주기와 같은 반복문자열에 대한 연구는 데이터압축, 컴퓨터활용 음악분석, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야에서 진행되고 있다. 바이오인포매틱스 분야에서 주기는 유전자 서열이 반복적으로 나타나는 종렬중복과 밀접한 관련이 있으며 이는 근사문자열매칭을 이용한 근사주기 연구와 관련이 있다. 본 논문에서는 기존의 근사주기에 대한 정의를 보완하는 거리합기반 근사주기를 정의하고 이에 대한 연구 결과를 제시한다. 길이가 각각 m과 n인 문자열 p와 x가 주어졌을 때, p의 x에 대한 거리합기반 최소 근사주기거리를 가중편집거리에 대해 $O(mn^2)$ 시간, 편집거리에 대해 O)(mn) 시간, 해밍거리에 대해 O(n) 시간에 계산하는 알고리즘을 제시한다.
기존의 패턴 매칭을 이용한 랜덤성 테스트를 개선하기 위하여, 근사 주기에 기반한 새로운 랜덤성 테스트를 제안한다. 근사 주기를 활용하면 랜덤수열에서 비슷한 부분이 반복되는 것을 찾아낼 수 있지만, 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 근사주기를 계산하는 시간복잡도를 O($n^3$)에서 O($n^2$)으로 줄임으로써, O($n^2$)의 시간복잡도를 가지는 새로운 랜덤성 테스트를 제안한다. 그리고 AES 암호알고리즘을 이용한 의사 랜덤수열(pseudo random number)과 실제 랜덤수열(true random number)에 제안한 테스트를 적용하여 실험하였다.
Hoffmeister(1943)에 의해 변광성으로 발견된 V345 Cas (2MASS J23083986+5406545, ${\alpha}$(2000.0)=23h08m39.86s & ${\delta}(2000.0)=+54^{\circ}06^{\prime}54.6^{\prime\prime}$)는 B 필터에서 13.1~14.2의 광도 변화를 보이는 것으로 알려진 별이다. 우리는 레몬산 천문대(LOAO)에서 2007년과 2008년에 걸쳐 총 22일간 V345 Cas의 BVRI CCD 측광관측을 수행하여, 처음으로 V345 Cas의 년도 별 전체 광도곡선을 완성하였다. 우리의 관측 자료와 Super WASP에서 공개한 자료를 이용하여 각각 7개의 극심시각을 산출하였다. 우리가 결정한 극심시각을 포함하여 여러 문헌에서 수집한 총 68개의 극심시각을 이용하여 V345 Cas의 주기 분석을 수행하였다. 그 결과, V345 Cas의 궤도주기는 포물선 모양의 영년변화와 함께 약 30년의 규칙적인 변화를 겪고 있음을 발견하였다. 규칙적인 변화를 제3천체에 의한 광시간 효과로 가정하여 관측된 극심시각에 잘 맞는 광시간 궤도 해를 산출한 결과, 영년주기가 증가하는 경우와 감소하는 경우에 대해, 각각 29.0년과 39.7년 주기를 갖는 두 개의 광시간 궤도 해가 가능하다. 이러한 모호성을 해결하기 위해서 앞으로의 극심시각 관측이 중요하다. 2007년과 2008년 BVRI 광도곡선들은 부극심을 기준으로 좌우가 거의 대칭이며, 1년 사이에 특기할 만한 광도변화를 보이지 않았다. 우리는 이 광도곡선들을 Wilson-Devinney 쌍성 모델을 이용하여 분석하여, V345 Cas의 측광학적 해를 처음으로 산출하였다. 우리가 구한 해에 의하면, 약 88도의 궤도경사각에 두 성분별의 질량비가 약 0.5인 V345 Cas는 질량과 표면 온도가 큰 주성과 로쉬 로브를 채우고 있는 반성으로 구성된 준 분리형 식쌍성계이다.
전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기 기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.
최근 들어 계속되는 램 가격 하락으로 인해 대용량의 램을 사용하는 주기억 데이터베이스 시스템의 구축이 실현 가능하게 되었다. 그러나 기존의 디스크 기반 공간 색인 기법은 디스크 접근 시간만을 주로 고려하기 때문에, 주기억 색인 기법으로 디스크 기반 색인 기법을 직접적으로 적용시키는 것은 부적절하다. 주기억 장치 색인 기법은 모든 색인 노드들이 주기억 장치에 상주하기 때문에 노드에 대한 접근 시간이 디스크 기반 기법에 비해 상당히 미미하고, 결국 효율적인 색인 기법을 위해서는 노드 접근시간 뿐만 아니라 노드내의 키 비교시간을 고려해야 한다. 이러한 주기억 장치 색인 기법의 특성을 고려하여, 본 논문에서는 Tmr-트리라는 새로운 색인 기법을 제시한다. Tmr-트리는 T-트리의 장점과 R-트리의 장점을 결합한 이진 색인 구조로서, 색인 노드는 데이터 객체들을 위한 엔트리들, 왼쪽/오른쪽 자식 노드에 대한 포인터, 그리고 3개의 추가 필드들로 구성된다. 여기서 3개의 추가 필드들은 현재 노드에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR과 왼쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR, 오른쪽 서브트리에 저장된 키 값들의 범위를 포함하는 MBR에 해당한다. 본 논문의 실험에서 Tmr-트리는 R-트리와 달리 검색 시 항상 리프노드까지 방문할 필요가 없기 때문에 모든 데이터 분포에서 R-트리에 비해 더 나은 실험 결과를 보여주었다. 노드 크기 측면에서 노드안 엔트리 수를 증가시킨 초반에 상당한 검색성능 향상을 보여주었으며, 그 후로 약간씩 검색시간 증가를 나타냈다. 한편, 삽입시간 측면에서 Tmr-트리는 R-트리에 비해 약간의 더 많은 삽입시간이 필요했다.
ATMS는 양방향통신이 가능한 DSRC 통신방식을 이용하여 기지국을(RSE) 통과하는 하이패스장착차량과 통신하며, 두 지점간 동일한 ID를 가지는 차량의 RSE 통신시간 자료를 활용하여 구간별 통행시간을 산출하고 있다. 도시부 통행의 특성은 신호교차로로 인하여 수집 주기에 따라 통행시간이 매우 불규칙하지만 직전 수집 주기의 데이터만 사용하는 기존 통행시간 가공 방법으로는 현재 통행시간을 추정하기가 어려웠다. 본 연구에서는 직전 수집주기의 데이터 뿐 아니라 해당 시간대의 과거데이터인 패턴데이터를 퓨전하여 가공하는 방법을 분석하였다. 분석 대상 구간은 전주시 주간선도로 기능을 하고 있는 백제대로로 선정하였으며, 수집데이터의 이상치제거 및 패턴데이터 구축 등은 기존 연구방법을 활용하였다. 분석결과 실시간 데이터(20%), 패턴 데이터(80%)의 비율로 추정한 데이터와 해당 주기에 통행한 데이터의 평균 오차값(절대값)이 37.5s이며, t-검증을 통한 검증 결과 95%의 유의수준에서 최소인 것으로 분석되었다. 따라서 직전 수집 주기에 수집된 데이터와 해당 시간의 패턴데이터를 활용하여 통행시간을 추정하는 방법이 시내부 통행시간 가공방안으로 적합하다고 판단된다.
본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.
공항개발 사업을 계획하는 데 있어서 가장 기본이 되는 요소는 항공수요 중에서도 첨두시의 수요이다. 통상 첨두시 수요를 근거로 공항시설의 소요규모를 정하는 것이 일반적이며 시설용량의 포화 정도를 가늠할 때도 첨두시 수요를 기준으로 한다. 첨두운항의 형태는 해당 공항을 이용하는 항공 노선의 특성, 공항의 지리적 위치, 공항을 이용하는 여객 및 화물의 특성 등에 따라서 다르게 나타나며, 첨두수요는 첨두시간계수에 의해 산출된다. 지금까지 국내의 공항건설계획에서 채택해온 첨두특성과 첨두시간계수는 외국의 연구결과에 따른 것이었다. 그러나 이들 기존의 연구결과가 제시하는 다양한 첨ㄷ특성이나 첨두시간계수가 국내 실정에 적합한 지의 여부는 아직 공식적으로 확인된 적이 없다. 본 논문에서는 최근 10년간의 국내 공항별 항공운송 실적통계와 5년간의 공항별 운항스케줄을 이용하여 시간대별 운항패턴과 첨두특성을 분석하였다. 그리고 공항별 첨두시간계수를 산출하고 기존의 연구결과와 비교분석하였으며, 국내공항의 사업계획을 위한 연간운항회수별 첨두시간계수를 제시하였다. 또한 공항별로 시간대별 주기장 소요를 분석함으로써 운항특성에 따라 주기장 소요가 어떤 양상을 보이는지 연구하였다.
임베디드 시스템은 적용되는 분야에 따라 태스크의 완료에 대한 실시간성이 보장되어야 하는 경우가 있다. 또한 실시간성을 제공하는 시스템에서는 다양한 이유로 인해 태스크의 결함이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 단일 프로세서를 가지는 임베디드 시스템에서 주기적 태스크 집합의 마감시간을 보장하면서 결함이 발생한 태스크의 결함을 허용하는 태스크 스케줄러를 설계한다. 임베디드 시스템에서 실시간성을 제공하기 위해서 태스크를 주기적 및 비주기적 특성으로 분류한 후 주기적 태스크는 고정 우선순위 실시간 태스크 스케줄링 기법에서 최적의 알고리즘으로 알려진 RMS(Rate Monotonic Scheduling) 기법을 적용하여 실행한다. 주기적 태스크들의 실행 시간을 분석한 후, 결정되는 잉여 시간을 관리함으로써 비주기적 태스크들의 실행을 보장한다. 또한 일시적인 태스크의 단일 결함을 허용하기 위한 결함 허용 기법을 제공한다. 이를 위해 백업 시간을 관리하고 태스크에서 결함이 발생할 경우, 결함이 발생한 태스크를 재실행함으로써 복구 작업을 수행한다.
홍수와 가뭄, 수질오염 등의 피해에 대한 대책과 보다 효율적인 수자원 관리를 위해서 원자료에 대한 분석이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 나주지점을 대상으로 하여 총유기탄소(Total Organic Carbon: TOC) 자료와 유출량 자료를 수집하였으며, 각 자료에 대하여 상세한 주기성분을 파악하기 위하여 웨이블렛 변환을 적용하였다. 대상지점으로 선정한 나주지점은 전라남도 나주시 나주대교 상류에 위치하고 있으며, 유역면적이 $2,0587.2km^2$이며, 유로 연장은 65.5km이다. 유출량과 수질자료의 주기성 분석을 위해 유기물의 양을 나타내는 수질지표인 TOC와 나주수위관측소에서 관측된 2003년${\sim}$2004년의 시수위자료를 유출량으로 환산한 값을 사용하였으며, 이 자료의 상세한 주기성 파악을 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 일반적으로 주기성을 파악하기 위하여 푸리에 변환을 사용하지만, 푸리에 변환은 시간정보와 주파수를 동시에 파악할 수 없을 뿐만 아니라, 자료에 불연속성과 고주파수 성분이 포함될 경우 분석이 난이하다. 이러한 푸리에 변환의 단점을 보안한 것이 웨이블렛 변환이며, 푸리에 변환보다 계산속도가 빠르다. 또한 주어진 자료에 대하여 시간과 주파수 영역에서 동시에 파악하는 것이 가능하며, 불규칙한 자료를 평탄하게 함으로서 보다 상세한 주기성을 찾아낼 수 있다. 따라서 본 연구에서 추출한 각 자료의 상세 주기성분들은 향후 수자원 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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