다양한 지리 관측 기술 및 GPS 그리고 무선 통신 기술의 발달로 인해 시간에 따라 이동하는 여러 객체들의 변화를 추적하고 관리하는 것이 용이해지며, 지능형 교통 시스템, 물류 차량 관리 시스템 등이 활발히 개발되고 있다. 그러나 개발된 시스템에서 차량 운송 계획 평가 및 테스트를 할 경우 차량의 실제 데이터가 부족하기 때문에, 적절한 평가 및 다양한 테스트를 하기 힘들고, 실생활에 알맞은 시스템을 만들기 어려움 점이 있다. 이로 인해 대부분의 연구에서는 몇몇의 이동 객체 위치 데이터 생성기를 활용하고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 데이터 생성기는 가우스 분포 및 도로 정보 등을 고려하여 데이터를 생성하기 때문에, 사용자가 물류 수송 계획 등에 활용하기 위해 의도한 시나리오에 따른 데이터를 생성하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 사용자가 정의한 패턴에 따라 차량 위치 데이터를 생성하는 사용자 지정 시나리오 기반 이동객체 데이터 생성기를 설계 및 구현하였다. 제안된 데이터생성기는 사용자가 원하는 스케줄대로 차량의 좌표를 지정하여, 이동 계획에 적절한 차량의 데이터를 생성하고, 이를 패턴으로 저장하여 사용된 시나리오도 재사용될 수 있게 하였다.
본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운송 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.
본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.
최근, 마이크로어레이 실험 데이터의 품질과 재 생산성에 대한 신뢰도가 증가했기 때문에 마이크로어레이 데이터의 공유 및 활용에 대한 요구가 꾸준히 증가하고 있다. 하지만, 개별적으로 진행되는 이 실험에서, 연구자는 각각의 실험계획에 따른 실험을 위해 별도로 실험계획을 하고, 그에 따른 단편적인 결과를 얻을 뿐, 이를 다시 재활용 하는 방안에는 microarray databases를 이용하는 것만이 전부였다. 하지만, 이 방법은 일반 생물학자들이, 다시 데이터베이스를 이용해서 분석하는데 많은 어려움을 가져왔고, 또한 각각의 실험 과정을 이용하는 과정에서도, 통합개발환경을 구축하지 못 한 것에 대해 시간적 손해를 많이 입고 있다. 이에 본 논문에서는 실험계획부터 자료의 표준화 및 시각화, 유의한 유전자 탐색, 군집분석, 분류분석을 할 수 있는 통합개발환경 프로그램에 대해 제시하고, 결론적으로 이 데이터를 효과적으로 재활용 할 수 있는 방안에 대해서 제시하였다. 결론적으로, 이 프로그램은 개별적인 통계 프로그램으로 분석을 할 때에 비해, 편의성이 향상하며, 시간적인 소모를 줄임으로써, 상당히 많은 이득을 얻을 수 있으며, 한번 분석한 데이터를 효율적으로 저장해 놓음으로써, 추후에 제 2,3의 데이터 가공을 통해, 더 많은 정보를 얻어 낼 수 있다.
현재 기업은 다양한 고객 요구사항을 충족시켜가면서 급속하게 발전하는 기술을 습득하고 발전과 경쟁력 확보를 위해, 협력 업체들과 연계관계를 유지하는 네트워크 형태의 공급사슬을 형성하고 있다. 공급사슬이 성공적으로 유지되기 위해서는 효율적인 정보교환이 필요한데, 기존의 EDI 시스템으로는 구축의 비용과 복잡성, 향후 발전방향에 불확실성 등의 문제점이 있기 때문에 SCM의 통합솔루션을 구축하기 위해서는 새로운 데이터 포맷이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML로 새로운 데이터 교환의 포맷을 정의하고, SCM 환경의 데이터 인터페이스 부분을 XML의 데이터베이스 스키마 정보를 이용하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 수주를 받고 다른 협력업체로 발주하는 시나리오는 다음과 같이 구성한다. 먼저 Web환경의 클라이언트에서 XML DOM객체를 이용하여 ADODB 서버로부터 XML 수주정보 파일을 생성하고, ERP 서버에서는 수주정보의 XML 파일을 ERP 서버에 저장한다. 저장된 수주정보를 이용하여 납기확약을 위한 생산계획과 구매계획을 세우고, 구매계획이 세워지면 다른 협력업체의 Web 서버로 발주정보를 보낸다.
적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율의 비디오 데이터에 대해 스무딩 알고리즘을 사용하여 전송 계획을 세우고, 이 계획에 따라 데이터를 네트워크 트래픽을 고려하여 전송한다. 그러나, 새로운 구간에서 높은 전송률이 요구될 수 있는 개선된 e-PCRTT 알고리즘[4]를 이 방법에서의 전송 계획으로 그대로 사용하려는 경우 가용 전송률이 낮은 경우에는 폐기되는 프레임의 양이 많아질 수 있다. 이를 개선한 알고리즘[5]에서는 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 전송률 증가 양을 최소로 한다. 본 논문에서는, 개선된 e-PCRTT 알고리즘[4]와 이를 다시 개선한 알고리즘[5]의 성능을 평가하기 위하여 E.T.90 비디오 데이터를 사용하여, 첨두 전송률, 평균 전송률 증가양, 폐기되는 프레임 양을 비교하였다.
최근 이상적인 계획안 수립을 위한 주요 요건은 대상지역의 물리적 비물리적 현황에 대한 충분한 이해와 검토에서 출발한다고 해도 과언이 아니다. 차별화된 계획 혹은 아이디어는 지역이 지닌 특성과 문제점에 대한 분석을 통하여 가능하기 때문이다. 다시 말해 현재 상황에 대한 철저한 인식을 바탕으로 미래에 대한 구체적인 계획안은 도출될 수 있기 때문이다. 이 과정에서 해당 지역의 구성원이자 대표적인 이해당사자인 거주민들은 해당지역의 주요 속성정보 제공자로서 중요한 역할을 담당한다. 기존 계획수립과정에서 활용되어 왔던 자료는 주로 지자체 등 공공기관에서 제공하는 공공데이터를 기반으로 하고 있지만, 이러한 공공데이터의 활용은 최신정보의 제공 및 디테일한 지역의 특성을 포괄적으로 반영하는 데 일정부분 한계를 지니고 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 대안으로, GIS 기법과 양방향 인터넷 등 다양한 첨단 IT기술을 활용한 주민참여형 계획수립에 주목하고 있다. 본 연구는 GIS를 활용한 해외사례를 고찰하고 이를 통하여 도출된 지역분석기법을 예산군에 적용함으로서 향후 주민참여형 지역기본 계획수립에 대한 활용방안을 제시하였다.
빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원(planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.
집합 커버링 문제는 대표적인 조합 최적화 문제들 중 하나로서 n개의 열로부터 일부를 선택하여 m개의 행을 커버하되 비용을 최소화하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 집합 커버링 문제를 해결하기 위한 정수 계획법 기반 지역 탐색의 적용 방안을 제시하고 있다. 정수계획법 기반 지역 탐색은 이웃해를 탐색하여 현재해를 반복적으로 개선하는 지역 탐색 기법의 일종으로서 이웃해를 생성하기 위한 알고리즘으로 정수계획법을 사용한다. 본 논문에서 제시한 기법의 효과를 검증하기 위해 OR-Library의 테스트 데이터를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모든 테스트 데이터에 있어서 정수계획법 기반 지역 탐색을 통해 지금까지 알려진 가장 좋은 해를 탐색할 수 있었다. 특히 4개의 테스트 데이터에 대해서는 지금까지 알려진 가장 좋은 해보다 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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