볼륨 매니저뿐 아니라 RAID 시스템 또는 서버를 기반으로 하는 가상화 기술은 그 관리범위가 제한적이며 데이터 센터 전체를 대상으로 하는 솔루션으로 발전되기 어렵다. 같은 이유로 온라인 스토리지를 관리하는 비용은 관리되는 서버의 수에 비례하여 증가한다. 또한 데이터 센터 자체가 아닌 개별 서버의 요구사항에 초점을 맞추고 있다는 점에서 서버 중심적인 가상화 기술이라 할 수 있다. 스토리지 네트워크를 기반으로 가상화 기술로 구현하는 경우, 관리범위를 데이터 센터 전체를 범위로 하는 관리 및 가상화를 통해 관리비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 블록 스토리지를 가상화하는데 사용되는 네트워크 인프라스트럭처에 대해서 분석하고, 가상화 매개변수를 관리하는 경우에 따른 인-밴드 가상화에 대해서 연구, 분석 및 새로운 모델을 제시하고 구현했다. 그리고 서버 중심적 가상화 기술과 성능 비교, 분석을 통하여 인-밴드 스토리지 네트워크 가상화 기술의 우수성을 나타낸다.
본 연구는 기업 근무자를 대상으로 정보지향성과 기술사업화능력이 기술성과에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 정보지향성은 정보기술능력, 정보관리능력, 정보행위 및 가치를 기술사업화능력은 제품화능력, 생산화능력, 마케팅능력을 하위변수로 구성하였고 기술축적역량을 조절변수로 하였다. 기업 직장인으로부터 수집한 온라인과 오프라인 설문지 349부에 대한 실증분석을 실시하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.4를 사용한 분석결과 첫째, 정보지향성과 기술성과는 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 정보지향성이 기술사업화능력에 미치는 영향에서는 모두 유의적으로 나타났고, 기술사업화능력의 변수에서 제품화능력과 생산화능력에 미치는 영향력의 크기는 정보기술능력, 정보관리능력, 정보행위 및 가치의 순으로 나타났으나, 마케팅역량에 미치는 영향에서는 앞선 결과와 다르게 정보행위 및 가치, 정보관리능력, 정보기술능력의 순으로 나타났다. 둘째, 기술사업화능력이 기술성과에 미치는 영향에서 정보지향성과 독립적으로 기술사업화능력의 제품화능력, 생산화능력, 마케팅능력은 기술성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 정보기술능력과 정보관리능력은 기술성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 정보행위 및 가치에서 제품화능력과 마케팅능력을 경유하는 간접효과는 유의적으로 나타났으나, 생산화능력을 경유하는 간접효과는 비유의적으로 나타났다. 넷째, 기술사업화능력의 하위변수 중 생산화능력과 기술축적 역량의 상호작용항만이 유의적으로 나타났고, 기술축적역량과 제품화능력, 마케팅능력은 비유의적으로 나타났다. 그러므로 생산화능력과 기술성과 간의 관계가 기술축적능력이 높은 기업이 낮은 기업보다 낮을 것이라고 해석할 수 있으며 후속 연구로는 다른 독립변수의 도입, 매개변수 및 조절변수가 도입된 모형을 통한 연구가 필요할 것으로 보인다.
저심도 터널 굴착시 예상되는 암반 거동을 정량적으로 파악하기 위해 계층 분석적 의사결정 방법과 암반 공학 시스템 방법을 적용하여 암반 거동 지수를 산정하였다. 복잡하고 조직화되지 않은 암반 거동을 효과적으로 결정하기 위해 쌍대 비교 매트릭스를 이용하는 계층 분석적 의사결정 방법과 상호 영향 매트릭스를 이용하는 암반 공학 시스템 방법을 적용하였고, 전문가 의견의 불확실성을 극복하고자 퍼지 델파이 방법을 적용하였다. 저심도 암반 터널 굴착 시 예상되는 암반 거동 유형으로 소성 변형, 낙반과 낙석을 제시하였다. 각각의 암반 거동 유형을 결정하기 위해 일축압축강도, 암질 지수와 절리 조건을 포함하는 암반 내생적 매개변수, 응력, 지하수와 지진 조건을 포함하는 암반 외생적 매개변수와 굴착 매개변수를 고하였다. 이를 서울 지하철 O호선 O공구 설계에 적용하여 예상되는 암반 거동 유형을 정량적인 암반 거동 지수로 제시하였다.
회귀에 기인하는 부정맥의 발생 기전 분석을 위해 심장 전도 계통의 변경된 Hidden Markov Model을 세우고 모의 실험을 하였다. 먼저, 심근의 탈분극 시간과 전도 속도, 탈분극의 자율성(autonomicity)을 매개 변수로 한 모의 실험을 통해 시간적인 심장 진도와 피에 따른 심전도 결과를 얻었다. 결과는 연속된 심전도 파형과 그 발생 시간이었다. 매개변수는 율동의 속도, 각 파형간의 간격, 이상 파형의 발생 빈도등을 결정한다. 정상 동율격 및 심실상성/심실성 정맥, 심방/심실 조기 박동등을 모의 실험할 수 있는 매개변수의 세트를 구하였다. 다음으로 Hidden Markov Model의 확률적 추정 방법을 응용하여 심전도 결과를 가지고 최적 확률의 심장 전도 경로를 추정하였다. 변경된 추정 방법을 이용하여, 모의 실험한 전도경로와 추정한 경로가 유사함을 확인하였다.
수위-유량 관계곡선(rating curve)은 수위표에서 관측된 수위 및 유량을 이용하여 만들어진 회귀분석식을 의미하며, 하천의 수위를 유량으로 환산하는 방법으로 일반적으로 활용되고 있다. 그러나 수위-유량 관계곡선식에서 저수위와 고수위와 분리 및 매개변수 추정에 있어 불확실성을 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 수위-유량 관계곡선식에서 매개변수 추정 및 저 고수위 분리시 발생하는 문제점을 개선하기 위해 Bayesian 기법을 도입하였으며, 수위-유량 관계곡선식의 매개변수의 추정과 더불어 불확실성을 정량화 하는데 목적을 두었다. 이와 더불어 Bayesian 모형 기반 Multi-Segmented 수위-유량 관계곡선(Bayesian M-S)을 활용하여 저 고수위를 분리할 수 있는 새로운 수위-유량 관계곡선을 개발하고 기존 수위-유량 관계곡선과 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 Bayesian M-S 기법이 기존 수위-유량 관계곡선식 보다 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 수위-유량 관계곡선식의 신뢰구간을 제시하는데 유리한 것을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 클러터 환경에서 항적 유지에 필요한 레이다 에너지를 최소하하기 위한 위상배열 레이디의 표적 검출 및 추적 매개변수 제어방법을 제시한다. 이를 위해 위상배열 레이다의 표적 탐색과정에서 비롯되는 표적 검출과정을 수학적 모델로 전개한다. 수학적 전개과정을 통해 표적 검출과정에서 발생하는 클리터나 측정 잡음에 의한 거짓 정보(false alarm)등과 같은 실제 표적이외의 측정을 고려한다. 추적필터 역시 클리터의 영향을 고려하기 위해 확률적 데이터 연관(Probabilistic Data Association: PDA)필터의 수정된 리카티 방정식의 근사식을 이용한다. 표적 탐색과정과 추적모델을 바탕으로, 최적의 매개변수 계획(scheduling)문제를 비선형 최적제어문제로 수식화하며, 최적제어문제의 해를 얻기 위해 제한조건을 가진 비선형 최적화 문제를 푼다.
수자원 연구의 주요 목적인 효과적인 홍수 및 가뭄관리를 하기 위해서는 그 연구의 기초가 되는 자료를 관측하고 정도(accuracy, 精度)를 향상시키는 연구 또한 매우 중요한 부분이라고 볼 수 있다. 이러한 점에서 수위-유량측정의 경우, 관측자의 숙련도와 계측기 오차에 따라 관측값에 미치는 영향이 큰 특징을 갖고 있어 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정 단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하고, 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 측정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 문제는 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 불확실성을 정량화시키기 위한 방법으로 Bayesian MCMC 기법을 활용하며 수위-유량 관계곡선식의 매개변수들의 사후분포를 추정하여 매개변수의 최적화 및 불확실성을 평가하였다. 앞서 언급되었듯이 저수위 및 고수위로 분리하여 수위-유량 곡선식을 도출하고 있으나 저수위 및 고수위를 분리하는 기준이 경험적이기 때문에 신뢰성이 저해되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 수위-유량 곡선식의 매개변수들을 최적화 하는 동시에 Poisson 분포 기반의 변동점 분석이 연동되어 저수위 및 고수위를 분리할 수 있는 Bayesian 기반 통합 수위-유량 곡선 해석 방법을 개발하고자 한다.
본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.
기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R2가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.
본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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