시간의 흐름에 따라 누적되는 대용량의 과거 위치를 관리하는 이동 객체 데이타베이스에서 이동 객체의 과거 위치를 효율적으로 검색하기 위해서는 이동 객체의 특성을 고려한 색인 구조가 필요하다. 그러나, 영역 질의 성능이 우수한 다차원 색인인 KDB-tree를 이동 객체 데이타베이스에 적용할 경우 시간 도메인이 증가하는 이동 객체 데이타베이스의 특성으로 인해 공간 도메인 가중 분할이 발생한다. 공간 도메인 가중 분할은 하나의 노드가 차지하는 MBR의 공간 영역이 분할 횟수에 반비례하게 감소되어 시공 간 영역 질의 처리시 색인의 검색 비용을 증가시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동 객체 데이타베이스에서 시공간 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위한 KDB-tree의 동적 분할 정책을 제안한다. 동적 분할 정책은 공간 우선 분할 방법을 적용하는 분할 도메인 선정 방법과 포인터 페이지에서 공간 활용도를 최대화시킬 수 있는 최근 시간 분할 정책, 영역 페이지에서 적용되는 최후 시간 분할 정책으로 구성된다. 제안한 동적 분할 정책의 성능을 평가하기 위해 3DR-tree, MV3R-tree, KDB-tree와의 성능을 비교한다. 영역 질의를 위한 성능 평가에서 동적 분할 정책을 적용한 MKDB-tree는 기존 색인에 비해 평균 30% 이상의 노드 접근 회수를 감소시킨다.
프리즘 분광기는 굴절률 측정을 위한 표준 장치로, 대학교 실험실에서 사용되는 전형적인 실험 기구이지만, 정렬할 때 많은 주의가 요구되고 장치의 견고함에 비해 측정된 굴절률의 정확도는 떨어진다. 이러한 단점을 보완한 최대 최소 편향법은 회전 플랫폼과 길이 측정용 테이프로 저렴하게 장치가 구성되고 넓은 스크린을 활용하여 비교적 정확하게 굴절률을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 한변이 26 mm인 속이 빈 등변 프리즘을 제작하여 글리세린($C_3H_5(OH)_2$), 사염화탄소($CCl_4$), 아닐린($C_6H_4NH_2$), 이황화탄소($CS_2$), 크실렌($C_6H_4(CH_3)_2$) 등의 액체를 채워, He-Ne 레이저의 파장 632.8 nm와 $YVO_4$ 레이저의 파장 532 nm에 대해 프리즘 분광기와 최대 최소법으로 이들 액체의 굴절률을 측정하였다. 측정결과 최대 최소법으로 얻어진 데이터가 프리즘분광기에 의해 얻어진 데이터보다 더 정확하고 정밀함을 확인하였다.
본 연구는 Bootstrapped Malmquist 지수를 이용하여 국내 의약품산업의 생산성 변화 추이를 측정하고 이러한 변화를 기술효율성 변화와 기술변화 요인으로 분해함으로써 의약품산업의 생산효율성을 제고하기 위한 시사점을 제시하고자 한다. 특히 기존의 연구들과 달리 투입 및 산출요소의 여분을 반영하여 투입최소화와 산출최대화를 측정할 수 있는 투입산출지향 비방사적 Malmquist 지수를 분석에 활용한다. 또한 평활부트스트랩 방법을 적용하여 Malmquist 지수와 그 구성요인의 통계적 신뢰구간을 추정한다. 실증분석을 위해 2005년에서 2014년까지 10개년의 균형패널자료를 수집하였으며, 분석에 사용된 투입요소는 종사자수, 유형자산, 주요생산비를 선정하였고, 생산액을 산출요소로 사용하였다. 분석 결과, 의약품산업의 생산성은 분석기간 동안 하락한 것으로 나타났으며, 이러한 생산성 하락은 기술진보의 둔화에 기인한 것으로 나타났다. 또한 의약품산업의 기술적 효율성은 순수효율성보다는 규모효율성에 보다 많은 영향을 받은 것으로 분석되었다. 따라서 향후 의약품산업의 경쟁력 강화를 위해서는 효율적 R&D 투자와 산업구조의 선진화를 통해 기술혁신역량을 강화하는 정책적 지원이 요구된다.
충격흡수시설(Crash Cushion)은 고속도로 진출램프의 고어(Gore)지역과 같이 차량이 주행차로를 벗어나 도로상의 구조물과 충돌할 위험이 있는 곳에 설치하여 충돌 전 충격에너지를 흡수하는 역할을 하는 도로변 안전시설물이다. 시설의 설치효과를 높이기 위해서는 사고 발생 가능성을 고려하여 설치여부를 판단하는 기준이 필요하다. 그러나 현재의 충격흡수시설 설치기준은 이와 같은 과정을 제시하지 못하고 있다. 이에 착안하여 본 연구에서는 충격흡수시설의 설치여부 판단기준 개발을 위해 두 가지 형태의 연구를 수행하였다. 첫 번째는 고속도로 진출램프 사고예측모형의 개발이다. 충격흡수시설이 설치되는 고속도로의 고어(Gore)지역에서 발생되는 교통사고와 도로환경적 요인과의 관계를 고려한 사고예측모형을 개발하는 과정으로 교통통계 학자들 사이에서 교통사고의 특성을 잘 반영하여 준다고 알려진 음이항 분포를 사용하였다. 두 번째는 고속도로 진출행동모형의 개발이다. 운전자에 의한 고속도로 진출과정을 단계별로 가정하고 가정된 진출과정에 의해 발생되는 변수들과 사고와의 상관관계를 고려하여 운전행동모형을 개발하였다. 개발된 두 가지 형태의 모형으로 위험도를 수치화하고 편익-비용분석 과정을 통하여 충격흡수시설을 설치여부 판단기준을 제시하였다. 도로환경적 요인과 인적요인을 동시에 고려한 본 연구의 접근방법을 통해 효과적으로 충격흡수시설의 설치여부를 판단할 수 있다.
정비도는 시스템에 고장이 발생하였을 때 얼마나 쉽게 정상 상태로 복구할 수 있는가를 나타내는 것으로서, 좋은 정비도를 갖도록 개발된 시스템은 정비시간, 정비인력 및 소요자원 등의 절감을 통해 무기체계의 운용유지비용 관점에서 경쟁력을 갖게 된다. 시스템설계 후반기에서의 정비도 반영을 위한 설계변경은 비용 초과와 일정 지연을 초래할 수 있어서 설계 초기단계부터 정비도를 고려할 필요가 있다. 정비도는 평균수리시간, 평균실정비시간 등으로 정량화할 수 있으나, 이는 시제품 제작 이후 또는 이력데이터가 있는 경우에만 추정가능하고 시스템 구성품의 물리적 특성을 나타내지 못하는 제약이 있다. 이점을 해결하기 위해 기존 논문에서는 그래프 이론을 활용하였으나, 일련의 과정이 개별적으로 독립된 환경에서 수행되어 전체과정에 대한 관리의 효율성이 부족하다. 또한 3D 모델 데이터를 활용하여 설계단계에서 정비도 평가방법을 제시하였으나, 새로운 시스템 설계시 또는 설계초기에 적용할 때 제약이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용하여 무기체계의 정비도 지수를 산출하는 방법을 연구하였다. 특히, 시스템 설계 및 정비도 추정을 동시에 고려하기 위해서, 시스템공학 도구 상의 정비속성 및 속성간 관계 값을 SysML 구조 다이어그램에 반영하여 구성품의 정비도를 모델링하였다. 그리고 나서 SysML Parametric 다이어그램을 생성하고 MATLAB과 연계한 시뮬레이션을 통해 정량적인 정비도 지수를 산출하였다. 본 연구결과를 활용하면, 설계초기부터 시스템 모델과 정비도 모델의 통합으로 효율적 관리가 가능하고, 정비도 지수가 낮은 구성품을 조기에 식별하여 설계 후반기에서의 설계변경에 따른 비용 및 일정에 대한 위험을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 오차 신호의 비선형 함수를 이용하는 VS-CCA (Varying Step-Compact Constellation Algorithm)에서 적응을 위한 step 변화 속도값에 따른 적응 등화의 성능을 비교하였다. VS-CCA 알고리즘은 16-QAM과 같은 nonconstant modulus 신호를 4개의 4-QAM constant modulus 신호군으로 compact화한 후, 송신 신호의 통계치인 고정 modulus를 이용하여 오차 신호를 발생하여 이의 비선형 함수를 이용하는 varying step으로 최소비용 함수를 얻도록 적응 등화기의 탭 계수를 갱신한다. 이때 비선형 함수의 step 변화 속도값에 따라 순시 적응 step값이 결정되며, 이의 값에 따라 상이한 적응 등화 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. step 변화 속도값에 따른 등화 성능 비교 지수로는 등화기 내부 지수와 외부 잡음에 대한 강인성을 나타내는 등화기 외부 지수를 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 정상 상태에서 변화 속도를 1.0보다 적게 할수록 모든 성능 지수에서 1.0보다 큰 경우 보다 우월해짐을 알 수 있었다.
코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
기존의 대금지불 방법들은 개별 정보들과 같은 소액 상품의 결제 수단으로는 부적절하다. 이유는 상품의 가치보다 결제 수단을 운영하는데 들어가는 비용이 더 크기 때문에 경제성이 전혀 없기 때문이다. 그리하여, 인터넷 상에서 활발한 거래가 예견되는 초소액의 정보 상품들을 경제적으로 처리할 수 있는 새로운 대금결제 방식이 요구된다. 최근에 제안된 몇몇 소액지불 시스템들로는 "Millicent", "PayWord", "MicroMint", "iKP" 등이 있다. 이들 각각은 나금대로의 방식으로 안전성과 소비용화를 추구하고 있다. 그러나, 이들 방식들은 핵심 메커니즘의 소비용화와 적절한 보안의 만족 등에는 문제가 없었으나 "계좌(account)의 관리"와 "지불 화폐의 집중,관리" 에는 큰 문제점을 가지고 있다. 소액대금결제 시스템에서는 계좌 관리의 복잡성과 지불 값들의 집중의 효율적인 해결이 가장 먼저 고려되어지고 우선시 되어져야 할 항목이다. 그리하여, 본 논문은 PayWord시스템을 바탕으로 적절한 보안 만족, 운영 비용의 저렴화를 이룰 수 있게 하는 핵심 메커니즘의 사용, 불필요한 계좌의 이중 사용 배제, 지불 화폐 값들의 집중관리 해결 등을 만족시켜줄 수 있는 효율적인 소액대금결제 시스템인 PayHash를 설계, 구현하였다.의 집중관리 해결 등을 만족시켜줄 수 있는 효율적인 소액대금결제 시스템인 PayHash를 설계, 구현하였다.
최근 특정 공간영역 내에 포함되는 센서노드들만의 센싱정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 센서 네트워크 기반 공간질의처리의 가장 단순한 방법은 모든 센서노드의 위치와 센싱정보를 서버로 수집한 다음, 서버에서 공간질의를 처리하는 Centralized 방법이다. 이 방법은 간단하다는 장점은 있지만, 모든 센서노드를 접근하기 위하여 소요되는 높은 무선통신 비용으로 인하여 센서노드의 에너지 효율성이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 Centralized 방법을 보완하기 위하여 센서노드에서 분산 공간 필터링을 수행하여 센서노드 간의 무선통신 횟수를 감소시키는 In-network 기반 분산 공간색인기법들이 제안되어 왔다. 그러나, 이러한 분산 공간색인기법들은 대부분 서버에서 이용되던 기존 공간색인기법들을 센서 네트워크에 단순히 적용하였기 때문에, In-network 환경에서 공간 필터링의 효과와 센서노드들 간의 무선 라우팅을 동시에 최적화하지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 In-network 환경에서 공간 필터링을 최적화하면서 동시에 센서노드들 간의 라우팅을 보장할 수 있는 GR-tree의 새로운 분산 공간색인기법을 제안하고자 한다. GR-tree 방법은 R-tree와 유사하게 MBR 기반의 트리를 구성하며, 센서노드들 간의 무선 라우팅 및 공간적인 인접성을 보장하면서 MBR들 간의 겹침을 최소화할 수 있는 특징을 가지고 있다. 끝으로, GR-tree와 기존 방법들의 다양한 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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