본 논문에서는 DirectShow 프로그래밍의 주요 개발 도구인 그래프 에디터에서 작성된 필터 연결 그래프로부터 C 소스 코드를 자동 생성하는 시스템에 대한 설명한다. 기존의 DirectShow 프로그래밍 환경에서는 그래프 에디터를 이용한 프로그램 설계 및 실행 확인 작업과 실제 프로그램 코드를 작성하는 프로그램 개발 작업이 별도로 이루어진다. 이에 반해, 본 시스템을 사용할 경우, 멀티미디어 응용 프로그램 개발자는 소스 코드를 직접 일일이 수정할 필요 없이, 그래프 에디터를 이용하여 필터 삽입 및 필터 연결을 통한 프로그램 설계 작업을 수행한 다음, GRF 파일로 저장하기만 하면, 원하는 C 소스 프로그램을 자동적으로 얻을 수 있기 때문에 보다 효과적이고 훨씬 신속한 DirectShow 프로그래밍이 가능하다. 더욱이 본 시스템은, 고정된 개수의 매우 제한된 미디어 제어 기능만을 소스 코드에 추가할 수 있는 기존의 시스템과는 달리, 시스템 사용자인 프로그램 개발자로 하여금 자신이 개발하고자 하는 응용 프로그램에 추가할 미디어 제어 기능을 보다 쉽고 다양하게 선택할 수 있도록 지원하기 때문에 보다 실용적인 도구로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 3-stream model에 기반한 Dopant diffusion simulator를 사용하여 실리콘 기판 내부의 As이온의 확산을 시뮬레이션한 결과와 Dual-Pearson Analytic model에 기반하여 Ion implantation을 1-D doping simulation한 결과를 토대로 여러 공정 설계에서 diffusion simulator의 사용가능함을 확인하였다.
최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 이와 같은 그래프 스트림에서 객체들 사이의 관계가 동적으로 변화함에 따라 그래프의 변화를 탐지하거나 분석하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출한 빈발 패턴에 대한 정보를 이용해 빈발 패턴을 점진적으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출된 패턴이 앞으로 몇 슬라이딩 윈도우동안 빈발할지 또는 빈발하지 않을지를 계산하여 빈발 패턴 관리 테이블에 저장한다. 그리고 이 값을 통해 다음 슬라이딩 윈도우에서는 필요한 계산만 수행함으로써 전체 연산량을 감소시킨다. 또한 패턴 간에 간선을 통해 연결되어있는 것만 하나의 패턴으로 인식함으로써 더 유의미한 패턴만을 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 여러 성능 평가를 진행하였다. 그래프 데이터의 크기가 커지고 슬라이딩 윈도우의 크기가 커질수록 중복되는 데이터가 증가되기 때문에 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 나타낸다.
데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.
The hydrodynamic flow between two eccentric cylinders is examined for small values of modified Reynolds number porosity parameter and the non-dimensional slip velocity parameter in the presence of a radial magnetic field. The stream function and the pres-sure distribution are calculated and the results are presented graph-ically.
IoT 및 SNS의 발달로 인해 관계를 표현하는 그래프 모델링 기법이 활용되고 있다. 실시간 스트림 그래프에서 유사한 모형의 그래프를 탐색하기 위한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 간선의 유형 및 구조적 차이를 고려한 효율적인 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 임계값 기반의 필터링과 스트림 환경에 맞는 연속 서브 그래프 매칭 구조를 제안함으로써 그래프 스트림에 적합한 질의 처리를 수행한다.
Rainfall-runoff model of Jeju Oedo Stream was used to compute the optimal unit hydrograph by HEC-HMS model that reflecting on watershed characteristics. Each rainfall event was comparatively analyzed with the actual flow measurement using Clark, Snyder and SCS synthetic methods for derived unit hydrograph. Subsequently, the null hypothesis was established as p-value for peak flow and peak time of each unit hydrograph by one-way ANOVA(Analysis of variance) was larger than significance level of 0.05. There was no significant difference in peak flow and peak time between different methods of unit hydrograph. As a result of comparing error rate with actual flow measurement data, Clark synthetic unit graph best reflected in Oedo Stream as compared to other methods, and error rate of Clark unit hydrograph was 0.02~1.93% and error rate at peak time was 0~2.74%.
최근 도시하천에 자연형 하천공사가 많이 이루어지고 있으며 호안 부분은 생태성이 강조된 공법을 많이 채용하고 있다. 이러한 호안공법들은 과거의 콘크리트 재료에 비해 홍수시 훼손되거나 유실되는 횟수가 늘어나고 있어 시공 시 많은 주의가 요구된다. 본 연구는 집중호우에 의한 홍수시 도시하천에서 호안피해가 발생하였을 경우 피해분석방법을 제시하였다. 분석 방법은 그래프를 이용한 방법과 Grid를 이용한 방법을 제시하였으며 광주천의 피해사례를 조사하여 분석방법을 도출하였다. Grid를 이용한 방법 중에서 유속 Grid와 재료강도 Grid를 교집합시킨 피해분석 Grid가 피해결과 Grid와 가장 높은 상관관계를 나타내었다. 분석결과 횡단구조물 주위에서 가장 큰 호안 피해가 발생하였으며 저수호안과 고수부지의 연결부, 고수부지의 시설물 주변에서도 많은 피해가 발생하였다.
시간의 변화에 따라 사용자의 관심도는 변화한다. 이 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 연령, 시기, 계절 등에 따라 변화하는 사용자의 서비스 관심도를 고려하기 위하여 서비스에 대한 관심도를 동적 가중치로 부여하여 사용자에게 적합한 서비스를 추천하기 위한 방법을 제안한다. 사용자에게 제공한 서비스 이력 데이터를 기준으로 시기나 연령에 따른 일반적인 서비스 규칙을 저장하고, 실시간으로 변화하는 서비스의 관심도를 고려한 최신의 서비스 규칙을 지속적으로 추가하여 사용자의 관심 변화를 반영하는 서비스를 제공하기 위한 방법이다. 이를 위해 사용자에게 제공하는 일련의 서비스는 트랜잭션으로 고려하고 서비스는 항목으로 고려하여 서비스의 연관관계를 그래프로 표현하고, 이를 기반으로 빈발 서비스 항목을 발견한다. 발견된 빈발 서비스 항목은 사용자에게 유용한 최신의 정보 서비스를 의미한다.
모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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