소셜 미디어와 스마트폰의 확산으로 인터넷상의 사용자간 교류되는 정보의 양이 대폭 늘어남에 따라 대규모의 데이터를 처리해야할 필요성이 높아졌다. 이러한 빅데이터는 뉴스, 소셜미디어, 웹사이트 등의 다양한 분산 서버에서 발생한다. 증권정보를 분석하기 위해서도 실시간으로 발생되는 거래량, 시가와 더불어 상장회사의 공시 정보 등의 데이터를 여러 분산된 서버에서 데이터를 가져와야 한다. 기존의 빅데이터 분석기법은 각 분산된 서버로부터 가져온 데이터가 동일한 신뢰성을 가지고 있다고 가정하고 분석을 한다. 이는 부문별한 정보를 포함한 데이터를 효율적으로 분석하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 가져오는 데이터에 신뢰성 가중치를 부여하여 신뢰성 있는 증권정보 분석을 가능하게 한다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩 (frequency selective fading)과 협대역 간섭 (narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 다수의 부반송파들이 동위상으로 중첩되면서 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 위상회전 기법은 OFDM 신호에 위상 가중치를 곱하여 신호의 비선형 왜곡 없이 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 따라서 위상회전 기법의 위상 탐색 과정에 계산의 복잡도를 감소시키면서 효율적으로 위상 가중치를 구할 수 있는 기술의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 최적해를 구하기 위하여 사용되는 Metaheuristic 알고리즘을 위상탐색 과정에 적용하기 위한 모델링 과정을 제시하고 PTS 기법에 최적화함으로써 PAPR을 감소시키는 구조를 제안한다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 효율을 시뮬레이션을 통해 분석했다.
오늘날 수자원 관리의 중요성과 관심이 매우 커지는 가운데 신뢰도 높은 수문자료의 생산은 매우 중요하다. 나아가 기후변화에 따른 집중호우 등을 고려했을 때 효율적인 수문자료 확보를 위해 수문관측소에 대한 객관적인 평가지표와 지점 중요도, 현장에서의 측정 및 하천환경 변화 등의 다양한 검토가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 환경부 2019년 낙동강 수계 측정지점을 대상으로 관측소의 객관적인 평가지표, 즉 관측소 설치목적에 따른 지점 중요도(하천 대표 유역, 홍수 및 갈수 예 경보, 유지유량, 갈수모니터링 등)를 고려한 관측소 평가를 실시하였다. 아울러 각 지점에 대한 측정경험과 하천환경 변화에 대한 모니터링 자료를 바탕으로 측정 지점의 난이도와 관측소 변화 여부에 대한 평가 항목을 7가지로 분류, 평가하였다. 단순히 현장경험과 실용성에 중점을 둔 평가항목은 다소 주관적인 판단이 들어갈 수 있기 때문에 의사 결정 과정에서 데이터에 대한 가중치를 부여할 수 있는 엔트로피 기법을 적용하여 관측소 평가결과에 반영하였다. 그 결과 관측소 중요도가 높은 필수 지점 뿐 만 아니라 현장 여건이 고려되지 못한 지점들, 지점 특성에 따라 이설 및 관측망 조정이 필요한 지점도 다소 존재하였다. 효율적인 측정지점 선정을 위해서 관측소의 설치목적 뿐 만 아니라 설계홍수량이나 하천설계기준 수립 등의 객관적인 평가지표와 하천환경 변화 나아가 경제성 검토 등 다양한 요소의 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.
임의의 곡면 배열에서 단위 빔 형성에 사용되는 부배열은 조향 방위마다 기하학적 형상이 다르다. 이 때문에 조향 방위 별 부배열의 빔 패턴은 항상 균일하지 않다. 본 논문에서는 볼록 최적화를 이용한 빔 형성 기법을 곡면 배열에 적용하고, 조향 방위별 빔 성능의 균일성이 향상되는 것을 보였다. 시뮬레이션은 절단 구면 형상의 곡면 배열에 대해 수행되었다. 고각 3 dB 빔 폭의 표준 편차가 크게 감소하였으나 반대급부로 지향 지수도 감소하는 것을 관찰했다. 이를 완화시키기 위한 하나의 방법으로 쉐이딩 함수를 이용한 최적화 기법을 제안한다.
실제 도로 교통망에서 경로를 탐색할 때 방향전환에 대해 고려해야 한다. 왜냐하면 차량이 이동할 때 교차로나 진입도로 등과 같이 방향전환이 있을 경우 교통신호 또는 속력감속으로 인한 운행시간이 지연될 수 있기 때문이다. 만약 경로의 직진성을 높일 경우 실제 이동시간이 줄어들 가능성이 있다. 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘은 이와 같은 경우를 고려한 경로탐색 기법이다. 방향전환에 따라 서로 다른 가중치를 부여한 이 기법은 경로의 직진성을 높였으나, 탐색 비용이 증가하였다. 이 논문에서는 개선된 턴 휴리스틱을 적용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 가변적인 턴 휴리스틱을 사용한다. 즉, 경로탐색 중 일부 구간에 대해서만 턴 휴리스틱을 적용함으로써, 기존연구에 비해 탐색 비용을 줄일 가능성을 높였다.
신종 및 재출현 전염병이 지속적으로 유행하고 해외 전염병의 국내유입가능성이 증대됨에 따라 국립검역소의 검역관리 사업의 효율성 평가는 매우 중요하다. 연구는 평가 구성요소 사이의 상대적 중요도, 즉 가중치(weight) 부여에 있어서 과학적 타당성을 인정받고 있는 계층분석절차(Analytical Hierarchy Process; AHP) 기법에 의한 이원비교방법을 사용하여 설정하였다. AHP기법은 복잡한 다기준 의사결정문제(multi-criteria decision making problem)를 계층화하여 단순화 체계화시킴으로써 그 영향도를 계량화하는데 탁월한 기법이라는 평가를 받고 있다. 실제 측정에 있어서는 본 모형을 이용하여 얻어졌다. 대영역(기관평가영역, 서비스 및 프로그램평가 영역), 중영역(투입, 과정, 결과, 검역업무, 검사업무, 위생관리업무, 병원체조사감시업무, 전염병예방홍보 교육업무)으로 구분하여 최종적으로 평가지표로 선정된 지표는 실제 국립검역소 사업에 적용하였으며, 이에 대한 최소한의 평가지표를 최종 선정하여 향후 국립검역소사업 평가체계를 보다 체계화 하였다.
SARLM(Source Adaptive Receiver-Driven Multi-Layered Multicast)은 레이어 병합과 분할을 통해 수신자의 이질적인 대역폭 문제를 개선하고자 하였다. 그러나 이 기법은 레이어 병합 시에 상위 레이어의 수신자가 하위 레이어로 드롭되어 가용 대역폭의 이용률이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 수신자의 손실률 정도를 고려한 멀티캐스트 재그룹 기법을 제안한다. 제안 기법은 손실률에 따라 가중치를 부여하여, 상위 레이어와 하위 레이어 중 여유 대역폭이 많은 수신자를 그룹화하고, 하위 레이어와 상위 레이어 중 손실률이 높은 수신자를 그룹화한다. 실험 결과, 상위 레이어 수신자가 높은 전송률을 유지함으로써 수신자의 가용 대역폭 이용률이 향상됨을 알 수 있다.
천수방정식에 기초한 ADCIRC 유한요소모형을 이용하여 지진해일 전파를 수치모의할 때 분산효과를 고려하기 위한 두 가지 일차원 분산보정기법을 개발하였다. 첫 번째 방법은 음해법으로, 각 시간단계의 공간미분항에 부여되는 가중치를 조정함으로써 분산보정을 수행한다. 두 번째는 양해법으로, 유한요소의 크기를 조정하여 분산을 고려한다. 새로운 기법을 이용하여 계산한 수치해와 파의 분산효과를 고려한 해석해의 비교를 통해 본 연구에서 제안한 분산보정기법의 타당성을 확인하였다.
최근 데이터의 양이 많아지고 다양해짐에 따라서 데이터를 활용하기 위한 데이터 마이닝에 관한 관심이 중대되고 있다. 데이터 분석을 위한 수집 데이터에는 수집 과정에서 분석가가 원치 않은 데이터 잡음이 발생하는 경우가 있고 그 데이터가 다른 데이터들과 같은 가중치로 데이터 마이닝에 반영되는 경우 예상과 다른 결과를 얻을 수 있다. 따라서 데이터 분석 시 데이터와 전문가 의견이 고려된 데이터 엔트로피(Entropy)를 사용하여 잡음 데이터를 다를 필요가 있다. 본 논문에서는 전문가의견을 이용한 전문가 의견 목록을 만들고 이를 데이터와 비교하여 유사한 정도에 따라 각 데이터에 가중치를 부여한다. 그리고 이 데이터를 활용한 의사결정나무(Decision Tree)를 사용하여 기존 데이터를 이용한 의사결정나무 보다 데이터 잡음의 영향을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 학습자의 학습 활동에서 수집된 학습 행위 데이터를 사용하여 실험하였다.
현재 국내에선 많은 수의 사람들이 주식관련업계에 종사하고 있으며 주식관련 정보와 관련 산업은 점점 발전해 가고 있다. 따라서, 주식을 예측하는 프로그램이 많이 나왔으며, 또한 정확한 수치화를 통해 주식을 예측하고자 하는 노력들이 더해지고 있다. 그러나 주식예측 결과는 아직 불안정하고, 근거가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 방대한 량의 주식 데이터를 가지고, 주식의 변동 폭에 많은 영향을 끼치는 항목들을 조사하고, 가중치를 구하고자 한다. 이는 기존에 주식에 관련된 수치와 종목별의 분류와 다른 방법이다. 실험결과에 따른 체계적인 주식 데이터의 객관성 있는 분류를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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