본 논문에서는 일상생활에서 화재에 대한 주민들의 경각심을 고취시킬 수 있도록 기상조건에 따른 화재위험을 평가할 수 있는 날씨 관련 서비스를 제안한다. 제안된 서비스는 기상예보에 따른 화재위험평가등급과 특정 기상조건에서 화재요인에 따른 화재위험도를 제공한다. 제안한 서비스에서는 데이터마이닝 기법인 의사결정트리를 이용하여 화재조사데이터와 관측된 기상데이터로부터 화재위험평가등급을 산출할 수 있는 화재 위험도 매트릭스를 생성한다. 주민들은 제안한 서비스를 통해 특정 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 직접 평가할 수 있고, 화재위험도를 저감시킬 수 있는 예방책을 사용자가 선택할 수 있다. 제안한 서비스를 시스템화하여 서비스의 현실성을 확인하였다. 시스템은 온라인상에서 기상청의 기상예보가 갱신될 때마다 시도별로 기상예보에 따른 화재위험평가등급을 표시하고, 각 시도별로 해당 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 평가할 수 있다.
하드웨어 트랜잭셔널 메모리(HTM)는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 최근 Intel에서 TSX를 제안함에 따라 HTM에 기반한 다수의 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 트랜잭션 처리에서 하나의 원인에 대한 충돌 예측만을 지원하며, 모든 워크로드에 대해 획일화된 TSX 환경을 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 인메모리 환경에서 트랜잭션을 처리하기 위한 효율적인 HTM 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 과거 트랜잭션 처리 정보를 수집한 매트릭스를 이용하여, HTM 실패시의 대비책 경로로써 STM 혹은 single lock을 선택한다. 둘째, 머신러닝 알고리즘 기반 재시도 정책을 제공함으로써, 워크로드 특성에 맞는 효율적인 트랜잭션 처리를 수행한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.
우수한 반사방지막을 얻기 위하여 코팅 층의 구조를 나노입자구조로 만들어 코팅 층에 입사하는 빛을 분산시키거나, 코팅 층의 매질을 다양하게 선택하여 굴절률을 제어하여 반사율을 낮추는 기술이 제안되고 있다. 본 논문에서는 코팅 층의 굴절률 분포를 변화시켜 우수한 반사방지막을 얻는 방법 중 기존논문에서 제시되었던 5차 함수의 굴절률 분포와 제안하는 구배형 굴절률 분포의 반사방지막 특성을 비교하였다. 분석에 사용된 반사방지막 구조는 각각 3, 6, 9층 구조로서 총 두께 180 nm 이고, 입사파의 파장 범위는 300 nm ~ 1100 nm 이다. 각 각 서로 다른 층수에서 반사율을 비교하기 위하여 단층인 경우의 전달매트릭스를 구하고 3, 6, 9층의 구조에서의 반사율을 구하였다. 그 결과 3층의 구조 일 때 제안하는 구배형 굴절률 분포가 약 600 nm ~ 1100 nm 파장 범위에서 5차 함수의 굴절률 분포보다 더 낮은 반사율을 보였다. 향후 이 결과는 가시광선(적색)과 근적외선 영역에 사용되는 광소자 및 광 필터에 응용 가능하리라 판단된다.
본 논문에서는 RAM에서 발생하는 모든 PSF(Pattern Sensitive Fault)를 검사하기 위한알고리즘과 테스트회로를 제안하였다. 기존의 테스트회로와 사용된 알고리즘은 RAM셀들을 연속적으로 테스트하거나 메모리의 2차원적 구조를 사용하지 못했기 때문에 많은 테스트 시간이 소요되었다. 본 논문에서는 기존의 RAM회로에 테스트를 위한 부가적인 회로를 첨가하여 병렬적으로 RAM을 테스트 하는 방법을 제안하였다. 부가적으로 첨가된 회로로는 병렬 비교기와 오류 검출기, 그룹 선택회로 이고 병렬 테스팅 위해서 수정된 디코더를 사용하였다. 또한, 효과적인 테스트 패턴을 구하기 위해 Eulerian경로의 구성방법에 대해서도 연구를 수행하였다. 결과적으로, 본 논문에서 사용한 알고리즘을 사용하면 b x w=n의 매트릭스 형태로 표현되는 RAM을 테스트하는데 325*워드라인 수 만큼의 동작이 필요하게 된다. 구현한 각 회로에 대해서 회로 시뮬레이션을 수행한 후 10 bit*32 word Testable RAM을 설계하였다.
평균법과 클러스터링은 다속성 평가문제에서 널리 쓰이고 있는 중요한 데이터 마이닝 기법들이다. 그러나, 다양한 다속성 평가 문제에서 데이터 마이닝을 할 때, 데이터들의 특징은 그 중요성이 달라질 수 있기 때문에 이러한 데이터의 중요도 차이를 고려해야 할 필요가 있다. 따라서, 이러한 기법들은 데이터의 선택 및 중요도 등과 같이 그 특징을 얼마나 잘 반영하는 지가 중요하다. 게다가, 산술평균법의 경우에는 우선순위 및 가중치로 정의되는 평가구조에서 적합한 결과를 산출하기에는 한계가 있을뿐 만 아니라, 평가자 그룹별 특징을 반영하기 곤란하다. 따라서, 본 연구에서는 기하학적 도형을 바탕으로 유사도를 평가하여, 평가자 그룹별로 특징지어지는 이산적인 환경에서의 평균을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 핵심사항 중 하나는, 항목별 우선순위의 혼돈없이 유사도를 평가할 수 있다는 점이다.
통신망 및 그 이외의 네트워크 환경의 발전은 사회적으로 중요한 문제를 발생시켰다. 이러한 문제점 중 가장 중요한 것이 네트워크 보안 문제이다. 보안과 관련된 문제점들은 해킹, 크랙킹과 같은 방법으로 반 보안 분야를 확장시키며 발전되었다. 새로운 암호 알고리즘의 발달 없이 해커나 크래커로부터 데이터를 보호하기 위해서는 기존과 같이 키의 길이를 증대하거나 처리 데이터의 양을 증대시키는 방법 밖에는 없다. 본 논문에서는 공개키 암호 알고리즘의 몽고메리 승산부에서 처리속도를 감소시키기 위한 M3 알고리즘을 제안하였다. 매트릭스 함수 M(·)과 룩업테이블을 사용하는 제안된 M3 알고리즘은 몽고메리 승산부의 반복 연산부를 선택적으로 수행하게 된다. 이러한 결과로 변형된 반복 변환 부분은 기존 몽고메리 승산기에 비하여 30%의 처리율 향상을 가져왔다. 제안된 몽고메리 승산 M3 알고리즘은 캐리 생성부의 어레이 배열과 가변 길이 오퍼랜드 감소로 인한 병목 현상을 줄일 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 제안된 M3 알고리즘을 공개키 암호시스템의 대표적인 시스템인 RSA에 적용하여 M3-RSA를 설계하였으며 설계 및 모의실험은 Synopsys ver 1999.10을 사용하였다. M3 알고리즘은 기존 승산알고리즘에 비하여 30%의 처리속도 증가를 보임으로서 크랙 및 처리율 향상에 영향이 많은 공개키 암호시스템에 적합하리라 사료된다.
분자인식기술은 특정 분자를 고분자 매트릭스에 각인시켜 특정 분자의 선택성을 높이는 기술로 관심을 받아왔다. 이 연구에서는 Sulindac (SLD)을 각인시킨 키토산 기반 약물 전달용 필름의 흡착 및 방출 특성을 가소제, 온도, pH를 변화시켜 실험하고 그 결과를 관련 모델식으로 해석하였다. SLD 각인 고분자 필름의 약물 흡착은 Freundlich와 Sips식이 Langmuir식보다 더 잘 설명되었고 binding site 에너지 분포 함수는 SLD와 고분자 필름 간의 흡착 특성관계를 이해하는데 유용하였다. 그리고 SLD 각인 고분자 필름의 약물 방출은 Fickian 확산 거동을 보인 반면, 인공피부조건에서는 non-Fickian 확산 거동을 따랐다.
영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.
반응표면분석법(Response surface methodology, RSM)의 Box-Benhken Design (BBD) 모델을 사용하여, 350℃로 가열한 골탄의 수중 불소 흡착 조건을 최적화하였다. 최적화 변수로 수온, pH, 접촉시간, 초기불소농도를 선택하였고, Box-Behnken Design에 의한 29회의 매트릭스 실험값으로부터 2차 반응 표면식을 얻었다. 이 반응 모델식의 결정계수(R2)는 0.9249였고 모델의 p-value는 <0.0001로 나타나 실험 변수들이 흡착결과에 매우 유의미한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 반응 표면식에 의해 예측된 골탄의 불소 흡착 최적 조건은 수온 39.68℃, pH 6.25, 접촉시간 88.81 min, 초기불소농도 14.64 mgF/L이었으며 이때의 불소 흡착용량(adsorption capacity)은 6.46 mgF/g인 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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