센서 네트워크는 많은 센서 노드들이 환경 정보를 수집하는 이벤트 기반의 네트워크 시스템이다. 에너지를 효율적으로 사용하기 위해, 센싱 주기를 길게 하며 특정한 이벤트가 발생한 경우에는 짧은 주기로 센싱하여 전송한다. 이러한 센서 네트워크 환경에서 지역적인 이벤트 발생은 네트워크의 혼잡을 야기하여 중요한 정보의 손실이 일어날 수 있으며, 과다한 전송 모듈의 사용으로 네트워크의 수명이 단축될 수 있다 본 논문에서는 지역적인 이벤트가 발생하여 네트워크 트래픽이 증가할 때, 트래픽이 집중된 노드의 트래픽을 분산하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 흔잡 제어 기법(CCGA)을 제안한다. CCGA는 트래픽이 집중된 노드의 자식 노드들로부터 주변 노드들의 정보를 수집하고 유전자 알고리즘을 수행하여 포워딩노드를 선택하고 트래픽을 분산시킨다. CCGA의 유전자 알고리즘은 주변 노드들의 데이터 전송률을 염색체로 표현하였다. 이벤트 발생 지역 주변노드들의 데이터 전송률이 고르게 분포될 수 있도록 이벤트 발생지역 노드들의 전송률 평균과 표준편차를 이용한 적합도 함수를 설계하였다. 실험을 통하여 CCGA 알고리즘이 센서 노드들의 데이터 전송률을 균등하게 유지시키며 이러한 결과가 특정 노드의 전력 소모 집중을 방지함을 보인다. 이러한 결과는 센서 네트워크의 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하며 센서 네트워크의 수명 연장에 기여한다.
상수도관의 파열은 과도한 압력, 노후화, 온도변화 나 지진 등에 의한 지반이동에 의해 발생한다. 상수도관 파열이 대규모 단수, 싱크홀 등과 같은 더 심각한 피해 이어지지 않도록 신속하게 탐지 및 대응하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 상수도관 파열 탐지를 위해 개선 Western Electric Company (WECO) 방법을 개발하였다. 개선 WECO 방법은 통계적공정관리기법 중 하나인 기존 WECO 방법에 임계치 조정자(w)를 추가하여 대상 네트워크에 적합한 이상탐지 의사결정을 할 수 있도록 했다. 개발된 개선 WECO 방법을 미국 텍사스 오스틴 관망에 적용 및 검증하였다. 상수도관 파열 발생 시 측정한 비정상데이터와 수요량 변동만 고려한 정상데이터를 이용하여 기존 및 개선 WECO 방법을 비교하였다. 최적 임계치 조정자 w값을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행하였으며, 다양한 계측시간 간격 데이터(dt = 5, 10, 15분 등)의 영향도 분석하였다. 각 경우 별 탐지성능은 탐지확률, 오경보확률, 평균탐지시간을 계산하여 비교하였다. 본 연구에서는 도출된 결과를 바탕으로 WECO 방법을 실제 상수도관 파열 탐지에 적용하기 위한 가이드라인을 제공한다.
In existing method, research for landscape resource is driven by professional (or with the participation of local people at Tokenism level), and usually hinder local residents from reflecting their appreciations on the landscape resources in their own ways and eventually ends up with indistinguishable landscape planning. To avoid this, a profound understanding of what landscape they experience in their daily life and how they perceive it should be empirically analysed carefully. The purpose of this study is to apply walking behavior as a method to examine local residents' subjective perceptions and consider its usability. The researcher walked the site(Sucheongri) with the residents, carrying a GPS device, taking photographs of the landscape objects they described, and recording the relevant explanations. After gathering photographs and explanations which represent the research participants' individual subjective perception, the researcher analysed the explanation using open coding, based on grounded theory. By the analysis, 117 landscape objectives are identified and 18 reason factors for landscape perception were deduced from the explanation. Those factors could be classified as 'positive feeling inducing' and 'negative feeling inducing', and also as 'personal emotion based' and 'community based emotion'. By comparison between feeling map by conventional method and feeing map by new method, usability of new method was empirically reveled. Walking behavior makes it easier for researcher to get more abundant data in quantitative aspect and profound understanding with affection of respondent by allowing them to 'go beyond' the perceptions they remember. Finally new method with walking gives professionals a contextual understanding of a place and more resident-oriented plans and management on sites.
Inevitable response loss under complex operational conditions significantly affects the integrity and quality of measured data, leading the structural health monitoring (SHM) ineffective. To remedy the impact of data loss, a common way is to transfer the recorded response of available measure point to where the data loss occurred by establishing the response mapping from measured data. However, the current research has yet addressed the structural condition changes afterward and response mapping learning from a small sample. So, this paper proposes a novel data driven structural response reconstruction method based on a sophisticated designed generating adversarial network (UAGAN). Advanced deep learning techniques including U-shaped dense blocks, self-attention and a customized loss function are specialized and embedded in UAGAN to improve the universal and representative features extraction and generalized responses mapping establishment. In numerical validation, UAGAN efficiently and accurately captures the distinguished features of structural response from only 40 training samples of the intact structure. Besides, the established response mapping is universal, which effectively reconstructs responses of the structure suffered up to 10% random stiffness reduction or structural damage. In the experimental validation, UAGAN is trained with ambient response and applied to reconstruct response measured under earthquake. The reconstruction losses of response in the time and frequency domains reached 16% and 17%, that is better than the previous research, demonstrating the leading performance of the sophisticated designed network. In addition, the identified modal parameters from reconstructed and the corresponding true responses are highly consistent indicates that the proposed UAGAN is very potential to be applied to practical civil engineering.
최근 AODV 라우팅 프로토콜은 무선센서네트워크에서 노드 간에 데이터 전송방식을 추구하므로 요구기반방식중 가장 널리 사용되고 있다. AODV는 활성화 경로(activity route)만 라우팅 테이블을 유지하기 때문에 라우팅 패킷의 오버헤드가 적고, 경로 단절시 경로 복구를 재설정할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 경로 복구를 위해 네트워크 대역폭의 낭비가 과다하고, 경로 복구 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 AODV기반 무선센서네트워크 환경에서 경로 단절이 발생한 경우에 저-재전송을 위한 효율적인 경로 복구방법을 제안한다. 제안한 방법은 지역경로복구의 영역을 확대하고, 확대된 지역경로복구 영역을 제한하기 위하여 노드간의 거리, 에너지량을 고려하여 RREQ 메시지의 개수를 제한하여 경로를 효율적으로 복구한다. 실험결과, 제안한 AODV 방법은 기존 방법보다 패킷 폐기율이 15.43% 감소하고, 경로 재설정시 지연시간은 평균적으로 0.20sec 단축되었다.
미래의 과학자 양성을 목표로, 진정한 과학 탐구의 경험을 강조하고 있는 고등학생들의 R&E 활동에서 점진적으로 주목하고 있는 것은 진정한 탐구 주체로서의 학생의 활동이다. 본 연구에서는 고등학교에서 수행되고 있는 R&E 활동 중에서 특히 학생이 그 주체가 되어 연구의 과정을 결정하고 실행하는 학생 주도의 R&E를 대상으로 연구 수행의 주요 흐름을 파악하고, 각 단계에서 드러나는 학생의 인식적 행위주체성을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 과학영재학교 1학년 학생들이 수행한 교내 R&E 활동에 대하여 18개월에 걸친 질적 사례 연구를 수행하였으며, 연구 참여자와의 반 구조화된 면담 자료, 연구자의 참여관찰 일지, 학생과의 논의 과정에 대한 녹음자료, 학생 산출물 등과 같은 질적 자료를 수집, 근거이론에 기반한 지속적 비교분석법에 따라 귀납적으로 분석하였다. 연구 결과, 학생 주도의 R&E 활동은 주제 탐색의 단계-연구 설계의 단계-실험활동 수행의 단계-해석 및 고찰의 단계-과학적 의사소통의 단계를 거치는 것으로 드러났으며, 이와 같은 연구의 흐름은 비선형적이며 단계 간 중첩과 회귀가 빈번하게 드러나는 동적인 특징을 지님을 알 수 있었다. 두 번째로, 학생 주도의 R&E 활동에서 학생의 인식적 행위주체성은 R&E 구조와의 지속적인 상호작용을 통해 발현되었다. R&E의 구조에 의한 인식적 행위주체성의 촉발은 연구의 진행에 따라 점차 자발적 발현으로 전환되었으며, 특히 학생의 인식적 신념과 깊은 관련성을 보였다. 또한 인식적 행위주체성의 발현 과정에서 학생들은 스스로를 R&E 활동의 의사결정자로 배치하는 모습을 보였으며, 이는 R&E 활동에 대한 권위의 재분배와도 밀접한 관련성을 드러냈다. 학생 주도의 R&E 활동이 어떠한 흐름을 가지고 이루어지며, 그 가운데 학생들이 어떠한 인식적 행위주체성을 보이는지에 대한 본 연구는 지속적으로 확산되고 있는 고등학생들의 연구 활동 참여에 대한 심층적 이해를 제공함과 동시에, 학생들이 스스로의 탐구 활동에서 진정한 주체로 자리매김 할 수 있도록 지원하고자 하는 많은 교육 연구자들에게 그 방향성 수립을 위한 단초를 제공할 수 있을 것이다.
석회암지역에서 공동 및 기반암 표면을 파악하기 위한 효율적인 탄성파반사법탐사의 자표수집과 처리기법을 연구하였다. 트렌치 굴착 후 하천수유입과 하이드로폰을 이용하여 고분해능 탄성파반사자료를 성공적으로 얻을 수 있었고 효율적인 자료처리기법을 통하여 주요 반사면을 재건할 수 있었다. 자료처리는 중합전후에 걸쳐서 시변필터, 불량트레이스 제거, 잔여정보정, 속도분석, NMO보정 후 뮤팅 작업 등으로 고진폭 잡음에 가려있는 미약한 반사 이벤트를 강화시키는데 초점을 두었다. 만족할만한 분해능으로 규명된 기반암표면을 포함한 주요 반사면들은 탄성파 공대공 토모그래피 자료와 잘 상관되었으며 또한 AGC만이 적용된 현장자료에서 그 반사에너지를 확인할 수 있었다. 지하구조는 속도분포를 고려하여 크게 표토층(3000 m/s 이하), 퇴적층(3000-4000 m/s), 기반암(4000 m/s 이상)의 3개 층으로 구분할 수 있는데 자갈이 많이 분포하는 표토층 및 퇴적층은 현장자료에서 회절효과가 뚜렷이 나타나지 않은 점으로 미루어 분급 상태가 양호한 것으로 보인다. 또한 기반암표면 반사에너지가 전체 측선에 걸쳐 일관되게 나타나고 속도가 깊이에 따라 계속하여 증가하는 점으로 보아 공동(적어도 공기로 충진된 공동)은 분포하지 않은 것으로 해석된다.
최근에는 환경에 대한 인식이 높아지면서 제조 차량에서 전자식 파워 스티어링(EPS)이 조향장치로 채택되는 사례가 증가하고 있다. EPS는 스티어링 파워 향상, 유압 호스 누출 제거 및 연료 소비 감소와 같은 수많은 이점을 제공하지만, 시스템이 움직임에 반응하게 만드는 센서를 요구한다. 이는, 센서의 선형 변동성을 유지하는 것이 스티어링 반응의 안정성에 필수적임을 의미한다. 따라서 EPS의 제어 품질을 보장하기 위해 내부 설계 특성의 변화에 대한 센서의 민감도, 결함 및 선형성을 평가하기 위한 신뢰성 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 차량속도 구간 분할을 기반으로 EPS 구성요소 결함과 선형성을 분석하는 데이터 중심 결함 및 선형성 평가 모니터링 시스템을 제안한다. EPS 테스트 지그에서 수집된 데이터를 사용하여 모니터링 시스템의 성능을 검증하였으며, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 적용하여 시스템을 개선하였다. 개발된 시스템은 설계를 기반으로 0.99% 정확도의 결함 감지 및 가변적인 차량속도에서 선형성 평가를 효과적으로 수행하였다.
연안에서 발생하는 월파는 고파랑에 의한 대표적인 자연재해 중 하나이며, 태풍 시 발생하는 월파는 연안침수의 주요 원인으로 작용한다. 최근의 연안역은 사회적·경제적 수요의 증가로 연안을 따라 주거지역 및 상업지역이 집중되고 있어 장기적인 해수면의 상승 및 태풍 빈도의 증가 등으로 인한 연안재해의 위험성이 지속적으로 지적되어 왔다. 지금까지 월파량은 주로 실내 수리모형실험을 통해 구조물의 마루 높이를 초과하는 수괴를 집수함을 통해 직접 수집하여 계측시간의 평균월파량으로 평가해 왔다. 본 연구에서는 실해역에서 발생하는 월파를 정량적으로 평가하기 위한 관측시스템의 개발을 목표로 월파고의 시간변동을 이용하여 개별 월파량을 추정하는 방법을 제안하였다. 우리나라 해안에 많이 설치된 사석경사제를 대상으로 수리모형실험을 수행하였으며, 월파 발생 시 구조물 마루에서 발생하는 범람유속을 장파유속으로 가정한 월파유량계수를 도입하고 월파고로부터 월파량을 예측하여 실험결과와 비교·검토하였다. 그 결과, 본 연구에서 도출된 월파유량계수를 월파고에 적용하여 월파량 추정이 가능함을 확인하였다.
디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 서비스 추천은 개인의 신체조건, 질병, 건강상태를 평가해서 이루어져야 한다. 기존의 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 추천 방법은 온톨로지에 의존하여 의미 분석으로 추천을 하기 때문에 사용자 만족도가 떨어진다. 이에 본 논문에서는 디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 서비스를 위한 나이브 베이지안 필터링 기반 개인화 서비스 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 상황데이터를 추론하여 트렌젝션을 저장 하고, 선호도 정보를 이용한 나이브 베이지안 필터링 기법을 사용하여 온톨로지로부터 생성된 트렌젝션과 사용자 선호도 정보를 이용하여 추론하여 서비스를 제공한다. 나이브 베이지안 필터링 기반으로 추론된 서비스는 기존의 필터링 방법 보다 콘텐츠 추천의 높은 정확도와 재현율을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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