본 논문에서는 노면상에 발생하는 다양한 유형의 유고정보를 센싱 및 처리하기 위한 미들웨어를 제안한다. 유고정보란 도로 및 노면에서 발생될 수 있는 센싱자료들을 분석하여 제공하는 정보로서 유고정보 처리 및 분석을 위한 기초 데이터들을 수집하는 목적지향 미들웨어 시스템을 구축하였다. 유고정보 분석을 위해 인터넷과 센서 수집을 통하여 미들웨어로 데이터를 수집한다. 이때 인터넷을 통한 수집을 위해 공개키를 사용하여 인터넷의 공공데이터들을 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 미들웨어에서 관리 및 제어를 할 수 있다.
본 논문에서는 작업좌표에서 로보트 매니퓰레이터에 대해 적분 동작을 갖는 오차 모델과 극점배치 자기동조제어기를 제안하였다. 이 제어기는 로보트 동력학의 자세한 표현없이 부하 외란에 의한 자류편차를 제거할 수 있다. 오차 모델 배개변수는 반복 최소 자승 알고리즘에 의해 추정되고, 제어기 매개 변수는 극점 배치 방법에 의해 결정된다. 작업좌표에서 제안된 제어 계통의 성능을 평가하기 위하여 부하를 갖는 3개 관절 2개 링크의 공간 로보트 매니퓰레이터에 의해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
그리드에서 수행할 수 있는 많은 응용들에 대해 그리드시스템은 시스템내 작업들에 대해 낮은 사용율을 보이는 머신에 스케줄링 함으로써 자원 균형 효과를 제공할 수 있다. 각 작업들이 수행되기 위해 서로 통신을 하는 동안 그리드 스케줄러는 통신 트래픽 혹은 통신 거리의 최소화를 고려하여 작업들을 스케줄링 한다. 본 연구에서는 통신 트래픽 혹은 통신 거리를 감안한 부하재분배 알고리즘을 제한한다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 실험결과에서는 전반적으로 기존의 방법보다 반응시간에서 우수함을 보였다.
위치기반 서비스에 관련된 기술 연구가 활발히 진행됨에 따라 다수의 사용자가 위치기반 앱 서비스를 이용하고 있다. 그러나 위치기반 앱 서비스를 이용하는 사용자가 점차 증가함에 따라 사용자의 위치정보가 노출될 확률이 높아지고 있다. 우리는 개인의 위치 정보를 보호하면서도 서버의 작업 부하를 줄일 수 있는 self-Privacy Protection Range (self-PR)을 제안한다. Self-PR은 클라이언트의 조건(ex. 배터리 상태, 모바일 기기의 성능 등)에 따라 보호 영역을 설정할 수 있기 때문에 이상적인 질의처리가 가능하다. 반면에 서버는 클라이언트의 self-PR이 증가할수록 서버는 데이터 탐색 경로가 짧아지기 때문에 작업부하를 줄일 수 있다. 그리고 서버는 클라이언트의 self-PR 확인하고 질의 결과를 전송하기 때문에 정확한 질의 결과를 전송할 수 있다.
본 논문에서는 성격, 성향을 근거로 사람의 성향에 따른 직업 및 전공에 대한 만족도를 분류한 데이터셋을 구축하여 사전에 사용자의 성향을 파악하여 직업을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 성격유형검사 뿐만이 아닌 최근 게시한 SNS 텍스트를 사전에 학습한 데이터셋에 적용해 성격유형 결과의 정확도를 상승시키고자 한다. 사전에 생성한 데이터셋 외에 대상자가 작성한 정보(직업, 전공, 직엄 및 전공에 대한 만족도)로 연합학습을 진행하여 데이터셋의 정확도를 향상시키고자 한다. 모델의 학습 및 분류의 정확도 향상을 위해 SVM, NB, KNN, SDG 알고리즘들을 비교하였고 각각 67%, 21%, 28%, 69%의 정확도를 도출하였다. 데이터 셋은 캐글에서 제공받았다.
생활 수준 향상과 의학 발달로 평균수명이 증가하면서 노령화가 빠르게 진행되고 있으며, 이로 인해 노인 인구가 급증하고 있는 추세다. 노인 요양병원의 위치가 중요시되고 있지만, 노인 치유환경의 부족과 열악한 상태가 확인되어 연구와 개선이 시급하다. 노인 인구 증가로 노인 의료비가 상승하는 가운데, 노인 요양병원의 의료 서비스 영향을 살펴보고, 법적 규제의 필요성과 노인 의료 시스템의 취약성 극복 방안을 연구하고 있다. 본 연구의 소프트웨어 시스템은 노인 요양원 환자에게 독특하고 혁신적인 경험을 제공하며, 주사, 시술, 수술, 진료뿐만 아니라 긍정적인 마음가짐과 예술적 감각을 통해 치유적인 공간을 조성한다. 이를 통해 환자들은 시각적 자극을 체험하며 긍정적인 영향을 받게 될 것이다.
오늘날 다양한 고객욕구를 충족시키기 위해 재공품재고 없이 단일조립라인에서 다양한 제품들을 생산하는 혼합모델조립(MMAL)방식이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 MMAL은 모든 일감에 대해 동일한 작업장, 작업시간이 동일한 여러가지 사양중 하나를 선택할 수 있는 작업장, 그리고 작업시간이 상이한 작업들을 수행하는 작업장으로 구성되어 있다. 첫째 유형의 작업장에서의 작업순서결정은 전혀 문제가 되지 않는다. 그러나 두번째 유형의 작업장에서는 작업순서에 따라 작업준비비용이 달라지게 된다. 세번째 유형의 작업장에서는 필요로 하는 작업유형의 종류와 양에 따라 원활한 흐름에 변화를 가져온다. 조립라인의 일괄작업순서가 작업장의 처리능력보다 많은 부하를 초래하면 후속 작업장의 원활한 작업을 위하여, 해당 작업장의 작업자들을 지원하는 보완작업(utility work)을 행하여야 하나, 타 작업장에서 해당조립품의 작업시간에 따라 해당작업장의 부하는 평활화될 수 있으므로 보완작업량은 통제가능하다. 따라서 준비비용과 보완작업 비용의 합을 최소화하는 일정계획이 요구된다. 이에 관한 연구들이 행해져오고 있으나, 두가지 비용의 합을 최소화하는 연구는 아직 많이 진척되지 못하고 있는 실정이다. 선행연구들에서 이미 제시된 TSP개념을 이용한 비선형2진 혼합정수계획모델인 수리모델을 이용할 수 있다. 그러나 이 모델은 너무 복잡하여 현실문제를 적용할 경우 계산이 불가능하다. 따라서 단시간에 최적에 가까운 해를 구하기 위한 휴리스틱 기법의 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로서 우선 준비비용을 고려하지 않는 경우의 휴리스틱기법을 개발하는데 초점을 맞추었다. 특히 본 연구에서는 작업장에서 행해지는 작업유형은 기본작업과 여러가지 선택작업이 있을 수 있으므로 선행연구를 확장하여 기본작업과 두가지의 선택작업이 행해지는 경우에 촛점을 맞추었다. 그리하여 다작업장의 휴리스틱에 의거한 작업순서 결정을 위해 우선 BB의 상한을 구하는 연구를 행했다. 이를 위해 우선 단일작업장에서 야기될 수 있는 모든 상황을 고려한 최적 작업순서 결정규칙을 연구했으며, 이의 증명을 위해 이 규칙에 의거했을 때의 보완작업량이 최소가 된다는 것을 밝혔다. 보완작업 계산의 효율성을 제고하기 위해 과부하(violation)개념을 도입하였으며, 작업유형이 증가된 상황에서도 과부하 개념이 보완작업량을 충분히 반영할 수 있음을 밝혔다. 본 연구에서 제시한 최적 작업순서 규칙에 의거했을 때 야기될 수 있는 여러가지 경우의 과부하를 모두 계산했다. 앞에서 개발된 단일작업량의 최적 작업순서 결정규칙을 이용하여 다작업장의 문제를 실험했다. 이 문제는 규모가 매우 크므로 Branch & Bound를 이용하였으며, 각 가지에서 과부하량이 최적인 경우만을 고려하는 휴리스틱을 택하여 실험자료를 이용하여 여러 회 반복실험을 행했다. 그리고 본 연구의 성과를 측정하기 위해 휴리스틱 기법시 소요되는 평균 CPU time 범위에서, 랜덤 작업순서에 따른 작업할당을 반복실험하여 이중 가장 좋은 해와 비교했다. 그러나 앞으로 다작업장 문제를 다룰 때, 각 작업장 작업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.
데이터베이스 시스템 벤치마크는 결과 값의 극대화를 위해 실험 대상 시스템의 가용 자원을 최대화한 상태에서 수행되어 실세계 환경과는 괴리된다는 한계성을 가지고 있다. 실세계에서의 작업 환경과 유사한 환경에서의 벤치마크 시험을 위해 본 논문에서는 기존 벤치마크를 보완할 수 있는 실세계 부하 생성 도구를 제안한다. 본 부하 생성 도구는 시스템의 메모리, 디스크, CPU를 활용하여 운영체제에 직접적인 부하를 생성하며, 실세계 부하와 유사한 통합 부하 ktod성을 지원한다. 본 논문에서는 각 부하 생성 방식, 개발된 부하 생성 도구의 구조, 특징, 구현 방법 등을 기술하였다. 또한 위스콘신 벤치마크를 TPC-C 벤치마크 및 부하 생성 도구와 함께 수행하여 두 성능 평가 실험 결과를 비교하고, 이를 통해 제안하는 부하 생성 도구의 적절성을 보였다.
건설산업에서 LCA (Life Cycle Assessment)를 활용하여 환경영향을 평가하려는 시도가 점차 증가하고 있다. 그러나 제한된 사업예산과 일정으로 인해 신속한 의사결정을 수행해야 하는 국내 건설산업에서 모든 자재와 에너지를 대상으로 환경부하량에 대한 검토를 수행하는 것은 곤란하다. 따라서 친환경성 확보를 위한 의사결정과정에서 환경부하 저감을 위해 중점적으로 검토가 수행되어야 하는 주요 영향인자와 이를 환경영향평가로 연계할 수 있는 정량화된 정보의 제공이 요구된다. 이 연구에서는 이러한 정보의 제공을 위해 도로건설공사 사례의 LCA결과를 분석하였다. 분석결과 경유, 레미콘, 우레탄계도료, 골재, 아스팔트콘크리트가 도로 토공작업부에서 환경부하량의 93.17%를 발생시키는 주요 영향인자로 조사되었다. 도로 토공작업부 1km를 시공할 때 이들 영향인자에 의해 발생하는 총환경비용은 약 242백만원이며 레미콘과 아스팔트콘크리트의 작업물량 10%를 절감함에 따라 5.02%와 2.28%의 탄소배출량 감축효과를 얻을 수 있다. 두 자원의 탄소배출량 감축을 통해 1km당 약 11백만원의 환경비용을 절감할 수 있는 것으로 분석되었다. 도로 토공작업부의 탄소배출량 감축을 위해서는 레미콘과 아스팔트콘크리트의 사용량을 감소시키기 위한 신공법이나 친환경자재의 적극적인 개발과 도입이 필요할 것으로 판단된다.
사회적인 존재로서 우리는 다른 사람의 행위를 빠르고 정확히 이해할 필요가 있다. 행위 이해는 여러 수준에서 일어난다. 무심코 타인의 의도를 알아챌 때가 있는가 하면, 그들의 목적을 추론하기 위해 노력해야만 하는 경우도 있다. 결합 사이먼 효과는 과제를 분업하는 한 쌍의 참가자가 의도치 않게 동료의 행위를 표상할 수 있음을 실험적으로 증명한다. 이 효과는 거의 자동적으로 발생한다고 알려졌지만, 인지부하의 영향을 받지 않을 만큼 자동적인지는 확인되지 않았다. 이에 본 연구는 참가자에게 작업기억 부하가 있거나 없는 상태에서 결합 사이먼 과제를 수행하게 하였다. 이중과제 구획에서 저부하 집단의 참가자들은 한 개의 숫자를 작업기억에 유지한 채로 사이먼 과제를 분업하였고, 고부하 집단의 참가자들은 다섯 개의 숫자를 유지한 채로 사이먼 과제를 분업하였다. 작업기억 부하의 효과를 분석하기 위해 이중과제 구획과 단일과제 구획의 집단별 사이먼 효과를 비교하였다. 반응시간을 분석한 결과, 저부하 집단은 이중과제와 단일과제 구획에서 모두 사이먼 효과를 보였지만, 고부하 집단은 어느 과제 구획에서도 사이먼 효과를 보이지 않았다. 이 결과는 결합 사이먼 효과가 인지 자원에 의존한다는 면에서 자동적인 현상을 아님을 의미한다. 즉, 분업 참여자는 인지적 자원이 가용한 경우에만 동료의 행위를 과제 표상에 반영하는 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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