본 논문에서는 비동기 순차 머신의 교정 제어 문제를 다룬다. 교정 제어는 머신의 동작을 주어진 모델의 동작과 일치시키도록 하는 모델 매칭을 실현하는 제어를 말한다. 본 논문의 주요 목적은 비동기 순차 머신이 추종해야 하는 모델의 형태가 비결정적일 때, 즉 여러 개의 결정적 모델의 합으로 주어질 때 교정 제어기를 설계하는 일이다. 본 논문에서는 먼저 비동기 순차 머신을 위한 교정 제어 시스템의 형태와 동작 원리를 설명하고 비결정 모델의 표현 방법을 제안한다 또한 교정 제어기 존재 조건을 표현하기 위해서 비동기 순차 머신과 비결정적 모델에 대한 도달가능성을 분석하고 예제를 통해서 분석 방법을 검증한다.
B-ISDN 환경에서 액세스 망은 다양한 유형의 가입자들을 서비스 노드로 집선하는 기능을 수행한다. 종단간 ATM 연결의 설정을 위하여 엑세스 망의 연결 제어 프로토콜과 신호 프로토콜간의 연동 기능이 필요하다. 이러한 연동 기능은 연동 방식에 따라 순차형 연동방식과 병렬형 연동 방식이 있다. 순차형 방식에서는 각 프로토콜의 연동이 순차적인 방식으로 진행되며, 병렬형 방식은 광대역 액세스 망의 도입으로 인한 연결 설정 지연을 최소화하기 위하여 각 프로토콜의 연동 절차가 병렬형으로 진행된다. 본 논문에서는 CBR과 VBR 전달 능력을 요구하는 호들이 혼합되어 입력될 때, 큐잉 모델 분석 및 시뮬레이션을 통하여 연결 설정 지연 및 완료비에 대한 두 방식의 비교 및 분석을 수행하였다. 큐잉 모델을 분석 및 시뮬레이션 결과 병렬형 연동 방식과 순차형 연동 방식의 연결 설정 완료비는 거의 동일하며, 연결 설정 지연 면에서 병렬형 연동 방식이 순차형 방식에 비해 약 33% 향상되었다.
이 논문에서는, 약한 신호를 검파하는 데에 알맞도록 1부에서 얻은 순차 검파 방식의 성능을 고정 표본 검파방식, 순차 확률비 검파 방식, 끝을 자른 순차 확률비 검파 방식의 성능과 견주어 본다. 제안한 순차 검파 방식은 순차 확률비 검파 방식과 견주어 볼 때, 얼개가 같거나 덜 복잡하고 신호를 더 빠르게 검파할 때가 많다. 아울러, 제안한 순차 검파 방식은 고정 표본 검파 방식과 끝을 자른 순차 확률비 검파 방식과 견주어 얼개가 덜 복잡하거나 같고 필요한 관측수가 늘 적다.
데이터 마이닝 기법 중 순차 패턴 마이닝(Sequential Pattern Mining)은 연관 규칙에 시간의 개념을 추가하여 시간의 흐름에 따른 항목(item)들의 상호 연관성을 찾아내는 것이다. 본 연구의 목적은 순차적인 상병의 발생 가능성이 높은 상병 군의 패턴을 찾아내어 이를 모형화함으로써 차후에 발생된 상병을 예방하고 이를 통하여 환자와의 관계를 관리하여 보다 나은 의료서비스를 제공하는데 있다.
대분분의 장면전환 검출방법은 복호화에 의한 연산량이 많고, 동영상의 매 프레임을 비교함으로 시간이 많이 소요되는 순차검색 방법이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 압축 영역에서 시간적으로 표본화 하는 비 순차검색 방법들을 제안하였다. 비 순차검색방법은 동영상을 표본화 하는 검객간격이 중요한데 본 논문에서는 전체 동영상의 비교회수를 최소화하는 최적화된 검색간격을 구하고, 구한 검색간격을 사용하여 비 순차검색알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 기존의 방법과 비교하여 성능의 우수성을 실험을 통해 분석하였다.
데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.
순차 패턴 탐색은 데이터 마이닝의 주요 기법 중의 하나로서 웹기반 시스템, 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같은 여러 컴퓨터 응용 분야에서 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하기 위하여 널리 활용되고 있다. 한편 이들 응용 분야에서 생성되는 정보들은 근래들어 한정적인 데이터 집합이 아닌 구성요소가 지속적으로 생성되는 데이터 스트림 형태로 생성되고 있다. 이러한 상황을 고려하여 데이터 스트림에서 순차패턴 탐색에 대한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 하지만 이전의 연구들은 주로 분석 대상 데이터 스트림에서 단순 순차패턴을 구하는 과정에서 마이닝 수행 시간이나 메모리 사용량 등을 줄이는데 초점을 맞추고 있으며, 따라서 해당 데이터 스트림의 특성을 효율적으로 표현할 수 있는 보다 중요하고 의미있는 패턴들을 탐색하기 위한 연구는 거의 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 보다 의미있는 순차패턴을 탐색하기 위한 방법으로 구성요소의 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 먼저 발생 간격 정의 기준 및 발생 간격제한 빈발 순차패턴의 개념을 제시하고, 이어서 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 적용하여 빈발 순차패턴을 효율적으로 탐색할 수 있는 마이닝 방법을 제안한다.
네트워크로 연결된 워크스테이션들인 NOW(Network of Workstations)가 순차 프로그램과 병렬 프로그램들을 모두 효율적으로 수행할 수 있는 환경을 제공하려면 이 두 종류의 프로그램들이 어떻게 상호 영향을 주는지 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 순차 프로그램의 부하의 변화에 따른 병렬 프로그램의 성능 변화를 알아보았다. 이러한 목적으로 NOW 시뮬레이터를 구현하고 실험을 하였다. 구현에서 순차 프로그램과 병렬 프로그램들은 합성 부하를 사용하였고 병렬 프로그램의 수행 환경으로는 코스케쥴링과 프로세스 이주가 가능하다고 가정하였다. 실험을 통해서 순차 프로그램들에 의해 변하는 유휴 워트스테이션의 수가 병렬 프로그램의 성능에 어떠한 영향을 미치는지와 동시에 수행되는 여러 개의 병렬 프로그램들이 서로의 성능에 어떠한 영향을 미치는 가에 대해 결과를 수집하고 분석하였다.
본 연구에서는 시장세분화의 기준들이 가질 수 있는 다차원적인 특성들을 고려하여 시장 세분화를 순차적으로 접근하였다. 소비자들이 유통형태를 선택할 때 추구하는 해택을 중심으로 순차적 세분화를 분석하기 위하여 서울시내의 20세 이상 55세 미만의 가정주부들이 모집단으로 정의되고, 이 중에서 할당추출방법에 의해 수집된 1000명의 표본이 이용되었다. 애프터서비스 추구혜택 세분시장 이외에 4개의 세분시장을 각 세분시장의 1차 추구혜택변수에 부가된 2차적 혜택변수를 기준으로 군집분석을 실시한 결과, 각 세분시장은 2개의 또 다른 하위세분시장으로 나누어졌다. 끝으로 이러한 결과의 시사점이 논의되고 연구의 한계점과 미래의 연구방향이 제시되었다.
현재 홍수예보를 위하여 많은 강우-유출 모형이 사용되고 있으나, 이러한 모형의 매개변수를 결정하는 것은 매우 난해하다. 본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 미호천 유역에 대하여 홍수모의 예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 최적화 방법을 적용하여 매개 변수 산정을 수행하였으며, 패턴탐색과 유전자 알고리즘의 최적화 방법을 적용 시, 보정과정 내에서 매개변수 간 민감도를 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 매개변수 군집을 이용한 보정 방법을 비교한 결과, SSR에 소군집을 이용한 순차보정 방법을 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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