본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 지원하는 파일 시스템을 제안한다. 플래시 메모리는 비휘발성이며 기존의 하드디스크와 같은 자기 매체에 비해서 크기가 작고 전력소모도 적으며 내구성이 높은 장점을 지니고 있다. 그러나 제자리 덮어쓰기가 불가능하고 지움 연산단위가 쓰기 연산 단위보다 크다. 또한 지움 연산 획수가 제한되는 단점이 있다. 이러한 특성 때문에 기존의 파일 시스템들은 갱신 연산 발생 시, 갱신된 데이터를 다른 위치에 기록한다. 따라서 마운팅 시, 최신의 데이터를 얻기 위해 전체 플래시 메모리 공간을 읽어야만 한다. 이러한 파일 시스템의 마운팅 과정은 전체 시스템의 부팅 시간을 지연시킨다. 본 논문은 임베디드 시스템에서 빠른 부팅을 제공할 수 있는 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 플래시 메모리 이미지 정보와 메타 데이터 블록만을 읽어 파일 시스템을 구축한다. 메타 데이터가 데이터 위치를 포함하기 때문에 마운팅 시, 전체 플래시 메모리 영역을 읽을 필요가 없으며 파일 데이터 위치 저장을 위한 별도의 자료 구조를 RAM 상에 유지할 필요가 없다. 실험 결과, YAFFS에 비해 $76%{\sim}85%$ 마운팅 시간은 감소시켰다. 또한 YAFFS에 비해 $64%{\sim}75%$ RAM 사용량을 감소시켰다.
$\text\tiny{D}$-Psicose 3-Epimerase (DPE)는 $\text\tiny{D}$-Fructose의 C3 Epimerase로써 $\text\tiny{D}$-Fructose를 $\text\tiny{D}$-Psicose로 전환해 주는 효소이다. $\text\tiny{D}$-Psicose는 설탕 대신 사용하는 감미료로 몸에 흡수되지 않아 칼로리가 없다고 알려져 있고 자연에서는 오로지 DPE에 의해서만 생산되는 희귀당이다. 이에 따라 DPE를 통한 $\text\tiny{D}$-Psicose 대량생산의 필요성이 대두되고 있는 등 이 분야에 대한 관심이 뜨거운 실정이다. 본 연구팀은 이 당과 관련된 작용기작 연구를 수행하기 위하여 아직 단백질 3차구조가 알려지지 않은 Clostridium hylemonae DPE (chDPE) 단백질의 3차 구조예측 연구를 수행 하였다. 우리는 HHsearch를 이용하여 agrobacterium tumefaciens의 DPE 외 2개의 구조를 호몰로지 모델링 연구를 위한 주형으로 선정하였다. 다음으로 PROMALS3D를 이용하여 주형들과 chDPE의 multiple sequence alignment를 수행하였고 이를 바탕으로 3차구조 예측 연구를 수행 하였다. 예측된 구조를 검증하기 위하여 ProSA와 Ramachandran plot분석을 이용하였고 Ramachandran plot에서 단백질의 94.8%에 해당하는 잔기들이 favoured regions에 위치하였다. ProSA에서는 Z-score값이 -9.3으로 X-선 결정학이나 핵자기 공명법으로 밝혀진 구조들에서 관측되는 범위 내에 위치하였다. 나아가 예측된 구조에 $\text\tiny{D}$-Psicose와 $\text\tiny{D}$-Fructose의 결합모드를 규명하기 위하여 도킹을 시도하였다. 이번 연구를 통하여 chDPE의 구조를 예측 할 수 있었고 이를 바탕으로 이 단백질의 기능을 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.
IT 장치들은 엔지니어들뿐만 아니라 우리의 일상에서도 떼어 놓을 수 없게 되었으며, 새로운 IT 장비들이 물밀듯이 등장하고 있다. 그에 따라 IT 장치에 대한 소프트웨어/하드웨어 기술 지원 능력이 있는 엔지니어에 대한 수요가 크고, 관련 분야의 실용적 교과목의 개설 및 운영 또한 중요하다. 그러나, 수요 기관의 예산 문제 또는 제조사의 기술적 한계 등으로 인해 IT 분야의 발전 속도에 맞추어 교과과정 및 장비를 제 때 갱신 또는 업그레이드하지 못 하는 경우가 있다. 이 논문에서는 저가형, 소형 컴퓨터인 라즈베리파이를 활용하여 저렴한 비용으로 IT 실습기자재를 구성하고, 신속한 갱신 내지 업그레이드를 가능하게 하며, 다양한 IT 장치 및 시스템 구현을 통해 IT 기술을 실습할 수 있는, 효율적 IT 과목 운영 방안을 제시한다.
다양한 운영 체제 및 모바일 장치와 같은 끊임없이 변화하는 모바일 환경으로 인해 웹 사이트 개발 및 갱신과정이 복잡해졌다. HTML5는 다양한 개발 및 이용환경을 고려한 웹 사이트를 개발의 대안이 될 수 있다. 사용자가 다양한 OS 또는 장치 유형을 통해 접근 할 경우에도 HTML5를 사용하여 모바일 웹 사이트는 일관된 내용과 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문은 부산에 있는 사립대학의 HTML5 기반 웹 사이트의 기반지도 서비스와 의미론적 자동 다이얼링 양식 서비스를 소개한다. HTML5를 이용한 웹사이트 구축이후 학생 및 직원은 로딩 시간과 콘텐츠 서비스의 속도의 향상에 만족했다. 향후 HTML5의 나머지 기능은 순차적으로 구현될 예정이다.
인도네시아의 Citarum 유역을 대상으로 구축된 RRFS를 이용하여 해당유역의 상류에 위치한 다목적 댐인 Saguling 댐에 대한 2005년 월 유입량예측을 수행하여 보았다. 실제 예측과정에는 ESP 기법을 적용하였고 여기에 기상전망을 고려할 수 있는 사전처리기법인 PDF ratio 방법을 이용하여 유출량 시나리오의 발생확률을 갱신하였다. 이를 위하여 대상유역의 월 강우량 관측 자료에 대한 초보예측을 통하여 2005년 관측 강우량에 따라 기상전망을 생성하였다. 또한 Saguling 댐의 월 유입량 과거 관측자료에 대한 초보예측을 통하여 High Flow, Normal Flow, Low Flow에 대한 예측구간을 구성하여 보았다. Fig. 1과 Fig. 2는 각각 ESP 기법과 PDF ratio 방법을 이용하여 산정한 Normal Flow와 Low Flow의 상한계 유입량의 발생확률의 변화를 도시한 것이다. 관측 유입량이 발생한 구간의 예측확률을 기반으로 예측점수를 산정해 본 결과 ESP 기법에 의한 예측점수가 0.333을 상회하고 있음을 볼 수 있었다. 이는 ESP 기법에 의한 예측결과가 초보예측보다 정확도가 높음을 의미하는 것으로 본 연구에서 구성한 ESP 시스템의 적용성을 확인할 수 있다. 또한 고무적인 결과로서 PDF ratio 방법에 의한 예측점수가 ESP 기법에 의한 예측점수를 상회하고 있음을 확인할 수 있다. 이는 ESP 기법에 의한 예측결과를 확률기상전망을 이용하여 갱신할 경우 예측 정확도를 개선시킬 수 있음을 의미하는 것이다.
본 논문에서는 지능형 교통정보 시스템에서 활용할 수 있는 차량의 연관 추적 방법에 관하여 제안한다. 차량의 연관 추적과정에서 발생하는 차량 간 겹침 문제를 해결하기 위하여 위치 평균값과 시공간 연관 정보를 이용한 연관 추적 방법을 제안하였고 배경영상의 신뢰도를 향상시키기 위하여 배경영상 갱신 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 위치의 교통 정보 수집 CCTV에서 촬영된 영상을 사용하였고 평균 96% 이상의 추적 성공률을 보였다.
본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 역전파 신경회로망과 Q학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 단순히 상대프로세스와의 대국에 의하여 이루어진다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ 탐색을 기본으로 역전파 신경회로망과 Q학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 학습의 과정에서 일련의 기물의 이동에 있어서 인접한 평가치들의 차이만을 줄이는 Temporal Difference학습과는 달리, 기물의 이동에 따른 평가치에 대해 갱신된 평가치들을 이용하여 평가함수를 학습함으로써 최적의 전략을 유도할 수 있는 Q학습알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.
본 연구는 우리나라 일반인의 인플레이션 기대 형성 행태를 정보경직성(information rigidity)과 상태의존성(state-dependence)을 중심으로 분석한다. 우리나라 일반인의 인플레이션 기대 형성 과정에 정보경직성이 존재하는지 여부를 살펴보기 위해 간단한 정보경직성 모형을 도출하여 추정하였으며, 간단한 마코프 국면전환모형을 이용하여 인플레이션 기대 형성 행태가 경제여건에 따라 달라지는 상태의존적 특징을 나타내는지도 분석하였다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 일반인의 대다수는 정보 갱신을 통해 인플레이션 기대를 새로 형성하기보다는 기존의 기대를 관성적으로 유지하는 것으로 추정되었다. 또한 정보 갱신 과정에서도 전문가 예측치 등과 같은 미래 지향적 정보보다 과거 인플레이션율과 같은 과거 지향적 정보에 대한 의존도가 높은 것으로 드러났다. 둘째, 우리나라 일반인의 인플레이션 기대 형성 행태는 인플레이션 수준에 따라 달라지는 상태의존적 특징을 보이는 것으로 드러났다. 즉, 인플레이션이 큰 폭으로 상승하는 시기에는 그렇지 않은 시기와 비교하여, 인플레이션 기대의 실제 인플레이션에 대한 민감도가 상승하였을 뿐만 아니라 인플레이션 기대와 실제 인플레이션 사이의 격차가 빠르게 축소되는 것으로 나타났다.
GIS는 '단번에' 효과가 나타나는 다른 전산시스템과는 달리 최소한 3~4년의 손익분기점을 가지는 기술인 만큼 효과적인 운영이 중요하고, 효과적인 운영을 위해서는 자료의 최신성을 확보할 수 있는 DB의 지속적인 유지관리 활동이 그 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 그러나 지자체를 중심으로 구축되어 있는 대부분의 GIS 활용체계는 준공과 동시에 운영과 유지관리 차원에서 적절한 대처를 수행하지 못함으로 인해 손익분기점 달성에 대한 회의적인 시각을 갖는 것이 지배적이라 할 수 있다. 특히 지자체 GIS사업이 추진되는 과정에서 각 시스템에 맞는 실질적인 유지관리 방안을 모색하고 이에 대한 충분한 교육이 진행되어야 함에도 불구하고 실제는 그렇지 못한데 그 원인이 있을 것이다. 그러나 보다 근원적인 문제점은 실제 유지관리 활동을 위해 무엇을 어떻게 해야 하는지에 대한 구체적인 방안을 가지고 있지 못한 것이 더욱 크다고 하겠다. 실제로 모든 사업추진과정에서 정해진 방법론에 의해 유지관리방안을 마련하게 되어 있으나 아주 형식적인 수준에서의 언급이 대부분이고 지자체라는 행정기관의 특성과 지자체 GIS의 주된 대상이 공사 및 시설물 관리와 관련되어 있다는 업무적 특성은 전혀 배제되고 있는 것이다. 그렇다면 실제로 GIS DB의 유지관리가 원활하게 진행되기 위해서는 어떻게 해야만 하는 것일까\ulcorner 이 질문에 대한 접근을 위해 본 연구에서는 GIS DB의 갱신이 일어나는 발생원인을 정확하게 진단하고 발생원인의 특성과 행정기관의 특성을 적절히 연계시켜 유지관리 모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 ‘선 유지관리 후 활용체계 정비의 중요성’을 점검하고, ‘변동자료 발생원인의 분석’, ‘명확한 변동자료 입력 근거의 확보’, ‘갱신주체별 역할의 정의 및 유지관리 기준의 설정’, ‘분야별업무 특성을 고려한 관련 기준의 마련 및 타 시스템과 연계되는 항목을 고려한 절차 정의’ 등에 대한 다양한 접근을 시도하였다. 본 연구에서 제시하는 유지관리 모델을 기반으로 각 지자체별로 적절한 컨설팅이 진행되고 이에 따라 담당자의 실천이 이루어진다면 지자체 GIS의 투자대비 효과에 대한 기대는 이상이 아닌 현실로 다가오게 될 것이다.가오게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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