본 논문에서는 시간과 부하의 변화에 따라 편안한 승차감과 빠른 속도를 가질 수 있도록 다양한 속도 패턴을 제공하는 퍼지 알고리즘을 실제 공정에 적용할 수 있도록 SoC Design을 하였다. 운송 속도와 승차감은 엘리베이터 속도 패턴을 결정하기 위한 두개의 중요한 요소이며, 본 논문에서는 운송능력을 향상시키기 위해 교통량 변화에 맞춰서 저크를 조정하였다. 여기에서 구현된 퍼지 추론 시스템은 2개의 입력 변수와 1개의 출력을 가진 시스템이다. 전반부는 교통량의 변화를 나타내며, 시간 입력에 대해서 사다리꼴 형태의 소속함수를 사용하였다. 후반부는 입력에 대응되는 속도 패턴으로써, 싱글톤이 후반부에 적용되었다. 본 논문에서 구현 Tool 로는 SoC 설계를 사용하였다. SoC 설계는 현재 그 확장성과 유연성에 뛰어난 장점을 지니고 있으며, 제안된 알고리즘을 모듈로 설계하여 프로그래밍과 실행 사이클을 단축시키는 효과가 있다.
우리나라는 기후변화로 추정되는 폭우, 폭설 등과 같은 기존의 강우의 패턴과는 다른 현상들이 잦아지고 있다. 최근 발생하는 기상이변은 예측 할 수 없고 단시간에 많은 양의 강우로 인하여 큰 피해가 발생하며 수공구조물에도 많은 영향을 미친다. 또한 장 단기 수자원계획과 수공구조물의 설계를 위하여 확률강우량의 산정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 즉, 과거의 여러 수문 사상에 대한 통계적인 분석을 통해서 수공구조물들의 설계빈도를 결정하는 우리나라의 현실에서 사용된 수문 사상의 자료기간에 따라 확률 값은 큰 차이를 보일 수 있기 때문에 관측 자료 기간을 달리하여 빈도 해석한 결과를 비교함으로서 우리나라의 확률강우량의 변화 특성을 파악 할 수 있으며 미래 강우 형태를 파악하는데 기여 할 수 있다. 본 논문에서는 우리나라 기상청 강우자료를 사용하여 기초 통계량의 변화와 강우 발생의 패턴을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 Pacific-Japan (PJ) 대기패턴과 북서태평양 지역의 열대성 태풍 활동에 대한 관계를 분석하였다. 특히 한반도에 영향을 미치는 태풍을 중심으로 낙동강 유역의 태풍에 의해 유발된 여름철(June-September) 강수의 지역적 특성 변화를 진단하였다. 분석 결과, 양(+)의 PJ 기간에 발생하는 대기순환패턴의 변화는 태풍의 활동에 보다 유리한 작용을 하는 것으로 나타났다. 한반도에 영향을 미치는 태풍에 대한 진로 분석 결과, 양(+) PJ 기간동안 태풍이 주로 남서쪽으로 향하는 경향이 있으며, 음(-)의 PJ 기간에는 북동쪽으로 향하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 태풍 진로의 변향점(recurve)은 양(+)의 PJ 기간에는 보다 북서쪽에 위치하며 음(-)의 PJ 기간에는 보다 북동쪽에 치우쳐 있음이 분석되었다. 따라서, 음(-)의 PJ기간 보다 양(+)의 PJ 기간에 태풍의 활동이 활발하며, 낙동강유역에서 태풍에 의해 유발된 강수가 통계적으로 유의한 증가패턴이 뚜렷하게 발생하고 있는 것으로 확인되었다.
최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 과거 교통정체 패턴을 이용하여 현재의 교통정체가 풀리는 정체인지 아니면 악화되는 정체인지를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 과거 교통정체 패턴은 다중 포인터를 이용하여 정체구간들을 연결한 인접 리스트에 교통정체의 시간적 길이와 공간적 길이로 저장된다. 교통정체가 시작된 구간에 해당하는 헤드노드를 탐색하고 현재패턴과 가장 유사한 과거 교통정체 패턴을 이용하여 장래의 교통정체 변화정보를 제공한다. 실험을 통해 검증한 결과, 도로 구간 하나에 대한 정체 변화를 판별하였을 때 실제 값과 비교해서 평균적으로 15분 오차를 보였으며, 연속된 다수의 도로 구간들을 결합하여 비교적 긴 구간의 정체 변화를 판별하였을 경우 평균적으로 10분 이내의 오차를 보이며 실제 값과 유사한 것을 보였다.
본 연구는 빈곤가구의 소비패턴이 단일 유형이 아니라 여러 유형으로 나타나고 있으며, 그러한 차이에 어떤 요인들이 관련되어 있는지 분석하였다. 연구결과 빈곤계층을 하나의 소비유형으로 단순화 할 수 없으며, 사회 환경의 변화에 따라 필수품의 목록이 변화하였고, 변화의 양상은 라이프사이클이 상이한 가구원의 구조에 영향을 받는 것으로 파악되었다. 소비패턴의 유형은 여섯가지로 분류되었는데, 각각은 교육비지출형, 식료품지출형, 사회적관계지출형, 교통통신비지출형, 의료비지출형, 주거비지출형으로 명명할 수 있었다. 각 소비패턴유형에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 다항로짓분석을 실시한 결과 빈곤가구의 경제적 특성보다는 가구특성, 가구주특성, 사회적 특성이 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 연구결과 빈곤가구의 다양한 욕구를 확인했고, 소비패턴의 영향 요인이 경제적인 요인보다는 가구의 인구사회학적 요인이 더 큰 영향을 미치고 있음을 감안할 때, 한시적인 소득지원에 무게를 두고 있는 한국의 빈곤정책은 가구의 욕구에 기초하여 다양하게 접근해야 할 필요성이 있다.
반도체산업이 발전함에 따라 패턴이 점점 더 복잡해 지고 있다. 이에 따라 웨이퍼 위에 올려지는 layer도 개수도 많아지고 점점 더 두꺼워진다. 예전에는 수백 nm였지만 최근에는 um단위까지 두꺼워지고 있다. 하지만 mask 역할을 하는 ACL과 substrate (SiO2)의 selectivity는 일정하기 때문에 mask 역할을 하는ACL layer 역시 두꺼워지는 것이 불가피하다. 이로인해 예전에는 없었던 문제들이 발생하기 시작한다. Mask 역할을 하는 ACL layer가 얇고 패턴 크기가 클 때에는 아무런 문제도 없었지만 ACL layer도 두꺼워 지고 패턴 크기도 수십 nm로 작아졌기 때문에 ACL 역시 식각 공정을 할 때 어려움이 생기기 시작한다. 이를 해결하기 위한 하나의 방법으로 자화된 ICP 챔버 substrate에 Dual bias frequency 인가하여 식각해 보고 이와같이 하였을 때 식각특성을 분석해 보았다. 자화된 ICP 챔버에서 substrate에 dual bias frequency를 인가함으로써 ion energy와 ion flux에 변화가 생기게 되고 이로 인해 다른 식각 특성이 나타나게 되었다. Dual bias frequency의 비율을 변화시켜 보고 변화에 따른 식각 특성을 분석해 보았다. 이와 같은 과정을 통하여 높은 주파수와 낮은 주파수의 각각의 변화에 따른 식각특성의 변화에 대한 이해를 할 수 있었다.
많은 요추 불안정성 환자들은 호흡 기능 감소와 호흡 패턴 변화로 인해 몸통 움직임 패턴의 변화를 나타낸다. 본 연구는 요추 불안정성 환자의 호흡 패턴 교정 운동 후 안정 및 노력성 호흡 동안 3개의 흉·복부 둘레 선 (겨드랑이, xiphoid junction, 10번째 갈비뼈)에 대한 사용률 변화를 조사하기 위해 실행하였다. 실험군 15명은 호흡 패턴 교정 운동을, 대조군 15명은 요추 안정화 운동을 실시했다. 중재 전, 두군 모두 안정 호흡과 노력성 호흡 동안 3개의 흉·복부 라인 간의 사용률에서 유의한 차이를 보였다(p<.05). 중재 후, 실험군은 안정 호흡 동안에 3 라인간 사용률 차이가 없는(p>.05) 변화를 나타내었고 노력성 호흡 동안에 두 라인 간 사용률의 변화를 나타내었다(p<.05). 호흡 패턴 교정 운동은 호흡 패턴의 회복을 통해 몸통 운동 패턴을 개선하였다. 따라서 우리는 호흡 패턴 교정이 요추 불안정성 환자를 위한 재활-프로그램의 재교육 및 강화 과정에 적용될 수 있음을 제안한다.
기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
시퀀스 데이터(sequence data)에서는 각 데이터 값보다는 전후 그들 사이의 변화추세 등이 더 큰 정보로 작용하는 것이 일반적이다. 본문에서는 시퀀스 데이터베이스를 대상으로 하여 주어진 시퀀스 패턴과 모양이 유사한 모든 부분시퀀스를 검색해 내는 새로운 방식을 제안한다. 본 방식에서는 시퀀스 데이터의 모양 추출을 위한 데이터 변환, 유사 모양 패턴 클러스터링, 새로운 유사도 계산 방식 등을 도입함으로써, 기존의 방식이 매우 제한적인 패턴만을 유사패턴으로 간주하던 것에 비하여, 패턴이 데이터축 혹은 타임축으로 각각 확대, 축소, 이동된 경우에도 유사패턴으로 검색이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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