데이터를 수집함에 있어 여러 가지 이유로 결측이 발생하게 된다. 결측치는 분석 및 결과에 적지 않은 영향을 미치므로, 이를 해결하기 위해 결측치를 처리하는 다양한 방법들이 연구되었다. 반복 측정 자료에서 초기 시점의 측정값이 어떠한지에 따라서 뒤의 시점 측정값이 어느 정도 영향을 받을 수도 있을 것으로 생각된다. 하지만 기존 방법에서는 이러한 개념을 이용한 결측치 대체가 없었으므로 본 연구에서는 반복 측정 자료에서 초기 시점을 이용한 군집화 및 Kim과 Kim (2017)이 제안한 특성도를 이용하여 새로운 결측치 대체 방법을 제안하였다. 또한 여러 반복 측정 자료를 이용하여 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존 결측 대체 방법과 제안 방법의 여러 대체 성능을 비교해 보았다.
셀룰러 유전알고리즘(CGAs)은 모집단이 특정한 위상 구조를 갖는 유전알고리즘의 일종이다. 보통의 경우, CGAs의 모집단 공간은 네트워크 이론 측면에서 상대적으로 긴 평균경로길이와 큰 클러스터링계수를 갖는 정규 격자형 위상 구조이다. 평균경로길이가 길면 멀리 떨어진 개체들 사이의 유전적 상호작용이 느리게 일어난다. 따라서 클러스터링계수를 유지하면서 평균경로길이를 줄인다면 개체의 다양성이 유지되면서도 모집단이 보다 빠르게 수렴할 것이다. 이 논문에서는 최소좁은세상 셀룰러 유전알고리즘(SSWCGAs)을 제안한다. SSWCGAs에서 각 개체는 클러스터링이 잘되었으면서도 노드를 연결하는 평균경로길이가 짧은 모집단에 거주하여, 클러스터링에 의한 세부탐색 능력을 유지하면서도 전역탐색을 잘하게 된다. 네 가지 실변수 함수와 두 가지 GA-hard 문제에 대한 실험을 통하여 SSWCGAs가 SGAs 및 CGAs보다 효과적임을 보였다.
일반적으로 애드-혹 네트워크에 적용되는 라우팅 알고리즘은 수천 개 이상의 많은 노드를 포함하는 환경에는 적합하지 않다. 이 문제를 해결하기 위해서 노드에 대한 계층적 관리와 토플로지의 안정적 유지를 위해 클러스터링 기반의 프로토콜을 이용한다. 본 논문에서는 통신 노드들을 장착한 금속 컨테이너들이 이동하는 환경에서도 적용 가능한 클러스터링 기반의 변형 LEACH 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 클러스터 기반의 프로토콜인 LEACH에 노드 이동을 감지하는 모듈을 구현하였고, 노드가 이동하는 환경에서 LEACH가 가지는 단점을 개선하였다. 그리고 멀티 홉의 구성 방법을 조절하여 효율적인 통신이 가능하도록 하였다. 또한 제안한 프로토콜과 기존의 LEACH 프로토콜을 점진적 네트워크 구성 시간, 토플로지 재구성 시간, 컨테이너 환경에서의 통신 성공률, 그리고 라우팅 오버헤드라는 네 가지 관점에서 비교하였다. 비교 결과, 본 논문에서 제안한 프로토콜이 금속 컨테이너에 포함된 이동 가능한 노드의 통신에서 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수함을 확인하였다.
데이터 웨어하우스에서 실체화 할 뷰들을 알맞게 선택하는 것은 분석적인 질의에 대한 정확하고 신속한 응답을 얻기 위해서 대단히 중요한 문제이다. 기존의 알고리즘들에서는 릴레이션 전체가 실체화 뷰들로서 고려되었다. 그러나, 릴레이션의 부분 대신 전체를 실체화한다는 것은 시간과 공간 비용측면에서 좋지 못한 성능을 초래한다. 따라서, 우리는 이러한 문제를 해결함과 동시에 데이터 웨어하우스의 성능을 향상시키기 위해서 새로운 실체화 뷰 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 ASVMR(Algorithm for Selection of Views to Materialize using Reduced table)에서는 먼저 속성-값들의 농도에 기반을 둔 자동 클러스터링을 사용하여 축약 테이블들을 데이터 웨어하우스에서 생성하고, 그리고 원래의 베이스 릴레이션들의 조합 대신에 축약 테이블들의 조합을 실체화 뷰들로 고려한다. 실험결과에서 시간 및 공간 모두에서 기존 알고리즘들보다 약 1.8배의 성능향상이 있음을 알 수 있다.
이동통신 시스템의 급격한 발전과 함께 다양한 모바일 융합서비스가 등장하고 있으며 이에 따른 데이터 트래픽도 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 급증하는 디바이스를 지원하기 위한 기지국의 수도 함께 증가하고 있기 때문에 통신사업자의 관점에서는 이러한 네트워크를 통해 소모되는 에너지 소모량을 줄이는 것이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 사용자 밀집도 기반 클러스터링 기술 중 하나인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 사용자가 밀집된 영역을 추출하고 이렇게 추출된 서브네트워크 별로 씨닝 과정을 적용하여 기지국의 모드를 효율적으로 제어한다. 시뮬레이션을 통해 면적 당 수율과 에너지 효율 측면에서 제안 방안이 기존 방안 대비 높은 성능 결과를 가지는 것을 보인다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.707-716
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2009
The role of cost modeller is to facilitate the design process by systematic application of cost factors so as to maintain a sensible and economic relationship between cost, quantity, utility and appearance which thus helps in achieving the client's requirements within an agreed budget. There are a number of research on cost estimates in the early design stage based on the improvement of accuracy or impact factors. It is common knowledge that cost estimates are undertaken progressively throughout the design stage and make use of the information that is available at each phase, through the related research up to now. In addition, Cost estimates in the early design stage shall analyze the information under the various kinds of precondition before reaching the more developed design because a design can be modified and changed in all process depending on clients' requirements. Parametric cost estimating models have been adopted to support decision making in a changeable environment, in the early design stage. These models are using a similar instance or a pattern of historical case to be constituted in project information, geographic design features, relevant data to quantity or cost, etc. OLAP technique analyzes a subject data by multi-dimensional points of view; it supports query, analysis, comparison of required information by diverse queries. OLAP's data structure matches well with multiview-analysis framework. Accordingly, this study implements multi-dimensional information system for case based quantity data related to design information that is utilizing OLAP's technology, and then analyzes impact factors of quantity by the design criteria or parameter of the same meaning. On the basis of given factors examined above, this study will generate the rules on quantity measure and produce resemblance class using clustering of data mining. These sorts of knowledge-base consist of a set of classified data as group patterns, of which will be appropriate stand on the parametric cost estimating method.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 헤드 노드의 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 이에 LEACH와 같은 알고리즘은 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 양의 에너지를 소모한다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이기 위해 새로운 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인접노드에서 수집되는 중첩 데이터를 배제하고 임계값을 전송한다. 서로 인접한 노드들은 그룹을 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 그룹은 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 셋업 단계에서 그룹들은 클러스터 헤드(그룹)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 그룹의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 그룹의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송효율이 증가하였다.
토지정보체계(Geographical Information System, GIS)에서 지형표고를 나타내는 수치지형정보(Digital Terrain Model, DTM)는 토공량 계산 조경, 토목, 가시구역 분석, 무선중계국 위치선정 등 GIS가 활용되면서 여러 분야에서 이용되고 있다. DIM의 표고정보 및 이를 활용한 경사도와 같은 2차 정보의 정확도는 광활하고 평탄한 지형에서는 격자 간격, 원자료의 해상력 등이 크게 문제되지 않을 수 있으나 한국과 같이 지형의 기복이 심하고 다양한 형태의 지형에서는 적절한 해상력, 원자료의 정확성 등이 지형 표현에 있어 중요한 요소가 되고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 95소프트웨어를 이용한 경사도 산출시 등고선의 정확도, 해상력, DTM의 자료구조에 따른 차이점을 분석하여 한국의 산악 지형에 적절한 해상력을 구하고자 하는 데 있다. 이를 위해 현재 세계적으로 많이 쓰이고 있는 DTM의 자료구조인 고도행렬식 기법(altitude matrices)을 활용한 격자형(raster) 자료구조인 Idrisi(ver. 2.0)와 비정규삼각망(Triangulated Irregular Network, TIN)자료구조인 ArcView(ver. 3.0a)를 사용하여 덕유산 국립공원의 1:25,000 지형도에서 생성한 DIM을 이용하여 경사도를 산출한 후 각각의 경사도 차이에 대해 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 해상력이 낮을수록 원자료의 등고선 간격이 클수록 지형의 smoothing 효과가 나타났다. 2) 격자형 자료구조인 Idrisi와 TIN자료구조인 ArcView사이의 경사도 값 차이는 해상력이 떨어질수록 큰 차이를 보였다. 3) 30개의 표본점을 선택해 오차 비교 결과 경사도 오차의 경우 격자형 자료구조인 Idrisi와TIN자료구조인 ArcView모두 해상력에 따른 큰 차이가 없었으며 표고차의 경우 ArcView는 l0m 등고선 간격에서 생성한 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 4.9, 6.2, 5.9m로서 큰 차이가 없었고 Idrisi는 해상력 10, 20, 30m DTM에서 각각 6.3, 9.1, 10.9m로서 해상력이 감소할수록 표고 값의 오차가 늘었다. 4) Idrisi ArcView 모두 산정상부, 계곡 바닥과 같은 지형의 지성선을 고려하지 못하였다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상인 TerraSAR-X와 WorldView-2 등을 융합하여 표적의 특성을 고려한 표적군(Group of targets) 검출을 수행하였다. 관심 대상으로 하는 표적은 고정되어 있으며, 군(Group)을 이루고 있는 특징이 있다. 표적 후보를 검출하기 위해 대상 물체의 레이더 후방산란 특성을 이용한 Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘을 적용하였다. 검출된 표적 후보군으로부터 비표적을 제거하기 위해 표적의 크기 정보를 이용한 화소 클러스터링, 표적군을 이루는 표적들간의 배치 특성을 이용한 네트워크 클러스터링. 그리고 SAR 간섭기법 적용이 가능한 간섭쌍이 있는 경우 긴밀도 정보를 이용하였다. 또한, 오경보(False Alarm)를 감소시키고 최종 표적을 결정하기 위해, 표적의 형태 정보를 추출할 수 있는 Electro-Optical (EO) 영상을 바탕으로 효과적인 타원 검출 기법을 개발하였다. 개발된 표적군 검출 알고리즘을 10개 지역에 적용한 결과, 표적군 검출율은 100%, 단일 표적에 대한 오경보율은 0.03~0.3개/$km^2$, 평균 오경보는 1.8군/$64km^2$로 낮은 오경보와 높은 검출율을 보이며 표적군이 검출되었다. 본 연구에서 개발된 표준화된 표적 검출 기법은 향후 무인화된 표적 검출 시스템 구축에 핵심적인 기술이 될 것으로 전망한다.
본 논문에서는 레일리페이딩 환경의 모바일 Ad-hoc 무선 센서네트워크에서 신뢰성 및 전송 효율 서비스를 지원하기 위한 ARQ를 사용하는 클러스터링 기반의 협력도움 라우팅 프로토콜 (CCRA)을 제안한다. 제안된 CCRA의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 신뢰성 및 전송효율을 효과적으로 지원하기 위한 하부구조로서 모바일 노드들의 위치 정보를 이용한 클러스터링 방법을 사용한다. 둘째, 데이터 전송 효율을 향상시키기 위해서 하부구조로서 사용된 클러스터링 정보를 이용하는 협력전송 방법이 제안 사용된다. 셋째, 신뢰성 향상을 위해서 ARQ 기반 전송방법이 제안 사용된다. 넷째, 기존의 센서 네트워크는 주로 고정된 센서 노드들로 구성된 환경에서 많은 연구가 되어 왔지만, 본 연구에서는 노드들의 이동성을 고려한 클러스터링 기반 레일리페이딩 환경의 모바일 Ad-hoc 센서네트워크에서 연구가 이루어진다. 제안된 CCRA의 성능평가는 OPNET(Optimizd Network Engineering Tool)을 사용한 시뮬레이션과 이론적 분석을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 프로토콜은 클러스터링 기반의 안정된 경로 설정 및 신뢰성 있는 전송을 통한 데이터 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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