본 논문에서는 워크플로우 소셜 네트워크(WSSN, Workflow-supported Social Network) 근접중심성 분석 알고리즘을 제안한다. 워크플로우모델과 모델의 실행을 기반으로 형성되는 업무수행자들간의 협업 관계를 워크플로우 소셜 네트워크라고 정의하고, 이를 기존의 소셜 네트워크 근접중심성 분석기법을 적용하여 워크플로우 소셜 네트워크의 근접중심성을 분석하는 알고리즘을 설계한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우모델로부터 해당 워크플로우 소셜 네트워크 근접중심성을 분석함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
국내 돈사 환경에서 돼지들의 세밀한 관리를 위해, 개별 돼지 관리를 자동화하는 방법이 필요하고, 개별 돼지 관리를 위해서는 근접한 돼지들을 개별 돼지들로 구분이 우선적으로 수행되어져야 한다. 영역 기반의 정보를 사용하여 개별 돼지를 구분하는 기존 방법으로는 복잡한 상황에서 개별 돼지로의 분리가 정확하게 되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하고 추적하는 방법을 제안한다. 이전 프레임의 움직임 정보를 계산하여 현재 돼지의 위치 및 방향을 예측하고, 예측된 돼지의 정보를 사용하여 근접한 돼지를 분리하고 추적한다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 근접 돼지 시퀀스에서 근접 돼지의 분리 및 추적이 가능함을 확인하였다.
최근 용지매입의 제한과 자연환경훼손의 최소화를 도모하는 사회적 환경으로 인해 대단면 근접병설터널 계획이 점차 증가하고 있다. 지금까지는 주로 중앙벽체부의 지지기능을 활용한 2Arch터널의 형태로 도심지 지하철의 정거장이나 고속도로의 일부구간에 계획되고 있으나, 대단면 근접병설터널에 대한 시공실적 및 설계사례가 부족한 국내에서는 이에 대한 역학적 거동과 합리적 시공방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 대단면 근접병설터널에 대한 국내·외의 설계 및 시공사례를 정리·분석하므로서 차후 제한된 구간에서의 터널계획시 합리적인 설계 및 시공이 되고자 하였다. 또한, 최근 도심지 구간에 계획중인 터널의안정성 검토 사례를 중심으로 터널 및 인접구조물, 중앙필러부 및 콘크리트 라이닝에 대한 상세 안정성 검토방법을 고찰함으로써 기존 병설터널의 거동특성과는 구별되는 대단면 근접 병설터널의 안정성 평가기법에 대한 방향을 제안하였다.
일반적인 근접장 현미경은 광섬유 팁 (tip) 끝에 수십 nm 크기의 구멍을 이용하여 근접장을 발생시키거나 측정한다. 근접장은 전파되는 빛보다 미세한 구조의 정보를 반영하게 되는데 수십 나노미터의 구멍대신 FRET (fluorescence resonance energy transfer)이라는 현상을 근접장 현미경에 적용하고자 한다. 10 nm 이내의 거리에서 상호작용을 하는 이 현상을 이용하여 광학적 분해능을 향상시킬 수 있다. FRET 현상의 도우너(donor)로서는 양자점을 사용하였으며 억셉터(acceptor) 로서는 Cy5 염료를 사용하였다. 팁으로는 광섬유를 에칭한 팁에 Cy5 염료를 코팅한 팁과 광섬유의 코어(core) 부근에 양자점이 포함된 광 폴리머를 응고시켜서 만들어진 팁을 사용하였다. 팁에 위치한 도우너와 시료로 사용되는 억셉터를 FRET 상호 작용 거리 내로 접근시키기 위하여 tuning fork를 이용한 shear force control을 사용하였다. 한 점에서의 접근 과정에서 FRET의 현상의 특징으로서 도우너인 양자점의 형광이 약해지고 Cy5의 형광이 강해지는 것을 측정하였다. 또한, 양자점을 Cy5 염료에 근접시켰을 때 발광 생존시간 (lifetime)이 짧아지는 것을 관찰하여 FRET 현상을 재확인 하였다.
워크플로우 소속성 네트워크는 워크플로우 기반 조직의 수행자와 업무 사이의 연관관계를 나타내는 소셜 네트워크의 한 형태이며, 이를 기반으로 연결 중심도, 근접 중심도, 사이 중심도, 위세 중심도 등과 같은 다양한 분석 기법들이 제안되었다. 특히, 전사적 워크플로우 모델을 기반으로 하는 소속성 네트워크의 근접 중심도 분석은 워크플로우 소속성 네트워크의 규모가 증가함에 따라, 중심도 및 랭킹 계산의 시간 복잡도 문제점을 가진다는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 근접 중심도 분석의 시간 복잡도 문제를 개선하기 위해, 근사치 추정 방법을 이용한 워크플로우 기반 소속성 네트워크의 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘을 제안한다. 노드의 타입이 수행자인, 워크플로우 예제 모델을 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘에 적용한 성능 분석을 실시하였다. 수행 결과, 네트워크 규모 관점에서의 정확도는 평균적으로 47.5% 향상되었고, 샘플 모집단 비율 관점에서는 평균적으로 9.44%정도의 향상된 수치를 보였다. 또한, 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간은 네트워크의 노드 수가 2400개, 샘플 모집단의 비율이 30%일 때, 기존 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간보다 82.40%의 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.
근접병설터널은 충분한 이격거리를 확보한 병설터널의 거동특성과는 구별되는 거동특성을 보이므로 이에 대한 체계적인 안정성 평가방법을 대단면 근접병설터널 설계사례를 중심으로 고찰하였다. 또한 대단면 근접병설의 경우 필러부의 안정성을 확보하는 것이 본 터널의 안정성을 좌우하는 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 본 검토에서는 대단면 근접병설터널 시공경험을 바탕으로 이격거리, 지반조건 및 굴착순서에 따른 필러부의 역학적 거동특성을 해석적으로 검토하여 대단면 근접병설터널 계획시 합리적인 터널설계 시공이 이루어질수 있도록 도움이 되고자 하였다.
근접거리에서의 폭발하중의 정확한 정량화에 대한 요구는 주요기반시설물, 빌딩 및 교량의 안전설계가 근접폭발에 대한 것이라는 점에서 매우 중요하다. 근접폭발에 대한 입사 및 반사압력은 높은 압력과 온도로 인하여 사용가능한 압력변환기로는 직접적인 측정이 매우 힘들며, 이는 근접거리에서의 압력과 충격량에 대한 합당한 예측을 가능하게 하는 확인되고 검증된 전산유체역학코드를 필요로 한다. 본 논문은 입사 및 반사 초과압력 및 충격량의 산정에 대하여 CFD 코드를 확인하고 증명하기 위한 수치해석에 대하여 소개하였다. 연구는 근접거리에 초점을 맞추어 수행되었으며, 근접폭발 시뮬레이션을 최적화하는 메쉬크기에 대에 대해서도 제안하였다.
멀티미디어 시스템에서 최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있는 검색거리 측도가 필요하다. 또한 최대근접질의에 따른 검색 노드들을 정확히 선택하기 위해서는 객체들의 순환적 위치 속성을 고려해야 한다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 객체의 순환적 위치속성을 고려한 최대근접질의 처리방법을 제안하고 그 특성을 보인다. 제안한 방법은 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위한 검색거리 측도인 순환최소거리와 순환최적거리를 사용한다.
효율적인 버퍼 관리는 시스템의 성능과 밀접한 관련이 있다. 따라서 다양한 버퍼 관리 기법들에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 많은 제안된 기법들의 대부분은 시간 근접성만을 고려하고 있다. 공간 데이터베이스와 같은 환경에서는 시간 근접성뿐 만 아니라, 유사한위치에 있는 공간 객체들은 서로 같이 접근 될 가능성이 높다는 공간 근접성도 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터베이스 환경에서 시간근접성과 공간 근접성을 같이 효과적으로 고려하는 버퍼 관리 기법인BEAT를 제안한다. 실제 데이터와 가상 데이터를 이용한 실험 결과는 BEAT의 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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