공간 계획 시스템(Spatial Layout Planning System)은 사용자의 요구에 따라 사각의 자원을 일정 공간 안에 할당하고 사용자의 만족도를 최대화함으로써 공간 효율성을 최적화하는 시스템이다. 공간 계획 문제는 방대한 범위의 공간을 탐색해야 하므로 시간과 공간적 측면에서 높은 복잡도(Complexity)를 갖는 문제이다. 또한 특정 영역의 수정 요구나 재설계 요구와 같은 사용자의 동적인 요구 사항들을 수용할 수도 있어야 한다. 본 논문에서는 CSP(Constraint Satisfaction Problems) 해결 기법 기반의 자원 할당법을 이용함으로써 효과적으로 공간 계획 문제를 해결할 수 있도록 하였으며 사용자의 요구에 따라 변화되는 제약조건은 지능형 사용자 인터페이스 모델을 통해 좀 더 향상된 결과가 도출될 수 있도록 설계 및 구현하였다. 또한, 2차원 도면에서의 수정 요구에 대한 편이성과 시각적 검증을 위해 웹 환경 하에서의 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용한 3차원 도면을 보여준다.
컨테이너 터미널 운영자들은 적하작업과 반출작업의 시간을 줄이기 위하여 재배치작업 계획을 고려하고 있다. 재배치작업 계획은 자동화 야드 크레인의 유휴시간을 이용하여 야드에 장치되어 있는 컨테이너를 추후에 발생하는 적하작업 및 반출작업의 시간이 적게 소요되는 위치로 장치위치를 이동 배치하는것을 말한다. 본 연구는 수직배치형 자동화 컨테이너 터미널의 장치블럭 내에서 베이간 재배치작업 계획을 다룬다. 베이간 재배치작업 계획은 주말이나 야간 등 유휴시간에 자동화 야드 크레인을 이용하여 재배치할 컨테이너, 재배치할 장치위치, 재배치 컨테이너들의 작업순서를 함께 결정하는 작업계획을 수립하는 것이다. 본 연구에서는 재배치작업중 베이내 여유공간에 대한 제약을 만족시키는 작업순서 및 장치위치를 동시에 결정하는 재배치작업 계획에 대한 혼합정수계획모형을 제시하였다. 또한, 빔 탐색기법을 이용하여 다양한 수치 실험을 수행하여 재배치작업 계획에 대한 여러 가지 특성을 분석하여 제시하였다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm), 음정탐색법(Harmony Search)과 같은 발견적 방법과 동적계획법과 같은 최적화 기법들이 분기형 우수관망시스템의 최적비용 설계법에 적용됨에 있어 효율성을 비교하는데 있다. 이 목적에 맞추어 본 연구에서는 두 개의 우수관거 설계모형을 개발하였다.. 하나는 SEWERGA이고 다른 하나는 SEWERHS로서 각각의 모형은 결정변수로 최적의 파이프 매설깊이를 채택하였다. 이 두 모형은 유량과 유속의 제약조건을 만족시키는 가운데 파이프의 적절한 매설깊이에 따른 최적관경도 결정한다. 이 두 모델을 1975년 동적계획법(Dynamic Programming)을 이용하여 Mays와 Yen에 의해 계산된 예제에 적용하였다. SEWERGA와 SEWERHS에 의해 계산된 결과는 동적계획법에 의한 연구결과보다 약 4%의 비용 절감 효과가 있는 것으로 나타났다.
최적 이동 경로 탐색이나 스케줄링 경로 예측 등 최적의 위치 기반 서비스 제공을 위하여 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 고려한 이동 객체들의 의미 있는 이동 패턴 추출 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 의미 있는 이동 패턴 추출을 위하여 이동 객체의 연속적 위치 변화를 보다 효과적으로 패턴화하고 2차원 공간 영역으로의 인덱싱을 위한 $R^*$-tree 기반의 이동 객체 위치 속성 일반화 기법을 제안한다. 제안한 위치 일반화 방법은 이동 객체들의 각 공간 영역 데이터를 이용하여 영역 간의 시간 간격에 대한 제약을 만족하는 이동 시퀀스를 생성하며, 생성된 이동 시퀀스들을 통하여 의미 있는 이동 패턴들을 추출한다. 추출된 이동 패턴들은 최적의 위치기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 마이닝이나 객체의 이동 추이 분석 등에 효과적으로 이용될 수 있다.
EDCA (Enhanced Distributed Channel Access)는 무선 로컬 네트워크에서 QoS를 지원하기 위해 IEEE 802.11e 표준에서 채택한 채널 접근 방법이다. EDCA는 트래픽을 몇 개의 범주로 분류하고 각 범주마다 채널 접근 매개변수 값을 달리 갖도록 하여 서비스 차등화를 제공한다. 본 논문에서는 비실시간 트래픽에 대해서는 처리량(throughput)을 최대화하면서 실시간 트래픽에 대해서는 지연 및 처리량 제약조건을 만족시키도록 EDCA 매개변수를 트래픽 환경에 동적으로 적응시키는 기법을 제안한다. 이를 위해, 먼저 EDCA 매개 변수 값의 조합이 갖는 공간을 효율적으로 탐색하는 설계 단계 알고리즘을 개발한다. 그리고 이 알고리즘을 이용하여 각 예상되는 트래픽 환경에 대해 지연-처리량 이득/손실에 대한 파레토 커브 (Pareto curve)를 유도한다. 이 파레토 데이터베이스는 트래픽 환경 및 관리 정책에 따라, 최적으로 매개변수를 조절하는데 사용될 수 있다. 시뮬레이션에 따르면, 표준에서 제시된 매개변수 값을 이용하는 경우에 비해서, 제안된 방법이 실시간 트래픽의 지연 및 처리량 보장에 탁월한 성능을 보이며 비실시간 트래픽의 처리량을 평균적으로 12% 증가시키는 것으로 나타났다.
일반적으로 빗물이용시설의 설계 저류 용량은 다양한 시나리오(저류 용량, 공급 보장률, 우수 이용률 등)에 대한 반복적인 계산을 통해 결정된다. 이 방법은 분석에 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 많은 계산이 수반되므로 분석 오류가 나타날 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적화 기법을 이용하여 임의의 목표 보장률을 만족하는 최소의 저류 용량을 직접적으로 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 해당 방법은 Python 언어를 이용하여 모의 모형과 입자 군집 최적화를 연계하여 구현되었다. 최적화 기법은 Python의 오픈 소스로 제공되는 pyswarm을 이용하였는데, 해당 알고리즘은 전역 최적해 탐색이 가능하고, 제약조건을 고려할 수 있다. 최적화 기법을 이용한 빗물이용시설의 저류 용량 결정 방법은 인천 청라지구 1공구에 설치된 빗물이용시설의 설계자료에 적용하여 분석의 효율성, 안정성, 정확성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 빗물이용시설의 저류 용량 결정 방법은 현재의 분석 기술 수준을 개선할 수 있으므로 실용적 가치가 있는 것으로 판단된다.
인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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