유해성 적조생물인 C. polykrikoides에 대한 해역별 적조잠재력 평가를 위하여 유해성 적조가 자주 발생하는 남해안의 소리도 부근해역, 광양만, 남해도 주변해역, 거제만, 부산연안의 해수 및 해저퇴적물을 채집하여 배양실험을 실시하였다. 실험을 위한 기본배지는 f/2배지에서 배양조건은 온도 $20^{\circ}C$, 염분 34, 조도 2000Lux, 그리고 실험생물은 대수증식기의 C. polykrikoides를 $300cells/m{\ell}$접종하였다. 해역별 해수에 대한 적조생물 성장은 광양만에서 가장 높아 적조발생 잠재력이 가장 높았고, 다음은 부산 기장, 거제, 남해연안 순서로 성장이 높게 나타났으며, 질산성 질소 농도는 $0.35{\sim}24.74{\mu}M$ 범위로 적조생물의 성장과 같은 순서를 나타내었다. 한편 해저 퇴적물 용출액은 적조생물의 성장을 현저히 촉진시켰으며, 남해도 미조연안의 해저 퇴적물 용출액에서 적조발생 잠재력이 가장 높았고, 부산 형제도연안, 광양만, 거제만, 소리도연안의 해저퇴적물 순서로 적조생물의 성장을 촉진시키는 결과를 나타내었다. 그리고 적조생물의 성장은 인산염의 농도에 의해서 성장이 결정되었던 것으로 추정되며, 용출된 인산염의 농도 $1.59{\sim}10.39{\mu}M$ 범위로 남해 미조연안, 부산 형제도 연안, 광양만, 거제만, 소리도 연안 순서로 C. polykrikoides의 성장과 같은 순서로 나타났다.
대용량 스위칭 스루풋 요구를 만족시키면서 초고속 라인 속도를 처리해야하는 대용량. 초고속 ATM 스위칭 구조설계에는 다수경로 특성을 갖는 구조를 이용한다. 그러나 다수경로 특성을 갖는 스위칭 구조에서는 순서바뀜현상이 피할 수 없이 발생한다. 이 논문에서는 다수경로 스위칭 구조의 특성을 분석하여 순서 바뀜 가능성을 정량적으로 분석해볼 수 있는 분석모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 이용하여 다수경로 스위치의 구조 파라메타들과 셀 순서바뀜현상과의 관계를 분석한다. 이 파라메타로는 다수경로의 수 (L), 입력 셀스트림의 특성, 스위치 크기(N), 및 트렁크를 구성하는 가상회선 수($V_{ch}$)등이며, 다수경로가 순서바뀜현상을 일으킬 때에 미치는 영향을 분석한다.
이 논문은 인과적 메시지 로깅 기법에서 결함 포용을 목적으로 안전 저장 장치(stable storage)에 저장되는 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그의 쓰레기 처리 기법을 제안한다. 기존의 인과적 메시지 로깅을 기반으로 한 메시지 로그 쓰레기 처리 기법은 메시지 순서 로그의 쓰레기만을 처리하였다. 메시지 내용 로그는 불필요한 복귀를 피하기 위해 유지해야 하며, 메시지내용 로그의 쓰레기 처리를 위해서는 부가적인 메시지를 필요로 하였다. 이 논문은 인과적 메시지 로깅 기법에서 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그가 쓰레기 처리되어지기 위해 필요한 조건을 새롭게 정의하며, 이 정의를 기반으로 한 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그의 쓰레기 처리 알고리즘을 제안한다. 제시된 조건을 기반으로 한 메시지 내용 로그와 메시지 순서 로그의 쓰레기 처리는 송수신 메시지에 부가된 MAG(Modified Antecednce Graph)를 이용하므로 쓰레기 처리를 위한 부가적인 메시지를 발생시키지 않는다. 하지만 제안된 기법은 일반 메시지가 송수신되기 전까지 쓰레기 처리가 지연되는 '지연 쓰레기 처리 현상(lazy garbage collection)'을 발생시킨다. 하지만 '지연 쓰레기 처리 현상'은 분산 시스템의 일관성을 위배하지 않으며, 쓰레기 처리를 위한 부가적인 메시지 교환을 필요로 하지 않는다.
데이터 마이닝 또는 기계학습을 위한 무감독 학습 알고리즘인 개념적 클러스터링을 이용하여 계층적 구조를 유도해낼 때 자료를 처리하는 순서에 따라 서로 다른 결과에 도달하는 양상을 보인다. 이 순서 바이어스 문제를 해결하는 방안으로 먼저 주어진 자료 세트에 분류를 시행하여 초기 분류를 형성한다. 이 분류를 통해 최종 분류의 가능한 클래스 수를 예측하고 이 정보에 기반하여 자료 분석과 중심 정렬을 통해 자료 처리 순서를 새로이 결정한다. 재배열된 자료 세트에 ITERATE 분류 과정을 적용해 새로운 분류를 생성한다. 본 논문에서는 이 과정을 반복하여 안정적이고 최적의 분류 점수를 갖도록 하는 알고리즘 REIT를 제안하였다. 이 알고리즘을 여러 자료 세트에 적용하고 순서 바이어스의 영향을 최소화하는지 여부를 실험을 통해 비교 분석하였다.
LSTM(Long Short-term Memory)은 이전 상태의 정보를 기억하여 현재 상태에 반영해 학습하는 순환신경망(Recurrent Neural Network) 모델이다. 악성코드에서 선형적 순서 정보는 각 시점에서 호출되는 함수로서 정의 가능하다. 본 논문에서는 LSTM 모델의 이전 상태를 기억하는 특성을 이용하며, 시간 순서에 따른 악성코드의 함수 호출 정보를 입력으로 사용한다. 그리고 실험으로서 우리가 제시한 방법이 악성코드 분류가 가능함을 보이고 순서 정보의 길이 변화에 따른 정확률을 측정한다.
본 논문에서는 임의의 프로세스가 여러 그룹에 속하는 중첩된 프로세스 그룹 환경에 효율적으로 적용할 수 있는 인과관계 순서화 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 네트워크 구성 형태에 따라 선택할 수 있도록 제안하였다. 즉, 브로드캐스트 네트워크에서는 수신자 선택 알고리즘을 제안하였으며, 점대점 네트워크에서는 송신자 선택 알고리즘을 제안하였다. 각 알고리즘은 순서화에 요구되는 메시지 오버해드를 줄이기 위해 그룹별로 불필요한 벡터 타임스탬프를 제거하였으며, 메시지 오버해드를 최소화하기 위해 국부적으로 유지하고 있는 다른 프로세스와 다른 그룹의 정보를 이용하여 압축하도록 하였다. 각각의 새로운 인과관계 순서화 알고리즘을 논리적으로 증명하였고, 시뮬레이션을 통해 기존의 인과관계 순서화 알고리즘과의 성능을 비교하였다.
본 연구에서 예비교사들은 자신들의 학교수학에 대한 경험과 지식을 토대로 분수의 곱셈과 나눗셈 지도 순서를 배치하는 활동을 하였다. 그 결과 교육과정의 제시된 순서와 일치한 경우는 없었지만 이러한 활동은 예비교사의 인식을 드러낼 수 있는 기회가 되었고 예비교사들은 자신의 인식과 교육과정의 차이 그리고 서로 간의 인식이 다름을 확인하면서 교사에게 필요한 지식을 배울 수 있었다. 즉, 예비교사들은 분수와 소수의 곱셈과 나눗셈 지도 순서에 내재된 수학적 관계를 알 수 있었고, 연산 지도에서 학생들의 사전 지식과 생각을 파악하는 것의 중요성과 어려움을 알 수 있었으며, 교수학습 방법으로서 생산적 실패의 효과를 체감할 수 있었다.
자동차 조립공장의 생산은 혼류생산 (Mixed-Model Production)의 대표적인 형태로서 동일한 조립라인에서 다양한 사양의 차량들을 Batch생산이 아니라 각 사양의 생산량이 평준화되도록 생산을 하는 것이 특징이다. 그런데 도장라인에서 생산완료 된 순서는 혼류조립라에서의 평준화 생산에 적합하지 않은 상태이므로 조립라인에의 투입순서를 재작성하여 제어하여야 한다. 본 논문에서는 조립라인의 실시간 투입순서 작성 및 운영시스템을 자동화하여 성공적으로 운영한 사례를 소개하고자 한다.
자동차 조립공장의 주요 공정은 차체라인, 도장라인, 조립라인의 순으로 구성되어 있다. 작업의 효율성을 높이기 위하여 차체라인과 조립라인은 주요 부품소모의 평준화를, 도장라인은 동일 색상차체의 연속 생산을 선호하므로, 생산순서의 결정시 상호 상층되는 점이 많다. 본 연구에서는 조립공장전체의 생산성을 극대화하기 위하여 차체라인, 도장라인, 조립라인의 특성을 고려한 일일생산순서결정 방법을 제시한다.
선박 건조는 선체를 수십에서 많게는 이백여개에 블럭으로 분활하여 각 블럭에 해당하는 원자재를 처리 가공한 후 소조립, 중조립, 그리고 대조립의 과정을 거쳐 블럭으로 완성하여 이들 블럭을 정해진 순서에 맞추어 탑재하는 과정을 거치면서 기타 공정을 완료하여 마지막으로 진수에 이르게 된다. 본 연구에서는 선박 건조 과정에서 탑재 공정 계획을 위한 블럭의 접속 관계를 체계적으로 확립하여 탑재 순서를 생성하는 방법론을 제시하고 이러한 방법론을 바탕으로 초기 탑재 네트워크을 생성 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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