P2P(Peer to Peer)기술은 저비용과 편리성 등의 이유로 파일교환과 공유에 널리 활용되고 있다. 주로 검색 키워드와 파일의 이름을 매칭하여 P2P 네트워크에서 원하는 파일을 찾아주는 형태로 이용된다. P2P 환경의 가장 큰 특징은 네트워크 자체가 매우 동적으로 진화한다는 점이다. 즉, 노드의 추가와 삭제, 각 노드가 갖고 있는 파일의 변화, 네트워크의 변화에 따라서 키워드 검색 범위 등이 동적으로 변화한다. 본 연구는 P2P 환경에서 지식관리시스템(KMS : Knowledge Management System)의 구축을 제안한다. 제안하는 시스템은 지식이 네트워크의 여러 사람에게 광범위하게 흩어져 있고 각자가 보유한 지식도 변화하는 동적인 환경에서의 지식관리가 가능하며 P2P의 저비용과 편리성을 제공할 수 있다. 또한 기존의 P2P 기반 시스템은 단순 키워드 매칭만으로 검색하여 검색의 질이 낮았는데, 본 시스템에서는 사회적 연결망(Social Network) 기법을 활용하여 보유한 지식(관심도)이 가장 유사한 노드들을 논리적인 네트워크로 구성, 유지하여 지식의 검색과 관리의 효율을 높인다. 네트워크의 동적인 진화는 새로운 노드가 추가되거나 삭제될 때, 그리고 네트워크를 구성하는 각 노드가 새로운 지식(문서)을 추가한 경우(검색의 결과 새로운 문서를 다운로드한 경우 등) 논리적 네트워크의 변화로 진화하게 된다. 최근 인터넷에서는 수많은 사이트(예: 블로그)에 지식이 흩어져 있고, 동적으로 변화하고 있다. 이러한 흩어진 지식을 어떻게 구조화하여 활용할 것인가가 중요한 이슈가 되고 있다. 기업 내부의 지식관리에 있어서도 여러 지역의 다양한 사람이 보유하고 있는 지식을 기업 지식포털로 통합하는 것이 큰 어려움이 중의 하나이다. 따라서 제안하는 지식관리시스템이 이러한 문제의 해결에 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
도로나 태양광 발전시설의 인위적으로 조성된 지반이 집중호우와 같은 강우에 의해서 약화되면서 발생되는 산사태, 토석류 등에 의해 경제적 피해가 발생하고 있다. 인위적으로 조성된 지반의 안정성을 파악하기 위해서 지층의 구성상태, 역학적 특성등의 지반정보 확인이 매우 중요하다. 하지만 조사부지가 대부분 급경사로 이루어지거나 진입로가 대부분 없기 때문에 지반정보를 확인하기 위해 일반적으로 사용되고 있는 시추장비와 표준관입시험의 수행이 쉽지 않다. 본 연구에서는 소형화한 오거시추 장비와 자동낙하장치를 적용한 동적콘관입시험(Dinamic Cone Penetrometer, DCP) 장비를 개발하여 산지태양광 부지에서의 적용성을 확인하기 위하여 콘저항값 및 동적콘관입시험값과 표준관입시험값의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 콘저항값은 qc = 0.46 N, 동적콘관입시험값(Nd)는 Nd = 1.58 N으로 기존연구자들의 결과와 유사한 값을 확인하여 그 신뢰성을 확보하였다.
학습코스 선정에 많은 어려움과 시행착오를 겪고 있는 사용자들에게 수준별 학습코스를 제공하기 위해, ITS(Intelligence Tutoring System)를 위한 동적인 학습자 맞춤형 학습코스 추천 모델을 개발하였다. 이를 위해, 개인화 학습코스 추천모델에서는 먼저 학습자 프로파일을 분석하고, 단어별 가중치를 계산하여 핵심 키워드를 추출한다. 추출된 단어는 Cosine Similarity 기법을 통해 유사도를 측정하고, 최종적으로 유사도가 높은 상위 3개 과정이 학습자에게 추천된다. 추천모델의 효과를 분석하기 위해, 경기도 소재 교육기관에 추천모델을 적용하였고, 만족도 조사를 통하여 설문 항목별 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 값을 계산하였다. 실험결과, 정확성, 새로움, 자기참조, 유용성에서 높은 만족도를 보였으며, 추천모델의 실효성을 검증했다. 본 연구는 그동안 국내 외에서 충분히 다뤄지지 않았던 기계학습 중심의 맞춤형 학습코스를 추천했다는 점에서 의미가 있다.
본 사례 연구의 목적은 중학교 1학년 학생 2명을 대상으로 실시한 수업에서 공변 추론 수준에 따른 연립방정식 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 나타나는 유사성을 비교·분석하는 것이다. 그 결과, 값의 조정 수준으로 추론하는 학생 S는 연립방정식 문장제에 주어진 양들에 대해 정적인 이미지를 가졌고, 부드러운 연속 공변 수준으로 추론하는 학생 D는 문제 상황의 양들에 대해 동적인 이미지를 갖고 양들 사이의 불변인 관계를 식과 그래프로 나타내었다. 이와 같은 연구 결과는 연립방정식 문장제의 학습에서 공식이나 전략의 사용에 앞서 주어진 상황에서 다양한 양들 사이의 관계를 추론하는 활동이 문제해결력 신장에 도움을 줄 수 있으며, 학생들의 공변 추론을 강화하기 위한 대수 교수·학습 방안에 대한 논의가 앞으로도 계속 이루어져야 함을 시사한다.
동적이고 자원 제한적인 무선 애드혹 네트워크 환경에서, 발행/구독을 위한 이벤트 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 지금까지는 노드간의 거리 정보를 이용하여 네트워크 오버헤드를 최소화하려는 이벤트 라우팅 알고리즘이 대표적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 네트워크 오버헤드 중심의 이벤트 라우팅 알고리즘을 기반으로, 구독되는 주제의 유사도를 추가적으로 고려하여 발행/구독 트리에서의 노드 부모를 결정하는 새로운 알고리즘, TopSim을 제안한다. 본 제안 알고리즘은 기반이 되는 ShopParent 알고리즘을 이용하여 네트워크 오버헤드를 계산하고, 이를 기반으로 부모 후보 집합을 만든 후 새로 가입하는 노드와 부모 후보 노드들의 구독주제의 유사도를 계산하여 이를 기반으로 부모를 결정한다. 그럼으로써 노드들이 다수의 구독 주제를 가지는 경우에 보다 효과적으로 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 성능평가를 통해 기존의 네트워크 오버헤드기반의 알고리즘에 비해 제안 알고리즘이 네트워크 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
핵의학 검사 중 동적 신장검사는 신장기능을 평가하는 가장 대표적인 검사법으로 방사성동위원소를 이용하여 시간에 따른 신장의 기능을 평가하고 소변이 배설에 이르기까지의 질환 평가에 유용하다. 이러한 검사영상의 질 평가 및 정량 분석에서 현재 상용화 된 팬텀은 정적 상황만 재현하고 평가할 수 있기 때문에 동적 팬텀을 통한 시간에 따른 신장의 기능적 상황과 혈류속도, 방사성동위원소의 주입량에 따른 다양한 차이 등을 확인할 수 있는 연구가 미비한 상황이다. 그러므로 본 연구를 통해 동적 신장팬텀 시스템을 제작하여 신장의 동적 흐름을 통한 영상을 재현함으로써 핵의학에서 영상학적으로 유용성을 평가하고자 한다. 신장팬텀은 정상 성인 신장을 기준으로 제작하였고, 동적 상황을 재현하기 위하여 혈류의 속도를 조절할 수 있는 정량 펌프를 적용하였으며, $^{99m}Tc-pertechnate$를 신장팬텀에 방사성의약품이 집적되고 방광으로 배설되도록 제작하였다. 사용된 방사성의약품은 각 신장팬텀에 각각 주입되도록 하였으며, 주입속도, 방사성의약품, 좌우 신장팬텀에 다른 주입속도에 따른 변화를 확인하였다. 획득한 영상의 분석은 전면상과 후면상 각각의 신장과 방광에 관심영역을 그려 분석하였으며, 재현성을 확인하기 위하여 각 10회씩 반복하여 분석하였다. 동일한 조건하에 주입속도 40 mL/min로 고정하여 펌프의 압력을 조절하였을 때 방사성의약품이 2-3분 사이에 신장팬텀에 가장 많이 집적되었다가 방광으로 배출되었다. 각 장비별 사구체 여과율은 각각 SYMBIA 1,091 mL/min, FORTE 1,232 mL/min, ARGUS 1,264 mL/min, INFINIA 1,302 mL/min로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, Tmax 값 그리고 T1/2 값 모두에서 장비별 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 변동계수인 CV 값은 5% 이하로 재현성이 있는 것으로 나타났으며, 그 중에서 SYMBIA가 2.67%로 가장 낮게 나타났고, INFINIA가 4.86%으로 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통하여 동적신장팬텀시스템이 실제 임상의 신장동적검사를 유사하게 재현이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 특히 신장을 통해 방광으로 배설되는 흐름에 대해 시간에 따른 묘사가 충분하게 재현되었으며, 동적 영상의 질을 확인하는데 기초 자료로 활용이 가능하리라 사료된다. 또한 추후 기능적 영상 분야에 연구 및 정도관리 분야에도 도움이 되리라 여겨진다.
합성형 사교는 비합성형 사교에 비해 역학적 측면에서 큰 장점을 지니고 있는 것이 사실이지만 사각이 심한 사교들의 경우 합성형 사교에 매우 큰 상판응력이 유발될 가능성이 있어 종종 이들 사교들에 대한 비합성형 설계가 검토되어지곤 한다. 본 연구에서는 동적해석이 가능한 비합성형 사교의 해석모델을 제안하고 이 해석모델들을 이용하여 사교들에 대한 비합성형의 적용 타당성을 검토하였다. 또한 주형과 상판과의 세 가지 상호작용(합성작용, 부분합성작용, 비합성작용)이 단순 판형사교들의 동적특성과 동적거동에 미치는 영향을 조사하였다. 주형간격, 사각, 상판 종횡비를 매개변수로 총 27개의 판형 사교들에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 상판과 주형 경계면에서의 미끄러짐은 고유진동주기가 길어지는 현상을 유발하여 사교의 교축직각방향에 작용하는 전체밑면전단력의 크기를 감소시킬 수도 있지만 모드형장과 강성분포에 큰 영향을 미쳐 바람직하지 않은 사교 거동을 유발할 수도 있다. 부분합성작용의 최소 규정에 따라 설치된 전단연결재는 주형응력과 상판응력을 감소시키는 효과가 있다. 즉, 몇몇 사교의 경우를 제외하고는 전반적으로 부분합성형으로부터 구한 주형응력과 상판응력의 크기는 합성형 사교로부터 구한 관련 응력들의 크기와 유사하거나 약간 크게 나타난다.
수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
광섬유 센서는 구조물에 대한 비파괴적인 측정이 가능하고, 전자파에 의한 간섭이 발생하지 않으므로, 전자파 장애의 영향을 무시할 수 있는 장점이 있다. 또한 구조물 건조시 콘크리트 같은 대상체에 광섬유를 내장시킬 경우에는 검사시 대상체를 파괴시키지 않고서도 대상체의 손상여부와 역학적 거동을 측적 및 해석할 수 있는 비파괴 검사기술이다. 특히 광섬유 브래그 격자 센서는 그러한 대상체에 대한 비파괴 검사를 수행하는데 가장 적합한 센서이다. 광섬유 브래그 격자는 특정파장의 빛을 반사 또는 제거시키는 특성을 지니고 있으며, 스트레인 같은 물리량이 광섬유 브래그 격자에 가해지면, 반사되는 빛의 중심파장이 이동하여 이를 통해 물리량을 측정할 수 있다. 정 동적 스트레인을 측정할 수 있는 광섬유 브래그 격자 센서는 건축물이나 토목구조물 등의 안전 진단(health monitoring)을 위해 사용되고 있으며, 최근에는 도로나 교량과 같은 토목 구조물로의 응용에 있어서 필수적인 동적 스트레인의 측정에 대해 그 관심이 집중퇴고 있다. 본 연구에서는 패브리-페로(Fabry-Perot) 필터를 이용하여 다중점에서 동적 스트레인을 측정할 수 있는 센서 시스템을 제작하였으며, 제작된 센서 시스템을 모의 구조물(외팔보)에 적응하여 모의 구조물에 가해지는 정적, 동적 스트레인을 측정하였다. 측정 결과는 기존의 전기적 센서와 유사하였다.
네트워크의 발전에 따라 사용자들이 늘어나게 되면서 웹 서버들은 동시에 접속하는 다수 사용자의 서비스 요청을 처리할 수 있는 다중 쓰레드 기법을 활용하고 있다. 고정된 쓰레드 풀 기법은 고정적인 시스템 자원을 점유해야 하는 문제점이 있다. 반면에 동적으로 쓰레드 풀 기법인 워터마크 쓰레드 풀기법은 사용자의 요청량에 따라 쓰레드 수를 적절하게 조절하지만, 지정한 최대값을 넘는 요청량에 대해서는 응답이 제때에 이루이지지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 요청량이 존재하는 다중 쓰레드 환경의 서버 프로그래밍을 위한 학습 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 적용한 웹 서버를 제안한다. 제안하는 기법은 쓰레드 풀을 사용하는 웹 서버 중 아파치(Apache) worker 다중 처리 모듈(Multi processing Module)에 AR(Auto Regressive) 기법을 통해 다음 주기의 작업 요청량을 예측하고 사전에 쓰레드를 생성한다. 기존 기법과 달리, 일정주기의 증감 추세가 없는 작업 요청량에도 필요한 쓰레드의 수를 정확하게 설정하기 위해 최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하여 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 사전에 학습한다. 필요한 쓰레드의 수를 설정하기 위해 사전에 학습 되어진 개체들과 비교하여 유사한 개체를 선택하여 예측된 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 결정하고 쓰레드를 생성한다. 본 논문에서는 필요한 쓰레드의 수를 동적으로 변경함으로써 사용자 응답 시간을 빠르게 하고, 사용자의 요청량에 맞게 쓰레드 수를 관리함으로써 시스템 자원의 활용도를 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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