This study providesd an empirical analysis of trip-chaining behavior and its application to transportation planning. In the empirical analysis, changes in trip-chaining patterns since 1970 have been examined and details of current trip-chaining behavior as they describe shopping trip-chaining behavior has changed. Individual trip-chaining has become longer and complex. It appears that the average number of trips per chains has substantially increased over the past 20 years. An increased number of trips in chains means fewer home-based trips. Changes in trip-chaining behavior have several consequences. Important consequences are for transportation and land-use planning. Up to now trips have been treated as if they are independent clusters of home-to-destination-to-home; this approach has not usually taken into account the trip-chaining behavior of individuals. this calls for a different approach to at least the trip generation and trip distribution part of transportation planning. In this study, application of trip-chaining behavior to trip distribution model formulation is proposed and its calibration results are presented.
Chaining 알고리즘은 주어진 match 정보로부터 좋은 match 조합을 찾아내는 일종의 alignment 알고리즘으로 유전체 서열을 비교하는데 다양하게 응용되고 있다. 특히 서열 전체를 비교하는 대신 부분 서열을 비교할 때 사용할 수 있는 local chaining 알고리즘이 제안되었는데 본 논문은 이 기본적인 알고리즘이 Smith-waterman 알고리즘과 유사하며 따라서 비슷한 단점을 가지고 있음을 지적한다. 그리고 이를 해결하기 위해 X-drop과 정규화 된 정수를 고려하는 두 가지 기법을 적용하고 실험을 통해 개선 효과를 보인다.
본 연구는 그동안 여객보다 상대적으로 소홀히 되어온 화물통행의 행태분석을 통행사슬관점에서 분석하였다. 화물자동차 통행분석에 대한 운행특성 지표들은 공간 및 통행패턴별로 설명되지 못하였음을 지적하고, 2005년 수행된 제3차 전국물류현황조사 자료를 이용하여 실증분석 하였다. 전체 분석대상 화물자동차는 약 13,000대 이었으며 화물자동차의 통행일지 자료를 도면위에 맵핑을 통하여 통행사슬을 새롭게 분류하였다. 또한 약 13,000대의 화물자동차에 대한 물리적 특성지표 및 운행효율성지표를 산정하고 앞서 정의한 통행사슬과 연관지어 분석하였다. 분석 결과 영업용 화물자동차가 자가용 화물자동차보다 다소 우위에 있는 것으로 분석되었다. 물리적 지표에서 공간적으로 볼 때, 도시내와 광역권은 비슷하고 지역간은 통행거리와 통행시간이 길게 나타남을 알 수 있다. 운행효율성 지표는 지역간, 지역내 및 광역 권에서 자가용 화물자동차보다 영업용 화물자동차의 효율성이 약간 높은 것인 것으로 분석되었나 단순 왕복 및 복잡정도에 따라서는 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 영업용 화물자동차의 경우, 적재능력이 높을수록 효율성이 높게 나타남을 알 수 있었다.
In this paper, we show shortcomings of separate chaining scheme by way of experiments with NAND flash memory and improve the performance with merge chaining scheme which is proposed in this paper. We explain this merge chaining scheme and explain how to improve the performance of search operation. Merge chaining scheme shows better performance at insert and search operation compare to separate chaining scheme.
실행코드의 변조와 역분석(reverse engineering)을 방지하기 위한 대표적인 방법은 실행코드를 암호화하는 것이다. 본 논문에서는 키 체인(key chaining) 방식의 블록암호화 기법을 이용하여 응용프로그램을 암호화하는 방법을 제안한다. 키체인 방식의 블록암호화 기법은 키가 블록의 내부에 은닉되어 있고 각 블록의 키가 서로 다르다는 장점을 갖지만, 제어이동을 필요로 하는 프로그램에 적용하기에는 적합하지 않다고 알려져 있다. 본 논문에서는 실행코드에서의 제어이동 명령어에 대해서도 키체인 방식을 효과적으로 적용할 수 있도록 블록을 변형시키거나 중복시키는 방법을 제시하고, MIPS 명령어집합을 이용하여 가능성을 분석한다.
본 연구는 고령자의 통행사슬(trip chaining)의 유형별 특성을 살펴보고, 시 공간적 분포 패턴을 분석한다. 또한 순서형프로빗모형(ordered probit model)과 이항로지스틱모형(binary logistic model)을 구축하여 고령자 통행사슬에 영향을 미치는 다양한 요인을 규명하고, 고령자 통행의 수단선택 특성을 분석해 본다. 이를 위해 2006년과 2010년에 실시한 수도권 가구통행실태조사의 고령자 자료를 활용하였다. 분석결과, 고령자 통행사슬은 전반적으로 증가추세이며, 단순통행사슬이 전체의 85% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. GIS 맵핑을 통해 통행사슬의 공간적 이동 패턴을 분석하였으며, 단순직장 통행사슬이 과거 서울과 인접지역에 집중되어 있던 반면 2010년에는 경기도 지역으로 점차 확산되고 있음을 알 수 있었다. 또한 모형구축을 통해 2010년에 통행사슬에 영향을 미치는 개인 가구 통행특성이 과거에 비해 상대적으로 많아지고, 통행시간보다는 통행비용이 고령자가 교통수단을 결정하는 요인임을 규명하였다. 본 연구의 결과는 다가오는 초고령사회에 대응한 교통정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
현재의 웹이 HTML을 바탕으로 인간 사용자와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는데 비하여, 차세대 웹은 XML 및 XML 기반 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트간의 상호작용에 초점을 맞추어 나가고 있다. 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위하여 추론엔진은 차세대 웹의 표준 언어인 시맨틱 웹 - (Semantic Web)을 충실히 이해할 수 있어야 한다. 이를 위한 기초 작업의 일환으로 OWL(Web Ontology Language) 과 RuleML(Rule Markup Language)을 조합한 SWRL(Semantic Web Rule Language)이 W3C에 제안된 바 있다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 역방향 추론엔진인 SMART-B(SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine)를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 SWRL 기반 역방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, 기존 역방향 추론 알고리즘에 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 역방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼간의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 역방향 추론 엔진 등을 Java 프로그래밍 언어를 이용하여 단위 컴포넌트의 형태로 개발하였다.
본 논문에서는 상위수준 합성에서의 비트단위 지연시간을 고려한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. 기존의 상위수준 합성을 위한 비트단위 지연시간 계산 방법은 특정 resource에서만 제한적으로 이용할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 다양한 resource에 대해서도 적용할 수 있는 효율적인 비트단위 지연시간 계산 방법을 개발하여, 이를 스케줄링에 적용하였다. 스케줄링 알고리즘은 리스트 스케줄링을 기반으로 하였으며, 스케줄링 과정에서 비트단위 지연시간을 고려하여 chaining을 수행한다. 또한 resource 제약조건하에서 성능을 더욱 향상시키기 위해 multi-cycle chaining을 수행할 수 있다. 잘 알려진 몇 가지 DSP 예제에 대한 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 리스트 스케줄링에 비하여 평균 14.7% 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
The goal of this study is to examine on reasoning and search for construction of diagnosis ontology as a knowledge base of diagnosis expert system in oriental medicine. Expert system is a field of artificial intelligence. It is a system to acquire information with diverse reasoning methods after putting expert's knowledge in computer systematically. A typical model of expert system consists of knowledge base and reasoning & explanatory structure offering conclusion with the knowledge. To apply ontology as knowledge base to expert system practically, consideration on reasoning and search should be together. Therefore, this study compared and examined reasoning, search with diagnosis process in oriental medicine. Reasoning is divided into Rule-based reasoning and Case-based reasoning. The former is divided into Forward chaining and Backward chaining. Because of characteristics of diagnosis, sometimes Forward chaining or backward chaining are required. Therefore, there are a lot of cases that Hybrid chaining is effective. Case-based reasoning is a method to settle a problem in the present by comparing with the past cases. Therefore, it is suitable to diagnosis fields with abundant cases. Search is sorted into Breadth-first search, Depth-first search and Best-first search, which have respectively merits and demerits. To construct diagnosis ontology to be applied to practical expert system, reasoning and search to reflect diagnosis process and characteristics should be considered.
As knowledge becomes a critical success factor of companies nowadays, lots of rule-based systems have been and are being developed to support their activities. Large number of rule-based systems serve as Web sites to advise, or recommend their customers. They usually use a backward chaining inference algorithm based on backtrack to implement those interactive Web-enabled rule-based systems. However, when the users like customers are using these systems interactively, it happens frequently where the users do not know some of the answers for the questions from the rule-based systems. We are going to design a backward chaining inference methodology considering unknown facts based on backtrack technique. Firstly, we review exact and inexact reasoning. After that, we develop a backward chaining inference algorithm for exact reasoning based on backtrack, and then, extend the algorithm so that it can consider unknown facts and reduce its search space. The algorithm speeded-up inference and decreased interaction time with users by eliminating unnecessary questions and answers. We expect that the Web-enabled rule-based systems implemented by our methodology would improve users' satisfaction and make companies' competitiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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