본 논문은 낙동강 하류 지역 부유쓰레기에 대한 실시간 이동 경로 추적과 수문기상환경 분석을 통해 구체적인 하구 유출 특성을 파악하고자 하였다. 부유쓰레기의 이동 및 하구 유출 경로를 파악하기 위해 위성 위치발신기를 장착한 소형 부이를 활용하였다. 그리고 수문기상환경을 파악하기 위해 하천 유량 및 하구둑 방류량변화, 하구역의 풍향에 대한 분석을 수행하였다. 향후 본 연구 결과는 집중호우시 낙동강 부유쓰레기의 연안유출 여부와 피해 범위를 파악하는데 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 지하철의 전파환경과 트래픽 특성이 지상과 상이함을 밝히고 CDMA 이동통신시스템의 지하철 기지국 용량을 분석하고자 한다. 이를 위해 다중경로 페이딩에 의한 신호대 잡음비, 셀 구조에 따른 섹터화 이득, 전파환경에 의한 경로손실 지수 및 주파수재사용 계수 등을 분석하여 지하철 구간의 무선 파라미터를 도출하고 링크용량을 산정한다. 또한, 지하철 기지국에서 peakedness 지수를 측정하여 지하철 기지국에 peaked 트래픽이 발생함을 밝힌다. 마지막으로 포아송 트래픽을 가정하는 열랑-B 모형 대신 peaked 트래픽을 고려하는 Neal-Wilkinson 모형을 이용하여 지하철 기지국의 얼랑 용량을 산정한다.
본 논문에서는 기존의 음질 평가 방법들보다 우수할 뿐 아니라 다양한 채널 경로의 음성 신호에 대해서도 일관된 성능을 갖는 새로운 음질 평가 방법 PLP-CMS(Perceptual Linear Predictive-Cepstral Mean Subtraction)를 제안한다. CDMA PCS 이동 전화 환경에서 음성 신호의 주관적 음질을 효과적으로 예측할 수 있는 PLP-CMS는 심리 음향 선형 예측 분석(PLP Analysis: Perceptual Linear Predictive Analysis)을 이용하여 주관적 음질과의 상관 관계를 높였으며, 겝스트럼 평균 차감(CMS: Cepstral Mean Subtraction) 과정을 통하여 PSTN 경로에 무관하게 일관된 성능을 갖음을 확인하였다.
This study was carried out to analyze moving awareness of students to physical conditions and attitudes on user's place to moving route. Moving awareness and route choice of students on variation type were grasped through questionnaire. As the results, the satisfaction degree, moving awareness and elapsed time for adaptation of students to physical facilities associated with moving class were antithetical to numbers of class and student. The more students, the more negative the moving itself. Especially, students showed a different tendency to route choice of high frequency moving and possession awareness of their belongings according to spatial nearness and composition of homebase. These basic data will be utilizable to suggest various model for composition and rearrangement of school space.
본 연구에서는 재실자의 밀도가 높은 지하상가는 공간의 특성상 화재가 발생할 경우 다량의 유독가스의 발생 및 연기의 이동경로와 인간의 피난경로 일치로 인하여 피난안전에 큰 위험성이 있다고 사료된다. 이에 지하철 역사와 연결되어 있는 지하상가를 선정 후, 일본 피난안전성평가수법과 FDS(Fire Dynamic Simulator) 및 SIMULEX를 이용하여 비교 분석을 하였으며, 그 결과, 화재발생 후 6분이 경과 시 위험한 것으로 판단되었다. 그에 대한 대책으로 자연 배연구를 설치하여 시뮬레이션 수행을 한 결과 가시도확보 및 각 출구에서의 온도가 하강하는 것을 확인할 수 있었다.
Geocast 기법은 특정지역의 노드 집합을 멀티캐스트 그룹으로 정하고 멀티캐스트 서비스를 진행한다. 모바일 애드 혹 네트워크(MANET)에서는 geocast를 통해 멀티캐스트 서비스를 세션 정보를 브로드캐스트 할 수 있고 geocast 서비스 구역인 GR(Geocast Region)은 라우팅 경로 테이블을 유지함으로써 멀티캐스트 서비스 가입 및 데이터 전송을 위한 전달 기능을 수행한다. 하지만 이동 노드의 현재 위치에 상관없이 멀티캐스트 서비스에 가입하는 모든 노드들이 GR을 경유하는 경로를 이용하기 때문에 평균 홉 수의 증가와 데이터 전송 지연 등 문제를 야기하게 된다. 이런 문제를 해결하고자 본 논문에서는 이동성으로 인한 위치정보를 고려한 geocast 기반의 멀티캐스트 라우팅 최적화 기법을 제안하였고 노드 수에 따른 평균 홉 수에 대한 분석을 통해 제안한 최적화 기법이 네트워크 평균 홉 수를 줄일 수 있음을 증명하였다.
무인 운반차량 시스템 (AGV System) 의 이용도가 날로 증가함에 따라 시스템의 최적화 및 운영 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 AGV System에서 사용하는 Routing 및 Scheduling 정책들을 연구하고 이를 개선할 수 있는 새로운 방안을 모색한 후, 컴퓨터 모델링 기법을 이용한 보다 객관적인 시뮬레이션을 수행하여 최적의 AGV System과 그에 적합한 운영 정책을 제시하는데 그 목적이 있다. 따라서 본 논문은 크게 AGV Routing 과 Scheduling에 관한 연구로 나누어진다. AGV Routing은 AGV의 이동경로를 설정하는 것으로서 충돌 방지 (Collision Avoidance)와 최단경로 탐색 (Minimal Cost Path Find) 이라는 두 개의 주요 알고리즘으로 이루어진다. AGV Scheduling 은 장비의 공정시간과 AGV의 Loading/Unloading, Charging 시간으로 인해 불규칙한 Event 가 일어났을 경우 AGV 각각의 Jop을 알맞게 선정해주는 정책을 말하며 일반적으로 AGV Selection Rule, Charging Rule이 여기에 속한다. 본 연구에서는 이러한 알고리즘들이 반영된 AGV System을 컴퓨터 모델로 구축하여, 기존 시스템에서 사용되고 있는 여러 운영 정책들의 문제점들을 분석하였으며, Multiple AGV System을 최적화 시키는 운영 정책이 보다 객관적으로 제시되었다.
본 논문에서는 에드 혹 네트워크를 위한 메쉬 기반의 새로운 멀티캐스트 라우팅 프로토콜인 ADMRP(ADvanced mesh-based Multicast Routing Protocol)를 제안한다. ADMRP는 멀티캐스트 그룹의 송신원 중 일부를 코어 송신원으로 두고 다른 송신원이 코어 송신원 중 하나에 연결되도록 한다. 그리고 각 송신원에서 수신원에 이르는 트리들의 합집합으로 데이터 전달 메쉬를 형성하여 송신원과 수신원이 연결되도록 한다. 송신원과 코어 송신원을 연결하는 경로와 수신원과 코어 송신원을 연결하는 경로에 대해서는 국부적인 메쉬 단절을 감시하고 복구함으로써 항상 연결이 유지되도록 한다. 이렇게 함으로써 이동성이 높은 경우도 정기적인 메쉬 재구성 기간을 짧게 하지 않으면서 데이터 수신율을 높일 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과, ADMRP는 이동성이 큰 경우에도 높은 데이터 전송율을 유지함을 보여주었다.
하이퍼파라미터(초매개변수) 최적화란 모델의 학습에 앞서 미리 설정해야 하는 값인 하이퍼파라미터의 최적값을 탐색하는 문제이다. 이때의 최적값은 학습을 끝낸 모델의 성능을 가능한 최대치로 높이게 하는 값이다. 한편, 최근 모바일 장치를 이용한 포지셔닝 데이터의 대량 수집이 가능해지면서 이를 활용하여 위치 기반 서비스(Location-Based Service)를 위한 데이터 분석 및 예측에 관한 연구가 활발히 이루어졌다. 그중 이동 경로를 이미지로 패턴화하여 국소 지역 내에서 다음 위치를 예측하는 CNN 모델에 대해서 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하였다. 결과적으로 베이지안 최적화(Bayesian Optimization)를 통해 모델의 성능을 평균 3.7%, 최대 9.5%까지 개선할 수 있음을 확인하였다.
소비자의 과거 위치 데이터를 기반으로 다음 경로를 예측하는 것은 마케팅 부분에서 매우 중요한 부분이다. 그러나 전체 데이터를 이용해서 다음 위치를 제공하는 연구는 많았지만 이는 시간이 오래걸리기 때문에 서비스 제공에 이용하기에는 무리가 있다. 그래서 실시간으로 다음 경로를 예측 할 수 있는 서비스를 만들어 보았다. 데이터를 모으는 과정부터 데이터 베이스에 저장하고 활용해 시각화 하는 과정까지 총괄하는 서비스를 만들었다. 이 논문에서는 이동 데이터를 분석해 다음 위치를 예측하는 부분을 다룬다. 이동데이터를 전처리할때 학습의 편이를 위해 데이터의 형태를 [위도, 경도, 시간] 에서 [라벨값, 시간]으로 바꾸었다. 이 데이터를 CNN을 이용해 학습시킴으로서 실시간으로 예측값을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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