현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용하며, 혼잡 상황을 줄일 수 있는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크들의 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 혼잡 링크 수를 줄이고, 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 다른 경로 선택 알고리즘들에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.
본 연구는 시특법에 따른 비탈면 상태평가에 활용되는 절리암면비탈면의 가중치에 대한 수정안을 제안했다. 일반적으로 평가 항목수정 및 각 항목별 가중치 부여와 항목별 평가 기준에 대한 연구는 Delphi 방법 및 AHP 방법 등 전문가의 경험에 의존하는 의사결정기법으로 결정되어 왔다. 본 연구에서는 보다 합리적인 결과를 얻기 위하여 기존의 주관적인 방법뿐만 아니라 비탈면의 점검 및 진단 데이터를 활용한 통계적 기법을 함께 활용하여 객관적인 가중치를 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 절리암반 비탈면의 점검 데이터를 활용하여 엔트로피의 개념을 적용한 객관적인 가중치를 산정하고, AHP 기법에 의한 주관적 가중치는 전문가의 의견을 토대로 산정하였다. 그리고 두 가지를 결합하여 수정가중치가 제안하였으며, 그 결과, 도출된 절리암반 비탈면의 수정 가중치는 인위적 요인과 손상상태 항목들이 높은 가중치를 갖는 것으로 나타났다. 수정된 평가 기준을 향후 비탈면 세부지침 개정 등에 반영되면 보다 합리적인 절리암반 비탈면의 상태안정성 파악이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존 도로교의 합리적이고 일관적인 내진성능향상 방법 선정을 위한 가중치 평가기법을 제안하였다. 한반도의 증가하는 지진위험도를 반영하여, 현재 기존교량의 내진성능향상 작업이 다양한 공법을 이용하여 진행 중이나 최적의 공법을 선정하기 위한 적절한 판단기준이 부재한 형편이다. 이에 제안한 기존가중치 평가기법은 구조적 적합성, 경제성, 환경적 영향, 시공성, 유지관리 측면의 다섯 가지 영향인자의 가중치를 부여하여 최적의 내진 보강방안을 선정하는 방법이다. 제안된 가중치 평가기법을 공용중인 도로교 160개교에 적용한 결과 최고점수는 실제 최종 보강방안과 대부분 일치하여 적절한 가중치로 설정되었다고 판단된다. 제안하는 방법을 기존교량의 내진 보강방안 선정 시에 활용한다면, 사회적 비용을 최소화하는 보다 합리적이고 일관적인 보강이 가능할 것이다.
본 논문에서는 광대역통합 네트워크(BcN:Broadband Convergence Network)을 이용하는 사용자에게 서비스품질을 제공하기 위한 스케쥴링 기법의 성능을 비교, 분석한다. 이를 위하여 트래픽의 등급별 분류, 입력큐에서의 처리, 등급별 가중치 부여 등과 같은 주요 서비스품질 관리 기법들을 분석하고 최근 멀티미디어 인터넷 통신을 위해 우선 고려되고 있는 주요 스케쥴링 기법(Round Robin, Priority, Weighted Round Robin)들의 동작원리를 분석한다. NS-2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 각 스케쥴링 기법들의 성능을 분석한 결과, 단순히 하나의 서비스 등급에 대하여 Priority 스케쥴링 기법을 사용하는 것보다 등급별로 적절한 가중치를 두어 자원을 사용하는 것이 바람직함을 알 수 있다.
최근 컴퓨터와 통신의 기술이 빠르게 발달함에 따라 사회 각 부분은 그동안 경험하지 못했던 정보화라는 새로운 변화를 겪었다. 그 결과 정보화 수준이 점점 고도화 될수록 더욱 다양하고 방대한 데이터가 생성되어 데이터베이스를 이루게 되었다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 얻는 데이터마이닝 기법이 중요한 문제로 대두되었다. 데이터마이닝 기법은 점점 더 많은 분야에서 합리적인 선택을 위해 필수적으로 사용된다. 본 논문은 마이닝 기법을 적용하여 방대한 데이터베이스가 최적의 여행 경로 선택을 제공한다. 본 논문은 빈발 패턴 증가 기법에 가중치를 두어 여행자가 여행지를 선별하기 좋은 환경을 제공한다. 미래 산업 중 가장 중요한 산업 중 하나인 관광 산업은 계속적으로 성장하고 있으며 논문에서 제시하는 데이터 마이닝 기법으로 더 큰 발전을 기대한다.
댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.415-418
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2006
적응 횡단 필터는 상관 전 처리 기법으로서 실시간 간섭 신호 제거가 가능한 시간 영역 신호처리 기법을 사용한다. 적응 횡단 필터는 협대역 간섭 신호에 좋은 성능을 나타내며, 구현이 용이하고 높은 효율성을 갖는다. 적응 횡단 필터의 구성은 입력 샘플 신호의 지연 탭을 위한 FIR 필터와 전파 간섭 신호의 크기와 주파수를 결정하는 가중치 생성부로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 가중치 생성부에 적용 되는 알고리즘 중 상대적으로 연산량이 적은 LMS와 NLMS를 적용한 적응 횡단 필터를 설계하고, GPS 수신기에 적용 하였다. 실제 측정치를 이용한 다양한 실험에 의한 항법 성능 평가를 통하여 NLMS가 LMS보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
코로나-19 판데믹 이후 언택트 문화의 확산과 다양한 유형의 데이터를 생성하는 4차 산업 혁명으로 이전과는 비교되지 않을 정도로 많은 데이터가 생성되었다. 이는 보다 높은 데이터 처리율을 요구하게 되었고, 벤더와 하드웨어를 중심으로 하는 기존 네트워크 체계의 한계를 조금씩 드러나게 하였다. 최근 이런 한계점을 극복할 수 있는 사용자와 소프트웨어 중심의 SDN이 주목받고 있다. 또한, SDN을 기반으로 한 부하분산 기법은 방대하고 다양한 데이터를 생성하고 처리하는 데이터 센터의 서버 클러스터의 부하분산 영역에 효율을 높여줄 것으로 보인다. 본 논문은 기존 SDN 부하분산 연구들과 달리 모니터링 기법을 통한 주기적인 확인 아닌 이벤트 발생에 따라 컨트롤러가 서버의 상태를 확인하고, 부하율에 따른 가중치를 부여하여 사용자의 요청을 할당하는 부하분산 기법을 제안하고 있다. 소기 실험결과 제안기법이 대조기법과 비교하여 3%가량 균등한 부하분산 효과를 보여 소기의 성과를 보였기에 규모가 크고 패킷의 흐름이 많은 데이터 센터의 서버 클러스터에서의 좀 더 효과적일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 웹 도큐먼트로부터 사용자의 관심과 선호도를 반영하는 지식을 자동으로 확장 탐색하고 추출하기 위한 연관지식 추출 기법을 제시한다. 사용자의 학습의도를 내포한 중심어와 연관된 정보를 예제 도큐먼트로부터 탐색 추출하기 위하여 연관 규칙 탐색 데이터 마이닝 기법을 웹 도큐먼트상의 연관 객체 추출에 적용한다. 또한 추출된 연관 정보들의 가중치 부여를 위하여 연관 태그 블록 기반 가중치 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 연관 지식 추출 기법을 생명정보학 분야에 적용하여 의미적으로 연관성 있는 지식 추출 실험을 수행한 결과 매우 높은 정확성을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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