반도체 공정의 발달로 집적도가 증가하고 문턱전압이 감소하면서, 반도체 집적회로 소모 전력에서 누설전류(leakage current)의 비중이 점차 증가하고 있다. 대기 상태에서 CMOS 조합 회로(combinational circuit)는 입력 값에 따라 누설전류가 크게 달라진다. 본 연구에서는 누설전류로 인한 소모전력을 줄이기 위해 대기 상태 (standby state) 회로의 입력 신호를 제어하며, 작은 누설전류를 갖는 입력 신호를 찾기 위한 새로운 효율적인 알고리즘을 개발하였다. 이 방법을 벤치마크 예제에 실험적으로 적용하여 누설전류 평균값에 비해 15.7%, simulated evolution 방법에 비해 6.7% 누설전류를 줄일 수 있음을 보였다. 또한 순차 회로에서도 idle 입력을 이용하여 누설전류 평균값에 비해 6.8%, simulated evolution 방법에 비해 3.2% 누설전류를 줄일 수 있었다.
장기적인 글로벌 경기침체의 여파로 소비재 기반의 B2C 시장 외에 산업재 기반의 B2B 시장이 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다. 고객과의 관계가 중요한 B2B 시장에서는 고객과의 관계에서 발생하는 효용을 기반으로 하는 관계가치가 중요하고, 국가나 조직의 제도적 특수성도 관계 및 관계가치에 영향을 준다. 특히, 한국과 대만의 B2B 시장에서 창출되는 고객과의 관계가치들을 도출하여 국가별 특수성을 비교하고 글로벌 B2B 시장의 관계가치와 비교하였다. 순차적 탐색 설계에 기반한 혼합방법론을 적용하여 분석한 결과, 한국과 대만의 B2B 시장에서 요구되는 관계가치의 6가지 유형(공급자 노하우, 서비스 지원, 출시시기, 전달 성능, 개인 상호작용 및 제품의 품질)을 도출하였다. 한국은 대기업 기반의 시장 특성을 가져 '공급자의 노하우'가 가장 중요한 관계가치로 인식되었고, 반면 대만은 중소기업 기반의 시장 특성을 가져 '서비스 지원'이 가장 중요한 관계가치로 도출되었다. 본 연구결과는 다른 아시아 개발도상국들도 B2B 시장에서 비즈니스 관계 개선을 위해 집중해야할 관계가치로 시사점이 있으며, 아시아 B2B 시장에서의 성공사례로 글로벌 시장으로 역으로 적용될 수 있다는 점에 의의가 크다.
지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.
ARPA(Automatic Radar Plotting Aid)는 자동레이더 플로팅 장치로써, 레이더 물표의 상대침로와 상대방위로 구성된 운동벡터에 본선의 침로와 방위로 구성되는 운동벡터를 가감 연산(벡터연산)하여, 물표의 진침로와 진방위 및 최근접점과 근접시간을 계산하는 장치를 말한다. 본 연구의 목적은 ARPA 레이더를 구현하기 위한 물표의 획득 및 추적 기술을 개발하는 것으로, 이에 관한 여러 선행 연구를 검토하여 적용 가능한 알고리듬 및 기법을 조합하여 기초적인 ARPA 기능을 개발하였다. 주요 연구내용으로, 레이더 영상에서 물표를 획득하기 위하여, 회색조 변환, 가운시안 평활 필터 적용, 이진화 및 라벨링(Labeling)과 같은 순차적 영상 처리 방법을 고안하였고, 이전 영상에서의 물표가 다음 영상에서의 어느 물표인지를 결정하는데 근접이웃탐색알고리듬을 사용하였으며, 물표의 진침로와 진방위를 계산하는 거동해석에 칼만필터를 사용하였다. 또한 이러한 기법을 전산 구현하여 실선실험을 수행하였고, 이를 통해 개발된 ARPA의 기능이 실용상 사용가능함을 검증하였다.
네트워크상에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 탐지를 위해 수집되는 트래픽 자료(BPS, PPS 등)는 시간 순서대로 발생하는 대용량 자료이다. 대용량 자료에서 공격 탐지를 위한 변화점 탐지 알고리즘은 정확성 뿐 아니라 시간과 공간적인 계산 수행의 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 대용량자료에서 변화점 탐지에 대한 Ross 등(2011)이 연구한 순차적인 Sliding Window and Discretization(SWD) 방법을 확장하였다. 그리고 경험적 분포함수와 순위를 이용한 다섯 종류의 검정방법을 사용하면서 자료의 분포에 대한 가정없이 DDoS 공격을 탐지할 수 있도록 새로운 비모수 모형을 제안한다. 다양한 확률밀도 함수와 이에 대응하는 모평균과 분산을 변화시키면서 모의실험하여 본 연구에서 제안한 비모수적 검정방법을 SWD 방법에 적용하여 모형의 효율성을 탐색하고 토론한다. 그리고 실증 분석을 통해 공격 탐지율 및 공격 탐지의 정확성을 기준으로 성능을 측정하고 비교하였다.
본 연구에서는 쓰기 데이터양 감소를 통해 낸드 플래시 기반 저장장치의 수명향상을 도모할 수 있는 MADE(Min-hash Assisted Delta-compression Engine) 모듈을 제안한다. MADE 모듈은 델타압축기법(delta compression)을 통해 중복되는 데이터 패턴을 최소화하여 실제 낸드 플래시에 인가되는 쓰기 명령 횟수를 획기적으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 중복제거기법(deduplication) 및 무손실압축기법(lossless compression)의 통합적용과 유사한 효과를 볼 수 있도록 설계되었다. 또한 델타압축기법 과정 중 필요한 참조 페이지 탐색 및 압축 기법을 최적화하여, 저장되는 데이터양을 최대한 줄이는 동시에 부가적인 오버헤드를 최소화 하였다. 시뮬레이션 결과, MADE가 적용된 플래시 변환계층(Flash Transition Layer, FTL)은 실제 낸드 플래시 칩에 저장되는 데이터를 최소 50% 줄일 수 있었으며, 순차적인 중복제거기법과 무손실압축 기법을 단순 통합하여 적용한 경우에 비해 추가적으로 12%의 쓰기 데이터양을 감소시킬 수 있었다.
교본 연구는, 구간속도 검지를 위한 기존의 방법인 프로브차량 방식과 차량 번호판 인식 방식의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로써, 도로 구간 시.종점에서의 차량 시퀀스 패턴을 이용하여 구간속도 검지가 가능토록 하는 알고리즘을 개발, 제시하였다. 본 알고리즘은 구간 시.종점에서의 차량들을 '차종 순차(Precedence)패턴을 순서대로 나열한 일정한 길이의 시퀀스 그룹'으로 인식하고, 종점에서의 특정 시퀀스에 대응하는, 시점에서의 시퀀스를 탐색하여 가장 유사도가 높은 시퀀스를 동일 그룹으로 간주하여 해당 구간의 통행 시간을 산출하였다. 유사도 비용의 정의에 따라 세 가지의 모델을 제시하였으며, 차량 유출입에 의한 이상치를 제거하고 가공함으로써 정보제공 주기에 가장 적합한 구간 대표 통행시간을 산출할 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 구간길이와 통과차량 수를 증가시키면서 차종별, 시.종점의 시퀀스 길이별로 반복 시뮬레이션 한 결과, 평균 최대 오차율 3.46%로서 현장 적용성에서 뛰어난 가능성을 보였다.
본 논문에서는 개미 집단 시스템(ant colony system)을 통한 순회 외판원 문제(traveling salesman problem)를 효과적으로 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. TSP에서 동시에 수백 또는 수천의 탐색 여정(tour)을 생성하는 반복 과정을 GPU의 작업 병렬성을 활용하여 처리성능을 개선하고, 페로몬 자취 데이터의 업데이트 과정은 32x32의 쓰레드 블럭을 사용하여 데이터 병렬성을 적극 활용하였다. 특히 다중 쓰레드의 메모리 동시 접근을 통해 연속 메모리공간의 병합 접근 효과와 공유 메모리의 동시 접근을 지원하였다. 본 실험은 TSPLIB에서 제공되는 127개부터 1002개에 이르는 도시 데이터를 사용하였고, Intel Core i9-9900K CPU와 Nvidia Titan RTX 시스템을 사용하여 순차 알고리즘과 병렬 알고리즘의 성능을 비교하였다. GPU 병렬화에 의한 성능 향상은 약 10.13~11.37배의 성능 개선 효과를 보였다.
본 연구의 목적은 아웃도어 레크리에이션 참여자의 친환경행동에 이르는 과정, 친환경행동, 지속요인 및 제약요인 등 참여과정의 전반전인 요인을 탐색하고, 이들 사이에 논리적인 연관성을 밝혀 이론 모형을 만드는데 있다. 이를 위해 근거 이론적 분석 방법을 적용하여 해석하였다. 첫째, 인과적 조건과 상황적 맥락이 순차적 영향에 의해 아웃도어 레크리에이션 참여자의 친환경행동이 형성되었다. 둘째, 중심현상인 친환경행동에 참여하는 아웃도어 레크리에이션 참여자는 친환경행동과 관련된 독특한 지속요인과 제약요인을 경험하면서도, 일반적인 지속요인 및 제약요인이 부분적으로 나타났다. 셋째, 결과의 친환경 여가활동으로 정착은 중재적 조건의 참여지속요인과 상호작용전략의 동호회에 부분적으로 환류 되는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 아웃도어 레크리에이션 참여자의 여가참여 경험 및 여가제약을 폭넓게 이해하고, 관련 후속 연구들 간의 유기적 결합을 통한 연구진보에 도움을 줄 수 있을 것이다.
현재 야외답사는 개발된 야외 학습장의 부족과 접근의 어려움, 학급 당 학생 수의 과밀화, 거리와 시간의 문제, 그리고 비용의 문제 등으로 극히 제한된 범위에서만 행해지고 있다. 이러한 이유로 실제야외답사의 이점을 장점으로 살리면서 현실적인 어려움을 보완하기 위한 대안이 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 플래시 파노라마를 활용하여 웹-기반의 가상야외지질답사를 개발하고 이를 다양하게 활용하기 위한 방안을 탐색하는 것이다. 개발된 제주도 VFT의 특징은 다음과 같다: 중 고등학생들에게 화산 지형과 지질에 관한 학습을 위한 가상의 공간을 제공한다; 웹-기반으로 개발되어 학습 내용에 비순차적으로 접근할 수 있으며, 학생들이 자신의 능력에 따라 학습 속도를 조절할 수 있다; 시공간적 제약과 경제적인 부담이 없고, 같은 장소를 얼마든지 반복적으로 탐구 할 수 있다; 학교급에 따라 수준별로 학습할 수 있는 활동지가 제공된다; 지형 지물의 근접 촬영 이미지, 탐구활동과 관련된 질문과 설명, 해당지역의 실제 암석의 표본 사진 및 박편 이미지 등의 다양한 보충적인 웹 콘텐츠들을 제공한다. 개발된 제주도 VFT를 과학 수업 및 비교과 영역에서 활용할 수 있는 방안과 지도 모형을 각각 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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