네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.
본 연구는 산업구조가 지식정보산업 주도로 재편되며 적정성장 기간(Time-to-market growth)이 중요한 이슈로 부상한 상태에서 창업초기단계의 적정성장을 도모해 줄 효과적인 기업지원 구축방안을 제시하는데 그 목표가 있다. 이를 위해 본 연구는 기존 지식정보 산업 단지 중심으로 도출된 클러스터의 핵심성공 요인을 분석하여 이로부터 이상적인 성장지원 클러스터를 도출 한 후, 이를 토대로 초기성장단계 기업에 대한 성장지원이 이루어져야 하는 다양한 시사점을 도출하였다. 따라서 본 연구는 클러스터 내 기관 및 기업 또는 클러스터에 연관되어져 있는 각 요인들이 속하여져 있는 네트워크망에 대한 고찰을 통하여 이상적인 네트워크망을 제시 하는데 초점을 두었다. 이를 위해 본 연구는 크게 세 가지 분석을 실시하였다. 사례조사를 통해 산업 클러스터의 성공요인 및 기업의 성장지원 클러스터 핵심성공요인을 도출하였고, 이를 네트워크 분석(Network Analysis)에 적용하기 위해 연결망 구조 분석에 접목하였다. 또한 클러스터의 핵심성공요인 분석을 토대로 도출된 기업의 성장지원망을 사회구조 행렬(Social Fabric Matrix)을 이용하여 계량화 한 후 연결망의 특성 분석을 실시하였다. 특히 본 연구는 각 기업의 성장지원기관들 간에 이루어진 연결망을 기준으로 Centrality Test를 실시하여 핵심지원체 인식을 위한 Core 분석을 실시하였다. 이로서 산업클러스터의 구조와 핵심성공요인 분석을 토대로 구축된 이상적인 기업지원 연결망간의 구조비교분석을 실시하여 기존 산업클러스터에 대한 연결망 개선 시사점을 제시하여 클러스터 내 네트워크 분석을 위한 자원의 활용과 네트워크 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있다.
최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.
본 논문에서는 음성 패턴을 효율적으로 모델링하고자 분절 특징(segmental feature)을 이 용하여 은닉 마코프 모델(hidden markov model)의 일반적인 형식에 기반한 새로운 모수적 궤적 모델 (parametric trajectory model)을 제안한다. 일반적으로 벡터의 열로써 표현되는 분절은 관측 열의 궤적(trajectory)으로 표현된다. 이 궤적은 연속적인 프레임들의 전이 정보(transitional information)를 표현하는 디자인 행렬을 이용하여 얻어지며, 다항식의 회귀 함수(polynomial regression function)로써 나타낼 수 있다. 이러한 궤적을 HMM에 적용하기 위해서 프레임 특징 대신 분절의 특성 을 표현하는 궤적으로 대치하고 우도(likelihood) 계산에 궤적들의 비교에 의한 확률 값을 반영시켜야 한다. 본 논문에서는 궤적간의 유사도를 측정하는 분절 우도(segment likelihood)와 모델을 구성하는 궤적변수의 추정 알고리즘을 제안한다. 임의의 분절에 대한 관측 확률은 제안된 분절 우도와 궤적의 추정 오차(estimation error of trajectories)의 곱으로써 표현된다. 궤적의 추정 오차는 상태에서 주어진 분절 우도의 가중치로 표현될 수 있으며, 이 가중치는 궤적과 대응되는 분절의 적합도를 표현하는 확률을 나타낸다. 본 논문에서 제 안된 모델은 일반적 인 HMM과 모수적 궤적 모델의 일반화(generalization) 또는 확장(extension) 모델로 생각될 수 있다. 본 모델의 성능을 평가하기 위하여 TIMIT 데이터에 기반한 실험을 한 결과, 분절 길이(segment length)와 회귀 차수(regression order)가 변할수록 일반적인 HMM에 비하여 뚜렷한 성능향상이 있음을 알 수 있었다.
심층신경망 기반 하이브리드 유한요소해석을 위한 조인트 모델 방법 구축을 소개한다. 트렉터의 앞차축에서 다양한 체결 조건에 의해 유발되는 복잡한 거동 상태를 가지는 볼트와 베어링의 재료 모델을 심층신경망으로 대체했다. 볼트는 6자유도를 갖는 1차원 티모센코 빔 요소를 이용했고, 베어링은 3차원 솔리드 요소를 이용했다. 다양한 하중 조건을 바탕으로 유한요소해석을 한 뒤, 모든 요소에서 응력-변형률 데이터를 추출하고 텐서플로를 이용하여 학습시켰다. 신경망 기반 유한요소해석을 할 때 추출된 데이터를 바탕으로 학습된 심층신경망은 ABAQUS 서브루틴 안에 포함되어 현재 해석 증분의 응력을 예측하고 접선강도행렬을 계산할 수 있게 했다. 학습된 심층신경망 조인트 모델의 일반화 성능은 훈련에 사용되지 않은 새로운 하중 조건에서 해석하여 검증하였다. 최종적으로 이 방법을 이용하여 심층신경망 기반 앞차축 해석을 진행하고 응력장 분포를 검증했다. 또한, 실제 트렉터의 3점 굽힘 실험 결과와 비교하여 심층신경망 기반 해석의 타당성을 검토했다.
물류시스템의 규모 및 운영상태는 물류시설에서의 화물차량 도착특성 및 하역서비스 능력에 의해 결정되는 교통강도(TI: Traffic Intensity)의 변화에 따라서 민감하게 변화된다. 구체적으로, 물류시스템 운영에 있어서 주요결정요인이 되는 교통강도는 연구 대상기간에 따라 변동되고 교통강도의 작은 변동에 의해서도 물류비용의 변화폭이 상당히 크다고 밝혀져 있다. 그러나, 현재의 물류시스템을 운영함에는 이러한 사항들이 고려되지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 물류시설을 운영함에 따라 불필요하게 발생할 수 있는 초과물류비용이 최소가 되도록 하는 최적의 교통강도를 대기행렬모델을 이용하여 찾아내고자 하였다. 이를 위해서 최적 교통강도 결정모델을 구축하고, 이를 검증하기 위하여 부산에 입지하고 있는 Off-Dock 컨테이너 터미널을 대상으로 컨테이너 차량 유출입 현황자료와 터미널 운영실태 자료를 수집하였다. 이를 기초로 대기비용과 운영비용이 서로 상쇄될 수 있는 최적의 교통강도를 정량적으로 찾아 낼 수 있었다. 또한, 구해진 교통강도를 통하여 현재 물류시설의 운영을 개선할 수 있는 방안을 도착시각 제어와 관련하여 그 효과에 대해 고찰하였다.
근전도 신호(electromyogram)의 시변 비정상(time varying nonstationary) 특성은 신호의 정확한 모델링 및 인식에 제약 조건으로 받아들여 졌다. 특히, 최근 들어 장애자들을 위한 보철제어분야에서 근전도 신호를 이용한 기능적 전기 자극을 위한 FES(funcitonal electrical stimulation) 시스템에 있어 근전도 신호의 파라메터 인식은 중요한 요소로서 작용한다. 그러나, 근전도 신호는 자세의 변화 및 근육 피로도 등의 요인에 의해서 시변 비정상 특성을 띠고 있기 때문에 시간에 따라 변하는 인식 파라메터를 정확하게 인식할 수 있는 새로운 알고리즘의 개발과 실시간 처리가 가능한 컴퓨터 하드웨어의 설계가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 시평면의 근전도 신호를 이산 여현 변환(discrete cosine transform)을 이용하여 변환 평면으로 옮긴 다음 상태 방정식(state space equation)을 써서 변환 평면상에서의 AR(autoregressive) 모델을 세우고 주어진 근전도 신호에 대해 모델 파라메터를 추정하였으며, 제안한 알고리즘은 실시간 처리를 위하여 2개의 독립적인 중앙 연산 처리 장치를 갖춘 INMOS사의 IMS T-805 병렬 처리 컴퓨터를 이용하여 동시 다발적인 연산을 수행함으로서 알고리즘의 연산 효율을 높였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 모델의 추정 오차에 영향을 미치는 입력 자기상관 행렬(input correlation matrix)의 condition number의 변화 및 평균자승오차(mean square error)를 구하여 기존의 SLS(sequential least square) 알고리즘과 비교하였다.
본 연구에서는 시 공간적으로 변화하는 밀도구조를 고려한 3차원 연직함수 전개모형을 제안한다. 정수압을 가정하며 열보존식과 상태방정식의 도입으로 밀도변화가 고려된다 수평방향으로의 변화는 유한 차분 격자상에서 계산되며 유속 및 수온의 연직구조는 선형보간함수를 사용하여 계산된다. 구성된 행렬방정식은 유사변환 개념을 도입하여 시간적분된다. 개발된 모델의 테스트를 위해 간단한 이상해역과 황해역에서 대기와 해양간의 열교환에 따른 수온구조 변동을 실험하였다. 이류효과는 열수송방정식에서만 고려하였으며 연직 와동점성계수와 와동확산계수는 시 공간적으로 일정한 값을 사용하였다. 이상해역에서의 수치실험결과 모델영역의 수심의 차이에 따른 열저장의 차이로 인해 수온의 수평적 구배가 발생하였다. 결과적으로 전향력을 고려하지 않을 경우에는 상층에서는 수심이 증가하는 방향으로 흐름이 발생하고 하층에는 반대방향의 흐름이 유도된 반면 전향력을 고려할 경우에는 수온차에 의한 압력구배력과 전향력이 균형을 이루면서 지형류가 뚜렷하게 나타났다. 황해역에서는 복잡한 흐름이 나타났지만 전체적으로는 지형류의 특성이 우세하게 나타났다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
노거수는 높은 가치를 지니고 있는 재생불능자원이므로 과학적이고 합리적인 가치 평가는 노거수의 보존관리에 있어 매우 중요하다. 그러나 현재 노거수의 가치 평가에 관한 연구와 권위 있는 평가 지표는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 노거수의 특수성을 감안한 가치 요인을 분석하여 합리적인 평가 지표를 선정하고 현실 적용 가능한 가치 평가 모형을 구축하는데 목적이 있다. 노거수의 평가 지표는 경제가치, 과학연구가치, 생태가치, 경관가치, 사회공익가치로 구분된다. 노거수의 가치에 대한 중요 인자는 인문역사, 성장장소, 수목상태, 수형, 수세, 수종, 수관, 보호등급, 성장환경 등 이다. 계층분석법(AHP)을 이용하여 가치 평가 산식을 작성하고 경주의 세계문화유산인 계림숲 내에 위치한 느티나무의 가치 평가를 실시하였다. 느티나무의 가치는 평가결과 491,503,300원으로 추정된다. 연구 결과는 노거수의 가치 감정과 손실 보상에 중요한 자료가 되며 노거수에 대한 보호 의식을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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