VIP는 유동장을 영상기록매체에 기록하여 보존 및 재생이 가능함으로서 유동장의 재현성문제를 쉽게 해결할 수 있는 장점을 아울러 가지고 있다. 따라서, VIP는 비정상, 동시다점 계측 및 유 동장의 재현성확보가 원리적으로 가능함으로서 CFD에 필적할 수 있는 유일한 실험기법으로 평 가되고 있다. 본 해설에서는 이에 관한 내용을 개설적으로 정리하고자 하며, 상세한 것은 참고 문헌을 인용하기로 한다.
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
최적화란 비효율적인 코드를 구분해 내서 실행 속도 및 기억 공간의 효율성을 높여 주는 방법으로 컴파일러의 각 단계에서 수행된다. Augustus K. Uht에 의해 제안된 Ideograph는 입력 프로그램에 대한 제어 의존성과 자료 의존성에 관한 정보를 동시에 표현할 수 있어 코드 최적화 단계에서 효과 적으로 이용될 수 있으며 프로그램에 존재하는 병렬성을 표현하는데 효과적이다. 구문 트리는 원시 프로그램을 정보를 효율적으로 표현할 수 있는 중간 표현으로서 컴파일러 구 현에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 원시 프로그램의 중간 표현이 구문 트리를 입력으로 받아 최적화 정보를 추출한 후 제어 흐름 및 자료 흐름 분석 정보를 추출하여 제어 의존성과 자료 의 존성을 Ideograph에 동시에 표현한다.
무선 네트워크 기술의 발전으로 인해 매우 상이한 특성을 가지는 다양한 무선 시스템이 등장하였으며, 이들 무선 시스템은 상호 중첩된 영역을 가지기도 하면서 공존할 것으로 예상된다. 한편, 두 개 이상의 에어 인터페이스를 갖추고 다양한 서비스를 동시에 받을 수 있는 이동 단말들도 등장하고 있다. 이와 같은 환경에서 이동 사용자는 로밍하면서 끊김없는 통신을 지속할 뿐만 아니라 여러 개의 공존하는 무선 엑세스 시스템을 효과적으로 활용함으로써 응용의 서비스품질 요구에 대한 만족도를 높일 수 있다. 이에 본 논문에서는 차세대 네트워크 환경에서 이동 사용자가 여러 개의 서비스를 동시에 받는 경우 각 서비스에 대하여 서비스 품질을 보장하기 위한 새로운 종단 간 이동성 지원 방안을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 종단 간 이동성 관리를 수행하는 IP agent 모듈을 새로이 정의하고, 핸드오버 시, 각 응용의 특성을 고려하여 응용 별로 가장 적합한 액세스 네트워크를 선택하여 핸드오버를 수행한다. 시뮬레이션을 통하여 응용 별 특성을 고려한 종단 간 이동성을 지원하는 제안하는 방안이 기존 방안들에 비해 서비스 품질의 보장이 더 잘 이루어짐을 알 수 있었다.
수리구조물로 인한 유황변화와 함께 기후변화로 기인하는 강우변동성 및 온도 증가는 수생태 전반에 악영향을 미치는 주요 인자로 작용하고 있다. 특히, 최근 가뭄으로 인한 유황감소 및 폭염 등으로 여름철 녹조의 발생 빈도 및 강도 증가가 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 하천에서 계측되고 있는 Cyanobacteria 개체수를 기반으로 녹조발생 여부를 전망할 수 있는 모형을 개발하고자 한다. Cyanobacteria 개체수를 기준으로 녹조발생 여부를 판단할 수 있도록 기준값(threshold)을 설정하고 binary 형태로 시계열을 구성하였다. 이를 Bernoulli 모형에 적합하여 녹조 발생 여부를 판단할 수 있도록 모형을 개발하였다. 하천을 따라 나타나는 녹조는 시공간적으로 유사한 특성을 가지며, 이러한 점을 고려하여 여러 관측지점을 동시에 모델링하는 것이 모형의 효율성과 예측성 측면에서 유리하다. 본 연구에서는 낙동강을 따라 여러 녹조관측지점을 대상으로 동시에 모델링이 가능하도록 다변량 Bernoulli 모형 기반의 녹조 예측 모형을 제시하고 과거 자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 다양한 지표를 기준으로 교차검증을 수행하였으며, 기존 물리적 모델에 비해 모형의 예측성능 및 효율성 측면에서 우수성을 확인할 수 있었다.
인간에게 문자가 탄생하고, 수백 년 아니 수천년의 종이책시대가 유지되다가, 1980년대에 디스크책이란 전자책이 출현하고, 1990년대에는 화면책이란 전자책이 출현했다.디스크책이나 네트워크에 연결된 화면책이나 둘 다 종이책이 아닌 비종이책이다. 비종이책은 종이책과 달리 저자의 의도를 텍스트라는 단일 매체만 사용해 시각화시키는 것이 아니다. 비종이책은 텍스트는 물론 음성과 동영상, 애니메이션을 동시에 사용할 수 있는 멀티미디어를 사용할 수 있는 것이다. 뉴미디어의 출현은 수십년이 됐다고 볼 수 있지만, 멀티미디어가 가능한 책의 출현은 20여년 정도밖에 안됐다고 본다. 종이가 대표하는 종이책 단일 매체 출판에 출판에 비해, 뉴미디어인 디스크나 네트워크를 사용하는 복합매체 출판으로 발전해온 역사는 아주 짧다.
수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.
최근 인터넷 및 이동 통신이 발달하면서 많은 사용자들 동시에 서비스할 수 있는 고성능 데이터베이스 서버가 필요하게 되었다. 또한 DRAM의 가격이 하락하고 64bit 어드레싱이 일반화되어 쉽게 수십 GB의 메모리의 서버 플랫폼을 갖추게 되어 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 2세대 고성능 메인 메모리 DBMS인 P*TIME을 소개한다. P*TIME은 CPU에 비해 상대적으로 느린 메모리 성능, 저가의 멀티 프로세서 시스템 등의 현재 하드웨어 아키텍쳐를 고려한 인덱스 및 동시성 제어 기법을 활용하였고 하였고, differential logging을 사용하여 logging과 회복을 각각 병렬적으로 수행할 수 있다. 이로 인해 검색과 갱신에서 매우 높은 성능을 나타낸다. 또한 간단한 구조로 인하여 시스템 튜닝과 커스터마이징이 용이하며, 다양한 응용 프로그램 서버 구조를 수용할 수 있다. 디렉토리 서버로서 P*TIME의 성능을 실험한 결과 SUN Enterprise 6500 서버에서 내장 디렉토리 서버 환경으로 60~70만 TPS의 검색 성능을 보이며 10만 TPS 이상의 생신 성능을 보인다. 또한 클라이언트/서버 환경에서도 10만 TPS 이상의 검색 성능을 나타내었다.
현재 국내 건설업에서는 꾸준히 증가하는 건설재해를 예방하기 위해 다양한 정책적 노력과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 연구에서 건설재해 예방을 위해 개발한 예측 모델의 경우, 주로 정형데이터만을 활용하였기에 건설현장의 다양한 특성을 충분히 고려하지 못한 예측 결과가 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 정형데이터와 텍스트 형식의 비정형데이터를 동시에 활용하여 건설현장의 특성을 충분히 고려할 수 있는 기계학습 기반 건설재해 사전 예측 모델을 개발하였다. 본 연구는 기계학습을 위해 건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)의 최근 3년간 건설재해 데이터 6,826건을 수집하였다. 수집된 데이터 중 정형데이터의 학습은 5가지 알고리즘의 성능 분석을 통해 Decision forest 알고리즘을 사용하였고 비정형데이터의 학습은 BERT 언어모델을 사용하였다. 정형 및 비정형데이터를 동시에 활용한 건설재해 예측 모델의 성능 비교 결과, 정형데이터만을 활용한 경우보다 약 20 % 향상된 95.41 %의 예측정확도가 도출되었다. 본 연구 결과, 비정형데이터를 동시에 활용함으로써 예측 모델의 효과적인 성능 향상을 확인하였으며, 보다 정확한 예측을 통한 건설재해 저감을 기대할 수 있다.
식물세포인 Lithospermum erythrorhizon을 교반 반응기와 calcium alghinate에 고정화된 상태로 충전층 반응기에서 n-hexadecane으로 동시 추출하면서 shikonin을 생산하여 각각의 생산성을 비교하였다. 교반 반응기에서 shikonin의 비생산과 부피생산성은 각각 1.5mg shikonin/g cell과 400$\mu g$ shikonin/(L.day)였고 충전층 반응기에서는 가각 2.0mg shikonin/g cell과 2857 $\mu g$ shikonin/(L.day)였으며 이는 각각 교반 반응기에 비하여 1.3, 7.1배 높은 것이다. 충전층 반응기에서 shikonin의 생산성이 높은 것은 calcium alginate 입자에 세포가 고농도고 축적되어 단위 반응기 부피당 세로의 부하 능력이 높고 또한 세포가 서로 접촉하기가 쉽고 고정화 입자내의 환경이 세포가 분화하기에 좋은 조건을 형성하기 때문인 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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