본 논문에서는 3차원 하이퍼큐브 Q3를 기본모듈로 갖는 새로운 토러스 네트워크를 제안한다. 제안한 하이퍼-토러스는 분지수 4를 갖고, 확장성, 지름이 좋은 연결망이다. 토러스 부류를 망비용 관점에서 비교하면 하이퍼-토러스는 $1.4{\sqrt{N}}$+16으로 토러스의 망비응 $4{\sqrt{N}}$보다 대략 65% 개선되었고, 허니컴 토러스의 망비용$ 2.45{\sqrt{N}}$보다 대략 50% 개선된 값이다. 이러한 결과는 하이퍼-토러스가 기존의 메시 부류보다 망비용 관점에서 우수함을 의미한다.
본 연구의 목적은 기존의 대표적 통행발생모형인 회귀모형과 신경망 이론에 의한 통행발생모형을 비교.분석하여 통행발생모형에 대한 새로운 방법을 제시하고자 하는 것이다. 이를 위해 모형의 검정력과 안정성을 현재적 설명력과 장래 예측력의 결합으로 전제하고, 시나리오에 따른 모형의 검정력 변화를 통한 안정성 평가를 수행하였다. 연구결과 역전파 신경망 모형(Backpropagation Neural Networks)은 회귀모형의 검정력과 안정성을 상회하는 우수한 결과를 보여 주었으며, 이는 향후 통행발생 모형으로 역전파 신경망 모형의 적용 가능성을 의미하는 것으로 해석된다. 특히 복잡해진 교통현상과 다양한 수집자료를 고려할 때 교통분야에서의 신경망 모형의 적용은 더욱 확대될 전망이다.
2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.
도시유역의 배수관망은 강우로 인하여 발생되는 유역내의 유출수를 최대한 빨리 배수하도록 설계되어져 왔다. 하지만 최근 연구결과에 의하면 도시의 모든 지역의 배수관망이 유입수를 빨리 배수할 수 있는 형태로 구성되지 않는 것을 보여준다. 즉 유역에는 다양한 형태의 배수망이 존재하며, 이러한 배수망 구성으로 인하여 수문반응들이 변할 수 있다는 것을 의미한다. 금회 연구에서는 이러한 현상들을 분석하기 위하여 Gibbs 모형의 β값을 이용하여 161,700가지의 다양한 배수망을 상류, 중류, 하류 적용하여 배수망 구성에 따른 수문반응을 검토하였다. 배수관망을 구성하는 β값의 범위를 작게 하였을 경우 유역의 크기에 상관 없이 첨두홍수량 차이는 아주 미미한 것으로 분석되었다. 하지만 실제 유역의 β값 구성을 참조하여 분석한 경우에는 상류에서 하류로 갈수록 높은 β값을 가지는 경우 그 반대의 경우에 비하여 11% 첨두홍수량을 저감할 수 있는 것으로 분석되었다. 즉 실제 도시유역의 배수관망 구성을 변화시킬 경우 첨두홍수량의 저감을 기대할 수 있는 것으로 판단된다. 또한 금회 연구는 아직 실제 유역에 대한 적용을 하기 전의 상태로 금회 분석한 결과가 실제유역에서의 반응을 대표할 수는 없지만, 유역의 특성을 나타내는 폭함수를 이용한 결과로서 실제 유역적용시 첨두홍수량 저감에 대한 효과가 있을 것으로 판단된다.
에너지 수확 모바일 센서 망에서 센서 노드간의 듀티-사이클 동기화는 매우 중요한 의미를 갖는다. 제한된 에너지를 효율적으로 사용하여 협력해야 하기 때문에 각 노드의 듀티-사이클이 서로 유사하게 동작되어야 한다. 이때 망을 구성하는 노드분포는 노드간의 연결뿐만 아니라 동기화에 의한 노드의 활동 시간, 그리고 망의 수명에 영향을 준다. 본 논문에서는 자기-동기화 듀티-사이클 기법을 적용한 에너지 수확 모바일 센서 망에서 망의 토폴로지를 변화시킨다. 단순 랜덤 토폴로지 망보다는 망이 담당하는 영역과 노드 밀집도에 따라서 노드의 분포를 균일하게 유지하는 알고리즘을 제시한다. 제시된 토폴로지 변환 알고리즘을 위하여 유체 흐름과 군집 분산 모델을 적용하고 에이전트 기반 모델링을 이용하여 성능분석을 시행한다. 또한 제안된 알고리즘을 자기-동기화 듀티-사이클 기반 모바일 센서 망에 적용하여 노드 간 동기화 특성이 강화되고 에너지 소비 편차의 감소를 확인한다.
인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴.영상또는 소리.을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자인식은 시각정보를 통하여 문제를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴인식의 한분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서를 출력값을 재사용하는 신경망모델로는, 순환신경망( Recurrent Neural Netwrek)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분든 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적용되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분르하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다.본논문에서는 Jordan과 Elman Model 을 확정 결합한 새로운 J-E(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신명망보다 성능이 향상되었음을 보여 준다.
공급망 참여자들 사이의 정보공유가 가져다 주는 명확한 효과에도 불구하고 공급망 파트너 사이에 정보자원을 효과적으로 사용한 사례는 흔치 않다. 이와 같은 현상을 설명하기 위해 본 연구는 조직간 정보시스템 비대칭이라는 새로운 개념을 소개한다. 조직간 정보시스템 비대칭은 조직간 정보시스템을 통한 정보투명성에서 공급망 참여자 사이에 비대칭이 있는 것을 의미한다. 조직간 정보시스템 비대칭이 존재하면 조직간 정보시스템은 조직간 정보비대칭을 해소하지 못하고 오히려 이를 고착화시킴으로써 공급망 전체의 비효율을 유발할 수 있다. 본 연구는 이러한 현상이 실제로 나타나는지를 경험적으로 검증한다. 본 연구에서 사용한 데이터는 3종류의 제조업에 속한 중간부품 제조업자와 그들의 공급자들을 대상으로 수집하였다. 데이터 분석 결과, 조직간 정보시스템 비대칭은 전체적인 공급망 성과를 감소시키는 것으로 나타났다. 또한 조직간 정보시스템 비대칭과 공급망 성과의 관계는 환경불확실성에 의해 조절되는 것으로 발견되었다. 구체적으로 환경불확실성이 높을 때 조직간 정보시스템 비대칭이 공급망 성과에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.
의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
GHz에서 동작하는 초미세 MOSFET의 BSIM3 MOSFET 모델에 연결하여 사용할 수 있는 기판 회로망 모델과 그에 따른 물리적 의미를 가지는 직접 파라미터 추출법이 제안되었다. 제안된 기판 회로망에는 관례적인 저항과 링-형태의 기판콘택에 의해 생성된 단일의 인덕터가 포함되었다. 모델 파라미터는 최적화 과정 없이 단절된 게이트와 공통-벌크 구성을 갖는 MOS 트랜지스터에서 측정된 S-파라미터로부터 추출되었다. 제안된 모델링 기술은 다양한 크기의 MOS 트랜지스터에 적용되었고, 30GHz까지 그 타당성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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