In an effort to preserve biodiversity in increasingly fragmented green patches, Korea has been installing eco-corridors over or under some arterial or expressways. In a survey of 43 such eco-corridors installed up until the year 2003, some problems and issues were identified. Some selected overseas eco-corridors were also investigated to find implications for the improvements of future installations in Korea. Major findings are; - For most existing eco-corridors, target species are not specified and locations of the eco-corridors are not well considered, and consequently it is questionable if wildlifes are crossing them - Most of existing eco-corridors lack supporting facilities such as fences that guide wildlife to cross them and prevent them from running into the road - Planting on the eco-corridors is not sufficient, not diverse enough in species, and not very considerate of wildlife but designed and planted in a similar manner as in urban parks - Where target species are not well specified, the location, width, cross section, and other aspects of the eco-corridors can not be optimized - It is suggested that eco-corridors are planned at early stages of road planning so that the number and locations of eco-corridor(s) decided as necessary and even the alignment and design of roads consider the installation of eco-corridors in advance - Monitoring of wildlife crossings is needed for improved eco-corridor planning and design - Nationwide green network plan is desirable to be made first and eco-corridors fit into it.
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.
P2P를 이용한 스트리밍 서비스의 발달과 모바일 네트워크의 발달로 이동환경에서도 서비스 품질을 제공하려는 방안들이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, 고속의 이동환경과 이기종 단말의 특성을 고려한 스트리밍 서비스들은 기존의 P2P가 갖는 이기적인 피어 문제로 인하여 피어간 대역폭 정체가 발생됨에 따라 원하는 품질을 제공받지 못하는 고질적인 문제를 갖고 있다. 또한 피어간의 최적화된 트래픽 지역화 방안을 갖지 않음으로 트래픽 증가에 따른 긴 지연 및 손실을 초래하기 쉬운 구조이다. 따라서 피어의 기여도를 이끌어내고 인센티브를 부여함으로써 서비스 차등을 제공함은 물론, 단말의 위치 정보에 따른 클러스터링 기법에 따른 피어선택을 제공하는 구조는 이용자와 서비스 제공자, 모두에게 서비스 품질과 효율성 측면에서 만족을 줄 수 있다. 본 논문에서는 피어의 기여와 이용자 단말의 위치에 따른 비용이 적용된 피어 선택에 따른 최적의 자원 배분 기법을 제안하며 이를 이용한 방법이 LTE와 같은 환경에서 보다 적응적이고 이용자의 서비스 만족을 높일 수 있다.
수치고도모형을 이용한 흐름분배 알고리즘들은 지형을 따른 흐름의 분산특성을 잘 기술해 주는 방향으로 발달되어 왔지만, 수로격자의 연결성, 지형기복을 따른 다양한 분산특성, 수로격자크기 등과 관련한 한계성을 가지고 있다. 기존 흐름 알고리즘들이 흐름분배 결정에 사용한 지형 데이터들은 수치고도모형에서 산출가능한 흐름누적면적과 경사도로서 유역내 지배적인 흐름경로인 수로격자의 위치와 크기에 대한 고려를 하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 기존 알고리즘들의 단점인 수로의 연결성과 복잡한 지형을 따른 다양한 흐름분산 특성을 기술할 수 있는 흐름 분배 알고리즘을 제안하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 수로격자의 위치와 크기를 가장 잘 표현할 수 있도록 최적화하였으며, 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
주축은 공작기계의 핵심요소로서 주축의 정 동적 특성은 공작물의 가공정밀도에 직접적으로 영향을 미친다. 주축의 특성은 축 크기, 베어링 간격, 내장모터의 위치 등에 의해 결정된다. 그러므로 축 크기, 베어링 간격, 모터위치의 선정은 주축 특성을 개선하는데 중요한 요소라 할 수 있다. 본 논문은 40,000rpm 고속주축의 정 동적 해석과 최적 설계에 관한 연구로, 유한요소해석과 최적화를 위한 통계분석을 하였다. 이를 위하여 반응표면법을 사용하여 목적함수와 설계변수를 최적화하였다. 최적화 대상은 주축의 고유진동수의 최대화와 변위의 최소화이다. 설계변수는 축길이, 축직경, 베어링 간격, 모터위치로 선정했다. 최적설계를 통해 도출된 설계안으로 초기모델보다 개선된 결과를 얻을 수 있었고, 본 연구의 결과를 주축 설계에 적용하면 주축의 정 동적 특성 개선에 도움이 될 것으로 기대된다.
정보와 통신 기술의 새로운 경향을 나타내는 유비쿼터스 컴퓨팅은 일반 환경에서 활용할 수 있도록 다량의 정보를 처리할 수 있는 컴퓨팅 기술을 내장하고 있고, 일반 환경의 모든 사물은 통신 기능과의 상호작용을 위해 센서 및 작동기기를 내장하고 있다. 따라서 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제, 어디서나 기기에 접속하여 적절한 기능을 수행할 수 있어야 한다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 분산 환경에서 다양한 기능들과의 상호 보완 및 상호 작용을 위한 어플리케이션 설계는 매우 어렵다. 따라서 본 논문은 네트워크 기능이 추가된 장비를 이용한 임베디드 응용 소프트웨어와 LabVIEW를 사용하여 서버 모듈 및 가상 프로토타이핑과의 인터페이스를 구현하고자 한다. 그리고 상황 인식(Context-Awareness)과 위치 인식(Location Awareness)을 통해서 수집한 센서의 정보를 기반으로 상황 인식 기반의 유비쿼터스 어플리케이션을 제안하고, 이를 실험실 환경의 상황 인식을 통한 장치 제어 및 모니터링에 응용한다.
이 연구에서는 미분양 아파트 단지의 세대별 계약 자료에 데이터 마이닝 기법인 의사결정나무, 신경망, 로지스틱 모형을 적용하여 세대별 초기계약을 예측하는 모형을 개발한다. 모형 개발에는 위례신도시 미분양 아파트 단지의 계약 자료가 이용되며, 이 자료는 훈련용 자료와 검정용 자료로 분할되어 분석에 투입된다. 훈련용 자료에서는 신경망, 의사결정나무, 로지스틱 모형 순으로 예측력이 뛰어났지만 검정용 자료에서는 로지스틱 모형이 가장 우수하게 나타났다. 이 같은 결과는 신경망이 훈련용 자료에 최적화된 모형으로 구축되면서 검정용 자료에 대한 적응성이 떨어져 나타난 결과로 판단된다. 의사결정나무와 로지스틱 모형을 병행 적용한 결과, 층수, 향, 세대 위치, 전기 및 발전기실의 소음, 청약자 거주지, 청약 종류가 초기계약에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 두 가지 모형을 같이 사용하는 것이 초기계약 결정요인 발굴에 더 효과적이라는 것을 의미한다. 이 연구는 데이터 마이닝의 적용 범위를 주택 분양 예측까지 확장함으로써 융복합 분야 발전에 기여하고 있다.
본 연구는 RSSI의 거리측정 방법이 외부 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 위치 오차가 크다는 결점을 도출하였고 이 3차원 배치 환경에서 RSSI의 거리측정 노드에서 측정한 거리값을 최적화하는 문제에 대해 향상된 CA-PSO 알고리즘을 개선한 CA-PSO-BP 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 3차원 무선센서네트워크(WSN) 공간에서 인식할 수 없는 노드를 설정할 수 있도록 하였다. 또한, CA-PSO를 BP 신경망에 응용하므로, 학습을 통해 BP 네트워크의 학습시간 단축과 알고리즘의 수렴 속도를 제고 할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크의 위치의 정밀도를 현저(15%)하게 높일 수 있다는 것을 증명하였고 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
유방암 진단에 필요한 감마카메라 검출전단부의 최적변수 유도와 유방암 진단조건 하에서의 평가를 위한 몬테카를로 모사를 수행하였다. 모사를 위해 픽셀화된 포토센서에 상응하는 $3mm{\times}3mm$의 구멍과 0.25 mm의 격막두께를 갖는 격자배열구조의 텅스텐 콜리메이터를 이용하였다. 최적변수를 도출하기 위해 검출전단부의 구성 요소를 변화시키면서 기하효율과 공간분해 능의 Trade-Offs 절차를 사용하였다. 최적화된 검출전단부의 사전 성능평가를 위해, 펜텀의 중앙부에 크기가 각기 다르며 콜리메이터 표면으로부터 25 mm 떨어져 있는 유방암이 있고 다른 장기들로부터 나오는 방사선원에 의한 백그라운드 계수를 고려하였다. 유방암의 실제 진단 조건 하에서는 최적화된 검출전단부의 성능이 유방암의 크기와 백그라운드 계수에 따라 저하될 수 있음을 보여 주었다. 따라서 유방암 크기를 변별하는 지표로 쓰이며 검출전단부의 특성에 종속적인 공간분해 능은 유방암의 조기 진단시에는 의미가 없다는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 모바일 ad-hoc 무선 센서 네트워크[1]에서 안정된 경로의 설정 및 설정된 경로의 lifetime 을 효과적으로 지원하여 데이터 전송효율을 향상시키기 위한 협력 도움 라우팅 프로토콜(CARP: Cooperative_Aided Routing Protocol) 을 제안한다. 제안된 라우팅 프로토콜의 기본 아이디어 및 특징은 다음과 같다. 첫째, 소스노드와 목적지 노드 사이의 안정된 라우팅 경로의 설정이다. 본 연구에서는 모바일 노드들의 이동성 정보를 이용한 엔트로피 기반의 안정된 경로 설정방법을 제안 사용한다. 둘째, 협력도움 전송 방법이다[3][4][5]. 설정된 경로 위로 데이터 패킷을 전송 할 때 경로 lifetime과 SNR의 효과적인 지원으로 데이터 전송률을 증가시키기 위해 이웃 노드들로부터 협력 도움을 받는다. 셋째, 기존의 센서 네트워크는 주로 고정된 노드 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 환경에서 연구가 이루어진다. 제안된 CARP 의 성능평가는 OPNET(Optimized Network Engineering Tool)을 사용하여 이루어졌으며 성능평가를 통하여 제안한 프로토콜은 안정된 경로의 설정 및 데이터 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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