다품종 소량생산 체제는 혼란의 비경제로 인하여 생산관리의 효율을 향상시키는데 어려움이 많고 제품 표준화에 의한 대량생산에 비하여 효율과 경제성이 떨어진다. 이러한 비효율성을 극복하기 위한 방안 중 하나가 셀 생산방식이며, 이의 적용을 위해서는 부품군 (part family)과 기계셀(machine cell)을 구성하는 제조셀 형성이 이루어져야 한다. 제조셀 형성을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 신경망을 이용한 제조셀 형성 기법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 기존에 연구된 신경망 기법 중 가장 제조셀 형성에 적합하다는 ART1 신경망 기법을 GLVQ 신경망 기법과 비교하여 제조셀 형성의 효율성을 분석하였다.
차세대 인터넷 백본망에서 DWDM기술은 인터넷 사용자의 증가와 그에 따른 요구 대역폭을 수용하기 위한 방안으로 점점 더 많은 관심이 집중되고 있다. 그에 따라 기존의 IP기반의 VPN(Virtual Private Network)에서 DWDM기반의 OVPN(Optical VPN)이 차세대 VPN서비스로 주목을 받고 있다. 이러한 OVPN망에서는 연결 요구에 대해 최적의 경로를 선택하고,선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 RWA문제가 자원 효율성 측면에서 매우 중요하다. 또한 파이버 절단과 같은 망장애에 대해서 사용자의 트래픽을 보장하는 망생존성이 고려되어야만 한다. 그러나 기존의 RWA알고리증들은 망의 혼잡상황을 고려하지 않고, 또한 생존성을 보장하는 스킴을 제공하지 않아 성능이 매우 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 미래의 잠재적인 연결 요구에 대해 간섭을 최소화하면서 경로를 설정하는 RWA알고리즘을 제안하고, 망 생존성 보장을 위해 Trap Avoidance(TA)와 Shared Risk Link Croup(SRLG)을 고려 하여 RWA알고리즘을 적용함으로써 망생존성을 보장한다. 또한 기존의 알고리즘들과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
광 네트워크상의 SONET계층에서 수행되었던 망의 고장에 대한 복구 등의 요구사항은 Generalized Multiprotocol Lambda Switching (GMPLS)에서 해결해야 할 가장 중요한 문제중의 하나이다. GMPLS망 구현 시 고려되어야 할 사항중의 하나는 중단 없는 서비스를 제공하고 망의 효율을 극대화하기 위하여 망의 고장이나 성능의 저하를 대응하기 위한 관리 방안이다. 신뢰성 있는 망 서비스를 제공하기 위한 망 복구 기능에 있어서 주요 과제는 복구의 대상으로 하는 작업 경로에 대한 대체경로를 설정하는 것이다. 본 논문은 GMPLS를 이용하여 광 네트워크에서 최소한의 링크 정보로 망 자원의 효율성을 증가시키는 동시에 모든 작업 경로와 대체 경로의 경로 구성 정보를 이용하여 정확한 대역 공유가 가능한 경로 자동 복구 기법을 제안한다. 본 메커니 즘의 경우 확장된 CR-LDP프로토콜을 이용하게 되므로 망의 변형을 최소화하는 동시에 효율성 면에서 매우 뛰어난 메커니즘이라 할수 있다.
도시의 배수관망은 빠른 배수를 위하여 보다 효율적으로 발전되어 왔다. 일반적으로 임의의 배수 시스템은 홍수기에 가능한 한 빠른 배수를 목표로 설계된다. 이러한 측면에서 인공 배수망은 자연 하천망보다 보다 효율적이라 생각되어 왔다. 본 연구에서는 깁스모형을 이용 서울지역 30개 배수분구의 배수망 특성을 분석한 결과, 배수망 특성면에서 인공적인 배수망이 자연배수망보다 비효율적일 수 있다는, 기존 상식과 다소 대치되는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 배수망의 특성은 도시 유역의 유출특성과 밀접한 연관을 가지고 있다. 효율적인 배수망과 그렇지 않은 배수망의 유출 특성은 매우 다르게 나타난다. 이러한 유출 특성의 차이는 강우의 이동으로 인한 시공간적 변동에 더욱 두드러지게 나타나게 된다. 즉, 효율적인 배수망의 첨두유출량은 이동강우에 대하여 그렇지 않은 배수망에 비해 약 2배 이상의 높은 증가율을 보인다. 따라서 이러한 연구결과는 강우의 변동성에 대비하여 첨두유출량을 저감할 수 있는 동시에 상대적으로 효율적인 최적의 배수관망 레이아웃을 설계하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
유무선이 혼합된 망에 적용할 수 있는 신뢰적 멀티캐스트를 지원하기 위해서는 피드백 포구, 재전송 노출등의 문제를 해결하여 효율성과 확장성을 보장해야한다. 이를 위해서 유선망과 무선망의 특성을 함께 고려한 적절한 방법이 필요하였다. 본 논문에서는 유선 망에서는 신뢰성을 보장하기 위해 NACK 기반의 신뢰성 전송기법을 사용하고, 무선 망에서는 ACK와 NAK를 병행하는 방법으로 제어 패킷의 수와 복구시간을 줄여 효율적인 신뢰적 멀티캐스트 서비스를 지원하도록 하였다.
주행 경로 안내는 최근 국내에서도 활발히 연구되고 있는 지능형 교통 시스템(ITS)의 주요 기능 중 하나이다. 주행 경로 안내를 위해서는 대규모 도로망에서 신속하게 경로를 찾는 방법과 찾은 경로를 음성 또는 기호로 운전자에게 효율적으로 안내하는 방법등이 필요하다. 본 논문에서는 도로망의 계층성을 휴리스틱 정보로 활용하여 최단시간 경로를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고속국도, 국도 등의 고속 주행용 도로만으로 소규모 상위 계층 도로망을 만들고 이를 기존 도로망에 덧붙이는 방식으로 통합한다. 이 통합망에 상위 계층 도로망을 우선적으로 찾도록 구성한 A* 알고리즘을 수행하여 최단시간 경로를 찾는다. 또 경로 탐색용 그래프가 디스크에 저장된 경우에, 디스크 접근을 최적화하기 위한 데이터베이스 설계 및 디스크 접근 방법을 기술한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 서울시 도로망 데이터를 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법을 통해 경로 탐색 소요 시간, 디스크 입출력 회수, 메모리 사용량 등을 75%이상 줄일 수 있었다.
대전시를 사례로 위계수준을 달리한 4개의 노선망 대안(대안 1은 위계가 없는 노선망, 대안 2, 대안 3, 대안 4는 각각 초급, 중급, 상급 수준의 위계를 가진 노선망)을 작성하고, 평가지표(차내통행시간비용, 대기시간비용, 환승페널티비용)를 산출하여 대안간 비교를 통해 효율성을 분석하였다. 차내통행시간비용은 위계가 높은 대안일수록 감소하다가 위계가 매우 높아지면 다시 증가하는 것으로나타났다. 대기시간 비용은 위계가 높은 대안일수록 큰폭으로 감소하며, 환승페널티비용은 위계가 높은 대안일수록 증가하는 것으로 나타났다. 종합적으로 볼 때 총통행비용은 위계가 있는 노선망이 위계가 없는 노선망에 비하여 낮은 것으로 나타나 위계구조를 가진 노선망의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 위계가 있는 노선망 중에서는 위계가 높을수록 총통행비용이 감소하다가 위계가 지나치게 높아지게 되면 오히려 증가하는 특성을 보임으로써 중급수준의 위계를 가진 노선망이 가장 효율성이 높은 것으로 분석되었다.
서울 수도권 지하철 망은 과거 수십 년 동안 도심지의 인구 분산, 교통 정체 해소 그리고 인접 도시의 활성화 등 다수의 목적을 위하여 여러 번의 진화 과정을 거쳐 왔다. 본 연구에서는 서울 수도권 망의 동적인 진화에 따라 지하철 망의 특성과 망의 효율이 어떻게 변화해 왔는지를 분석하였다. 아울러 본 연구에서는 지하철 망의 효율을 보다 현실적으로 나타낼 수 있는 새로운 척도를 제안하였다. 서울 지하철 망의 효율성은 74%로 외국의 값들보다 높게 나타났으며 승객의 실질적인 흐름을 고려하면 효율성은 85% 이상으로 더 높게 나타났다. 9호선과 신분당선, 의정부선과 에버라인 노선들은 2013년 9월 이후로 수송 실적 관련 자료를 공개하지 않기 때문에 본 연구에서는 분석 범위를 데이터가 존재하는 2008년 9월부터 2013년 9월로 국한하였다.
재료공학에서 머신러닝을 이용해 목적 성능에 부합하는 물질의 조성을 탐색하는 연구가 있다. 물질의 성능은밀도 범함수 계산을 통해 시뮬레이션 할 수 있지만, 계산량이 많은 문제가 있다. 본 연구를 통해 우리는 고효율 페로브스카이트 태양광전지를 만들기 위한 페로브스카이트 조성을 추천하는 심층신경망과 베이지안 최적화 모델을 제안했다. 본 연구에서 높은 전력효율이 예상되는 페로브스카이트 조성을 심층신경망과 베이지안 최적화 방법을 통해 추천하는 모델을 구현하였다. 심층신경망 모델은 주어진 조성과 실험조건에서 예상되는 전력효율을 예측해 베이지안 최적화를 통한 탐색과정에서 소요되는 실험비용을 줄인다. 베이지안 최적화 모델은 실험공간을 입력으로 받아 고효율이 예상되는 실험조건을 출력하는데, 미리 설정한 실험공간만을 탐색하기 때문에 실험적으로 가능한 출력값만을 제시 할 수 있다. 본 연구는 심층신경망과 베이지안 최적화 방법을 조합해 주어진 실험공간을 탐색하는 시간과 비용을 최소화하는 방법을 제시한다
본 논문은 고성능망에서 침입 탐지를 위한 침입 탐지 시스템의 효율적인 병렬 구조를 제안한다. 최근 네트워크 인프라의 급속한 성장에 의해 가정까지 광 통신 인프라가 깔리는 고성능망 시대가 되었다. 급격한 인프라의 발달은 스트리밍 서비스와 같은 콘텐츠 서비스의 질을 향상시켰지만, 트래픽이 기존 보안 장치들의 허용 용량을 넘어서게 되어 단일 보안 제품이 트래픽 전체를 감당할 수 없게 되었다. 따라서 고성능망의 침입 탐지를 위해 효율적으로 기존의 침입 탐지 시스템을 연계하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 서비스와 공격 빈도를 기반으로 트래픽을 분류함으로써 효율적인 트래픽 분산 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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