Currently, there is no definitive regulation for the appropriate frequency of data sampling in water distribution networks, yet it plays a crucial role in the efficient operation of these systems. This study proposes a new methodology for determining the optimal frequency of data acquisition in water distribution networks. Based on the decomposition of signals using harmonic series, this methodology has been validated using actual data from water distribution networks. By analyzing 12 types of data collected from two points, it was demonstrated that utilizing the factors and cumulative periodograms of harmonic series enables similar accuracy at lower data acquisition frequencies compared to the original signals. Type your abstract here.
롤업과 드릴다운은 다차원 데이터 분석을 위한 주요 연산으로, 각 차원에 정의된 계층구조를 통해 상세 데이터로부터 점차적으로 되는 정보를 분석가에게 제공한다. 이러한 연산 속도를 고속화하기 위해 OLAP 시스템은 사전에 집계 테이블들을 생성해 놓는다. 각 차원은 다중 계층구조를 가질 수도 있으며, 이런 경우 집계 테이블들을 모두 생성하게 되면 데이터 폭발 현상이 발생하게 된다. 본 연구에서는 다중계층 구조를 분류하고, 집계 테이블과 데이터 큐브의 크기를 계산하는 모델을 정립하였다. 이를 통해 분석가는 다중 계층구조에 따른 큐브 크기를 미리 예측할 수 있으며 계층 구조의 모양과 개수를 변경하여 데이터의 양을 조절할 수 있다.
최근, 인터넷 사용자가 급증하면서 빠른 서비스에 대한 문제가 큰 관심이 되고있다. 특히 데이터베이스 시스템에서 저장 삭세 수정 등은 사용자에게 긴 대기시간을 요구할 수도 있기 때문에 사용자의 불평을 야기할 수 있다. 이 논문에서는 3-티어 방식에서 요즘 많이 사용되는 application server의 cache에 대해서 말하고자 한다. 기존 application server는 데이터를 application server cache에 저장하여 같은 데이터를 서비스할 경우 server의 cache를 사용하지만 이 논문에서 제안하는 것은 접속된 client를 관리하여 각각의 client에 cache를 만들고 application server나 또는 데이터베이스 server가 서비스를 하지 못할 경우는 가장 최근의 데이터를 가지고 있는 client를 찾아 client cache에 있는 데이터를 서비스 하자는 것이다.
매설배관의 피복손상부 탐측법은 CIPS법, DCVG법 등 여러 방법이 있으며, 그중 우리나라에서는 DCVG법이 가장 많이 사용되고 있다. 피복손상탐측기술(DCVG)은 매설된 관로에 대하여 직류 전류로 인해 배관주변에 발생하는 전위구배를 측정하여 비굴착상태에서 관로의 피복손상부를 찾아내는 기술이다. 본 기술을 광역상수도 정밀안전진단 및 성능평가에 적용하였으며, 탐측된 위치에 대하여 위험도(%IR)를 예측하였다. 또한 손상의심부에 대한 굴착을 통해 피복손상부를 확인하였다. 본 기술의 신뢰성 및 상수도 분야에 큰 활용성을 확인하였다. 관경, 현장여건 등에 따른 조사 및 굴착에 일부 한계점을 보였으나, 향후 축적된 데이터를 바탕으로 매설된 관로의 손상을 사전에 확인하여 관로사고를 미연에 방지할 기술로 판단된다.
본 논문에서는 3차원 스캔기기에서 실제 모델을 측정하여 얻어지는 점 데이터로부터 모델의 표면을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 스캔기기가 정밀해지고 스캔 규모도 커짐에 따라 측정 데이터의 크기도 증가되어, 이러한 대용량 측정 데이터의 복원 알고리즘이 필요로 되고 있다. 그리고 여러 다른 각도에서 스캔닝 된 점 데이터들은 이어지는 부분이 정확히 맞지 않아 중첩되어 표현되거나 기계적인 또는 환경적인 제약 등의 이유로 오류가 포함될 수도 있다. 그러므로 복원 알고리즘은 이러한 중첩된 표현을 정리하고 오류를 보정해 주어야 한다.(중략)
웹 상의 출판이 보편화 될수록 많은 데이터의 내용물들이 압축, 포맷, 편집 등 변형된 상태로 중복해서 존재하게 된다. 이러한 유사한 데이터들은 검색 시 속도나 검색률 등에 문제를 야기 시킬 수도 있으며, 반면에 특정 사이트에 문제가 발생할 경우 다른 사이트의 중복된 데이터를 제공해 줄 수도 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 대규모 데이터베이스 상에 존재하는 비디오들 중에서 유사한 데이터들에 대한 정보를 사전에 감지할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 본 연구에서는 비디오들을 직접 비교하는 대신 비디오를 대표하는 요약 비디오 영상을 만들고, 주성분 분석(PCA-principle component analysis) 기법을 적용하여 저차원 특징벡터 상에 군집화를 통해 유사 비디오들을 검출하였다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 효율성과 정확성이 우수함을 보였다.
인터넷 기술의 발달로 인해 온라인상에서도 사회연결망이 나타나고 있다. 블로그 월드는 대표적인 온라인 사회연결망이다. 블로그 월드의 구성원인 블로거는 정보를 생성할 수도 있고, 정보를 얻기 위하여 다른 블로거와 명시적 관계를 맺을 수도 있으며, 이러한 관계를 통해 온라인 사회연결망인 블로그연결망을 구성한다. 사회 연결망 이론에서는 사회 연결망에서 정보의 파급이 구성원간의 관계를 통하여 이루어진다고 한다. 그러나 블로그 연결망과 실제 블로그 월드에서 발생한 정보 파급 이력을 비교 관찰해 보면, 사회연결망 이론과 달리 관계가 존재하지 않는 구성원 사이에서 정보 파급이 일어난다. 또한, 정보의 파급이 폭발적으로 일어나는 현상도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 현상이 서로 연관이 있음을 밝히고, 이러한 현상을 일으키는 원인을 규명하는 분석방법을 제안한다. 제안하는 분석방법은 다음과 같다. 우선, 관계가 존재하지 않는 구성원 간에 정보 파급 현상을 유발할 수 있는 후보원인들을 모두 도출한다. 다음으로, 폭발적인 정보 파급 현상을 보이는 정보의 집단을 데이터 마이닝의 클러스터링 기술을 이용하여 도출한다. 도출된 정보의 집단과 후보 원인간의 상관관계를 데이터 마이닝의 특성분석 방법을 이용하여 구한다. 블로그 월드는 구성원과 그 사이의 관계, 정보 파급 이력에 대한 데이터를 모두 저장하고 있다. 본 논문은 실제 블로그 월드의 데이터를 이용하여 블로그 월드에서 정보의 폭발적 파급을 유발하는 원인들을 규명하고 그 원인들이 가지는 특징을 설명하였다.
모든 과학 및 공학분야에 걸쳐, 신호나 함수를 어떻게 표현하는 것이 바람직한 것인지에 대해서 많은 연구가 이루어져 왔다. 만약 신호나 함수를 적절하게 잘 표현하게 되면, 그것들 속에 내재된 의미있는 물리적 현상을 쉽게 파악할 수도 있고, 최소한의 함수나 데이터로 효과적으로 표현할 수도 있다. 지난 10여년 동안 비약적 발전을 해온 ‘웨이블렛’이라는 것도 신호나 함수를 표현하는 새로운 도구인데, 이것이 각광을 받고 있는 이유는 웨이블렛이 전통적인 표현방법이 제공하지 못하는 특성을 제공하기 때문이다.(중략)
본 논문에서는 통합자동원격검침시스템(전력량계, 가스계량기, 수도계량기)으로부터 주기적으로 취득된 전기, 가스, 수도 사용량 데이터를 분석하여 수용가 내 사람의 활동 및 비활동을 감지하는 방법, 수용가 내 사람의 활동 및 비활동 판단 임계치(Base Line, Base Level) 산출방법에 대해 연구하였다.
이 글에서는 신경회로망의 장점과 퍼지논리의 장점을 최대한 이용하며 각각의 단점을 보완하는 뉴로-퍼지 융합 기술과 현재 연구의 흐름을 간단히 살펴보았다. 비구조적인 정보 뿐만 아니라 구조적인 정보까지도 신경회로망의 영역 안에서 처리할 수 있는 새로운 뉴로-퍼지 회로망을 소개하였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망은 비퍼지화와 비퍼지화에 의해 발생하는 오차를 잘 보상할 수 있을 뿐만 아니라, 최적의 입출력 퍼지 소속 함수의 중심점과 모양을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 그 특성을 알지 못하는 임의의 비선형 동적 시스템에서 입출력 데이터만 얻을 수 있으며 시스템을 모델할 수 있는 퍼지 규칙을 언어적인 방법과 수치적인 방법으로 표현할 수 있으며 간단한 예제를 통한 시뮬레이션 결과를 보였다. 소개한 뉴로-퍼지 회로망을 이용하여 뉴로-퍼지 제어기를 구성할 수도 있으며, 또한 시스템의 역 퍼지 규칙을 찾는데 이용할 수도 있다. 향후 보다 우수한 일반화 성능을 가질 수 있는 뉴로-퍼지 회로망의 개발이 필요하며, 충분한 입출력 데이터를 얻는 방법의 연구도 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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