버퍼의 효율적인 관리는 시스템의 성능과 밀접한 관련성을 가지고 있다. 따라서, 최근까지 다양한 버퍼 관리 기법들이 제안되었다. 그러나, 지금까지 알려진 기법들의 대부분은 시간 근접성만을 고려하고 있다. 그러나, 공간 데이터베이스와 같은 환경에서는 시간 근접성뿐 만 아니라, 유사한 위치에 있는 공간 객체들은 서로 같이 접근 될 가능성이 높다는 공간 근접성도 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터베이스 환경에서 시간 근접성과 공간 근접성 같이 효과적으로 고려하는 버퍼 관리 기법을 제안하다. 또한, 실험을 통하여 제안 기법의 효율성을 보인다.
본 연구에서는 endosulfan으로 오염된 토양을 in-situ flushing으로 정화시 발생되는 세척 유출수의 고정화 미생물에 의한 처리 효율 및 적용성을 검토하였다. 초기 endosulfan 농도 및 pH가 각각 5mg/L, 5.6인 세척유출수의 체류시간을 1, 3, 5시간으로 하여 고정화미생 물 충진 컬럼에 적용한 결과, 제거효율은 각각 62, 82, 89%로 체류시간이 증가될수록 향상되었으며 3가지 조건 모두 약 80시간 이후에 정상상태에 도달하였다. 체류시간 3시간에서 유입수내 endosulfan 농도를 50mg/L 및 100mg/L로 증가시킨 결과, 제거효율이 각각 70% 및 50% 부근까지 저하되었다. 유입수의 pH를 4.0과 9.0으로 변화시켜 실험한 결과 각각 73%와 66%의 제거효율을 나타내었다. pH 9.0보다 4.0에서 제거효율이 약간 높은 이유는 사용 배지의 pH가 약산성을 띠기 때문에 알칼리 상태보다 약산성에서 미생물의 활성이 높기 때문으로 판단된다. 유출수를 재순환 시킨 결과 제거효율이 90%까지 향상되는 것을 볼 수 있었으며, 이는 재 순환되는 유출수의 농도 저감 및 고정화 미생물과의 재 접촉에 기인하는 것으로 판단된다. 유입수에 공기를 주입한 결과, 유출수의 재순환 없이도 약 40시간 후에 93%의 제거효율을 보였으며 이는 미생물 활성의 증가에 기인하는 것으로 판단된다.
본 연구는 기업의 노동투자비효율성에 대한 감사인의 반응에 대해 분석하였다. 구체적으로 노동투자비효율성이 감사보수와 감사시간에 미치는 영향에 대해 검증하였다. 비효율적인 노동투자가 이루어지는 기업일수록 감사인들은 사업위험을 높게 평가하여 감사위험이 증가한 것으로 인식하게 된다. 이로 인해 높아진 감사위험을 낮추기 위해 감사범위를 확대하고 충분한 감사증거를 수집하려는 유인이 있다. 따라서 감사인들은 더 높은 감사보수를 요구하고, 추가된 감사노력으로 인해 감사시간이 증가할 것으로 예상된다. 2002년부터 2018년까지 유가증권시장 및 코스닥시장에 상장된 기업을 대상으로 분석한 결과, 노동투자에 대한 비효율성이 증가할수록 감사보수와 감사시간은 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 감사인들이 노동투자의 비효율성이 높은 기업에 대해 사업위험이 높은 것으로 평가하여 이에 대한 보상으로 높은 감사보수를 요구한다는 것으로 해석된다. 또한 감사인들이 감사위험을 낮추기 위해 추가적인 감사시간을 투입한다는 것을 시사하고 있다. 본 연구는 기업의 경쟁력을 결정하는 중요한 요소인 인력에 대한 투자가 비효율적으로 이루어지는 경우 감사보수와 감사시간이 증가한다는 실증적인 근거를 제시하였다는 점에서 공헌점을 찾을 수 있다.
최근 무선 통신 기술과 전자 기술의 진보로 지능형 센서(Smart Sensor)를 이용한 무선 센서 네트워크 구축이 가능해졌고, 이러한 센서 네트워크는 최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 Ad-Hoc 네트워크에서 많이 연구되고 있는 새로운 이슈이다. 최근 센서관련 논문에서는 각 센서 노드의 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 데이터 전송이 없을 경우 노드의 통신 모듈을 Sleep 시킴으로써 에너지를 절약 한다. 이를 위해서 모든 센서 노드들은 동기화를 맞추어 listen과 sleep를 주기적으로 반복해야 한다. 이러한 프로토콜들에서 발생하는 가장 큰 문제는 에너지 효율성과 데이터 전송 지연간의 반비례 관계이다. 에너지의 효율성을 위해 Sleep 시간을 길게 할수록, Sleep 시간에서 발생한 데이터의 지연 시간도 길어지게 되므로, 데이터의 지연을 고려하여 sleep 시간을 적당히 조정해야 필요가 있다. 본 논문에서는 에너지 효율성을 위해 listen/sleep 주기를 사용하면서도 데이터 지연을 최소화 할 수 있는 효율적 sleep 시간에 대해 논의 해 보려 한다.
본 연구에서는 GPU(Graphic Processing Unit) 가속 분포형모형을 실제 유역에 적용하여 강우 유출모의 결과의 정확성과 모의시간의 효율성에 대한 분석을 수행하였다. 분포형모형의 지배방정식은 운동파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되어 있으며, 운동파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. GPU 가속 모형은 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란(Fortran)을 사용하여 개발된 모형으로 수치모의시 연산시간 단축을 고려한 모형이다. 모형의 정확성과 효율성은 미호천 유역에서 발생하는 강우유출현상에 GPU 가속 운동파모형을 적용하여 분석하였다. 수치모의 결과값은 대상유역에 속한 수위관측소의 관측값과 비교하여 정확성을 검증하였고, 수치모의 소요시간은 CPU(Central Processing Unit) 기반 운동파모형의 수치모의 소요시간과 비교하여 효율성을 검증하였다. GPU 가속 운동파모형의 수치모의 결과는 관측값과 유사한 결과를 나타냈으며, 수치모의 소요시간은 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
본 연구의 목적은 전자적 임상시험 데이터 관리를 위한 설계 시 시간적 요인에 주목하여 시스템의 효율성을 검증해 보고자 함이다. 임상시험 데이터 관리에 대한 관심이 커지고 있고 시스템 도입이 활발한 데 반해, 실제 효율성 측정에 관한 실증연구는 많지 않다. 특히 국내의 경우 임상시험 데이터 관리를 위한 전산화 도입률 조차 낮은 실정이다. 본 연구는 전자적 임상시험 데이터 관리에 대한 중요성 인식 확산을 위하여 전자적 시스템의 효과에 대한 실증연구를 시도하였으며, 시간효율성 측정지표를 활용하여 다기관 임상시험 사례의 자료를 분석하였다. 연구결과로서 전자적 시스템으로의 전환이 임상시험 전체 프로세스에 제공할 수 있는 시간 측면에서의 효율성을 검증하였으며 전자적 임상시험 데이터 관리 시스템의 활용 효과를 분석하기 위한 국내 첫 실증연구의 시도라는 의미가 있다. 나아가 전략적 데이터 관리 수립 및 임상단계 별 비교연구 등 향후 다양한 비교 연구들의 초석이 될 것이다.
본 논문에서는 현재 사용되고 있는 소수성 검정 알고리즘의 효율성을 비교하여 효과적인 알고리즘 사용에 관한 방향을 제시하려 한다. 현재 가장 일반적으로 사용하고 있는 Miller-Rabin 소수성검정법(Miller-Rabin primality test)에 대하여, Miller-Rabin 소수성 검정법 이외에 다른 확률적 소수성 검정법으로 제안된 Frobenius-Grantham 소수성 검정법(Frobenius-Grantham primality test) 이 있다. 그러나 합성수 판별에 대한 확률적 우세함에도 불구하고, Miller-Rabin 소수성 검정법을 대체하고 있지 못하는 이유는 시간복잡도(time complexity)가 Randomized polynomial time이기 때문에 같은 확률에 대한 평균 실행 속도가 Miller-Rabin 소수성 검정법보다 크게 효율적이지 못하기 때문이다. 또한, 2002년 Manindra Agrawal이 제시한 AKS 알고리즘(AKS algorithm)은 최초의 다항식 시간내 결정적 소수성 검정법(Polynomial time deterministic primality test)이지만, 시간 복잡도에서 다항식의 차수가 높기 때문에 현재 사용되고 있는 확률적 소수성 검정법(Probabilistic primality test)을 대체하지 못할 것으로 사료된다. 본 논문에서는 최근 발표된 소수성 검정법인 Frobenius-Grantham 소수성 검정법, AKS 알고리즘과 기존의 Miller-Rabin 소수성 검정법의 장단점을 비교·분석해 보고자 한다.
최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.
신호화 교차로는 한정된 시간 자원을 각 접근로별로 서로 다른 수요에 적절하게 효과적으로 배분함으로써 그 운영효율이 극대화될 수 있다. 현재 서울시 기존 전자신호시스템은 검지기체계를 갖추고 있으나 주로 시간대별 제어방식(TOD제어)을 사용하고 있다. 이에 대한 대안으로 실시간 교차로신호제어시스템인 이른바 첨단신호시스템이 개발되어 서울시 강남지역 61개소에서 시범운영중에 있다. 첨단신호시스템은 접근로별 수요에 따라 녹색시간을 배분하는 방식을 적용하고 있는데, 본 논문에서는 첨단신호시스템의 운영효율성을 평가하기 위하여 실제 교통수요와 운영녹색시간을 비교·분석하였다. 그 결과로 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 방출차량에 의한 포화도의 비율을 고려하여 주기 및 녹색시간을 결정하는 첨단신호제어시스템의 알고리즘은 비포화시 직진이동류에 대한 녹색시간은 수요에 비해 과대산출운영되고 있다. 둘째, 좌회전의 경우 대기차량의 패턴이 불규칙할 때, 실시간 녹색시간제어기능이 미흡하다. 따라서, 향후에는 교통수요를 고려할 수 있는 알고리즘의 보다 심도있는 연구·개발이 요구되며, 또한 비포화 상황이 아닌 과포화 상황에도 적용될 수 있는 알고리즘의 개발이 이루어져야할 것으로 보인다.
본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 제안한 시간 사용 모델과 핵심성과지표(KPIs)들을 이용하여 트럭 운반작업에 대한 성과를 평가한 결과를 제시하였다. 이를 위해 철과 티탄 철을 주로 생산하는 국내 지하광산을 연구지역으로 선정한 다음 블루투스 비콘과 태블릿 PC를 이용하여 트럭 운반작업 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 분석하여 트럭 운반작업의 단위작업, 활동 및 이벤트, 소요시간을 식별하였으며, 시간 사용 모델을 기반으로 시간 범주를 분류하였다. 트럭 운반작업의 성과는 가용률, 이용률, 효율성 측면의 9개 성과지표를 이용하여 평가하였다. 그 결과, 가용률 측면에서는 가동시간이 33.9%, 물리적 가용률은 95.7%, 기계적 가용률은 94.9%로 나타났다. 이용률의 경우, 가용장비 이용률은 83.1%, 자산 이용률은 28.1%, 운영 및 유효 이용률은 각각 79.6%, 77.7%로 나타났다. 또한, 효율성 측면에서는 운영 효율성이 97.6%로 높게 나타났으며, 생산 효율성은 49%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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