기존 연구들은 대부분 특정 유형, 시점, 장소를 분석할 수밖에 없기 때문에, 향후 정책 결정 근거로 이용하는데 한계가 있다. 이에 따라, 본 연구는 향후 정책 결정에 도움이 될 수 있도록 지속 가능하며, 신뢰도 높고, 다양한 효과분석 결과를 제시하는 것을 목표로 하였다. 공공데이터인 교통사고분석시스템(TAAS), 교통단속장비 관리업무시스템 (MTS) 데이터를 융합하여 광범위한 분석데이터를 수집하였고, 비교그룹 방법을 이용하여 효과분석하였다. 다양한 분석 결과를 제시하기 위해 교통단속장비의 제한속도 및 교통사고 유형별 사고감소 효과를 분석하였다. 2019년 서울시 신호위반 단속 장비 신규 설치 지점 87개소의 대상으로 분석한 결과 전체 사고 발생, 치명적 사고 발생이 각각 28.53%, 39.44% 감소하여 사고 심각도 개선에 큰 효과를 보였다. 제한속도 30km/h, 50km/h 단속 장비들은 전체사고에 대해 각각 42.23%, 25.85%의 사고 감소율을 보였지만, 사고유형과 법규위반유형별로 상이한 분석 결과를 보였다. 이처럼 단속 장비는 제한 속도별, 교통사고 유형별로 상이한 사고감소 효과를 지니므로 향후 이를 고려한 정책 결정을 통해 교통안전 정책에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
전송 속도가 재생 속도보다 빠른 통신망 환경에서 저장-재생 방식을 이용하여 멀티캐스팅 기회를 동적으로 생성해 멀티미디어 리트리벌 서비스의 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 멀티캐스트 전송에서의 상이한 수신자 환경을 고려한 멀티캐스트 그룹 스케줄링 방법인 MTS(Maximum Throughput Scheduling) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 수신자까지의 대역폭을 최대로 이용하는 단대단 전송을 반복하는 방식과 멀티캐스트 전송을 이용하여 서버의 효율을 높이는 방법을 절충한 것으로 서버의 처리율을 높일 수 있도록 가입자들의 수신율에 따라 멀티캐스트 그룹을 부그룹으로 나누어 실제 처리율이 가장 높은 세그먼트를 선택한다. MTS의 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 통해 대역폭의 상이함을 고려하지 않은 알고리즘인 EDS(Earliest Deadline Scheduling), MMS(Most Multicasting Scheduling)와 비교하였다. MTS 알고리즘은 가입자들의 수신율이 상이할 때 다른 스케줄링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 발견하였다.
분류 기법은 데이터 마이닝 기술 중 가장 잘 알려진 방법으로서, Decision tree, SVM(Support Vector Machine), ANN(Artificial Neural Network) 등 기법을 포함한다. 분류 기법은 이미 알려진 상호 배반적인 몇 개 그룹에 속하는 다변량 관측치로부터 각각의 그룹이 어떤 특징을 가지고 있는지 분류 모델을 만들고, 소속 그룹이 알려지지 않은 새로운 관측치가 어떤 그룹에 분류될 것인가를 결정하는 분석 방법이다. 분류기법을 수행할 때에 기본적으로 특징 공간이 잘 표현되어 있다고 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 단일 특징으로 구성된 특징공간이 분명하지 않기 때문에 분류를 잘 수행하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결방안으로써 많은 정보를 포함하면서 빈발패턴에 대한 정보의 순실이 없는 닫힌 빈발패턴 기반 분류에 대한 연구를 진행하였다. 본 실험에서는 ${\chi}^2$(Chi-square)과 정보이득(Information Gain) 속성 선택 척도를 사용하여 의미있는 특징 선택을 수행하였다. 그 결과, 이 연구에서 제시한 척도를 사용하여 특징 선택을 수행한 경우, C4.5, SVM 과 같은 분류기법보다 더 향상된 분류 성능을 보였다.
휴대폰의 사용영역이 넓어지면서 휴대폰에 저장되는 컨텍스트 정보 활용에 관심이 높아지고 있다. 하지만 정보의 양이 방대하기 때문에 개인이 정보를 분석하여 자신에게 필요한 정보로 바꾸기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 휴대폰으로부터 컨텍스트 정보를 수집하여 활용할 수 있는 방법으로 개인이 하루 동안 경험한 일에 대한 정보를 한 눈에 알아볼 수 있도록 도와주는 계층적 이야기 구성 모델을 제안한다. 계층적 이야기 구성 모델은 3단계로 구성된다. 우선 각각의 로그를 분석하여 관련 있는 것들을 그룹으로 분류하고 분류된 그룹 내에서 설정된 경로에 대한 가중치를 계산하여 해당 그룹의 가중치로 저장한다. 마지막으로 그룹간의 경로에 대한 가중치를 계산하여 가장 높은 가중치를 갖는 경로를 한아 이야기 구성 모델로 설정한다. 계층적으로 이야기 경로를 선택한 경우와 그룹으로 분류하지 않고 경로를 계산한 경우의 시간 복잡도를 비교 평가하여 성능을 측정하였다. 이야기 구성모델을 계층적으로 분류했을 때의 성능이 분류하지 않은 경우보다 경로를 선정할 때 더 높은 성능을 나타내었다.
그룹웨어는 시.공간적으로 떨어져 있는 사용자들이 공동작업을 수행할 수 있도록 만들어진 어플리케이션이다. 따라서 싱글 유저 어플리케이션과 비교하여 사용자간 데이터 공유 지원, 통신 지원, 사용자 관리 등 추가적으로 구현해야 될 사항이 많다. 이 논문에서는 이러한 그룹웨어 어플리케이션 개발에 편의를 제공하고자 그룹웨어 어플리케이션이 공통적으로 개발하여야 하는 루틴을 라이브러리로 시스템 차원에서 지원해 주는 툴킷, SessionKit을 개발하여 소개한다. SessionKit은 자바로 구현된 순수 객체 모델 기반의 툴킷으로 일반 객체와 공유 객체 사이에 사용 방법상의 차이를 없앰으로써 메시지 전달 방식에 의한 데이터 공유에 비해 개발자에게 한 단계 높은 abstraction을 제공한다. 또한 일반적으로 그룹웨어 어플리케이션이 어플리케이션 단위로 데이터를 공유하는데 반해 SessionKit 시스템은 개별 객체를 그 공유 단위로 함으로써 서로 다른 어플리케이션 간에도 정보 공유가 가능하도록 한다.
본 논문에서는 주문형 데이터 방송 환경에서 다양한 정보를 요청하는 클라이언트에게 원하는 정보를 보다 빠르게 제공하며, 우수 사용자 그룹이 일반 사용자 그룹보다 신속하게 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 멀티채널 스케줄링 알고리즘을 제시하였다. 제안하는 스케줄링 방법은 클라이언트의 요청데이터를 요청 빈도와 클라이언트의 우선순위에 따라 등급별 큐에 적재하고 채널 할당 알고리즘에 따라 채널을 할당한 후 주기적으로 방송하는 것이다. 우선순위 큐를 이용함으로써 일반 클라이언트 그룹과 우선순위 클라이언트 그룹에 대한 차별화된 서비스를 제공할 수 있었으며, 동적인 채널 할당 비율실험을 통해 각 사용자 그룹에 대한 평균 접근 시간의 변화를 비교 분석할 수 있었다.
본 논문에서는 WDM 단일흡 방송망에서 멀티캐스트 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 기존의 멀티캐스트 스케줄링 알고리즘의 주요 연구내용은 멀티캐스트 그룹에 속하는 수신노드가 수신준비가 끝난 후 데이터 메시지를 수신하기까지 기다리는 지연시간을 최소화 할 수 있도록 서브그룹을 나누는 연구가 대부분이다. 이들 서브그룹을 나누기 위한 방법들은 송신노드에서 사용하는 데이터 채널에 수신기를 튜닝하여 가장 지연시간이 작도록 그룹화 시키는 알고리즘이다. 그러나 수신기의 이전 튜닝상태를 고려하면 보다 최적화된 멀티캐스트 스케줄링이 가능할 것이다. 따라서 본 논문에서는 수신노드의 수신기의 현재 상태를 수집하여 멀티캐스트 메시지의 전송 시간이 최소가 되도록 멀티캐스트 그룹을 서브그룹화 하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 가변송수신기를 사용하는 WDM 단일홉 방송망에서 동작되며 고정된 제어채널을 통해 수신노드의 상태를 수집할 수 있도록 구성하였다. 또한 제안된 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하고 기존의 멀티캐스트 스케줄링 알고리즘과 비교하였다.
데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.
온라인 분석처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 본 논문에서는 OLAP에서의 집계 질의 중 영역-그룹화(range-groupby)라는 새로운 클래스의 질의를 정의하고, 이 질의의 처리 방법을 제시한다. 영역-그룹화 질의는 n-차원 데이타 큐브의 임의의 영역에 속한 셀들에 대하여 주어진 그룹화 속성들의 조합에 따라 집계 값을 구하는 질의이다. 이 질의는 관심의 대상이 되는 임의의 영역 내에서의 경향을 다각적인 측면에서 분석하기 위해서 OLAP에서 자주 사용되는 질의이다. 일반적으로, OLAP에서는 질의를 빠르게 처리하기 위하여 전방-합 배열(prefix-sum array)이라 불리는 집계 결과를 미리 계산하여 유지하는 선계산 기법이 실제적으로 널리 사용되고 있다. 그런데, 영역-그룹화 질의의 경우에는, 그룹화 속성들의 모든 조합에 대하여 집계 결과를 저장해야 하기 때문에, 저장 공간 오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 가능한 적은 공간 오버헤드를 가지고 영역-그룹화 질의를 빠르게 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 단지 하나의 전방-합 배열만을 유지하면서도, 가능한 모든 그룹화 속성의 조합에 대하여 영역-그룹화 질의를 효율적으로 처리한다. 이 방법은 가능한 모든 그룹화 속성들의 조합에 대하여, 전방-합 배열을 선계산하여 유지하는 방법과 비교할 때 액세스되는 셀의 개수는 비슷하면 서 공간 오버헤드는 (equation omitted)(n은 디멘젼의 개수)로 줄인다.
본 연구에서는 군말뚝에서 말뚝의 상대적인 위치에 따라 다른 downdrag 하중분포를 발생시키는 그룹효과를 이론적인 해석과 수치해석을 통하여 연구 검토하였다. 3차원 비선형 유한요소 해석으로 말뚝 간격과 개수에 따른 군말뚝에서의 상호작용계수를 산정하였다. 연구결과 그룹안의 개개 말뚝들은 단독말뚝에 비해서 말뚝 간격에 따라 현저한 상호작용계수의 변화를 보였다. 또한 본 논문에서 제안된 방법에 의한 그룹안에서 말뚝들의 위치에 따른 downdrag 하중산정을 계산예를 통하여 그 외 여러 해석적인 방법들과 비교 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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