본 논문에서는 GPS의 보급과 무선 통신의 발달로 급격하게 성장 중인 위치 기반 서비스에 대한 연구를 진행하였다. 위치 기반 서비스를 효율적으로 활용하기 위해서 연속 범위 질의(continuous range query)에 비공간적 특성과 K-최근접 질의를 결합한 안전 영역 할당 기법에 대해서 연구를 진행했다. 기존의 안전 영역은 객체간의 거리만으로 할당을 했지만, 본 논문에서는 객체간의 속성이 다르면 안전 영역을 할당하지 않는 기법을 제안했다. 실험결과 기존의 알고리즘 보다 통신 비용이 감소함을 확인할 수 있었지만 K 값에 따른 오차가 발생함을 확인했고 향후, 연구를 지속할 필요가 있다.
원격탐사와 GIS 기법는 시공간 측면에서 매우 귀중한 정보를 제공할 수 있으며, 홍수와 같은 재해 발생시 홍수발생 지역에 대한 매핑, 모니터링 빚 재해지역 관리 등에 있어 매우 유용한 정보를 제공할 수 있다. 지난 2000년 메콩강 유역의 Tonle Sap호에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생하였으며, 특히 7월과 10월 사이에 두 차례의 홍수 피크가 기록되었다. 본 연구에서는 홍수피해에 대한 정량적인 분석을 위해 ISODATA와 세크멘테이션 기법을 이용하여 Landsat ETM+와 RADARSAT 영상을 분석하였다. 그러나, 영상으로부터 분석된 범람면적이 구름과 복잡한 지표피복물 등으로 인해 실제 홍수피해 상황을 정확히 반영하지 못했다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하고자 GIS 기능 중 비용-거리 (cost-distance) 기법을 이용하여 홍수범람 면적을 분석하였으며, 분석결과는 수치표고자료(DEM)와 중첩하여 홍수량을 계산하였다. 계산된 홍수량은 수리모형인 MIKE 11의 모델링 결과와 비교하였다. 계산결과 영상 내에 많은 구름이 존재하는 Landsat ETM+ 영상의 경우와 복잡한 지표피복이나 시스템 변수 등의 영향으로 홍수피해 지역을 정확히 분류하기 어려운 RADARSAT 영상에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.
본 논문에서는 이동 단말의 이동 특성 중 중요한 요소인 속도가 반영된 이동거리와 호 도착율을 효과적으로 위치 등록에 반영하기 위한 방안으로, 시간기준 위치등록을 기본으로 하여 퍼지 논리를 사용하여 이동거리와 호 도착율에 따라 등록주기 T를 가변적으로 변화시키는 방안을 제시하고, 기존의 방법들과 비교 분석하였다. 실험 결과 단말에서 약간의 프로세싱을 통하여 단말의 이동 특성이 수시로 변호하는 환경에서 이에 잘 적응함으로써 무선채널 사용비용과 망의 시그널링 로드 측면에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
수자원 관리의 새로운 패러다임으로 스마트워터그리드가 이슈화되고 있다. 스마트워터그리드는 현재 직면해 있는 물 문제를 ICT기술을 활용하여 효율적으로 관리 및 운영할 수 있는 기술이다. 가뭄과 홍수 등을 대응하기 위한 분산형 수자원, 그리고 수량과 수질등의 통합 관리를 지향하는 물관리 패러다임과 ICT와 물산업을 융복합화하여 양방향 실시간 운영을 통한 네트워크 구성, 그리고 대규모 수원개발과 장거리 수송방식으로부터 지역단위의 부존된 수자원인 다중수원을 효율적으로 활용하고, 이들 수원의 최적 블랜딩 기술 및 멀티워터루프를 이용한 수요자 중심의 물관리에 초점을 맞추고 있다. 이에 본 연구에서는 지역의 부존된 수자원을 효율적으로 관리하기 위한 운영지수를 산정함으로써 지역의 평상시 물관리 운영과 상수공급차단, 다중수원에 오염물질 유입, 가뭄발생 등 비상시 상황에 물관리가 원활히 이루어지도록 하였다. 스마트워터그리드에서 사용되는 물관리 운영지수는 비상시 지역간 플랫폼에 정상적으로 물공급이 어렵거나, 예상되어 유량 확보가 필요시 원활하게 유량 확보가 가능하도록 주변 지역간의 운영지수를 산정하여 최적의 조건을 도출하여 우선순위를 시나리오에 나타내어 사용자가 플랫폼에 물공급이 가능하도록 제시한 운영지수이다. 물관리 운영지수는 중회귀분석 기법을 이용하여 종속변수에 선형적인 영향을 미치는 유량, 수질, 이송거리, 전력비용, 경제적인 영향 등을 고려하여 종속변수의 값을 예측하고 통계적인 기법으로 유량, 수질, 이송거리, 전력비용, 경제적인 영향 등에 대한 장래추정치를 부여하여 회귀모델을 구축하여 물관리 운영지수를 산정하였다. 이를 활용하여 평상시에는 물수요 공급량을 정확히 관리하여 지역간의 수자원 불균형을 해소하고 비상시에는 상황을 대처하여 지역의 물부족 문제를 해소할 수 있을 것으로 판단된다.
실제 무선센서네트워크 환경에서 무선링크는 일반적으로 발생하는 간섭, 감쇠, 멀티패스 등으로 인해 비신뢰성과 비대칭성을 가진다. 기존에 제안된 위치기반라우팅기법들은 이러한 무선링크의 특성을 고려하지 않아, 데이터 전송 성공률과 에너지 효율이 떨어지는 문제를 가진다. 본 논문에서는 무선링크의 비신뢰성과 비대칭성 그리고 거리 값을 고려한 기대전송비용(EC)을 정의하고, 데이터와 ACK 패킷 각각에 대해 예상전송비용이 최소인 경로를 찾아 에너지 효율적인 전송을 한다. 이러한 방법을 통해 센서노드의 제한된 베터리 자원을 효율적으로 사용하고, 네트워크 라이프타임을 증가시킨다.
본 논문에서는 최신 동영상 압축 표준 규격 H.264에서 화면 간 예측 부호화시 참조 화면 수가 제한되어 있을 때 부호화 효율을 최대화할 수 있는 적웅적 참조 화면 선택 기법을 제안하였다. 참조 화면 선택 시 시간적인 거리를 우선시 하는 현재 방식은 부호화 효율 측면에서 최적의 선택과는 거리가 있다. 따라서 참조 화면 선택에 있어서 실시간 온라인 상황을 가정하고 부가적인 계산을 최소화하는 것을 조건으로 했을 때 대표 화면과의 간접 비교를 통하여 현재 참조 화면들 간 상호 유사성이 가장 큰 화면을 제외하는 방법을 통해 문제를 해결하고자 하였다. 화면 간 예측 부호화 시 참조 화면 간 중복되는 요소를 최대한 줄이는 방향으로 참조 화면을 선택해 나감으로서 참조되는 샘플들을 다양화할 수 있다. 참조 화면 간 상호 유사성 판별은 대표 화면과 각 참조 화면 간 움직임 정보를 고려해 화면 간 부호화시 계산되는 8*8 블록의 R-D 비용함수 값을 사용하였다. 실험 결과 기존의 슬라이딩 윈도우 방식을 이용한 참조 화면 선택 방법에 비해 부가적인 계산이 거의 없이 부호화 효율의 개선이 있었으며 그 개선 정도는 기존의 방식에서 참조 화면을 $1{\sim}2$장 더 사용한 결과와 같았다. 이는 기존의 방법에 의해 참조 화면을 선택할 경우 나타나는 참조 화면 간 중복성을 줄였기 때문이다.
고갈자원 사용의 동태적 효율성 여부를 검증하기 위해서는 미채굴된 자원의 암묵가격을 추정해야 하는데 기존 연구에서는 자원산업의 한계수입과 한계비용의 차이로 측정하거나 자원채굴량을 준고정시킨 제약비용함수를 추정하여 자원채굴량으로 편미분함으로써 도출하는 방식을 사용하였다. 그러나 이들 방법들은 채굴 투입요소인 자본의 비가단성으로 인하여 일관성이 결여된 추정치가 도출될 개연성, 시장의 독점력에 따라 변하는 한계수입의 가변성 문제와, 불완전한 재화 및 요소시장, 정부규제 등이 존재하는 현실적 상황에서 제약비용함수를 이용할 경우 전제 조건인 생산비용의 최소화가 달성되지 못함으로써 야기될 수 있는 분석결과의 신뢰성 문제 등을 안고 있다. 기존 선행연구의 방법론적 한계점들을 인식하여 본 연구에서는 좀더 일반적이고 현실적 상황에서 고갈자원 사용의 동태적 효율성 여부를 검증할 수 있는 방법을 제시한다. Shephard (1970)의 투입물거리함수를 실증적 모형의 이론적 틀로 활용함으로써 생산요소의 투입량과 최종재화의 산출량에 대한 정보만으로 추정이 가능하고, 생산비용 최소화의 극히 제한적인 상황을 전제하지 않으며, 특히 선형계획기법을 적용함으로써 시계열자료나 합동자료로 회귀 추정할 경우 발생할 수 있는 오차항의 자기상관 문제에 초연할 수 있다. 2%, 5%, 10%, 15%, 20%의 고정 할인율 폭과 실질 이자율의 25%, 50%,100%, 200%, 400%로 산정한 변동할인율을 각각 적용하여 1970년~1993닐 기간 동안 국내 무연탄 채굴의 동태적 효율성 여부를 조사한 결과 고정할인율과 변동할인율 모두에 대해서 국내 무연탄의 세대간 효율적 사용은 이루어지지 않은 것으로 나타났다.
화물의 수배송을 위한 차량의 배차 및 최적 경로 설계는 물류 서비스의 효율성 향상을 위한 가장 핵심적인 역할을 담당한다. 이 문제는 차량의 대수, 차량별 적재 용량, 차량의 총 이동거리와 같이 다양한 비용 요소를 동시에 고려해야 하기 때문이다. 최근 비용 최소화 및 운영 효율성 향상을 위해 TMS를 도입하는 사례가 증가하고 있으나, 현장에서 필요한 모든 요소를 고려하지 못한다는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 현장 전문가가 TMS의 결과를 경험과 직관에 기반하여 수정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 지금까지 총 비용의 최소화에 집중하고 있는 기존 연구들과 달리 서비스에 투입되는 자원 활용의 효율성과 형평성을 동시에 높일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 Cluster-First Route-Second (CFRS)기법을 활용한다. 고객의 위치를 기준으로 네 가지 클러스터링 알고리즘(K-Means, K-Medoids, DBSCAN, Model-based)과 Fisher & Jaikumar 알고리즘을 적용하여 고객들을 군집화하였다. 이 후, 군집별 최적의 차량 경로 계획을 수립하였다. 수치 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 CFRS 기법을 적용한 방안이 상대적으로 차량의 전체 이동거리와 평균 이동거리 및 이동시간이 더 절감될 수 있다는 사실을 확인하였다. 또한, 차량별 방문하는 고객의 수에 대한 편차가 더 낮다는 사실로부터 기본적인 차량 경로 배정 유형에 비해 본 연구에서 제안하는 방안이 상대적으로 형평성 있게 업무가 할당되었음을 확인할 수 있었다.
소셜 네트워크 서비스의 발전과 함께 다양한 응용에서 객체 간의 관계를 표현하기 위한 그래프 자료구조가 자주 활용되고 있다. 최근에는 실시간 그래프 스트림에서 서브 그래프 매칭의 요구가 늘어나고 있다. 따라서 실시간 그래프 스트림에서 높은 응답성을 위한 효율적인 근사 Top-k 매칭 기술이 필요하다. 본 논문에서는 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 스트림을 효율적으로 처리하기 위해서 기존 분산 스트림 처리 플랫폼인 스톰을 활용하고 스트림 처리 비용을 감소시키기 위한 기존 데이터 재사용 방법을 활용한다. Top-k 결과 생성을 위해서 거리 기반의 요약 색인 기법을 제안한다. 제안하는 요약 색인은 사전에 선택된 정점 간의 거리 값만을 저장하기 때문에 색인의 부하가 적다. 제안하는 요약 색인에서의 근사 Top-k를 수행하여 사용자에게 근사한 k개의 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실세계 그래프 데이터 집합에서의 성능 평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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