본 논문에서는 계층적 클러스터링과 GMM을 순차적으로 이용하여 최적의 파라미터를 추정하고 이를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파리미터로 사용하여 모델의 성능 개선을 제안한다. 반복적인 시도 중 가장 좋은 파라미터를 선택하는 기존의 알고리즘 과 달리 계층적 클러스터링은 데이터들 간의 유클리디언 거리를 이용하여 클러스터를 생성하므로 반복적인 시도가 불필요하다. 또한 클러스터링 방법에 의해 퍼지 모델링을 행하므로 클러스터와 동일한 갯수의 적은 규칙을 갖는다. 제안된 방법의 유용함을 비선형 데이터인 Box-Jenkins의 가스로 예측 문제와 Sugeno의 비선형 시스템에 적용하여 이전의 연구보다 적은 규칙으로도 성능이 개선되는 것을 보였다.
현재 인터넷 스트리밍 기술과 그 시장은 날로 발전하고 있으며 사용자들의 멀티미디어 데이터에 대한 요구 사항인 시간적 신뢰성과 데이터의 질이 점점 다양해지고 있으며 그 요구사항을 보장 해 주기를 요구를 하고 있다. 인터넷 스트리밍 서비스는 영상과 유사한 트래픽을 가지며 이러한 트래픽 소스를 지금의 시간에 가변적인 인터넷 망에서 전송하기 때문에 손실과 지연, 지터등이 가변적으로 발생하는 문제를 가지고 있다. 그 이유는 현재의 인터넷 트래픽에게 최선 서비스(best-effort service)만을 제공하기 때문이며 비디오 데이터는 가변적이며 매우 높은 트래픽의 특징을 가지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 네트 워크 계층에서는 종합서비스(Intserv : Integrated Service), 차별서비스(Diffserv : Different Service)등특정한 트래픽의 스트림에게는 일정한 대역폭을 보장하는 개념으로 자원 예약 프로토콜이 연구되어 지고 있으며 비디오 계층에서는 비디오의 보다 효율적인 전송을 위하여 하나의 영상정보를 다중의 Layer로 구성하여 부호화하는 계층부호화에 대하여 MPEG(moving Picture Expert Group)에서 많은 연구가 진행되어왔다. 이러한 두 계층의 노력을 감안하여 특정 비디오 스트림에 대하여 예약 프로토롤을 사용하여 보다 효율적인 전송 시스템을 제안하며 그 성능을 객관적인 평가기준인 PSNR을 사용하여 평가하고 지연, 지터, 손실의 분포 빈도등을 사용자의 요구 사항을 만족시키는 서비스 방안에 대하여 연구하였다.
제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.
제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
대덕망에 Osi 프로토콜을 구현하기 위한 일련의 작업들은 ETRI의 Osi Group 에 의해서 1985년경부터 시작이 되었다. 현재 Osi의 FTAM(File transfer Access and Managenemt) 프로토콜과 ACSE (Association Control Service Element) presentation 계층 session 계층이 상위계층 프로토콜로 구현되었으며, 상위 계층에서 필요한 통신 서비스를 제공하귀 위해서 transport 계층 및 대덕 man의 통신 서비스를 이용하기 위한 intertiace 들이 구혀되었다. 이러한 interface는 순차적으로 jualring optical cable을 control 하여 대덕 man에 위치한 node들 사이에 Osi 상위계층 프로토콜의 서비스를 제공하게 된다.
본 논문에서는 자율 비행 무인 헬리콥터를 위한 코바 기반의 계층화 구조를 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터의 추상화 및 기능에 따라 하드웨어 계층, 실행 계층, 논리적 추상화 계층 및 서비스 에이전트 계층으로 구성하고 각 계층의 역할을 정의한다. 또한, 코바를 이용하여 상위의 추상화된 계층을 객체화시킴으로써, 소프트웨어의 재사용성과 유연성을 높일 수 있는 구조에 대해서 서술한다.
본 고에서는 유연 생산 시스템 혹은 통합 생산 시스템에서 원활한 데이터 교환을 보장해 줄 수 있는 개방형인 산업용 네트웍인 MAP, Profibus, FIP, SERCOS, CAN 등의 전송 매체, 물리계층, 데이터 링크 계층과 응용 계층을 중심으로 그 특징을 살펴본다. 이러한 특징들을 살펴봄으로써 각 네트웍이 어떤 용도에 특히 알맞는가를 알 수 있을 것이라 생각된다. 제2장에서는 공장의 계층적 구조를 살펴봄으로써 각 계층에 알맞는 네트웍을 알아보고, 제3장에서는 네트웍 설계시 고려할 내용을 성능을 중심으로 알아본다. 4장에서는 MAP의 각 계층의 기능에 대하여 살펴보며, 5장에서는 필드버스의 특성들을 기술한다. 마지막으로 6장에서는 결론을 기술한다.
본 연구의 목적은 아동기와 청소년기에 걸쳐 또래괴롭힘 피해경험 정도의 변화에 따라 구분되는 잠재계층의 수와 그 모양을 파악하고, 각 발달유형별 내면화 및 외현화 문제 수준을 비교하는 데 있다. 이를 위하여 서울아동패널(Seoul Panel Study of Children)의 자료(초등학교 5학년~고등학교 2학년)를 잠재계층성장모형과 공변량분석을 사용하여 분석하였다. 분석 결과 또래괴롭힘 피해경험의 변화 형태에 따라 지속적으로 피해 경험이 낮은 '안정적 저수준 계층'(81.2%), 초기 높은 피해경험 후 피해경험이 점진적으로 줄어드는 '초기 피해후 감소 계층'(15.6%), 높은 수준의 피해경험이 발달기간 동안 지속되는 '지속적 피해계층'(3.5%)으로 세 개 유형의 잠재계층이 도출되었다. 또래괴롭힘 피해의 발달유형에 따라 내면화와 외현화 문제의 수준에 유의미한 차이가 나타났는데, 지속적 피해계층과 초기 피해 후 감소 계층 모두 안정적 저수준 계층에 비하여 3개 내면화 문제(위축성향, 우울 및 불안성향, 자살생각)의 평균추정치가 높은 것으로 나타났다. 외현화 문제의 경우 내면화 문제에 비해 상대적으로 발달유형에 따른 차이가 덜 명확하였으나, 피해지속 계층에 속한 청소년들은 나머지 두 가지 계층에 비하여 공격성과 지위비행에서 유의미하게 높은 평균점수를 보였다. 결론 및 제언에서는 또래괴롭힘 예방 프로그램 개발 및 운영을 위한 실천적 정책적 함의를 제시하였다.
무선센서 네트워크 환경에서 활용될 수 있는 계층구조 라우팅 프로토콜은 망상의 노드들이 물리적으로 가까운 위치에 존재하더라도 경로는 계층적으로 제공되어 데이터 전달에 많은 홉 수가 소요된다. 또한, Node Failure와 Association Error가 발생했을 때도 관리용 메시지의 발생으로 추가적인 에너지를 소모한다. 본 논문에서는 이러한 경로 배정 시 발생되는 비효율성을 개선하고 싱크(Sink) 주위 노드의 에너지 소모율을 줄일 수 있는 경로 배정 알고리즘인 SHP(Shortest Hop Routing)의 성능을 분석한다. SHP는 Redirect_ACK의 메시지 형식을 추가하고 계층적 라우팅의 NL(Neighbor List)을 효율적으로 사용한 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서 네트워크 크기별과 형태별, Sink Position의 위치별, POS(Personal Operating Space)의 크기 별로 나눠 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 대표적 계층적 라우팅의 Zigbee Hierarchical Routing과 HiLow보다 나은 성능을 보였다.
본 연구에서는 지역특성(위도, 경도, 고도)과 기후학적 특성(연최대강우량)을 계층적 Bayesian 모형안에서 연계하여 공간적 분석이 가능한 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 기존 지역빈도해석은 강수지점의 지리적/지형적 특성을 반영한 해석이 어려운 단점이 있으며, 지점을 기준으로 해석된 확률강수량을 유역면적강우량으로 변환 시 불확실성이 큰 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용하여 지역특성 및 기후학적 특성이 고려된 Gumbel 확률분포형의 매개변수를 추정하였으며, 이들 매개변수들을 공간적으로 보간하여 한강유역내 모든 지점에 대해서 확률강수량을 추정할 수 있도록 하였다. 결과적으로 기존 L-모멘트 방법과 유사한 결과를 확인할 수 있었으며 확률강수량의 불확실성 정량화와 더불어 지리적/지형적 영향을 고려한 해석이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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