본 논문은 다량의 가변적인 정보를 보유하고 있는 수중에서 유동하는 입자의 움직임을 추적하고 유체의 흐름에 따라 분산되는 입자의 분산정도 그리고 입자의 침전패턴을 정확하게 예측해내기 위해 인공신경망 알고리즘을 도입한 가시화 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 물과 같은 공간에서 움직이는 다양한 입자들을 고려하고 있는데, 물의 흐름을 위해서 운동량방정식과 연속방정식을 일반화하여 흐름을 제어하고 있다. 또한 입자간에 작용하는 부력, 침강력 등의 물리적인 힘과 침전패턴에 주요한 영향을 주고 있는 입자간의 충돌은 인공신경망 ART2를 이용하여 충돌을 감지하도록 하고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 다양한 외부적인 요인에 따라 움직임을 달리하는 유동 입자들을 실제 물에서와 같이 유사하게 가시화되도록 한다. 또한 가시화된 유동 입자의 움직임을 효율적으로 추적하고, 침전하는 입자들의 패턴까지도 미리 예측해 낼 수 있다.
본 논문은 SSD를 캐쉬로 사용하는 하이브리드 저장장치에서 캐쉬에 저장할 데이터를 찾기 위한 BLOCS 기법을 제안한다. 시퀀스 패턴 마이닝을 사용하는 BLOCS 기법은 파일시스템에서 호출하는 섹터들의 연관성을 발생한 순서를 고려하여 빈번히 요청되는 섹터들의 집합을 생성한다. 비교 분석을 위해 탐색거리(DIST) 기반 기법과 요청 빈도(FREQ) 기반 기법 그리고 빈도와 크기의 곱(F-S) 기반 기법을 제안하였다. 제안한 캐슁 기법을 평가하기 위해 하이브리드 캐슁 시뮬레이터를 개발하여 적중률과 응답시간 정보를 얻는다. 부팅 시 발생하는 I/O의 흐름자료와 10개의 응용프로그램들의 실행 시나리오에서 발생한 I/O 흐름자료를 수집하여 캐쉬 시뮬레이터의 입력으로 사용하였다. 실험 결과 부팅 흐름자료에서 제안한 BLOCS 기법이 61%의 적중률을 나타내서 적중률이 가장 낮았던 거리 우선 기반 기법에 비해 15% 더 높은 적중률을 보였다.
가열된 표면에서의 액적은 일반적으로 내부에 마랑고니 유동이 발생하고, 이는 불균일한 침전물 패턴 형상을 구성하게 된다. 본 연구는 마랑고니 유동을 가시화하고, 수직진동을 사용해서 이를 제어하는 것을 주 목적으로 한다. 액적이 증발하는 동안, 액적의 접촉각 변화와 부피변화를 실험적으로 알 수 있었고, PIV(Particle Image Velocimetry) 실험 장치를 이용하여, 평판 온도별 마랑고니 유동의 내부 유동의 흐름을 가시화하였다. 그리고 평판에 각 주파수별 수직진동을 가해주는 실험을 진행하여, 그 결과 마랑고니 유동의 유동 방향과 수직진동의 유동 방향이 서로 반대인 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 증발하는 액적에 수직진동을 가해줌으로써, 액적의 하단부분에서 내부유동의 흐름변화를 관찰하였다. 마랑고니유동에 의해 발생하는 내부유동 방향과 수직진동으로 발생하는 내부유동의 방향이 서로 반대 방향이므로 가열된 평판에 진동을 가해주었을 때 액적 내부유동의 흐름이 변화가 발생하였고, 이는 곧 불균일한 침전물 패턴이 억제된 것을 증발 후 침전물의 패턴형상을 통해 확인할 수 있었다.
과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.
하천 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 합류부 구간에서는 물질의 종류 또는 온도차로 인해 밀도 차이로 유체의 흐름이 발생하게 되는데 이것을 밀도류라고 한다. 밀도차이에 의해 성층이 생긴 수체혼합거동을 파악하기 위해서는 본류 및 지류의 일정 구간을 포함하는 합류부 구간에 대한 정밀한 계측 및 관찰이 필요하다. 이러한 수체 혼합에 대한 종합적인 분석은 유속장 및 유량정보를 취득하여 파악할 수 있지만, 성층류가 흐르는 하천의 서로 상이한 물리적 특성과 수질특성을 가지는 수체의 혼합양상 및 그에 따른 물질혼합양상을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 합류부 구간에서의 수온 분포를 통하여 밀도류를 파악하고자 한다. 하천의 광범위한 데이터 중 연직 자료와 수표면 자료를 취득하였고, 이를 통해 합류부의 성층현상을 확인하고자 하였다. ADCP를 보트 측면에 설치하여 저속운행으로 수리량을 측정하는 방식과 YSI를 이용해 측선설치 없이 측선 선정 후 보트를 이용하여 흐름에 직각인 방향으로 이동하며 실시간 농도를 측정하는 방식으로 얻은 연직자료 중 수온, EC 등의 직독식 센서 데이터 값을 사용하여 수온차에 따른 수체혼합 패턴을 분석하여 합류부의 혼합 양상을 분석 하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 수질측정의 한계였던 1차원적인 측정결과가 나타내는 분석결과를 2차원적으로 보완이 가능하며, 비교 분석한 결과를 토대로 밀도류에 따른 혼합양상 결과가 지니는 혼합패턴을 분석한다면 향후 하천 하류구간의 취수장 취수 시스템에 많은 도움을 줄 뿐만 아니라 합류부 구간의 혼합패턴에 따라 수층 내 성층구간의 현황조사 및 혼합특성 파악을 통해 관리방안제시에 사용될 것으로 사료된다.
비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.
외환위기 이후 주택건설업체의 유동성확보가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이는 정확한 현금흐름 예측을 전제로 하고 있으나, 현재까지는 기업금융이 보편화되어 있어서 현금흐름 예측관리 시스템이 발달하지 못한 실정이다. 정확한 현금흐름 예측을 위해서는 사업성 검토시에 고려하는 손익변화 예측중심의 현금흐름에 보다 실제적인 현금흐름의 특성을 적용한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 사업성 검토시 고려되는 현금흐름에 분양계약자의 선납 및 연체와 연관된 분양대금 납부패턴을 분석해 현금수입 예측의 기초 모델을 제시하고, 선납과 연체로 인한 최종 현금손실을 분석해 그 모델에 적용하였다. 또한 현금지출의 정확한 예측을 위해서 사업성 검토 시 사용되는 공사비 예상 지출액을 공정율 기준에서 원가투입율 기준으로 변경하고, 공사대금의 어음지급 비율 및 기간의 변동에 따른 현금지출 변화를 보여주는 현금지출 모델을 제시하였다. 본 ·논문에서 제시하는 모델로 기존보다 현실성 높은 현금흐름 예측이 가능할 것으로 기대되며, 자금조달 시점과 자금집행 시점을 보다 정확히 파악할 수 있어 자금집행의 효율성을 높이는 기반을 제공할 것으로 기대된다.
ATM 망에서 전송률 기반의 ABR(Available Bit Rate) 흐름제어를 위한 스위치는 크게 EFCI(Explicit Forward Congestion Indication)와 ER(Explicit Rate) 스위치로 구분하고 있다. 기존의 논문에서는 효율적인 ABR 트래픽 관리를 위해 EFCI와 ER 스위치 방식의 상호 혼용 운영의 타당성을 밝히고 ABR 트래픽을 poisson 패턴으로 간주하고 EFCI와 ER 스위치 알고리즘에 적용했었다. 그러나 최근 네트워크 환경에서는 트래픽 패턴이 poisson 패턴 보다는 self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 self-similar 트래픽 패턴을 적용시켜 기존의 poisson 패턴의 ATM 망 내에서의 EFCI와 ER 스위치 상의 ABR 트래픽 성능분석을 비교, 고찰 하고자 한다.
본 논문에서는 전자 개인 비서 시스템(PEAS)의 일부인 일정관리 시스템을 화자인식 기술을 적용하여 구현하였다. 본 시스템은 음성을 패스워드로 개인을 확인하여 각 개인의 일정을 관리해 주는 것으로 보안성과 함께 사용자에게 편의성을 제공한다. 사용자 등록을 자유롭게 하였으며 인식에서는 계산 시간 등을 고려하여 DTW 알고리즘에서 얻을 수 있는 경로정보를 이용해 하나의 참조패턴을 구성하도록 하였다. 또한 시간 흐름에 따라 인식율 저하를 방지하기 위해 실험결과에 따라 일정기간 뒤에 자동으로 참조패턴이 갱신되도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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