콘크리트 구조물의 주요 열화 현상 중 하나인 염해는 내부 보강재의 부식을 야기하여 최종적으로 구조적 문제를 야기한다. 본 연구에서는 3가지 수준의 물-결합재 비 (0.37, 0.42, 0.47) 및 GGBFS 치환률 (0 %, 30 %, 50 %)을 고려한 콘크리트를 대상으로 재령 1,095일에 촉진염화물 확산 시험을 수행하였다. Tang's method와 ASTM C 1202에 준하여 각 배합의 촉진 염화물 확산계수 및 통과 전하량을 평가하였으며 선행 연구의 이전재령일 시험결과와의 고찰을 통해 재령의 증가에 따라 변화하는 내구성능 거동을 고찰하였다. 재령일이 증가함에 따라 통과 전하량과 확산계수는 크게 감소하였으며, 특히 GGBFS를 혼입한 배합에서는 잠재 수경성에 의해 OPC 배합 대비 큰 폭의 감소가 나타났다. 또한 OPC 배합의 통과 전하량 평가 결과의 경우, 재령 1,095일에서도 "Moderate" 등급에 포함되는 배합이 존재하기 때문에 OPC를 단독으로 사용하는 경우 염해에 취약한 것으로 사료된다. 본 연구에서는 촉진 염화물 확산계수 평가 결과를 기반으로 시간의존성지수를 도출하고 설계변수를 확률함수로 가정하여 결정론 및 확률론적 내구수명 해석을 수행하였다. 확률론적 내구수명 해석 시에는 MCS (Monte carlo Simulation)을 이용하여 내구성 파괴확률을 계산하여 내구수명을 도출하였다. 확률론적 내구수명은 결정론적 내구수명 대비 낮은 값을 나타내었는데 이는 목표 파괴 확률을 10 %로 매우 낮게 설정하였기 때문이다. 구조물의 용도에 적합한 목표 파괴확률을 설정하고 설계변수별로 적절한 변동성을 고려할 수 있다면 더욱 경제적인 설계가 가능해지리라 사료된다.
분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table) 기반의 P2P는 기존 Unstructured P2P 방식의 단점을 보완하기 위한 방식이다. DHT 알고리즘을 사용하면 빠른 데이터 검색을 할 수 있고, 피어 개수에 무관하게 검색 효율을 유지할 수 있다. DHT 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 환경의 경우, DHT방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 전체 네트워크의 트래픽을 줄이기 위한 적응적인 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 본 연구자들은 제안된 방법에서 초당 요청 메시지의 개수에 따라 라우팅 테이블 업데이트 방식을 바꾸는 것을 제안하였다. 적응적인 Chord는 초당 요청 메시지의 개수가 어느 임계값보다 작아지면 리액티브 Chord를 사용하고, 그 반대의 경우에는 기존의 Chord를 사용하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
노후화된 공동주택을 리모델링을 통하여 성능개선을 하고자 하는 사회적 움직임이 포착되고 있다. 이를 위해 리모델링의 공사비 분석, 구조 분석, 정치제도적 검토등이 진행되어 리모델링을 활성화방안이 제시되고 있다. 그러나 현재 공동주택 리모델링의 공사비 분석방법이 연구상으로 제시되고 있으나, 실무적 활용가능성에서 한계점이 존재하는 상황이다. 구체적으로, 실무적으로 활용되기 위해서는 현재 진행되었거나 진행 중인 사례에는 적용가능하지만 향후 발생할 사례 또한 공사비분석에 활용되기에 분석방법의 지속 가능성이 결여되어 있다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 리모델링 공사비견적의 지속가능성을 위해 자동화된 견적방법을 제시하고자 한다. 공사비견적의 지속가능성을 위해서 Deep-Learning을 견적절차에 도입하였다. 구체적으로, 공동주택 리모델링에서 발생할 수 있는 설계요소,공종, 공사비 상승계수의 관계를 자동적으로 찾는 방안을 제시하였다. 추가적으로 Artificial Neural Network기반 견적의 태생적인 한계점인 불확실성 미반영을 보완하고자 Monte Carlo Simulation을 견적절차에 산입하였다. 사례가 누적될수록 더 높은 정확도를 제시하기 위하여 견적결과를 기존의 누적데이터와 비교를 하여 더 높은 정확도를 산출하는 방안 또한 제시되었다. 본 연구에서 제안한 자동화된 개산견적의 지속가능성을 검토하고자 13개 사례의 학습절차와 추가 2개 사례의 누적절차를 거쳤다. 결과적으로 추가된 2개 프로젝트의 특성이 반영된 새로운 공사비견적절차가 자동적으로 제시되었다. 본 연구에서는 15개의 사례를 활용하여 개산견적의 방안을 활용하였으나, 사례가 누적되어 반영될 경우 본 연구의 기대효과는 더욱 높아질 것으로 사료된다.
반도체 공정 초미세화에 따라 에이징 (aging)과 공정 변이 (process variation)로 인한 칩에서의 물리적인 결함은 더욱 증가하고 있으며, 특히 금속 배선 스케일링 제한과 온 칩 데이터 통신량 증가에 따라 다수의 프로세서 코어로 구성된 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)에서의 결함 감내 기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 NoC에서 저전력 설계 기법으로 널리 채용되고 있는 VFI (Voltage-Frequency-Island)를 적용한 경우에서의 신뢰성 측면에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 신뢰성과 에너지 소모를 고려하여 VFI NoC에서 링크 고장이 발생하는 경우에도 정상적으로 통신을 유지할 수 있는 테이블 기반 라우팅 기법을 제안한다. 에너지 소모와 성능을 고려한 최적 경로와 고장 감내를 위한 우회 경로를 제공하며, 이때 우회 경로의 경우 필요한 최소한의 노드에만 라우팅 테이블을 저장하여 구현 복잡도를 완화하였다. 모의실험 결과를 통해 제안하는 기법은 전체 링크의 1%에서 고장이 발생하는 경우에도 정상적으로 통신함을 보였다. 또한 실시간으로 우회 경로를 탐색하는 고장 감내 라우팅 기법인 $d^2$-LBDR에 비해 링크에 고장이 발생하는 경우 평균 15.9%의 에너지 소모가 감소함을 보였으며, 실행 시간 측면에서는 평균 0.8% 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
지난 2012년부터 도로명주소가 본격 시행 및 활용되고 있지만, 아직도 상당 부분에서는 기존의 지번주소가 많이 통용되고 있다. 이는 일반인들의 공간 인식체계와 도로명주소의 공간 구조화 방식의 간극으로 인한 문제이다. 따라서 도로명주소 기반의 공간 인식 체계가 자리잡기 위해서는 생활 속에서 활용되는 각종 공간정보들이 도로명에 의하여 주소정보를 부여받을 수 있어야 한다. 본 연구는 공간 인식 과정이 가장 중요하게 나타나는 길찾기 과정에서의 도로명주소 체계의 연계를 목적으로, 이를 위하여 필요한 공간데이터의 기하학적 매칭 방법론을 설계 및 구현하였다. 도로명주소 기본도의 도로구간 레이어와 보행자용 도로 네트워크에 대하여, 개별 도로 객체를 중심으로 네트워크 이웃을 생성하였다. 그 다음, 생성된 이웃 집합 간의 기하학적 유사도 비교를 통하여, 네트워크 데이터의 각 객체에 매칭되는 도로구간을 탐색하였다. 매칭 성능은 F0.5 값을 기준으로 0.936의 결과를 얻었으며, 유사도 값을 기준으로 10% 수동 검사를 수행한 결과 이 값을 0.978까지 향상시킬 수 있었다. 이렇게 생성된 매칭 대응관계를 이용하여, 보행자용 도로 네트워크 데이터에 도로명 정보를 부여하였다. 이러한 방법론을 통하여, 도로명주소를 기반으로 한 길찾기 서비스 제공 및 공간 인식체계 정착에 도움을 줄 수 있다.
본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.
각 의료기관 내 방사선 관련 종사자나 방사선 치료환자들은 진단 및 치료 시 필연적으로 의료상 피폭을 수반하게 된다. 국제방사선방호위원회(ICRP) 권고나 국제원자력기구(IAEA)의 기준에 따라 기준선량 제약치를 적용 및 권고 받고 있지만 1차 피폭대상자인 종사자나 환자들의 피폭최적관리를 위해서는 잠재적인 피폭대상자들에게 기존의 피폭관리 시스템보다 직접적이고 가용성이 높은 측정 및 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 구비된 휴대용 단말과 연동하여 원거리에서 실시간으로 방사선 모니터링이 가능한 시스템을 개발하였다. 모니터링 시스템은 검출부, 영상부, 통신부 세 부분으로 구성되었다. 검출부는 시스템의 소형화를 위해 실리콘 광증배소자(silicon photomultiplier) 기반 섬광검출기를 설계하였으며, 영상부는 무선 CCD (charge-coupled device)카메라 모듈을 사용하여 검출부와 함께 Bluetooth 통신모듈을 통해 휴대용 단말로 측정된 방사선 정보와 영상이 전송된다. 제작된 시스템은 성능 평가를 위해 진단용 X-ray 발생장치와 $^{137}Cs$, $^{22}Na$, $^{60}Co$, $^{204}Tl$, $^{90}Sr$ 선원을 사용하였다. 측정결과를 통해 개발된 시스템은 gamma, beta, X-ray에 대해서 검출 반응성을 확인하였고, 방사선 세기에 따른 응답 선형성과 MCNPX 전산코드를 이용한 측정 거리에 따른 시스템의 검출 정확도 평가 시 3% 내외의 오차범위를 확인하였다. 본 연구의 결과는 방사선 검출 시스템 구성의 비용절감 효과와 개인피폭정도관리에 기여할 것으로 기대한다.
애드혹 네트워크의 실용 영역인 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 배터리에 의해 동작하고 일반적으로 한번 배치된 후 다시 회수 되지 않는다. 따라서 각각의 센서 노드는 한정된 에너지로 감지하고 통신해야 하며, 에너지 효율성은 무선 센서 네트워크의 수명을 결정하는 핵심 설계 요소로서 활발히 연구되고 있고 근래에는 크로스 레이어 최적화를 통해 더욱 개선되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 시스템인 ZigbeX 플랫폼에서 센서 노드의 전송 출력 제어를 통하여 데이터 수집 과정에서 소모되는 에너지를 절약하는 새로운 기법을 제안하여 구현하고 실험 및 측정을 통하여 성능 개선 효과를 입증한다. 클러스터 멤버를 구성하는 각 센서 노드에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송하는 과정에서 멤버 노드의 송신 출력을 통신 가능한 적정 수준으로 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. 각 멤버 노드는 클러스터 헤드로부터 수신한 패킷의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 기반으로 하여 자신의 송신 출력을 조절한다. 즉 자신이 전송한 패킷을 클러스터 헤드가 안전하게 수신할 수 있는 적정 수준으로 출력을 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. ZigbeX 플랫폼 상에서 구현한 프로토콜을 자체 개발한 패킷 분석기를 이용하여 반복 측정한 결과에 의하면, 제안한 출력 제어 기법을 사용함으로써 통신량의 대부분을 차지하는 데이터 수집 과정에서의 에너지가 절약되어 네트워크 수명이 최대 21.9% 증가됨을 확인할 수 있었다.
페이스북, 싸이월드 등의 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)가 발전하면서, 이를 기반으로 하는 소셜 네트워크 게임, 소셜 커머스 등의 서비스도 활성화되고 있다. 특히, 소셜 네트워크 게임(Social Network Game: NG)은 기존 온라인 게임보다는 규모가 가볍고, 친구들끼리 쉽게 즐길 수 있다는 점에서 사람들에게 많은 호응을 얻고 있다. 이러한 소셜 네트워크 게임 시장 규모는 해가 지날수록 점점 커지고 있지만 게임 개발 측면에서는 아직 미흡한 부분이 많다. 특히, 현재 나온 대부분의 개발엔진들이 온라인 게임이나 콘솔 게임에 초점이 맞춰져 있고, 소셜 네트워크 게임의 특징에 적합한 전용 엔진이 거의 없는 상황이어서 소셜 네트워크 게임을 개발하는데 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서 제시한 엔진은 기존의 게임 엔진이 가지는 요소 및 특징뿐만 아니라 소셜 네트워크 게임의 특징을 고려하여 소셜 네트워크 게임 개발에 최적화하여 설계하였다. 또한 소셜 게임 장르 중 가장 많은 비율을 차지하는 시뮬레이션 게임을 구현하기 위해 필요한 맵과 캐릭터 애니메이션을 쉽게 구현할 수 있는 모듈과 툴을 제공한다. 본 논문에서 구현된 엔진은 이미지, 텍스트 및 캐릭터 출력 속도를 기준으로 성능을 평가하였고, 실험 결과 이미지, 텍스트 및 캐릭터 모두 게임을 구현하기에 충분히 빠른 출력 속도를 보여주었다.
개인화된 학습내용과 진도로 멀티미디어를 이용한 교재를 통해 학습 효과를 크게 제고할 수 있는 중등학교 멀티미디어 교실과 대학의 멀티미디어 센터를 위한 분산 스트림 서버 시스템을 구현하였다. 기존의 멀티미디어 정보 재생 시스템은 멀티미디어 교실에 적용하기에 적절하지 못한 제약점을 가지고 있다. 과다한 스트림당 비용이 요구되거나 그렇지 않으면 학습에 활용하기에는 저급한 재생 품질, 원활하지 못하는 시스템 및 서비스 확장성, 개별적 고유 클라이언트 환경에 의한 사용 이절감, 교사 조작 능력과 표현 의도가 전혀 고려되지 않은 일반적 저작 도구로 인한 교재 저작 어려움 그리고 구성 시스템간의 유기적 연동 부재로 인한 관리 어려움 등의 문제점을 극복한 시스댐을 구현하였다. 폐쇄되어 있는 교실에서뿐만 아니라 인터넷을 통한 광범 위한 원격 교육에 확장할 수 있도록 웹 기반 분산 시스댐으로 구성하였다. 전체 시스템의 구성 요소는 멀티미 디어 정보 저장 및 재생을 담당하는 스트림 서버 클라이언트 시스템, 분산되어 있는 서버의 통합 역할을 하는 서비스 게이트웨이, 그리고 클립 및 교재 저작을 위한 저작관리 시스템 등이다. 본 논문에서는 그 가운데 멀티미디어 정보를 저장, 전송하는스트립 서버의 설계 및 구현에 대해 설명한다. 윈도우NT서버에서 실행되는 한 대의 스트림 서버 시스템으로 한 학급의 클라이언트(50-60대)에서 MPEG~ 1 스트렴을 동시에 재생할 수 있는 성능을 아무런 시스템 변경 없이 응용 수준의 소프트웨어 엔진만으로 실현하였다. 그리고 타 구성 요소 시스템간의 유기적 연동을 통한 시스템의 확장성과 서비스의 유연성을 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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