경제성 분석과정에서 브레이스 파라독스는 교통시설의 확충에도 불구하고 음(-)의 사회적 편익을 창출하는 형태로 나타난다. 이런 경우 사업시행 효과를 정확하게 추정할 수 없어 사업의 필요성을 판단하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 경제성 분석 과정에서 나타나는 브레이스 파라독스 현상을 살펴보고 이에 대한 해결방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 간단한 네트워크에 대한 분석결과, 경제성 분석 상에서 파라독스가 발생하는 경우는 교통량 수준이 특정 조건을 만족하는 경우에만 나타난다는 것을 확인할 수 있었다. 통행배정 기법에서는 사용자 평형보다는 체계 최적 상태의 경우가 파라독스의 발생을 줄일 수 있었다. 하지만, 통행배정 기법에 상관없이 운행비용 절감편익에 있어서는 모든 조건에 대해 파라독스가 발생하였으며, 이로 인해 전체 총 편익측면에서도 지속적으로 파라독스가 발생한다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 경제성 분석의 파라독스 해결을 위해, 본 연구에서는 운행비용을 포함하는 새로운 링크비용 함수를 제시하였다. 새로운 링크비용 함수는 운행비용 절감편익 측면의 파라독스를 완화시켜 사용자 평형 상태에서는 파라독스를 완화시켰으며, 체계 최적 상태에서는 파라독스를 완전히 제거하는 것으로 분석되었다.
안정하도란 하도형성유량이 발생하는 조건에 대해 단면내에서 발생하는 유사량과 유입되는 유사량이 평형상태를 유지하는 단면을 의미하며, 안정하도 평가 및 설계란 현재 단면을 안정하도 단면과 비교하여 평가하거나 안정하도를 만족하는 하상경사와 하폭, 수심을 도출하는 과정을 의미한다. 이러한 안정하도 평가 및 설계는 하천을 정비하거나 복원하는 과정에서 장기적인 하상 평형상태를 고려하기 위해 적용할 수 있으며, 하상 침식 혹은 퇴적에 대해 지점별 평가방법으로 활용 할 수 있다. 안정하도 단면은 상류에서 유입되는 유사량과 대상구간의 발생 유사량의 평형조건에 의해 결정되기 때문에 유입되는 유사량 자료의 정확성과 대상구간 발생 유사량 산정의 정확도가 전체 평가 결과의 신뢰도에 가장 중요한 요소로 작용한다. 그러나 현재까지 활용되어 온 안정하도 단면 계산 방법의 경우 대상구간 발생 유사량 결정을 위한 유사이송공식의 선택이 특정 공식으로 한정되어있어 국내 하상과 적합한 유사이송공식의 적용이 매우 제한적이었다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 안정하도 평가 및 설계 방법을 개선하기 위해 다양한 유사이송공식의 적용이 가능한 안정하도 평가 모델의 알고리즘을 제시하였으며, 관련 분야의 실무자가 쉽게 활용 할 수 있도록 사용자 친화적인 사용자 친화적인 안정하도 평가 및 설계 프로그램(Stable Channel Analysis and Design, SCAD)을 개발하였다. 본 연구에서는 기존의 안정하도 단면 계산 방법인 Copeland 방법을 분석하여 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 단면 유사량 분석 계산과정에서 자갈하상 공식을 포함한 총 다섯 가지의 유사이송공식을 새롭게 추가하였다. 개발된 SCAD 프로그램은 정확도 및 적용성 향상을 위해 청미천과 내성천 모래하상 구간 그리고 원주천 자갈하상 구간에 대해 시험계산을 수행하였고 평가 결과를 프로그램 개선을 위해 적극 활용하였다. 또한 웹 포팅 프로그램 구축을 통해 다양한 사용자가 특정 웹사이트에서 프로그램에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 개선된 안정하도 평가 및 설계 프로그램을 활용하여 다양한 유사이송공식 선택에 따른 안정하도 산정 결과 값의 변화를 분석하고 그 범위를 정량적으로 제시하였다.
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.
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 논문은 음성 그리고 우선권이 있는 연속적인 트래픽 및 우선권이 없는 랜덤 트래픽을 완전 패킷 방식으로 제공할 수 있는 CDMA 예약 ALOHA 방식을 제안한 것으로, 성능에 영향을 미치는 패킷의 충돌과 타사용자 간섭을 최소로 하는 구조로 되어 있다. 제안된 구조에서 시간 슬롯과 패킷은 같은 크기를 갖고 각각 액세스/전송 단계와 액세스/전송 필드로 나누어져 있다. 액세스 단계에서 패킷의 충돌을 줄이기 위해 piggyback을 이용한 예약과 시스템 평형 상태에서 추정한 경쟁 사용자 수를 이용한 액세스 허용 확률을 이용하고, 전송 단계에서의 타사용자 간섭을 줄이기 위해서 액세스 단계에서 기지국으로부터 전송코드를 할당받은 패킷만이 전송 단계에서 전송을 할 수 있게 하였다. 즉, 음성과 우선 순위가 있는 연속적인 트래픽에 대해 예약을 허용하여 실시간 전송을 가능하게 하고, 우선권이 없는 랜덤 트래픽에도 액세스 허용 확률을 적용하여 전송 지연을 줄일 수 있었다. 또한, 단일 셀 환경의 평형 상태에서 Markov 모델링 기법을 이용하여 각 트래픽의 요구하는 성능을 수식적으로 유도하고, 모의실험을 통해 성능을 도시하였다.
본 연구에서는 Boeing사에서 개발한 EASY5 프로그램을 이용하여 터보팬 엔진을 모델링하고 성능해석을 수행하였다. 연구대상 엔진인 BR715-56 엔진은 추력이 20,000lbf급인 2 스풀 터보팬 엔진으로 분리흐름(Separate Flow) 형이다. 엔진은 팬, 압축기, 연소기, 저압터어빈, 압축기터어빈, 팬 노즐 및 Core 노즐로 구성되어 있으며 Station No.는 Fig 1과 같다. 연구에 사용된 EASY5 프로그램은 동역학 시스템을 모델링하고 해석하는 프로그램으로, 제공되는 라이브러리 구성품을 이용하여 보다 쉽게 동적 시스템을 모델링할 수 있다. 또한 Steady-State Solver를 이용하여 정적 평형상태를 빠른 시간에 찾을 수 있어 보다 빠른 해석을 수행할 수 있다. 또한 해석된 동역학 모델을 FORTRAN이나 C 코드로 생성하여 제공함으로써 프로그램의 수정이나 보완이 용이하고, 제공되지 않은 시스템의 라이브러리 구성품의 경우에는 사용자 정의 코드를 만들어 사용함으로써 프로그램의 기능을 확장할 수 있다. EASy5는 대표적인 제어기 설계 소프트웨어인 MATLAB, MATRIX-x와의 호환도 가능하며 NASTRAN등과 같은 유한요소 해석 프로그램과의 데이터 공유도 가능하여 보다 폭 넓은 시스템 모델링과 제어기 설계도 쉽게 할 수 있다.
햅틱 장치를 이용한 변형체의 실시간 시뮬레이션은 가상현실을 구축하기 위한 중요한 기술의 하나로서 최근에 크게 각광받고 있다. 본 연구에서는 햅틱 장비와 변형체의 정확한 인터페이스를 구축하기 위하여 변형체의 물리적 특성을 고려한 연속체적 모델인 유한요소법을 통한 선행해석을 수행한다. 변형체와 햅틱 장치의 상호작용 과정에서 발생하는 변형과 반력을 사용자에게 실시간으로 제공하기 위하여 선행해석 결과를 이용한 변형체의 정적 시뮬레이션을 구현한다. 이와 함께 햅틱 장치와 접촉이 이루어지는 부분의 변형을 보다 자연스럽게 표현하기 위하여 적응적 유한요소법인 s-adaptive 방법을 적용하였으며 햅틱 장치와 접촉이 끝난 후의 변형체가 평형 상태로 돌아가는 과정을 모사하기 위하여 Newmark scheme을 통한 동적 시뮬레이션을 구현한다. 또한 최적화 행렬 연산 함수인 BLAS와 LAPACK을 이용하여 행렬 연산을 빠르게 수행하고 효율적인 메모리 사용 추구한다.
본 연구의 목적은 수단선택과 통행배정의 결합모형을 통하여 정보이용률, 정보제공전략, 혼잡상태의 변화에 따른 자가용 운전자와 버스승객의 정보제공효과를 비교, 평가하는 데 있다. 평가모형은 수단간 효용차를 웨이블 분포로 가정한 수단선택과 정보이용자와 비이용자의 노선선택시 비용인지오류크기를 상이하게 적용하여 노선선택행위를 설명한 확률적 사용자 평형모형으로 구성된다. 정보제공전략에 있어 사용자 최적과 체계 최적외에 두 전략의 혼합전략을 구사했을 경우를 비교하였다. 모의실험은 Sioux Falls Network에서 이뤄졌다. 평가결과 정적모형에서는 혼잡이 심하고, 체계최적상태에서 정보이용률이 0.4∼0.6일 때 총 통행시간의 절감효과가 크게 나타났으며. 이 때 버스 분담율도 증가하였다. 특히 정보이용률에 따른 총 통행비용의 분포가 U자 형태를 나타냄으로써 Braess의 역설이 존재함을 알 수 있었다. 그러나 일별동적모형에서는 시간이 경과함에 따라 정보이용률에 비례하여 정보제공효과가 나타남으로써 다소 상이한 결과를 보여주었다.
사용자가 HMD(Head Mounted Display) 기기를 착용하고 VR(Virtual Reality) 애플리케이션을 체험하다보면 사이버 멀미(Cybersickness)를 경험하게 된다. 사이버 멀미의 원인은 아직 불명확 하지만 주로 눈으로 들어오는 시각 정보와 전정기관(이동과 평형감각을 주관하는 감각 기관)에 들어오는 감각 정보가 불일치할 때 발생하는 것으로 알려져 있다. 그러나 사이버 멀미를 측정하기 위한 데이터 수집 및 분석시스템 개발에 대한 연구는 부족한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 플랫폼으로 VR HMD 기기를 착용한 사용자로부터 뇌파와 생체 데이터를 수집하고, 결정 문턱값으로 사이버 멀미가 유발하는 어지럼증을 판별하는 시스템을 설계한다. 14명 실험 참여자를 고려하여 어지럼증 검출 성능을 평가한 결과, 약 92% 정확도를 나타내었다.
인지무선 기술에서 주사용자의 보호를 위해 부사용자들은 주기적인 센싱 수행을 통해 주사용자의 부재를 판단하게 되고, 부사용자들 간의 협력 센싱을 통해서 향상된 센싱 결과를 얻을 수 있다. 하지만 주사용자에 대한 검출 확률과 오경보 확률에 대한 비용의 트레이드 오프가 존재하기 때문에, 적절한 협력 집단의 규모 유지가 필요하다. 또한 부사용자들은 자신이 현재 사용중인 주파수 대역은 물론 인가 사용자가 나타났을 시에 스위칭 해야 할 후보 채널에 대한 주기적인 센싱이 요구된다. 본 논문에서는 진화게임이론을 이용하여 분산상황 에서의 인밴드 센싱과 아웃밴드 센싱을 고려한 효율적인 그룹 협력 센싱 방법을 제안한다. 진화 게임을 통해서 협력센싱의 전략을 택한 부사용자들의 집단이 ESS(Evolutionary Stable State)상태로 수렴함을 관찰하였고, 학습 알고리즘을 통해 서로간의 정보교환 없이 평형상태로 수렴함을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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