Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time. Today any data storage system cannot satisfy these conditions, however holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System can be constructed without mechanical actuating part therefore fast data transfer rate and high storage capacity about $1Tb/cm^3$ can be realized. In this paper, to reduce errors of binary data stored in holographic data storage system, a new method for bit error reduction is suggested. First, find cluster centers using subtractive clustering algorithm then reduce intensities of pixels around cluster centers and fuzzy rules. Therefore, By using this error reduction method following results are obtained ; the effect of Inter Pixel Interference noise is decreased and the intensity profile of data page becomes uniform therefore the better data storage system can be constructed.
많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.
본 연구는 국내 녹색산업의 경쟁력 강화를 위한 클러스터 형성방안을 제시하고자, 녹색산업의 지역경쟁력과 영향요인을 분석했다. 첫째, 신재생에너지산업은 경기, 경남, 충북, 충남, 울산, 전남에서, 탄소저감산업은 울산, 경기, 경북, 충남, 서울, 충북, 인천에서 각각 경쟁력이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 신재생에너지산업은 기업, 노동, 연구개발 등의 요소조건 부문이, 탄소저감산업은 성과, 정책 제도, 시장점유, 산업특화 등의 구조 및 경쟁 부문이 가장 중요한 요인으로 분석되었다. 셋째, 녹색산업은 기존의 산업기반이 양호한 지역에서 상대적으로 경쟁력이 있는 것으로 나타났다. 따라서 국내 녹색산업의 경쟁력 강화를 위해서는 기존 산업기반의 녹색화와 더불어 선택과 집중의 전략이 요구된다.
In this study, the characteristics of the waste sector CDM project were analyzed through cluster analysis of the waste sector CDM project and the analysis of the CDM investment cost in waste sector using CDM project data registered with UNFCCC since 2008 when EU ETS phase 2 began. As of September 2020, 772 cases of CDM projects in waste disposal and disposal are registered. Biogas technology is the largest, followed by livestock manure processing and biomass production technology. The results of the cluster analysis are summarized as follows: First, on average, projects utilizing AWMS technology are small in size and relatively low in investment costs. This is judged to be relatively low investment costs due to previously attracted foreign investment capital. Second, the average investment cost of CDM projects considered along with waste (No.13), the energy industry (No.1) and agriculture (No.15) was higher than those involving only waste. The analysis of the factors determining the investment cost of the waste sector CDM project showed that, as with cluster analysis, the AWMS technology, which is a livestock manure treatment technology, was lower in the investment cost than those that use other technologies. As a result of multiple regression analysis, the investment cost of the CDM project was analyzed lower in the order of biomass, AWMS, LFG and biogas. Also, the higher the investment cost for CDM projects linked to waste, energy and agriculture, and the better the investment environment, the higher the investment cost. Although no statistical feasibility was obtained, the larger the annual emission reduction, the lower the CDM investment cost.
고속 네트워크를 통해 연결된 다수의 컴퓨터를 호환성 있는 통신 라이브러리를 활용하여 병렬처리를 수행하는 클러스터 컴퓨팅은 가격대 성능비에서 장점을 가지며 다양한 응용분야에서 실용화되고 있다. 이기종 클러스터 환경에서는 클러스터 시스템을 구성하는 개별 노드의 성능이 직접적인 영향을 주기 때문에 효율적인 자원 관리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 DWM(Dynamic Work Manager)라 불리우는 동적 자원 관리자를 제안한다. DWM은 성능이 다른 이기종 클러스터 시스템에서 각 노드의 자원을 충분하게 활용할 수 있도록 설계되었다. DWM을 사용하여 다양한 벤치마크 프로그램을 클러스터 시스템에서 실행시켜 봄으로써 DWM의 성능과 프로그램의 복잡도를 측정한다. 실험 결과로부터 DWM의 사용은 이기종 클러스터 시스템의 성능을 효율적으로 활용하는 동시에 MPI 병렬처리 프로그램의 작성을 용이하게 함을 알 수 있다.
군집화는 객체들의 특성을 분석하여 유사한 성질을 갖고 있는 객체들을 동일한 집단으로 분류하는 방법이다. 전자 상거래 자료처럼 차원 수가 많고 누락 값이 많은 자료의 경우 입력 자료의 차원축약, 잡음제거를 목적으로 SVD를 사용하여 군집화를 수행하는 것이 효과적이지만, SVD를 통해 변환된 자료는 원래의 속성 정보를 상실하기 때문에 군집 결과분석에서 원본 속성의 가치 해석이 어렵다. 따라서 본 연구는 군집화 수행 후 엔트로피 가중치 및 SVD를 이용하여 군집의 중요한 속성을 발견하기 위한 군집 특징 선택 기법 ENTROPY-SVD를 제안한다. ENTROPY-SVD는 자료의 속성들과 유사객체 군과의 묵시적인 은닉 구조를 활용하기 위하여 SVD를 이용하고 유사객체 군에 포함된 응집도가 높은 속성들을 발견하기 위하여 엔트로피 가중치를 사용한다. 또한 ENTROPY-SVD를 적용한 모델 기반의 협력적 여과기법의 추천 시스템 CFS-CF를 제안하고 그 효용성 및 효과를 평가한다.
무선 센서 네트워크의 구현에 활용되는 IEEE 802.15.4 표준은 이기종 통신 기술들이 공존하는 2.4 GHz ISM 대역을 기반으로 동작하며, 수시로 변하는 네트워크 상태로 인한 간섭을 회피한 전송 효율의 향상과 네트워크의 상태를 고려한 채널 선택 기술이 요구된다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되어 있으며, 확장성을 위해 클러스터 기반의 네트워크 구조를 가지며, 싱크 노드는 각 클러스터들의 네트워크 특성정보를 수집하고 주기적 쿼리 메시지 발송을 통해 이 정보들을 네트워크 필드 내 클러스터 헤드들과 공유한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드가 수집한 네트워크 정보를 기반으로 클러스터 내에서의 네트워크 상태를 파악하고, 계량화된 처리량 (throughput) 레벨, 수신신호강도 (RSSI) 레벨, 그리고 신뢰성 (reliability)을 파라미터로 하는 목적함수를 통해 적절한 무선채널을 클러스터에서 선택하는 방안을 제안한다. 제안된 방안이 네트워크 상태 변화에서도 데이터 전송 효율을 유지할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
This study aimed to analyze the prioritized area for the functional change of agricultural reservoir according to the rapid urbanization and social changes through the mapping method. Changwon-si, Gimhae-si, and Jinju-si in Gyeongnam province were selected as the study area, considering the results of land-use and cluster analysis. As the planning unit of management area, watershed was used and land coverage map from 1975 to 2015 were analyzed for changes of land use. The reduction ratio (%) of farmland was calculated for identifying the changes in 2013 compared to 1975. As a result, the reduction ratio was 11.9% for Changwon-si, 12.2% for Gimhae-si and 9.3% for Jinju-si, and the number of watershed having functionally reduced potential-area was relatively high in the proportion to the city size.
본 논문에서는 소모 전력을 최소화하기 위한 FPGA 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 FPGA를 구성하고 있는 CLB에 맞도록 회로 분할을 수행하여 매핑 가능 클러스터를 생성한다. 매핑 가능 클러스터는 글리치 제거 방법을 이용하여 소모전력을 감소시킨다. 글리치 제거는 매핑 가능 클러스터의 내부에 대해 신호의 흐름을 분석하여 글리치가 발생될 수 있는 경로에 지연 버퍼 삽입 방법을 이용하여 제거한다. 매핑 가능 클러스터에 대한 글리치를 제거한 후 전체 매핑 가능 클러스터들에 대한 신호 경로를 분석한다. 분석된 결과에 따라 매핑 가능 클러스터 사이의 글리치도 지연 버퍼 삽입 방법을 이용하여 제거한다. 실험은 [8]와 [9] 알고리즘을 대상으로 소모 전력을 비교하였다. 비교결과 [9]에 비해 전체 소모전력이 7.14% 감소되어 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 본 논문에서는 용어의 상대적인 중요 정도를 축소용어 집합으로 구성하여 검색 시스템의 높은 시간 복잡도를 해결할 수 있도록 퍼지 검색 모델을 적용하였다. 또한 퍼지 호환관계의 특성을 만족하는 유사관계 행렬을 통해 사용자 질의를 정확하게 반영할 수 있도록 클러스터 검색을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 퍼지 검색과 문서 클러스터 검색의 유사도 결합을 통한 순위 재조정 검색 모델은 검색 성능을 표현하는 정확률과 재현율 척도에서 향상됨을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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