본 연구는 국내에서 시판되는 요실금 패드의 최대흡수량과 역류량, 누출량 등을 측정해보고자 하였다. 이를 통해 소변 흡수에 효과적인 요실금 패드 개발에 필요한 데이터를 얻고자 하였다. 시판 요실금 패드 7종의 최대 흡수량을 측정한 결과, B제품의 흡수량이 가장 많고, F제품의 흡수량이 가장 적었다. 역류량은 A제품이 가장 역류량이 적고, F제품의 역류량이 가장 많았다. 역류량은 인공소변 주입량과 정(+)의 상관관계를 나타내 인공소변 주입량이 증가할수록 역류량도 증가하는 것으로 나타났다. 누출시점과 누출량 측정 결과 F제품이 누출이 가장 빠르게 발생하였고 누출량도 많았다. 누출시점과 누출량은 부(-)의 상관관계를 나타냈다. 요실금 패드의 제품 표기가 중형, 노멀로 표시된 제품임에도 최대흡수량에 차이가 큰 것으로 나타나 소비자들이 요실금 패드를 선택함에 있어서 기준이 모호한 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기저 스크리닝 기반 크리깅 모델(BSKM: Basis Screening based Kriging Model) 생성의 정확도를 높이기 위해 페널티를 적용한 최대 우도 평가 방법(PMLE : Penalized Maximum Likelihood Estimation)에 대해서 소개한다. BSKM에서 사용하는 기저함수의 최대 차수와 종류는 그 중요도에 따라서 결정하게 되며, 이때 중요도의 지표는 기저함수에 대한 교차 검증 오차(CVE : Cross Validation Error)로 택한다. 크리깅 모델(KM : Kriging Model) 구성시 최적의 기저함수 조합은 우선 최대 기저함수 차수를 선택하고 개별 기저함수의 중요도를 평가를 하게 된다. 최적 기저함수 조합은 크리깅 모델의 CVE가 최소가 될 때까지 개별 기저함수의 중요도가 높은 순으로 기저함수를 하나씩 추가하며 찾는다. 이 과정에서 KM은 반복적으로 생성해야 하며, 동시에 데이터 사이의 상관관계를 나타내는 하이퍼 매개변수(Hyper-parameters)도 최대 우도 평가방법을 통해 계산하여야 한다. 하이퍼 매개변수의 값에 따라 선택되는 최적의 기저함수 조합이 달라지기 때문에 KM의 정확도에 막대한 영향을 미치게 된다. 정확한 하이퍼 매개변수를 계산하기 위해서 PMLE 방법을 적용하였으며, Branin-Hoo 함수 문제에 적용하여 BSKM 의 정확성이 개선될 수 있음을 확인하였다.
폐기물 매립장에는 발생되는 침출수의 유출을 방지하기 위하여 매립장의 바닥 또는 측면에 투수계수가 1x$10^{7}$cm/sec이하인 차수재를 설치한다. 본 연구는 폐기물 매립장 차수재인 토양-벤토나이트 차수재 (혼합토)를 대상으로 하여 현장토의 토성에 따른 벤토나이트의 배합비와 투수계수의 특성을 파악하고 벤토나이트의 팽윤도 및 다짐방법이 차수층의 투수특성에 미치는 영향을 파악하였다. 연구결과 동일조건에서 최대건조밀도는 SC계열의 혼합토가 CL계열의 혼합토보다 높게 나타났고, 최적함수비는 그 반대의 경향을 나타냈으며, 다짐방법별로는 최대건조밀도의 경우 D다짐시가 높게 나타났고, 최적함수비는 A다짐시의 경우가 높게 나타났다. 다짐에너지에 따른 최대건조밀도의 차이는 SC계열의 혼합토가 더 큰 것으로 나타났고, 최적함수비의 경우는 CL계열의 혼합토가 더 큰 차이를 보이는 것으로 나타났으며 팽윤도에 따른 최대건조밀도 및 최적함수비의 차이는 미미하였다. 벤토나이트의 배합비 및 팽윤도가 증가함에 따라 투수계수는 낮은 값을 나타내었고 동일조건에서는 CL계열의 혼합토와 D다짐시 낮은 투수계수를 나타내었다. 그러나 투수계수는 팽윤도보다는 벤토나이트의 배합량에 의해 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났고 동일조건에서 SC계열의 혼합토와 A다짐시 더 큰 차이를 나타내었다. 투수시험결과에 따른 시공시 경제성을 검토한 결과 팽윤도가 낮은 벤토나이트를 배합한 경우가 더 경제적인 것으로 나타났는데 이는 팽윤도별 재료단가의 큰 차이에 비해 투수계수 감소효과가 기대에 미치지 못하기 때문인 것으로 판단된다.
최근 급속한 산업발전과 국민 생활수준 향상에 따른 에너지 사용량이 증가함에 있어서 산업부산물이 기하급수적으로 늘어나고 있는 실정이다. 이들 폐기물을 자원으로 재활용하기 위한 기술에 대한 개발이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 매립회와 벤토나이트 혼합재료로 사용하여 차수재 조건($1{\times}10^{-7}$cm/sec 이하)을 만족시킬 수 있는 적정 혼합비를 결정하고 매립지 차수재로서의 이용 가능성을 규명하는데 그 목적이 있다. 다짐시험결과 벤토나이트 혼합비율이 증가함에 따라 최대건조단위중량이 감소하고 최적함수비는 증대하는 다짐곡선의 경향을 나타내었다. 그리고 투수시험결과 벤토나이트의 혼합비의 증가에 따라 투수계수는 지수의 형태로 감소하는 경향을 나타내었고, 이는 수화반응에 의한 매립회의 공극을 충전시켜 주기 때문으로 판단된다. 그리고 벤토나이트의 혼합비율이 약 15% 이상일 때 차수재의 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 즉, 경제성 면에서 매립회를 활용하기위해 시멘트를 추가적으로 혼합하는 등 다른 대책을 강구할 필요성이 있다고 판단된다.
선거는 분산 컴퓨팅에서 기본적인 문제에 해당한다. $f{\le}{\llcorner}(n-1/2){\lrcorner}$ 일때 우리는 한 노드에 연결된 최대 f링크를 가지는 네트워크에서 n개의 노드를 고려한다. 보통 지도자를 선거로 뽑거나, 최대 인식자을 찾거나, 스패닝 츄리를 구성하는 것은 메시지 복잡도가 같은 차수를 가지기 때문에 동일 문제의 범주에 속한다. 본 논문은 스패닝 츄리를 이용하여 간헐 링크 고자이 있는 비동기 완전 네트워크에서 지도자 선거 알고리즘을 위한 복잡도의 낮은 경계가 $O(n^3)$ 임을 증명한다.
최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.
본 연구에서는 일 최고, 최소치 유출량 계열을 확충하기 위해 ARIMA(p,d,q) 모형을 이용하였으며, 분석 자료의 경향성 유무를 파악하기 위해 Mann-Kendal 비모수적 검정을 실시하였다. 분석 결과, 최고 최소 유출량 자료 모두 경향성이 없는 것으로 분석되었다. ARIMA(p,d,q) 모형의 최적 차수를 결정하기 위해 ACF, PACF, AIC, 그리고 SBC(Schwarz Bayesian Criterion) 검사를 실시하였으며 이를 통해 최적의 ARMA 모형을 결정하였다. 일 최대치 자료의 경우 추계학적 경향 보다는 무작위적 특성을 보였으며, 일 최소치 자료계열 경우, ARMA(1,0) 모형이 최적 모형으로 선정되었다.
LM 발생기는 합산 수열 발생기가 갖고 있는 최대 주기, 최대 근사 선형복잡도 및 최고 차수 상관면역도를 동시에 만족하는 발생기이며, 입출력 무상관 발생기이다. 본 논문에서는 LM 발생기를 고속화 구현하기 위하여 m-병렬 LM 수열 발생기(m-parallel LM-BSG, Lee-Moon Binary Sequence Generator)를 제안하였으며, m=8인 병렬 발생기(8-parallel LM-BSG)를 세부 설계한다. 기존의 스트림 암호와 비교할 때, 제안된 알고리듬은 같은 안전성을 유지하면서 속도가 m=8배 빨라짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는, 1차원 및 2차원 웨이브렛 함수를 전역통과필터(APF)와 지연기의 병렬접속에 위한 재귀형(IIR) 디지털 필터로 구성하는 방법을 제안한다. Mallat에 의하여 웨이브렛 변환과 필터뱅크가 밀접한 관계에 있다는 것이 알려졌고, 완전 재구성 필터뱅크로부터 웨이브렛 함수를 도출하는 다양한 방법이 알려져 있다. 그러나, 이러한 방법의 대부분은 비재귀형(FIR) 디지털 필터에 근거를 두는 것으로, 재귀형 디지털 필터에 의한 방법은 거의 제안되어 있지 않다. 재귀형 필터를 이용하는 장점은 비재귀형에 비하여 낮은 차수로 표현되는 점이다. 또 직교 웨이브렛 함수를 끌어내기 위한 직교조건을 용이하게 만족시킬 수 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 함수에 요구되는 레귤레리티(Regularity)조건을 만족시키기 위하여, 최대 평탄성(Maximally Flat)을 부가한 새로운 1차원 및 2차원 재귀형 웨이브렛 함수의 도출법을 보인다.
본 논문은 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 기반 이중-홉 다중 릴레이 시스템에서 상호정보를 최대로 하는 릴레이 선택 기법을 고려한다. 상기 시스템에서 DF (decode-and-forward) 릴레이를 적용할 때와 AF (amplify-and-forward) 릴레이를 적용할 때에 대해 각각 시스템 아웃티지 확률에 대한 하한과 제공 가능한 최대 다양성 차수를 유도하고 모의실험으로 아웃티지 용량을 제공한다. 성능 평가 결과 DF와 AF 방식 모두 아웃티지 확률 하한과 동일한 다양성 차수를 제공하지만, DF가 AF보다 아웃티지 확률 하한에 더 가깝고 더 큰 아웃티지 용량을 제공함을 볼 수 있다. 또한, 플랫 페이딩과 달리 주파수 선택성 채널에서는 다중 경로 수가 증가하거나 릴레이 선택의 후보 릴레이 수가 증가할수록 AF에 대한 DF 방식의 성능 이득이 더욱 커짐을 볼 수 있다. 따라서, OFDM 기반 다중 릴레이 시스템에서는 성능 면에서 AF 릴레이보다는 DF 릴레이가 유리함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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