60 GHz 대역과 낮은 (2.4 GHz/5 GHz) 주파수 대역을 모두 사용하는 다중대역 WLAN은 송수신 단말이 충분히 가까우면 60 GHz 대역을 사용하여 Gbps 속도로 통신을 하고 단말 간의 거리가 멀면 낮은 주파수 대역에서 동작하여, 어떠한 경우에도 최적의 전송속도를 제공할 수 있다. 다중대역 WLAN의 효율적 운용을 위해서는 WLAN의 동작대역을 적절히 변경하는 대역이동 방안이 필요하다. 본 논문에서는 효과적인 대역이동 결정 기법을 설계한다. 또한 대역이동 프로토콜을 실제 구현할 때 필요한 제어프레임의 전송속도 선택 방법도 함께 제안한다. NS-3를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 인적 차폐(human blockage) 또는 로그노말 전파음영(log-normal shadowing)이 발생하는 환경에서 제안된 기법의 성능을 평가한다.
사용자의 이동성을 지원하는 Mobile IP 환경에서, 빈번한 바인딩 갱신 메시지의 발생은 상당한 부하를 초래할 수 있다. 따라서 이를 감소시키기 위한 알고리즘 개발이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 사용자의 이동성과 관련된 지역적 특성을 고려한 동적 바인딩 갱신을 위한 라이프타임 할당 기법을 제안한다. 각 이동 노드는 방문한 서브넷과 관련된 로그 정보를 이용하여 프로파일을 유지하고 있다. 즉, 방문한 서브넷별로 평균 상주시간을 기반으로 하여 적응적 라이프타임을 결정하여 다음 방문 시에 이 값을 바인딩 갱신의 라이프타임으로 사용한다. 또한 각 이동 노드가 동일한 서브넷을 방문하더라도 방문 시간대에 따라 평균 상주시간이 차이가 날 수 있다는 사실을 기반으로 하여, 동일한 서브넷에 대하여 방문 시각에 따라 별개의 라이프타임을 결정하는 알고리즘도 제안한다. 제안한 기법의 성능 향상을 보이기 위하여 기존 Mobile IPv6과 비교 실험을 수행하였으며, 이 과정에서 다음의 두 가지 인자를 주로 비교하였다: 바인딩 갱신 메시지의 수 및 바인딩 요청 메시지의 수. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 Mobile IPv6에 비해 위 메시지의 수를 줄임으로써 상당한 통신비용 절감효과를 보여주었다.
전기화학 소자의 성능을 이해하는 데 있어서 전해질 내 이온 전도 기작을 이해하는 것은 매우 중요하다. 그러나 이론적/실험적 어려움으로 인해 아직 완벽한 전해질 내 이온 전도 기작 분석법은 정립되지 못했다. 대신 이온 전도 기작을 기술하기 위한 몇 가지 수학적 모델이 고안되었으며, 본 총설에서는 대표적인 사례인 아레니우스(Arrhenius) 모델과 Vogel-Tammann-Fulcher(VTF) 모델을 소개한다. 일반적으로 이 두 모델은 이온 전도도, 확산 계수, 점도와 같은 이동 특성(transport properties)의 온도 의존성을 기술하는 데 사용되며, 주어진 전해질에 적합한 수학적 모델은 이동 물성의 로그 값과 온도의 역수가 이루는 그래프의 선형성을 통해 판별할 수 있다. 현재 많은 전해질 연구는 다양한 조성과 온도 범위에서 두 모델 중에서 더 적합한 모델을 선정하고, 이를 통해 이온 전도 기작 분석과 활성화 에너지를 도출한다. 향후 전해질 이동 특성을 더욱 정확하게 기술할 수 있는 모델의 개발이 필요하다.
본 연구는 이동통신 로그 데이터를 통해 산출된 교통량 정보를 활용하여 기존 검지기에 준하는 교통량 정보를 추정하기 위해, 머신러닝의 앙상블 기법을 기반으로 하는 최적의 이동통신 기반 교통량 추정 모형을 개발하는 것이다. 이동통신 데이터를 통해 계측된 교통량 등의 정보와 VDS 실측 데이터를 활용하여 머신러닝 모형들을 통해 비교·분석한 결과, LightGBM 모형이 교통량 추정의 최적모형으로 선정되었다. 국도 1, 3, 6호선 검지영역 96개소를 대상으로 교통량 추정 모형의 성능을 평가한 결과, 전체 검지영역의 경우 MAPE 8.49로 교통량 추정 정확도가 91.51%로 분석되었다. VDS가 설치되지 않은 구간의 경우 교통량 추정 정확도는 92.6%로, VDS 설치가 어려운 구간에서도 LightGBM 교통량 추정 모형이 적용 가능하였다.
본 연구는 선박에서 발생할 수 있는 화재연기의 위험성을 인식시키고 비상대응능력을 향상시키기 위해 선내에 안전교육을 위한 환경을 구축하고 시나리오를 개발 운영하면서 획득한 실습생의 상황별 이동특성을 측정분석한 것으로, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 연기가 없는 조건에서는 익숙한 이동경로에 장애가 발생한 경우와 그렇지 않은 경우의 각 피난이동 상대속도 사이에 차이가 없지만, 실내에 연기가 충진되어 가시도가 매우 낮은 조건에서는 시야불량에 따른 이동능력 저하로 인해 그렇지 않은 경우에 비해 평균상당속도가 62.5 % 감속되었다. 시나리오에 관계없이 단순이동경로에 비해 복잡이동경로의 평균 상당속도가 빠르고 표준편차도 작게 나타났다. 연기가 충진된 경우에 대한 단순 데이터 평가에서는 전체이동경로와 복잡이동경로의 상대속도 확률분포가 매우 유사하였지만, 전체이동경로의 상대속도에 대한 복잡이동경로의 상대속도비율의 개인간 변동폭은 매우 컸다. 한편, 상당속도는 가시거리의 로그함수로 표현할 수 있었다. 또한 실습생의 긴장감이 증가하면서 모든 경로에서 상대속도가 빨라졌다.
웹 공간(Webspace)에서 사용자의 순회패턴을 포착하는 것을 ‘순회패턴 탐사(mining traversal patterns)’라 한다. 순회패턴 탐사에서는 사용자가 원하는 정보를 탐색하기 위해 정보 제공 서비스에 따라 이동하기 때문에 객체(예 : URL)의 내용보다는 위치 때문에 방문될 수도 있는 독특한 특징을 가진다. 따라서 순회패턴 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 작업의 복잡도를 크게 증가시킨다. 그러나 이러한 정보 제공 서비스의 질을 개선하기 위한 요구가 증가하고 있기 때문에 데이터 탐사 분야에서 순회패턴 탐사 문제는 최근 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 빈발 순회패턴을 탐사하여 웹 사이트 상에서 추천을 수행하는 동적 링크 추천(Dynamic Link Recommendation : DLR) 알고리즘을 제안한다. 제안한 DLR 알고리즘은 방대한 자료를 포함하고 있는 대부분의 웹 사이트에 효과적으로 적용될 수 있다. 두 개의 실제 웹 사이트에 적용한 실험 결과는 제안한 방법의 성능이 우수함을 보여준다.
유비쿼터스 지능 공간은 사용자의 요구를 서비스하기 위하여 여러 종류의 스마트 객체들이 다양한 형태로 연결되어 있다. 따라서 사용자의 서비스 요구에 따라 서비스 구성 중에 과도한 부하가 발생할 뿐만 아니라 서비스 객체들 간의 자원 충돌이 발생할 수 있다. 결국, 각 서비스 객체들 간에 오작동이 발생해 사용자에게 잘못된 서비스를 제공하거나 서비스에 응답을 못 할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 유비쿼터스 지능공간은 모니터링 시스템에 의해 다양한 스마트 객체들의 기능, 성능 및 상태를 모니터링 한다. 또한 로그를 기록하고 기록된 로그를 분석하여 사용자에게 지능 공간 서비스에 대한 최적화된 기능, 성능 및 서비스 품질을 개선 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 서비스 요구 패턴 등에 따른 성능 최적화와 시스템의 중단 및 오작동이 발생했을 때 자가 복구를 수행할 수 있는 모니터링 시스템을 제안한다.
유효유량이란 수년에 걸쳐 연 유사량의 대부분을 이동시키는 유량으로 정의되며 유량-빈도분포곡선과 유사량 곡선을 이용하여 산정된다. 유효유량은 하도를 설계하거나 기존 하도의 안정성을 평가하는데 있어 기준유량이 될 수 있는 필수적인 요소이지만, 현재 국내의 경우 이에 대한 분석이 충분히 수행되지 않아 특정한 패턴을 도출하기 힘든 실정이다. 특히 우리나라의 하천은 연강수량의 약 70%가 여름철에 집중되는 기후적 특성의 영향으로 하상계수가 미국과 유럽에 비해 10에서 25배 크게 나타나 외국사례를 국내에 적용하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 구하도복원이 계획 또는 진행되어 유효유량 산정이 필수적이며 하상계수가 매우 큰 만경강, 청미천, 함평천을 대상하천으로 선정하여 유효 유량을 산정하고 수리적, 지형학적 특성과의 연관성을 분석하고자 한다. 유효유량을 계산하는 데 있어 가장 큰 영향을 미치는 요소는 유량빈도 간격 수와 유량빈도 간격의 설정이다. 따라서 본 연구에서는 유효유량 산정을 위한 유량 간격으로 산술등간격(Arithmeic Bin)과 로그간격(Logarithmic Bin)을 모두 사용하였으며 각각 간격수가 25개, 50개, 100개인 경우에 대해 유효유량을 계산하여 비교하였다. 산술등간격과 로그간격을 사용한 유효유량 산정결과 중 최대, 최소값을 제외한 나머지의 평균값을 각 대상하천의 유효유량으로 선정하였다. 수리적, 지형학적 특성에 따른 대상하천 분석 결과 하상계수가 클수록 유효유량이 크게 산정되는 것으로 나타났으며 하상 경사, 하상토의 중앙입경 크기와 비례하는 것으로 나타났다. 반면에 수심-하폭비와 사행도의 경우 유효유량과 반비례하는 것으로 나타났다.
최근 디지털 카메라, MP3 플레이어, 핸드폰과 같이 이동성이 중요한 요소로 차지하는 기기들이 많이 등장하였다. 이에 따라 소형화, 대용량화, 저 전력화, 비휘발성, 고속화 그리고 충격에 강한 저장장치가 필요하게 되었다. 플래시 메모리는 이러한 요구사항을 만족시키는 저장장치이다. 플래시 메모리는 하드웨어적 특성으로 인해 쓰기 전 소거(erase-before-write)연산을 수행해야만 한다. 따라서 플래시 메모리를 효과적으로 동작시키기 위해서 FTL이 필요하다. FTL은 플래시 메모리의 단점을 보완해주면서 상위파일 시스템을 그대로 사용할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 차후 디스크는 플래시 메모리로 대체될 것이다. 대부분의 PC에서 윈도우즈 기반의 OS를 사용하기 때문에 기존 FTL이 윈도우즈 기반의 OS에서 어떠한 성능을 보이는지 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 실험속도를 빠르게 하기 위해 FTL 성능분석도구를 개발한다. 이를 이용하여 여러 FTL 알고리즘들이 윈도우즈 기반의 OS의 디스크 I/O를 처리하는 성능을 분석한다. FTL의 성능은 매핑 방법, 한 블록 내에 섹터를 기록하는 방법과 덮어쓰기의 처리방법 둥을 분석하여 비교가 가능하다. 실험한 FTL중 개선된 로그 블록 기법이 실험 결과 중에 가장 좋은 성능을 보인다. 따라서 차후 디스크가 플래시 메모리로 대체 될 경우, 로그 블록 기법을 잘 적용 시켜야 할 것이다.
4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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