센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 비교를 요구하므로 인-네트워크 처리가 쉽지 않다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 False Positive 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터테이블(SFT)설정하는 상향식 필터링을 수행한다. 그리고 선-필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터효과를 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 MFTAC기법과 비교하였으며, 그 결과 평균 False Positive가 평균 84.44% 감소하였고, 네트워크 수명이 약 75.99% 증가하였다.
본 연구에서는 CBD기반 무기체계 임베디드 SW의 테스트 프로세스를 설계한다. 설계는 두 가지 방법으로 수행되며, 하향식 접근방법으로 프로세스 개발과정을 분석하고 상향식 접근방법으로 산출물을 분석한다. 이를 위해 정보체계 개발방법론으로 국방부의 '국방 CBD 방법론'과 한국전자통신연구원의 '마르마III'를 분석하고, 무기체계/임베디드 개발 방법론으로는 미국 국방성의 'MIL-STD-498'과 유럽의 임베디드 개발방법론인 'DESS'방법론을 분석한다. 분석 자료를 토대로 무기체계 임베디드 SW 테스트를 위한 구성요소를 도출하고, IDEF0 표기법을 활용하여 테스트 프로세스를 설계한다. 또한 제안한 테스트 프로세스를 TPI 모델을 통하여 평가한다.
본 논문에서는 기업 구성원들이 지식경영을 실천하는데 필수적인, 구체적 방안과 그 사례연구를 제시한다. 그 실천방안은 현업에서 쓰고 있는 암묵지를 명시지로 변환하고 이를 정보시스템을 활용하여 지식경영이론을 적용하고자 하였다. 기존의 H사 지식경영의 방식을 전사적 차원의 접근방식이라면, 본 논문에서는 실무자중심에서 상향식으로 지식경영을 실천해 가는 방법론을 제공한다. 구체적으로는, H사의 정보통신운영부의 통합배선과 업무에 지식경영을 적용하여 실제의 부서 지식경영 방침을 수립하였다. 이로써 발전된 전사적 지식경영시스템에 대한 향후 과제도출과 이해를 도모하였다.
텍스트 요약이란 중요정보만을 추출하여 본래 텍스트의 의미를 전달하는 축약 과정이다. 인터넷을 통한 온라인 정보가 급증함에 따라 정보에 대한 처리와 신속한 내용 파악을 위한 효율적인 자동 텍스트 방법이 필요하다. 기존의 통계적 방법으로는 전체 텍스트의 구조적인 특징을 고려할 수가 없기 때문에, 생성된 요약문의 의미적 흐름이 부자연스럽고, 문장간 응집도가 떨어지게 된다. 수사학적 방법은 요약문을 생성하기 위해서 문장간의 접속관계를 이용한다. 수사 구조란 텍스트를 이루는 문장들간의 논리적인 결합관계로, 수사학적 방법은 이러한 결합관계를 파악하여 요약문을 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 표지들이 나타내는 접속 관계정보를 사용하여, 텍스트의 수사구조를 분석한 후 요약문을 생성하는 시스템을 구현한다. 수사구조 파싱 과정은 문장간의 수사구조 파싱과 문단간의 수사구조 파싱, 두 단계로 이루어진다. 파싱은 차트파싱 방법을 사용하여 상향식으로 진행된다. 입력된 문장들로부터 두 단계 파싱에 의해 전체 텍스트의 수사구조 트리를 생성하며, 생성된 트리에서 가중치를 계산하여 중요 문장들을 요약문으로 추출한다.
충청남도 대형사업장에서의 대기오염물질 배출이 미세먼지 농도에 미치는 영향에 대한 논란이 많다. 2019년 봄과 가을에 항공관측을 수행하여 충청남도 대형사업장 상공에서 대기오염물질 농도를 측정하였고, 이를 바탕으로 황산화물(SO2) 배출량을 산정하였다(하향식 배출량). 이를 사업장에서 제시한 배출량 자료(상향식 배출량)와 비교한 결과, 항공관측에 바탕을 둔 배출량이 더 많았다. 항공관측에 바탕을 둔 배출량은 석탄화력발전소는 1502.1 kg/hr, 제철소는 2805.5 kg/hr였다. 이는 사업장에서 밝힌 2019년 연평균 배출량보다 각각 2.5배와 2.0배 큰 값이다. 이와 같은 차이가 나는 원인을 규명하기 위해서는 관측에 바탕을 둔 하향식 배출량과 활동도에 바탕을 둔 기존의 상향식 배출량을 산정함에 있어서 보다 면밀한 검토와 개선이 필요하다. 하향식 배출량의 개선을 위해서는 관측 불확도를 줄이는 것이 중요하다. 불확도를 높이는 요소의 하나는 지상에서 항공기가 운행될 수 있는 최저 고도까지 관측을 하지 않은 것이다. 이러한 불확도를 줄이는 방법은 지상에서 관측을 수행하며, 더 나아가서는 지상과 항공기 관측 최저 고도 사이에서 드론 등의 방법을 통해 관측을 수행하는 것이다. 바람장 역시 관측 및 외삽과 내삽을 이용하여 평면 분포를 구하면 평면에 대한 적분을 이용하여 평면 전체의 플럭스를 구할 수 있어 불확도를 줄일 수 있을 것이다. 상향식 배출량의 정확도 개선을 위해서는 측정이 이루어지고 있는 굴뚝의 배출량 자료 정확도 개선과 함께, 관측이 이루어지고 있지 않은 배출구의 현황 파악이 필요하다.
최근 데이터의 폭발적인 증가로 인해 대규모 데이터의 분석에 대한 요구를 충족할 수 있는 방법들이 계속 연구되고 있다. 본 논문에서는 맵리듀스를 이용한 분산 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 큐브의 효율적인 계산이 가능한 MRIterativeBUC 알고리즘을 제안하였다. MRIterativeBUC 알고리즘은 기존의 BUC 알고리즘을 맵리듀스의 반복적 단계에 따른 효율적인 동작이 가능하도록 개발되었고, 기존의 대규모 데이터 큐브 계산에 따른 문제인 데이터 크기와 저장 및 처리 능력의 한계를 해결하였다. 또한, 분석자의 관심 부분에 대해서만 계산하는 빙산 큐브 개념의 도입과 파티셔닝, 정렬과 같은 큐브 계산을 분산 병렬 처리하는 방법 등의 장점들을 통해 데이터 방출량을 줄여서 네트워크 부하를 줄이고, 각 노드의 처리량을 줄이며, 궁극적으로 전체 큐브 계산 비용을 줄일 수 있다. 본 연구 결과는 맵리듀스를 이용한 데이터 큐브 계산에 대해서 상향식 처리와 반복적 알고리즘을 통해 다양한 확장이 가능하며, 여러 응용 분야에서 활용이 가능할 것으로 예상된다.
지표하부 상층 오염지하수의 침투로 인한 암반 지하수의 오염을 방지하기 위하여 지하수 개발과정에서 반드시 지표하부 지하수 오염방지를 이행하도록 지하수법에 규정하고 있다. 널리 알려진 지표하부 오염방지 공법으로서는 팩카그라우팅 공법(packer Grouting Method), 트레미공법(Tremie Method)과 브레든 헤드 공법(Bradenhead Method)이 있다. 그러나, 현재 대다수의 지하수 개발 현장에서는 단순히 강관을 굴착공에 억지박음함으로써 지표하부 오염방지에 가름하는 사례가 다반사이며 깊은 심도의 경우에도 종래 공법으로는 한계를 가질 수밖에 없는 실정이었다. 따라서, 본 연구에서는 차폐 팩카(Protection Packer)를 이용하여 고, 저심도의 어느 지하수 심정에서나 용이하게 역주입 상향그라우팅이 가능한 여건이 될 수 있도록 시공 사례를 통해 연구를 수행하였다.
소프트웨어의 재사용은 생산성 향상, 소프트웨어의 신뢰성 향상, 소프트웨어 개발기간 단축, 개발비용 절감, 시스템 관련 정보 공유 등의 장점을 지닌다. 수직적 재사용은 하나의 영역 또는 응용 분야에서만 재사용함으로서, 높은 이해성으로 인해 재상용의 신뢰성을 높일 수 있는 방법이다. 소프트웨어 시스템을 개발할 때 사용되는 정보들을 재사용을 목적으로 분류하여, 결과물들을 추상화하는 상향식 방법을 이용하여 단순 코드의 재사용에서 벗어나 비형식적인 자료들을 포함해 모든 정보를 사용 가능하게 할 수 있다.
함수형 프로그래밍 언어는 전통적인 프로시저형 언어에 비하여 많은 장점이 있다. 그러나 함수 언어 프로그래머를 위한 실용적인 디버깅 환경은 상대적으로 빈약하다. 그동안 유용한 디버거 구현을 위해서 많은 시도가 있었고, 그 결과로 하향식 기법으로 이용한 알고리즈믹 디버거와 상향식 기법을 이용한 레덱스 트레일 디버거가 연구되었다. 두가지 기법은 모두 실제 프로그래밍에 적용하기에는 유지해야 하는 디버깅 정보의 양이 많다는 단점이 있다. 이 논문에서는 선택적 레덱스 트레일 디버깅 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 디버거 사용자는 프로그램에서 오류가 예상되는 부분에 포커스를 설정할 수 있고 단지 선택된 부분에 한하여 트레일을 생성하게 된다. 이 방법은 프로그램의 오류에 대한 디버거 사용자의 예측을 반영하고 디버깅에 필요한 정보의 양을 줄이는 장점이 있다. 구현된 디버깅 시스템은 선택적 레덱스 트레일을 생성하는 추상기계와 실제 디버깅이 이루어지는 레덱스 트레일 탐색기로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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