본 연구의 목적은 공연예술 산업의 입지적 특성을 파악하고, 그들의 지역 경제와의 연계성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 공연예술 산업이 가장 집중되어 있는 서울을 대상으로 소비자가 관련시설이 있는 장소를 방문해야 하는 소비의 유사성을 지닌 갤러리와 영화 상영관의 각 사업체의 주소자료를 이용하여 커널밀도분석과 공간적 자기상관성(Spatial Autocorrelation)분석을 실시한다. 특히 LISA(Local Indicator of Spatial Association)를 적용하여 국지적 핫스팟을 확인한다. 분석 결과 갤러리와 영화 상영관의 분산 분포와 달리 공연장은 대학로 일대를 중심으로 응집된 단일 핫스팟이 나타난다. 대학로 일대를 중심으로 하는 공연장 밀집지역에는 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들이 인근에 밀집분포하며 공연예술 산업의 클러스터를 형성하는 입지적 특성이 파악된다. 또한 다중회귀분석을 통하여 공연장의 분포를 설명하는 경제활동을 파악하여 지역 경제경관과의 연계성을 분석한다.
본 연구에서는 전자석 코일 마그네트론 소스를 가지는 비대칭 마그네트론 스퍼터링 장치를 이용하여 보호 코팅 소재로 사용되어지는 비정질 탄소박막을 제작하였다. 내부 전자석 코일의 전류를 고정하고 외부 전자석 코일의 전류를 다양하게 변화시켜 탄소 박막을 제작하였고, 제작되어진 박막들의 경도, 마찰계수, 접착력, 표면 거칠기 등의 트라이볼로지 특성들을 측정하였고, 라만과 HRTEM을 이용하여 구조적 특성을 평가하였으며, 이들 상호간에 관계를 규명하였다. 결과로서, 제작되어진 탄소박막의 경도, 마찰계수, 접착 특성은 외부 전자석 코일 전류가 증가함에 따라 향상되었으며, 이러한 결과는 박막내에 결합력이 강한 $sp^2$ 결합과 클러스터의 형성과 관련된다. 전자석 코일 전류의 증가는 전자와 이온 밀도의 증가시키고, 기판에서 이온의 충돌의 증가와 기판온도 향상을 야기한다. 이러한 현상의 박막내에 증가되어진 $sp^2$ 결합과 클러스터들의 형성은 탄소박막의 트라이볼로지 특성 향상에 기여하였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 이동 노드들의 위치 업데이트로 인한 에너지 소비를 최소화하는 EMSP(Efficient Mobility Support Protocol)을 제안한다. 제안하는 방법은 이동 노드들의 움직임을 고려한 virtual cluster와 클러스터의 균일한 노드 분포를 위한 node split 기법이다. 기존의 제안된 프로토콜은 Invitation phase 동안 이동 노드의 새로운 CH 선택으로 인하여 업데이트 통신비용에 발생한다. 이를 해결하기 위하여 R-tree의 일종인 LUR-tree에서 사용되는 Expanded MBR을 적용하여 업데이트시 발생되는 불필요한 에너지 소비를 감소시킨다. 또한, 제안하는 기법은 기존의 클러스터 노드 밀도 불균형 문제를 해결하기 위해 R-tree에서 사용되는 split algorithm을 적용하였다. 성능 평가 결과, 기존의 제안된 LEACH-C protocol에 비하여 약 40%, M-LEACH protocol에 비하여 에너지 소비가 약 8% 감소하였다. 이는 제안된 기법이 무선 센서 네트워크에서 센서의 수명 연장과 네트워크 확장에 용이하다는 것을 보여준다.
공간 데이터마이닝 분야에서 객체간의 거리, 연결성, 상대적인 밀도를 기반으로 비슷한 객체들을 하나의 그룹으로 묶는 공간 클러스터링은 중요한 컴포넌트이다. 공간 클러스터링 알고리즘은 밀도 기반 클러스터링과 격자 기반 클러스터링 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 밀도 기반 클러스터링 알고리즘은 다양한 모양과 크기의 클러스터를 구분할 수 있으며, 잡음을 제거할 수 있는 장점을 가지고 있는 반면에, 격자 기반 클러스터링 처리속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 대량의 공간 데이터 집합을 클러스터링 하는 것은 데이터 처리 비용이 급격하게 증가하기 때문에 클러스터링 처리 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문은 대용량의 공간 데이터베이스에서 공간 객체간의 고밀도 영역을 식별하여 잡음을 제거하기 위한 수치데이터 값과 기본 격자간격 개수를 정의하는 확장된 밀도-격자 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고밀도 영역 식별을 위하여 threashold(DT)를 정의하였으며, 격자 및 밀도 기반 기법의 장점을 이용하여 임의의 객체 클러스터링을 식별할 수 있는 성능을 향상시켰다. 성능평가에서 기존의 클러스터링 알고리즘과의 다양한 비교 평가 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 빠르고 정확한 데이터 클러스터링 결과를 나타냄을 보인다.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 쑤어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 및 후보 CH 노드들로부터 주어지는 통신 부하(load)와 잔여 에너지 양에 대한 정보를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시켜 클러스터 내의 노드 밀도에 상관없이 각 CH에게 주어지는 부담을 일정하게 유지시키는 새로운 동적 크기 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 단일홉 모드나 고정 크기 다중홉 모드 클러스터링 방법보다 우수함을 보였다.
본 논문은 공간객체의 영향력을 고려한 클러스터링을 위한 알고리즘인 DBSCAN-SI를 제안한다. DBSCAN-SI는 기존의 DBSCAN과 DBSCAN-W를 확장한 것으로 공간클러스터링 시 비공간 속성들을 영향력으로 변환한다. DBSCAN-SI는 클러스터링에 사용되는 속성에 의한 영향력이 클수록 클러스터에 포함될 확률을 높여주어, 단지 공간적인 거리뿐만이 아니라 영향력의 크기를 반영하여 군집화를 수행하기 위한 알고리즘이다. 이 논문에서 제안한 클러스터링 기법은 주변에 있는 객체들이 특정 속성 중심으로 보았을 때, 영향력이 큰 객체임에도 불구하고 주변에 객체가 드물게 있으므로 인하여 클러스터에서 배제되게 되는 기존 알고리즘의 단점을 보완해 줄 수 있다.
본 논문에서는 방향그래프에서 개미가 한 노드에서 다른 노드들로 이동하는 새로운 개미 기반계층적 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 노드페로몬은 로컬영역에서 상대 밀도값으로 간주될 수 있는 값으로 노드로 들어오는 에지들의 페로몬 양을 합한 것이다. 일정한 횟수만큼 개미들을 이동시킨 후 방향 그래프로부터 소량의 노드페로몬 값을 가진 노드들을 제거하고, 강하게 연결되어 있는 요소들을 하나의 클러스터로 구성한다. 반복적으로 낮은 값부터 높은 값까지 제거작업을 하여 계층적 클러스터들을 구축한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 알고리즘과 기존 클러스터링 알고리즘을 비교하고 제안하는 알고리즘의 우수성을 실험을 통해 입증한다.
1960년대 퍼지 이론이 소개된 이후 데이터 마이닝을 포함한 기계 학습 분야의 군집화 작업에서 퍼지 이론이 폭넓게 사용되었다. 퍼지 C-평균 알고리즘은 가장 많이 사용되는 퍼지 군집화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 하나의 데이터 개체가 서로 다른 소속 정도를 가지고 각 군집에 할당될 수 있도록 한다. 퍼지 C-평균 알고리즘도 K-평균 알고리즘과 같은 일반적인 군집화 알고리즘과 마찬가지로 초기 군집수와 군집 중심의 위치에 의해 최종 군집 결과의 성능 차이가 나타난다. 군집화를 위한 이러한 초기 설정은 주관적이며 이 때문에 적절치 못한 결과를 얻게 될 수도 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주어진 학습 데이터의 속성을 기반으로 한 초기 군집수와 군집 중심을 결정하는 개선된 밀도 기반의 퍼지 C-평균 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 격자를 사용하여 초기 군집 중심의 위치와 군집수를 결정하였다. 기존에 많이 이용되었던 객관적인 기계 학습 데이터를 이용하여 제안 알고리즘의 성능비교를 수행하였다.
리튬이온전지의 대형화와 범용화에 따라 경제성과 안정성 관점에서 정극재료의 개발은 중요한 과제로 대두되고 있다. 18650 원통형 전지의 에너지 밀도는 발매 초기인 1991년 230Wh/l에서 2005년 2배 이상의 500Wh/l로 증가하였으며, 제품 대부분의 에너지용량은 450~500 Wh/l, 150~190Wh/kg이고 안전성, 제조비 절감 및 장 수명을 중점적으로 개발하고 있다. $LiCoO_2$ 정극활물질 중의 Co가 고가이므로 Co 사용량을 줄이면서 에너지 용량을 향상시키기 위하여 $LiMn_2O_4$, $LiCo_{1/3}N_{i1/3}Mn_{1/3}O_2$, $LiNi_{0.8}Co_{0.15}Al_{0.05}O_2$, $LiFePO_4$-C복합체 (167 mA/g)등이 개발되고 있다. 전동자전거용 전지는 출력밀도 500 Wh/kg, 전동공구용 1,500Wh/kg, EV나 PHEV용으로는 4,000~5,000Wh/kg의 대용량 출력밀도를 요구하고 있으므로 배터리 소재의 성능을 향상시키려고 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 Graphene-sulfur 복합체정극활물질 600 Ah/kg, 2차전지용 분자클러스터(molecular cluster) 320 Ah/kg 등의 새로운 정극활물질이 연구 개발되고 있으므로 실용화가 기대된다.
본 논문에서는 네트워크의 유동확률밀도를 이용하여 분산적인 라우팅 경로를 분석하는 LTD(Load Tolerance Density-distribution) 알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc Networks)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로서, 토폴로지의 변화가 빈번하다. 토폴로지의 변화를 줄이기 위해 계층적 네트워크가 연구되었으나, 특정 클러스터 헤드노드에게 부하가 집중되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 포아송 분포를 이용한 노드의 유동확률밀도를 계산하여, 분산적인 라우팅 경로를 제공하는 알고리즘이다. 모의실험에서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 패킷 전송률은 비교 알고리즘에 비해 향상된 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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