트래킹(Tracking)은 셀의 관점에서 트래킹 영역내의 UE(User Equipment)를 탐색하는 과정이다. 이 논문에서는, 매크로셀-마이크로셀 계층적 LTE 네트워크에 관한 PMMT(Pure Macro-Micro Tracking)과 IMMT(Integrated Macro-Micro Tracking)로 불리는 두가지 트래킹 기법의 성능을 평가한다. 이런 네트워크에서 UE들은 매크로셀과 겹쳐 있는 마이크로셀 모두에서 신호를 받을 수 있다. PMMT 기법에서 UE는 매크로셀-계층 또는 겹쳐있는 마이크로셀-계층에서 각각 호출될 수 있다. IMMT 기법에서 UE는 매크로셀-계층과 겹쳐있는 마이크로셀-계층의 조합으로 호출된다. 매크로셀-계층과 마이크로셀-계층 사이에 최적의 로드밸런스가 평가되었고, 분석 모델은 두 기법을 평가하기 위해 개발되었다.
본 논문에서는 계층적 시계열 자료 분석을 위한 대표적인 두 가지 방법인 상향식과 최적조합 예측법을 소개한다. 이러한 예측법은 계층적 시계열을 구성하는 모든 계열을 예측해야 하는 독립적 예측과 달리, 임의의 조정 과정이 없이 하위 계층 계열의 예측값의 합은 항상 상위 계층의 예측값과 일치하게 된다. 또한, 독립적 예측과 비교하여 예측력을 향상시킨다. 계층적 예측법의 효율성을 살펴보기 위하여 국내 16개 시도별 남녀 교통사고 발생건수 시계열 자료를 예측하였다. 이를 통하여 교통사고 발생건수에 대한 각 계층의 예측에서 계층적 방법과 독립적 방법의 차이점 및 우수성을 비교하였다.
본 논문에서는 이기종 무선망 네트워크 환경에서 핸드오버가 발생할 때 생기는 문제점을 해결하기 위하여 FDL(Freeze DeadLine) 알고리즘을 제안하였다. 많은 선행연구들은 하위 계층의 정보를 이용하여 핸드오버 과정에서 생기는 문제를 해결하기 집중하였다. 하지만 본 논문에서는 핸드오버 과정에서 생기는 상위계층에 대한 문제를 다루고 있다. 본 논문에서는 핸드오버가 발생할 때 상위 계층인 전송계층에서 생기는 문제점을 분석하고, 성능을 개선하기 위하여 FDL알고리즘을 제안하였다. FDL알고리즘을 이용하여 기존에 제안되었던 기법보다 더 나은 성능을 보임을 이론적으로 분석하였고, 이를 NS-2(Network Simulator -2)를 통해 성능 평가 하였다.
본 연구에서는 한국사회의 계층갈등의 지형을 규명하고 불평등의 전개양상에 대한 체계적인 분석을 통해 공감사회에 관한 틀을 마련함으로써 코로나 시대의 극복방안을 제시하고자 한다. 분석결과, 계층에 대한 객관적 차원뿐만 아니라 주관적 차원인 삶에 대한 만족도와 계층의식은 비례하며, 계층적 지위일치의 구성은 양극화를 보여준다. 왜곡된 분배구조와 사회가치에 의해 소득 및 자산격차가 심화되고 있으며 교육격차와 계층의 구조화로 사회이동의 가능성을 굴절시키고 있는 것이다. 이러한 문제는 기회균등이나 제도적 공정성만으로는 치유하기 어려우며, 문화적 가치체계에 대한 냉철한 진단과 과감한 개혁이 필요하다. 코로나 위기극복과정을 통해 과거로 회귀하는 것은 옳지 않으며 잘못된 의식과 관행을 바로 잡아 국가와 사회구성원의 정합성을 재정립해야 한다. 나이가 경제와 글로벌 및 디지털 차원의 혁신과정을 통해 국가발전보다 사회발전을 우선시하고 구성원의 삶 자체를 중시하는 뉴 노멀 시대의 대전환이 요구된다. 갈등해결의 지속성은 사회적 토대로서 공동체에 관한 연대의식에 달려 있으며, 사회구성원의 신뢰와 소통에 바탕을 두는 공감사회가 필요하기 때문이다.
전 세계적으로 물부족 사태는 매우 심각한 상황에 이르렀다. 우리나라도 예외는 아니어서 2011년에는 약 18억 $\textrm{m}^3$, 2020년에는 약 26억 $\textrm{m}^3$의 용수부족이 예상된다 지하수는 이러한 문제를 일부 지역에서 해결해 주는 역할을 할 수 있으며, 특히 지하댐은 위치와 규모의 제약에도 불구하고 지상댐이 지니고 있는 문제점들을 극복할 수 있다고 알려져 있다. 지하댐 적지분석을 위해 댐건설 지연과 물부족을 겪고 있는 네 지역을 선정하여, 갈등을 해결하고 대안의 우선순위를 결정하는 분석도구인 계층분석과정(AHP)을 작용하였다. 또한 AHP를 이용한 분석결과를 기존 연구와 비교하였다. 개발된 지하댐 적지분석 방법론은 중앙정부나 지방자치단체에게 합리적 의사결정을 위한 판단근거를 제공할 것으로 사료된다.
최근 들어 소프트웨어의 점점 복잡화, 대형화가 되고 있는 추세에 의해서 컴포넌트의 중요성이 부각되면서, 컴포넌트를 이용한 시스템의 모델링(Modeling) 기법들이 등장하고 있다. 그리고, 이런 모델링 기법들을 적용한 응용 분야가 점차 확대되어 가고 있는 가운데, 효과적으로 시스템 모델링을 할 수 있도록 하고자 기존의 복잡한 다 계층의 모델링 표현 방식의 구조를 탈피한 3계층 표현 방식의 아키텍처를 가진 모델링 기법을 제안한다. 그리고, 하나의 작은 예제를 통해서, 실제 적용되는 과정을 보면서, 기존의 방법과의 차이점에 대해서 관찰 및 분석, 그리고, 추후 적용의 기대효과에 대해서 알아본다.
본 연구는 OTT 서비스에 대한 선택요인들을 기존 연구를 바탕으로 도출하고, 각 평가 요소에 대한 가중치를 산출하기 위하여 AHP 분석모형을 제시하였다. OTT 서비스를 이용하는 고객들을 대상으로 수집된 자료를 분석한 결과 먼저 OTT 서비스의 1단계 선택요인에서는 다양성이 중요한 요인으로 나타났다. 그리고 각 단계별 가중치를 종합화한 결과에서는 오락이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 이를 통해 소비자들이 OTT 서비스를 이용할 때 어떤 요인을 중요하게 고려하는지를 파악할 수 있을 것이다.
본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.
본 연구에서는 소프트웨어 교육의 효과성을 증진하기 위하여 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형을 분석하고 각 유형에 따른 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 소프트웨어 교육을 위한 교육적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학교에서 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 중학생 429명을 대상으로 설문을 실시하고, 자기주도학습 유형을 분석하기 위해 잠재계층 분석을 실시하였다. 그 결과, 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)', '자기 학습스타일 인식형(계층 2)', '자기 학습스타일 선호형(계층 3)', 그리고 '자기주도학습 부재형(계층 4)'으로 나타났다. 또한 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형에 따른 소프트웨어 학업성취도 수준은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)'이 가장 높고, '자기 학습스타일 선호형(계층 3)' 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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