본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 임베디드 시스템에서 예기치 않은 오류에 대해 데이터 일관성 지원하는 파일 시스템을 제안 한다. 플래시 메모리는 하드디스크에 비해 작고, 내구성, 저 전력, 읽기속도 등 많은 부분에서 장점을 지니고 있어 임베디드 기기에 유리하다. 하지만 제자리 덮어쓰기가 되지 않고 추가적인 연산을 통해 지움 연산을 해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이미지 로그를 사용하여 시스템의 비정상적인 종료를 판단하고 플래시 메모리의 외부 갱신 쓰기 특징을 이용하여 파일 연산 전후 메타데이터의 타입을 다르게 하여 추가적인 로그 쓰기 연산 없이 파일 연산 중 오류를 판단하고 이전의 데이터로 복구론 할 수 있는 파일 시스템을 제안 한다. 또한 빠른 마운트를 지원 하는 파일 시스템에 복구 기법을 추가하고 마운트 시간을 실험 하였다. 실험 결과 정상적인 종료 시 YAFFS에 비해 $76%{\sim}85%$ 마운트 시간을 감소 시켰고 비정상 적인 종료로 인해 오류 복구를 해야 할 때 마운트 시간은 YAFFS에 비해 $40%{\sim}60%$감소 시켰다. 그리고 파일에 대한 연산 시간도 YAFFS 와 차이가 없었다.
워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.
본 논문은 스팀(Steam)의 리뷰 데이터를 활용하여 게임이용시간에 따른 FPS에서의 사용자 현존감 경험과 플레이어 경험을 분석했다. Python을 활용하여 크롤링을 통해 데이터를 얻었다. 분석 결과 게임 이용 시간이 적은 집단에서는 통제 가능한 물리적 현존감과 통제 불가능한 사회적 현존감에 관한 이슈가 나왔고 게임이용시간이 많은 집단에서는 이전 집단에 있던 물리적 현존감 요인이 통제 가능한 사회적 현존감으로 변화한 것을 알 수 있었다. 더 나아가 플레이어 경험 분석을 통해 게임 플레이 요인인 "반동(recoil)"이란 키워드가 중요하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 일교통량을 이용한 통행시간 신뢰도 평가방법을 제시하고 있다. 희망속도의 도입, 일평균 통행속도와 일교통량간의 관계 설정, 구간 별 통행시간편차를 대표값으로 결합하는 방법을 포함하고 있다. 지정체가 며칠 동안 지속되는 특성을 가진 고속도로 교통정보를 수집하였고, 이를 이용하여 일평균 통행속도와 일교통량과의 관계를 정립하였다. 구간별 통행시간 편차를 대표값으로 결합하는 방법인 PEM (Point estimate method) 기법을 활용하여 통계적 대표 특성을 추정하였다. 일평균 통행속도와 일교통량의 관계가 설정되었고, 일교통량이 LOS D나 F 이전인 LOSC 부근임 에도 통행시간 신뢰도가 감소하기 시작하는 것이 나타났다. 일교통량만으로도 통행시간 신뢰도를 산출할 수 있게 되었고 통행시간 편차의 결합 방법이 표준화 되었으므로 향후의 도로계획과 운영 과정에서 통행시간 신뢰도가 용이하게 구해질 수 있을것으로 기대된다.
현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.
본 연구에서는 포도잎을 기능성식품 소재로 활용하고자 캠벨얼리와 MBA 포도잎 추출물의 생리활성 성분을 분석하였다. 또한 추출 시간에 따른 생리활성의 변화를 확인하여 포도잎의 최적 추출조건을 확인하고자 하였다. 총 페놀 함량 및 플라보노이드 함량은 MBA 포도잎이 캠벨얼리 포도잎에 비해 높은 함량을 보였으며 에탄올 추출물에서 열수 추출물에 비해 높게 나타났다. 캠벨얼리 열수 추출물을 제외하고는 모든 추출물에서 2시간 이상 추출 시 이전 추출에 비해 총 페놀 및 플라보노이드 함량이 높게 나타났다. 폴리페놀 5종(gallic acid, epicatechin, caffeic acid, naringin, resveratrol)을 분석한 결과, MBA 포도잎 에탄올 추출물이 가장 높게 나타났다. Resveratrol 함량은 MBA의 경우 에탄올과 열수 추출물 모두 2시간 이상 추출 시 이전 추출에 비해 높은 함량을 보였다. Hydroxyl radical 소거능은 열수 추출물에 비해 에탄올 추출물이 높은 소거능을 보였으며, 전자공여능은 MBA 에탄올 추출물이 가장 높은 활성을 나타내었다. 총 항산화능도 MBA 에탄올 추출물에서 높은 활성을 보였다. 본 연구 결과 MBA 포도잎 추출물이 캠벨얼리 포도잎 추출물에 비해 높은 항산화 활성을 보였으며, 열수 추출물에 비해 에탄올 추출물이 높은 항산화능을 나타내었다. 또한 추출시간을 2시간 이상으로 하였을 때 생리활성 성분의 함량이 높은 것으로 확인되었다. 이상의 결과로 볼 때 포도잎의 생리활성 연구에서 캠벨얼리보다는 MBA 품종의 생리활성이 대체로 우수하였고 열수 추출물에 비해 에탄올 추출물을 이용할 경우 생리활성 성분을 높이는데 도움이 될 것으로 생각된다. 그러나 실제로 포도잎 가공품 개발 시에는 관능 특성 등 다양한 가공 조건에 대한 추후 연구가 필요할 것으로 여겨진다.
도로의 설계 및 운영 등에 필요한 연평균 일 교통량은 365일 조사에 의한 것이 아닌 단기간 조사된 교통량을 사용하는 것으로써 이를 추정하려는 연구는 이전부터 있어왔다. 본 연구에서는 기존 연구를 바탕으로 이 AADT 추정의 방법을 개선시키고자 하였다. 먼저 그룹간의 차이를 뚜렷이 보여줄 수 있는 변수를 찾기 위해 그룹의 수를 변화시켜가며 각 그룹의 시간변 동요인들(전체, 주중, 토요일, 일요일, 주중-토요일, 주중-일요일)의 값을 살펴보아 그 차이가 가장 뚜렷한 변동 요인을 주중-일요일의 시간변동 요인으로 선정하였다. 그 다음 월 변동요인만을 사용하여 상시조사지점을 clustering하였다. 그룹간의 시간변동요인의 차이를 가장 크게 하는 것을 원칙으로 군집분석을 한 결과 10개의 그룹으로 묶을 수 있었다. 선정된 주중-일요일의 시간변동 요인을 사용하여 판별분석과 신경망을 통한 그룹할당을 했다. 신경망의 적중률이 판별분석의 경우보다 훨씬 좋았고, RMSE. U-test 결과도 더 좋았다. 결과를 전체적으로 살펴보면, 본 연구에서 사용한 방법(월 변동요인만을 사용하여 군집분석 한 후, 각 그룹에서 월별로 요일변동요인을 구해 적용한 AADT 추정)의 결과가 이전 연구인 월변동과 요일변동을 이용한 AADT 추정의 결과보다 훨씬 좋았다. 그리고 그룹할당의 변수를 주중-일요일의 시간변동요인으로 달리하였을 때, 신경망의 경우 그룹할당의 적중률이 더 높아지는 것을 볼 수 있었다.
최근 이동컴퓨팅(Mobile Computing) 환경에서의 잦은 접속 단절로 인한 클라이언트 캐시 일관성(consistency) 문제를 해결하기 위한 방법과 함께 통신 대역과 에너지의 제약을 고려한 연구가 진행되고 있다. 이러한 캐시 유지 방법의 한 분야로서 방송(Broadcasting)에 대한 연구가 진행 중이다. 그러나 기존의 무효화 보고에 대한 연구는 서버에서의 갱신 정도와 상관없이 전송되기 이전 일정 시간동안의 서버갱신에 대한 정보만을 포함한다. 이러한 전송기법은 다수의 클라이언트가 필요로 하면서 갱신정도가 빈번한 데이터에는 적합한 방송 방법이 아니다. 본 논문은 이 같은 단정을 보안하기 위해 자주 갱신되는 데이터의 빈도 수에 따라 데이터를 방송하고 클라이언트의 요청에 의해서 데이터 방송빈도 수를 변경하여 클라이언트가 특정 데이터의 응답시간을 최소화 할 수 있도록 하는 방안을 제시하였다.
Adapted Local Trigonometric Transforms은 매우 높은 energy compaction을 가지므로 음성 및 영상신호에 이용하려는 시도가 이루어지고 있다. [1] 그러나 이 경우 복원 된 신호에는 시간 영역에서 불연속점이 발생하여 일종의 tick noise가 발생한다. 또한 phase성분을 잃게 되어 금속성 잡음도 추가하여 나타난다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 Polynomial fitting 방식과 Wavelet Packet Transforms 방식을 제안한다. Polynomial fitting 방식으로는 시간축상에서 발생하는 문제를 해결하고 Wavelet Packet Transforms으로 Phase 문제를 해결한다. [2,3] 실험결과, 압축이전의 신호와 비교할 때 SNR에 있어서 개선을 보이며 tick noise와 금속성 잡음이 제거된 개선된 신호음을 확인 할 수 있었다.
우리는 밝기(측광)나 스펙트럼(분광) 관측 자료가 시간에 따라 변하는 변광천체(variable objects)의 시간적 변화 현상을 분석하여 우주의 기본 구성요소인 별뿐만 아니라, 외계행성의 물리적 특성을 규명할 수 있다. 이 천체 중에서 두 개의 별이 중력으로 묶여 서로 공전하면서 주기적으로 식을 일으키며 밝기가 변하는 항성계를 식쌍성이라 하고, 같은 원리로 행성이 별의 표면을 가로질러 횡단하면서 별빛을 가려 어두워지는 방법에 의해 발견된 행성을 별표면 통과 행성(transiting planets)이라고 한다. 쌍성 연구는 이전에 주류를 이루었던 천문학적 기본변수(별의 질량, 반경, 밝기 등)의 결정 연구에서 보다 정밀한 다파장 관측에 의한 천문학적 특이현상의 검출과 분석 연구로 점차 변화해 가고 있다. 이 강연에서는 근접쌍성계의 여러 특이현상 중에서 광도와 궤도공전주기 변화를 보이는 식쌍성들의 최근 연구결과를 제시하고자 한다. 이와 더불어, 쌍성의 분석방법을 활용한 쌍성계 주위를 공전하는 외계행성계(circumbinary planets)의 최초 발견 및 별표면 통과 행성의 물리적 특성에 대하여 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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