바일에서 처리되는 시간이 길어져 문제가 발생했을 때 치명적일 수 있는 중요도가 높은 센서 데이터만을 수신하여 사용자에게 제공한다. 서버와 모바일 장치의 데이터 송수신은 안전한 통신을 위해 TCP/IP를 사용한다. 본 시스템에서는 선박 평형수 처리 시스템의 원격 모니터링 정보를 통해 센서의 고장을 예측한다.
본 논문에서는 교통시설투자 의사결정을 위한 네트워크 설계 모형이 제시되었다. 모형은 사용자 평형의 통행패턴을 예측할 수 있으면서, 링크의 설치 여부를 정하는 이산형 의사결정변수를 갖는 Bi-Level Programming 형태로 구축되었다. 제시된 모형의 장점으로는 사회적 비용을 감안한 투자 결정을 묘사했다는 점과 도로와 철도로 이루어진 네트워크에서의 평형 통행패턴을 예측할 수 있다는 점이다. 정수형 변수의 Bit 구조를 이용한 효율적인 해법 알고리즘이 개발되었다. 예제를 통하여 모형과 알고리즘의 유효성을 검증하였는데, 예제 결과에서 투자의 한계효과 감소현상을 발견하였다.
설계단계에서 수행되는 액체로켓엔진의 추력실 형상설계와 성능예측을 위하여 화학평형을 고려한 축대칭 압축성 해석코드를 개발하였다. 사용자의 편리함과 효율성에 중점을 두었으며, 형상파라미터의 입력값에 따라 자동으로 격자를 생성하고 연소실 조건은 추진제 조합, 연소압 그리고 혼합비를 지정함으로서 내부에서 계산하게 된다. 따라서 설계자는 추력실 형상 및 작동조건을 변화시켜 각각의 설계변수가 추력성능에 미치는 영향을 빠르고 손쉽게 파악할 수 있도록 하였다. CEA의 결과, JPL 노즐의 실험결과, 두 종류의 LRE 실제 엔진 자료, 그리고 KSR-III의 설계점 및 탈설계점 연소시험결과와 비교함으로서, 다양한 측면에서 해석코드의 정확도와 적용성을 평가하였다.
WCDMA 시스템에서 하향링크 저력할당은 치국(置局) 셀 용량 영역, 시스템 성능에 직접적인 영향을 준다. 제한된 송신전력 최대의 가입자를 수용하기 위해서 하향링크 전력을 최소로 유지하면서 셀 사용자의 요구 신호 대 잡음비를 만족시켜야 한다. 본 논문에서는 시스템에 접속하여 통화 중인 사용자의 수에 따라 하향링크 전력의 할당이 가변적이어야 함을 수식으로 증명하고, 동적 하향 링크 전력 할당 방법을 채택할 것을 제안한다. 또한 상향 및 하향 링크가 평형을 이루기 위한 파일롯 신호 및 단말기 전송전력 세기를 분석한다.
본 연구에서는 현재 구현되고 있는 가정자동화시스템(Home Automation systems)들의 단조로운 제어에서 탈피하여, 진일보된 지능형 유비쿼터스 환경을 가정에 도입하기 위한 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크(USN)를 기반으로 구성한 홈네트워크(Home Network)에 지능형 환경(Intelligent Environment)을 도입하여 가정자동화 요소들의 지능화된 연계와 Microsoft의 월드모델(World Model)에 입각한 가정자동화 시스템 (Home Automatic Behavior System)을 제안하고자 한다. 또한, 제안된 시스템을 기반으로 35평형 아파트 기준의 가정자동화 시스템을 설계함으로써, 진일보된 지능형 흠의 개념을 정립하고, 기존의 가정자동화 시스템에 비하여 사용자 중심의 유비쿼터스 환경을 조성할 수 있는 월드모델을 도입한 진정한 의미의 가정자동화 시스템을 설계하고자 하는 것이다. 설계된 시스템은 사용자 위치를 추적하고 그에 관련하여 설정된 상황모델을 만족할 때 자동으로 수행되는 행동규칙을 가지고 있어 진일보한 Home Automatic Behavior System으로 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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