기존의 여러 동적 추천 시스템에서는 웹 페이지들 사이의 유사도와 로그 파일 안에들어 있는 사용자들의 패턴을 이용하였기 때문에 연관된 페이지 뿐 아니라 단순히 순차적으로 연결되는 문서를 추천 페이지로 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 기존의 방식에 각 페이지가 점유하는 시간의 분석을 더하려 한다. Data를 여러 분야로 나눌 수 있는 전자상거래의 특성을 이용하여 개개의 클러스터로 분류된 사이트들의 로그파일을 분석하여 점유시간의 크기와 무의미하게 보내어 지는 시간을 가중치를 주어 구별해내는 결과를 바탕으로 사용자가 주로 방문하는 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 추천하는 방법을 제안한다.
활주로 및 유도로는 항공기가 이착륙하기 위한 기본 시설로서, 활주로 처리 용량은 공항의 수용 능력을 결정하는 주요 지표 중 하나이다. 항공기의 활주로 점유 시간은 이러한 활주로 처리 용량에 영향을 미치는 요소이다. 활주로 점유시간 확인을 위해서는 공항의 지상 감시 항적자료를 분석하여 항공기가 사용한 유도로를 확인하고 각 지점의통과 시간을 측정하는 것이 일반적인 방법이다. 본 연구는 항공기에서 송신하는 ADS-B 메시지를 이용한 착륙 항공기의 활주로 점유 시간에 대한 연구로 착륙 항공기의 활주로 점유 시간에 대한 분석과 고속 탈출 유도로를 포함한 활주로 사용 이력에 대한 분석을 수행 하였다. 분석 결과 공항의 구조로 인하여 동일한 활주로를 사용할 때에도 착륙 방향과 항공기 등급에 따라 활주로 점유시간이 차이가 나는 것을 확인하였다. 또한 분석된 활주로 점유시간은 항공교통시뮬레이션을 위한 기본 자료로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 신호교차로의 정지선 검지기를 위한 수동형적외선 검지기의 검지알고리즘의 개발이다 신뢰성 있는 교통상황정보의 획득을 위하여 수동형 적외선 검지기의 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)에 세부검지영역을 설정하여 신호교차로에서 교통상황정보(교통량, 점유시간, 비점유시간)를 수집하였다. 기존검지영역($1.8{\times}4.0m$)의 수동형 적외선 검지기와 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한 수동형 적외선 검지기를 각각 기존PIR과 제안PIR로 명명하였다. 이와 같이 개발된 알고리즘은 교통량, 점유시간, 비점유시간, 속도 및 차로변경 유무 정보를 수집할 수 있으나 본 연구에서 알고리즘의 평가는 교통량, 점유시간 및 비점유시간으로 한정하였다. 개발된 알고리즘의 수행과정과 단계별 연구내용은 다음과 같다. (1) 제안 PIR의 검지영역은 $1.8{\times}4.0m$의 영역에 $1.8{\times}0.6m$ 영역 2개(검지영역 1, 검지영역 3)와 $1.8{\times}1.78m$ 영역 1개(검지영역 2)이 다. (2) 비디오 카메라 촬영자료는 모니터 상에 수동형 적외선 검지기의 검지영역과 동일하게 영역을 설정하여 비디오 프레임 분석을 실시하였다. (3) 검지영역 1과 검지영역 3으로 점유시간, 비점유시간, 속도자료를 수집하고, 검지영역 1, 검지영역 2, 검지 영역 3의 조합으로 차로변경 유무에 대한 정보를 수집할 수 있다. 알고리즘의 현장 적용성 검토 및 알고리즘 평가를 위하여 교통량, 점유시간, 비점유시간에 대한 평균절대편차(MAD), 평균절대비율오차(MAPE)를 정확도의 비교척도로 사용하였다. 그 결과 개발된 알고리즘을 적용한 제안검지기의 효과는 기존검지기보다 우수한 것으로 나타났고, 교통량, 점유시간 및 비점유시간은 각각 53$\%$, 40$\%$, 61$\%$의 개선효과를 보였다.
본 논문은 무선 매체의 점유 요인을 분석하여 효율적인 라디오 자원 측정 방법을 제안한다. 미디엄 점유 시간은 무선 단말이 현재 채널에서 802.11 프레임, 무선 간섭, 프로토콜 대기 시간에 의해 점유된 시간으로 다양한 분야에서 성능 측정 도구로 이용된다. 기존 연구들은 부분적인 요인만을 측정하고, 측정 도구에 대한 검증 및 다양한 라디오에 대한 확장성이 부족하다. 본 논문은 세분화된 점유 요인들의 측정 방법을 제안한다. 이를 위해 무선 칩셋의 레지스터 정보 수집, 가상 모니터 모드를 통한 프레임 분석을 위해 802.11n 기반 OpenHAL 디바이스 드라이버를 수정하였다. 뿐만 아니라 다양한 검증 방법을 통해 정확한 미디엄 점유 시간을 도출한다.
우리나라의 자동차의 수는 1990년부터 계속 증가하고 있다. 계속되는 자동차수의 증가로 인해 휴일, 출퇴근 시간에 교통이 혼잡 또는 마비되는 문제가 발생한다. 하지만 기존의 신호등 체계는 통계적인 수치에 의해 결정되기 때문에 항상 일정하지 않은 차량의 수를 제어하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 변하는 차량의 수와 점유시간에 따라 퍼지 제어 기법을 이용하여 신호를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 교통 신호 제어 방법은 교차로에 대기하는 차량의 수와 점유 시간을 퍼지 제어 기법에 적용하여 차량의 진행 신호에 대한 우선순위를 부여한다. 가장 높은 우선 순위를 가지는 현시에 대해 진행 신호를 부여하고 나머지는 대기하게 된다. 그리고 진행 신호의 시간을 교차로에 대기하는 모든 차량의 수와 차량의 비율, 진행 신호를 부여받은 차량의 수를 이용하여 계산한다. 본 논문에서는 제안된 펴지 신호 제어 기법과 정적인 신호 제어 기법에 대해 시뮬레이션을 통해 실험한 결과 차량 혼잡도와 상관없이 제안된 차량 신호 제어 기법이 동일한 시간에 더 많은 차량이 원활하게 소통되는 것을 확인하였다.
본 논문은 서비스 제어 시스템(Service Control Point : SCP) 서비스 교환 시스템(Service Switching Point: SSP) 그리고 지능형 정보제공 시스템(Intelligent Peripheral : IP)을 물리적 구성요소로 하는 차세대 지능망(Advanced Intelligent Network : AIN)에서 특수자원 제공을 담당하는 지능형 정보제공 시스템에서의 지연 시간에 관한 특성을 분석하였다 지능망 호가 지능형 정보제공 시스템으로 입력되는 시점부터 지능망 서비스가 처리되어 종료되는 시점까지의 시그널링 지연 및 자원 제공 점유시간을 각 구성 요소들이 연동되어서 운용되는 현장환경하에서 실측을 통해 분석하였다 종합정보통신ad 사용자부 (Integrated Serviced Digital Network User Part: ISUP) 프로토콜 기반에서의 호 설정 및 해제 시간을 지연 유형별로 분석하였으며 지능망 응용부(Intelligent Network Application Protocol : INAP) 프로토콜 기반에서의 자원 제공 점유시간을 차세대 지능망에서 제공하는 서비스별로 분석하였다.)
본 연구의 기본개념은 개별 차량이 대기차량 검지기를 통과할 때 "점유시간이 길다면 곧 차량은 정체하고 있다."라는 아주 기본적인 명제에서 출발하고 있다. 즉 차량의 속도를 고려하지 않고, 점유시간과 정체도는 비례한다는 개념으로부터 차량의 점유시간에서 정체도의 개념을 바로 유추하는 것이다. 본 연구에서 수행한 결과만을 놓고 본다면, 본 연구에서 제안하는 방식인 지점속도 대신 주기단위 점유율을 사용하는것이 모형이 정확도와 대기길이 추정의 신뢰도 측면에서 공히 우월한 결과를 얻었다. 이외 운영자 측면에서의 이점으로는 긴존 방식에서 요구되는 모수 s1, s2, Thdoc 값을 현장에 맞게 최적화 할 필요 없이 점유율을 곧 바로 정체도로 사용할 수 있다는 장점도 매력적일 수 있다. 점유율 방식을 사용할 경우 물론 현장 상황에 따라 조정되어야 할 변수들이 있겠지만, 기정값으로는 기존 임계정체도에서 사용하는 값인 0.7 대신에 0.20 - 0.30 정도가 적당한 것으로 분석되었다. 단, 제안 모형의 한계로는 본 모형은 누적 점유시간을 계측 주기시간 동안의 점유율을 사용하기 때문에 만일 대기차량이 형성되어 있는 동안 차량이 검지기를 점유하지 않을 때는 상당한 오차를 가지게 된다는 문제가 있다. 따라서 제안방식의 모형의 추정 신뢰도를 제고하기 위해서는 현재 상류부 대기길이용 검지기인 1.8m X 1.8m 크기의 검지기를 차량흐름 방향으로 크게 하거나 아니면 아예 검지기를 쌍으로 설치하는 것이 필요하다고 하겠다. 또한 COSMOS 시스템에서의 신뢰도 높은 대기길이 추정 기능은 과포화시 효율적인 신호제어에 필수적으로 요구되는 기능으로 향후 이와 관련된 후속연구가 활발히 진행되기를 바란다.그리고 매트릭스는 $256\times512$ 였다. MRI촬영자료에서 관절연골부위를 픽셀단위로 비교분석 하였다. 배양이 끝난 관절연골은 hematoxylin & eosin, toluidine blue, alcian blue, trichrome 염색 등을 시행하여 관찰하였다. 결과 : Dimethylmethylene blue를 이용한 GAG의 정량분석결과 배양시간증가에 따라 GAG의 농도가 비례적으로 증가하였다. $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 관절연골의 T1 강조 영상에서의 신호강도는 trypsin 배양에 비하여 평균 $42.0\%$ 증가하였고 4시간과 5시간배양에서는 trypsin에서만 배양한 관절연골에 비하여 신호강도가 더욱 뚜렷하게 증가되었다 (p<0.05). 관절연골의 T1, T2, rho 이완시간은 배양시간에 따라 유의성 있는 차이가 관찰되지 않았으나 $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 T1이완시간의 증가가 관절연골의 표층부와 이행부에서 측정되었다. 조직검사결과 trypsin 배양의 관절연골에서 toluidine blue와 alcian blue염색에서 결손이 관찰되었다. 결론 : Trypsin 배양시간에 따라 관절연골의 GAG결손을 정량적으로 확인할 수 있었고 픽셀크기 $97.9\times195\;{\mu}m$인 MRI로 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 이완시간을 측정할 수 있었다. 배양시간에 따른 GAG결손은 T1, T2, rho 이완시간보다 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강에서
본 논문에서는 기존 리더 충돌방지 알고리즘인 Channel Monitoring 알고리즘, Pulse Protocol 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 슬롯 점유확률을 이용한 Pulse Protocol 기반의 Hybrid 리더 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Pulse Protocol 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 Channel Monitoring 알고리즘에서 사용되고 있는 슬롯의 점유확률 (Occupied Probability)을 이용한다. 즉, 리더들은 랜덤 backoff 시간을 생성한 후, 자신이 사용하게 될 슬롯의 점유확률을 확인하고, 이 슬롯의 점유확률이 0보다 크다면, 새로운 랜덤 backoff 시간을 생성하여 리더간의 충돌을 피한다. 기존 알고리즘들과 제안하는 알고리즘과의 성능을 태그인식시간, 데이터 처리량 및 시스템 효율 등의 성능분석항목들을 통하여 비교 및 분석하여, 제안하는 알고리즘에 의하여 리더의 개수가 증가함에 따라 7% 정도의 태그인식시간 및 데이터 처리량 성능 향상을 확인한다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
본 논문은 서비스 제어 시스템(Service Control Point : SCP), 서비스 교환 시스템(Service Switching System : SSP), 그리고 지능형 정보제공 시스템(Intelligent Peripheral : IP)을 물리적 구성 요소로 하는 차세대지능망 (Advanced Intelligent Network : AIN) 서비스중 주요 서비스인 자동콜렉트콜(Automatic Collect Call : ACC) 서비스에 대한 지능형 정보제공 시스템에서의 자원 제공시간 (점유 시간)을 분석한 것이다. 차세대 지능망 구성요소들이 연동되어 서비스되는 상황에서 지능형정보 제공시스템에서의 서비스 시나리오를 제시하였으며, 특수 자원에 대한 자원 제공 점유 시간을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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