한전에서는 연간 전력 사용량이 높은 고압 고객에 대하여 전자식 전력량계를 설치하여 15분 단위로 전력 사용량을 수집하는 자동검침시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 자동검침시스템을 통해 수집된 데이터를 이용하여 배전선로에 대한 부하를 분석하기 위해 자동검침 고객의 부하 데이터를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다. 기존에는 계약종별 코드가 동일한 고객들의 부하패턴을 이용하여 15분 단위의 평균 사용량을 계산하여 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 할지라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 동일한 계약종별 코드를 갖는 고객에 대하여 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하고 각 그룹마다 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다.
위성의 발사부터 임무 궤도 운용을 포함한 어떤 위성의 자세에서도 지상국과의 통신 링크 보장을 위해서는 TC&R (Telemetry, Command & Ranging)의 안테나는 반구 옴니 패턴을 가져야 한다. 전구 옴니 안테나 패턴을 제공하기 위해서는 위성의 +z 축 방향과 -z축 방향에 각각 반구 옴니 패턴을 갖는 안테나를 배치하게 된다. 본 연구에서는 반구 옴니 빔을 갖는 RHCP 및 LHCP 편파 Quadrifilar 헬릭스 안테나를 설계하고 안테나 이득 및 축비 요구 규격을 잘 만족함을 확인하였다. +z 축 방향과 -z축 방향에 안테나 편파 조합에 따른 합성된 옴니 안테나 전구 패턴의 특성을 분석하기 위해 +z 및 -z 축에 4가지 편파 배치안에 대해 합성 빔을 비교 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 실제 위성 구조물에 +z축 및 -z축에 RHCP 및 LHCP S-대역 옴니 안테나를 각각 장착하고 위성 구조물에 의한 합성 이득 패턴을 얻고 링크에 대한 영향 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.
사업에 미치는 환경적 요인들이 점점 다양해짐에 따라 사업평가에 있어서 사업 자체의 성과뿐만 아니라 기업의 환경과 특색까지도 고려할 수 있는 에이전트의 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 사업의 타당성 검토와 진행패턴 분석 시 기업의 특수성이 반영된 평가요인과 사업형태의 분류에 따라 에이전트가 각기 다른 방식으로 동작하도록 설계하였다. 본 에이전트는 사업유사성 분석방법으로 판별 분석과 획득가치 접근법을 사용함으로써 유사한 기존사업의 진행패턴과 성과패턴 및 정보를 경영자나 사업담당자에게 보다 직관적으로 제공할 수 있다. 이러한 방법은 경영자로 하여금 기존 시스템 하의 일관된 방식에 의한 평가의 오류를 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
컴퓨터에서 실행되는 다양한 응용들은 네트워크를 통해 패킷 형태로 정보를 전달하며 대부분의 패킷들은 TCP/IP 또는 UDP/IP 프로토콜을 따른다. 기업 및 기관의 네트워크 관리 담당자는 네트워크 트래픽 측정 및 감시, 네트워크 보안 등을 위해서 네트워크를 통해 전달되는 패킷들을 지속적으로 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실제 전달되는 데이터를 면밀히 조사하는 DPI(Deep Packet Inspection)에서 페이로드의 특정 패턴을 검색하는 패킷 페이로드 분석 알고리즘들의 성능 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 페이로드를 조사하는 가장 기본적인 과정은 특정 패턴을 페이로드에서 신속하게 검색하는 것이다. 본 논문에서는 페이로드에 특정 패턴이 존재하는 경우, 그 패턴을 검출할 수 있는 여러 알고리즘들을 소개하고, 세 가지 관점에서 수학적으로 성능을 분석하고, 응용프로그램의 목적에 적합한 적용 방안을 제시한다.
전자 부자 흐름 패턴 시스템은 위치 측위 기술과 여러 가지 통신 기술을 이용하여 원격에서 부자의 위치를 모니터링 함으로써 하천의 유량을 예측할 수 있다. 현재 자연하천의 흐름 패턴을 분석하기 위해 여러 형태의 수동 부자들이 사용되고 있다. 수동 부자를 이용한 유량 측정은 유량을 측정하기위해 거리와 시간을 직접 측정한 후 이것을 이용한다. 이러한 방법은 측정방법과 정확한 유량 측정 측면에서 효율적이지 못하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구진은 CDMA, GPS 그리고 2.4GHz기반의 RF모듈을 이용하여 전자부자를 설계 및 구현했다. 그리고 전자부자의 위치정보와 흐름 패턴 정보를 알기 위한 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 더불어 배터리로 동작하는 전자부자에서 짧은 life cycle은 전자부자를 이용한 흐름 패턴 시스템에서의 효용성을 떨어뜨린다. 이를 극복하기 위해 전자부자 흐름 패턴 시스템의 전자부자를 위한 전원 절약 기법을 설계하였다.
태양물리연구실에서는 춘 추분기를 전후한 일정 기간 사이에 수분 정도 발생하는 태양간섭 현상을 예측하기 위하여 프로그램을 개발하였다. TU 미디어에서 제공해준 3개의 통신위성 PAS-8, TELSTAR-10, MEASAT-1에 대한 2006, 2007년도 춘 추분기의 통신장애 자료와 계산한 자료를 비교 분석하였고, 이를 이용하여 2009년도 추분기의 태양간섭 현상 시간을 예측하였다. 태양위치변화 계산은 NASA/JPL에서 발행하는 DE406 역서 자료를 이용하여 정밀도를 높였으며, 지구 타원체 모델을 통해 기지국에서의 정확한 태양 및 위성의 고도, 방위각을 구하였다. 또한 기지국 안테나 이득률을 계산하여 기지국 안테나에서 예상 되는 태양 간섭 시간을 얻어 냈다. 기지국 안테나의 빔 패턴은 안테나의 중심 부근에서 가장 강하게 나타나며, 중심에서 멀어질수록 특수한 감쇄 형태를 보인다. 이러한 빔 패턴은 안테나의 이득률과 관련이 있으며, 빔 패턴의 적분을 통해 얻어진 이득률과 태양 디스크가 얼마나 안테나의 범위에 들어오는가에 따라 안테나에 수신되는 전파의 강도가 달라진다. 이러한 강도 변화량을 계산함으로써 태양 간섭 시간을 계산할 수 있다. 본래 안테나 빔 패턴은 개개의 안테나에 따라 다르며 직접 측정하여 얻을 수 있다. 사용한 빔 패턴 모델은 ITU에서 채택된 WARC-79 모델을 이용하였고 모든 위성 기지국 안테나의 빔 패턴은 이 모델에서 벗어나지 않는다. 이 연구에서는 빔 패턴 모델을 적용하여 기존의 TU미디어 성수기지국에서의 태양간섭 시간을 다시 계산하였다. 또한 새롭게 KT 용인 위성 관제센터의 자료를 추가하여 태양 간섭시간을 계산하고 예측하였다. 위성데이터는 기존의 PAS-8, TELSTAR-10, MEASAT-1 통신위성과 KT에서 운용하고 있는 무궁화 3호와 무궁화 5호 통신위성 자료를 사용하였다. 이러한 계산 방법은 전국 임의의 지역에서 춘 추분기에 발생할 수 있는 태양간섭 시간을 예측하고 적용할 수 있다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식은 효율적인 주파수 사용 및 고속의 데이터 전송이 가능한 장점으로 인해 페이딩 환경에서 우수한 성능을 보이지만, 실질적으로는 다중 경로 페이딩 채널의 시간에 따른 변화에 대해 성능 저하가. 발생한다. 이러한 채널의 시간적 변화에 대한 영향을 극복하고, 시스템의 성능을 개선하기 위한 여러 가지 채널 추정: 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 채널 추정을 위한 기존의 파일럿 패턴들은 이동체의 속도에 대해 강인한 특성을 지니지 못한다. 본 논문에서는 보편적으로 사용되는 파일럿 패턴들의 이동성에 대한 단점을 극복하고, 도플러 확산으로 비롯된 시변 채널 환경에서 타 기법들에 대하여 우수한 성능을 달성하기 위해 기존 패턴에 변형을 가한 파일럿 패턴을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 시변 채널 환경에서 변형된 파일럿 패턴의 성능이 기존의 패턴보다 우수함을 보였다.
CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
웹 프락시 통신량 특성은 캐싱, 용량 설계 및 모의 실험 연구에 영향을 미치는 매개 변수를 인식하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 프락시 서버에 나타나는 통신량을 추적하여 사용자의 액세스 패턴을 분석하고 그에 따른 캐싱 모델을 수립하였다. 적중률과 가중치 적중률을 평가한 결과 캐싱의 유용성을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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