플로팅 건축구조용 콘크리트 부유체 구조는 현장 근처의 제작장에서 제작한 후에 제작된 부재를 현장으로 이동하여 가설장비를 이용해 각 부재를 조립해서 함체 구조를 완성하는 방법인 프리캐스트 부재 방법을 적용하는 것이 유리하다. 따라서, 연결부의 기능과 구조적 성능을 최대한으로 유지시킬 수 있는 적절한 연결기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 콘크리트 함체 연결부에 적용할 수 있는 연결기법을 연구하였다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
상호연결망을 기반으로 하는 공유메모리 다중처리기의 성능은 공유메모리 접근 속도에 많은 영향을 받는다. 선인출 기법은 프로세서의 계산과 데이터의 접근을 중첩시켜 메모리의 접근 속도를 줄인다. 기존의 선인출 기법들은 캐쉬미스 양을 줄이는 것만을 생각하여 상호연결망의 상황을 고려하지 않은 문제점이 있다. 본 논문에서는 응답이 늦은 선인출 이용하여 선인출 양을 조절함으로써 상호연결망의 경쟁을 줄이는 새로운 선인출 기법을 제안하고 프로그램 구동 모의실험을 통해 기존의 선인출 기법[1]에 비해 더 좋은 성능을 나타냄을 보인다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
고정 네트워크를 기반으로 하는 클라이언트/서버 환경에서 클라이언트가 제기하는 요청에 대한 응답시간을 최소화하기 위해 사용되는 캐슁 기법은 이동 컴퓨팅 환경에서도 이동 클라이언트가 제기하는 질의에 대한 응답시간을 최소화하기 위해 적용될 수 있다. 기존의 분산 환경과 비교해 보면, 이동 컴퓨팅 환경에서는 연결 상태의 변호가 빈번하게 발생한다. 따라서 일반적인 분산 환경에서의 캐슁 기법이 이동 컴퓨팅 환경에 적용되기 위해서는 이동 컴퓨팅 환경에 맞도록 수정이 되어야만 한다. 즉, 이동 호스트의 이동성으로 인하여 연결 상태가 변화 할 수 있기 때문에 이동 컴퓨팅 환경을 위한 캐슁 기법은 이동 호스트의 연결 상태 전이에 적응성을 갖도록 해야 한다. 연결 상태 전이에 적응성을 갖도록 하기 위해서본 논문에서는 연결 상태 전이 예측 윈도우를 사용하고 연결 상태 전이에 미리 대비하여 캐슁을 수행함으로써 이동 호스트의 캐쉬는 최신의 유효한 데이터의 일관성을 보장하며, 사용자에게는 신속한 응답을 수행할 수 있다.
대축척 수치지도를 이용하여 소축척 수치지도를 제작하기 위해서는 일반화 방법이 사용된다. 이중 가장 많은 처리시간과 수작업을 요하는 것이 대상물의 연결공정이다. 국토지리정보원에서 사용하는 대상물 연결기법은 수치지도 Ver. 1.0을 기반으로 하였기 때문에 속성정보가 포함된 수치지도 Ver. 2.0에 적용시킬 경우 저조한 연결율과 많은 처리시간이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 속성정보와 도형정보를 고려하여 수치지도 Ver. 2.0에 적합하도록 대상물 연결기법을 개선하였다. 개선된 기법을 적용한 결과 대상물의 연결율을 높이고 처리시간의 감소효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 등고선 자동 벡터화 시스템 개발을 위해 등고선의 끊어짐을 포함하는 스캔된 등고선 이미지에서 등고선을 연결하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 등고선의 세선화를 먼저 수행하고 나서 끊어진 선들을 연결한다. 등고선들은 끊어짐이 존재하면 끝점들을 가지므로 이들 끝점 쌍들을 연속적으로 연결하여 하나의 등고선이 하나의 연결요소를 이루도록 연결한다. 제안된 기법은 효율적인 등고선 자동벡터화 시스템을 개발하는데 적용될 수 있다.
소셜 네트워크 환경에서 간접 신뢰도는 직접 연결이 존재하지 않는 사용자들의 신뢰도를 평가하는데 유용한 신뢰도 평가 기법이다. 본 논문에서는 사용자간 관심분야와 연결 관계를 고려한 새로운 간접 신뢰도 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 행위를 분석하여 관심분야를 도출한다. 또한, 멀티 홉으로 연결된 사용자간 신뢰도가 거리에 따라 변동하는 문제를 해결하기 위해 사용자간 연결 관계를 고려하여 간접 신뢰도를 검출한다.
본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.
PCS를 포함한 차세대 이동통신은 ATM/B-ISDN을 core network으로 하여 다양한 서비스를 제공하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 이러한 유.무선 통합환경에서 PCS mobility를 효율적으로 제공하기 위해서 TINA와 같은 계층적 연결관리 구조와 이 구조에 적합한 라우팅 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ATM/B-ISDNTINA통신망에서 기존의 라우팅 기법에 비해 장점을 가지면서, TINA의 계층적 연결관리 구조를 기바능로 하는 병렬.분산 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 병렬.분산 라우팅 기법은 라우팅 알고리즘이 서브네트워트 단위로 병렬적, 계층적으로 실행되어 사용자가 원하는 QoS연결을 제한된 시간내에 빠르게 설정할 수 있으므로, PCS mobility지원을 위한 빈번한 경로 재설정 요구에 유연하게 대처 할수 있다. 또한, 연결관리 체계가 계층적으로 이루어져 있어 TMN/TNA를 통한 체계적인 통신망 관리에도 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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