본 논문은 NP-완전으로 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 알려져 있지 않은 절단 폭 최소화 문제에 대해 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 주어진 그래프 G=(V,E),m=|V|, n=|E| 에 대한 최소 절단 폭 CWf(G)=max𝜈∈VCWf(𝜈)를 찾기 위해 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 최대차수 정점 𝜈i를 기준으로 NG[𝜈i] 정점들을 𝜈i를 통과하는 간선수가 최소가 되도록 양분하는 열 절단면을 찾고, 좌·우의 NG[𝜈i]들 간의 통과 간선수가 최소가 되는 행 절단면으로 분할하였다. 두 번째로, 각 부 그래프 내부의 정점들을 선형으로 연결하고, 부 그래프들 간 간선을 연결하여 하나의 선형 배열을 만들었다. 마지막으로, 정점을 이동시켜 최소 절단폭을 갖는 최적화 과정을 수행하였다. 다양한 그래프들을 대상으로 실험한 결과, 수행 복잡도가 O(n2)인 제안된 알고리즘을 모든 데이터들에 대해 최적 해를 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 라이브 멀티미디어 스트리밍의 서비스 품질을 지원할 수 있는 P4P(Proactive network Provider Participation for P2P) 기반의 P2P(Peer-to-Peer) 시스템을 제안한다. 라이브 멀티미디어의 엄격한 지연 요구를 지원하기 위해, 제안하는 방안에서는 P4P의 네트워크 제공자 측 서버가 네트워크 자원 활용 최적화를 위한 정보와 더불어 지연 및 혼잡 링크에 관한 네트워크 상태 정보를 수집하여 이를 명시적으로 P2P 시스템에 제시하도록 하고, 이에 기반하여 P2P 시스템 측 서버가 피어링 제의를 수행하도록 하였다. 또한 모든 피어들이 소스 피어의 재생 지점을 기준으로 일정 범위 내에서 재생을 시작하도록 하는 라이브 멀티미디어 스트리밍 재생 동기화 방안을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한 결과, 제안 방안은 P4P의 기본 목적인 네트워크 자원 활용 문제를 효과적으로 다루면서 라이브 멀티미디어 스트리밍 서비스의 지속성을 향상시키고, 재생 시작 지연 및 제어 오버헤드를 줄임을 확인하였다. 또한 시스템 전체 피어들 간 재생 지점의 편차를 줄임으로써 실시간성을 개선함을 볼 수 있었다.
말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
기준공정과 개선대상공정 간의 투입물(Input, Material and energy), 배출물(Output, Product, Co-product), 환경오염물(Environmental emission) 데이터를 수집하고 공정 성과를 분석하였다. 이를 통해 환경적으로 주요한 투입물과 환경오염물을 파악하였다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 상관관계 분석을 통해 각 환경오염물에 대한 기여도가 큰 투입물을 파악하였다. 주요 환경오염물 처리 시, 경제적 최적화를 통한 종말처리공정 조합을 선형 프로그래밍 기법을 사용하여 규명하였다. 사례 연구로는 동일한 형태의 시멘트를 생산하는 EU와 국내 시멘트 제조공정을 선정하였다. 국내 시멘트 제조공정에서는 석탄이 주요 투입물로, 먼지, $SO_x$가 주요 환경오염물로 파악되었다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 다중회귀분석결과 석탄>원자재>석고 순으로 $CO_2$발생량에 기여도가 큰 것으로 나타났다. $SO_x$발생량의 경우 석탄의 기여도가 가장 컸으며, Dust 발생량의 경우 석고>원자재 순으로 기여도가 큰 것으로 나타났다. Dust 종말처리공정 최적화에서 전기집진기술 100%, 섬유필터기술 2.4% 조합이 최적이었다. $SO_x$종말처리공정 최적화에서는 건식첨가공정기술 100% 습식세정기술 25.88% 조합이 최적이었다. 이 연구의 특징은 제조공정에서 문제가 되는 주요 투입물과 환경오염물을 파악하는 방법을 제시하였다는 점이다. 또한, 기술적 경제적으로 최적의 조합인 종말처리공정 선정 방법을 제시하였다는 점이다.
지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.
팔꿉관절은 3개의 뼈대가 조합하여 관절을 이루고 있으며 신체적 활동 및 외력에 의한 이상 시 X-선 등, 방사선 검사로 영상진단을 한다. 팔꿉 관절 선행연구에 의하면 전완부(forearm)의 Z축 거상에 의한 기울기 자세에서 영상평가 기준에 부합하는 새로운 검사법이 발표되어 이에 최적화된 기구를 설계하고 다른 상지 검사에서도 활용 가능한 보조기구를 개발하고자 하였다. 2D 도면 및 3D 모델링 설계로 디자인 후 4부분의 파트로 구분 된 디자인을 ABS 소재의 3D 프린팅 방법으로 출력 후 조립 단계를 거쳐 제품을 완성하였다. 개발된 보조기구는 Z축 거상 기울기 4단계 각도(0, 5, 10, 15도) 기능과 1도 단위로 360도 회전되어 고정하는 기능으로 구성하였다. 개발된 보조기구는 사용 빈도의 누적 및 신체적 활용에 의한 하중 문제에 대해 구조해석을 통하여 최대 등가응력(equivalent stress) 56.107 Pa, 변위(displacement) 1.6548e-5 mm 의 안전한 물성치 범위로 개발되었다. 또한 개발된 보조기구는 팔꿉관절의 X-선 검사뿐만 아니라 위팔뼈 회전에 의한 어깨 기능검사에서도 활용할 수 있으며 비금속 소재로 MRI, CT 검사에서도 적용이 가능하도록 개발되었다. 개발된 보조기구는 향후 다양한 장치 및 의료영상 검사의 임상 적용을 통하여 검사의 정확성 및 효율화에 기여하리라 판단한다.
실생활에서 2개의 병렬형 대기행렬 시스템은 흔히 발견된다. 병렬형 대기행렬 시스템에서 각 작업장은 서로 다른 고객 도착패턴과 고객 서비스 시간 분포를 갖는 경우가 많다. 이 논문은 서로 다른 서비스 시간을 갖는 병렬형 대기행렬 시스템에 총 서버 수가 제한되어 있는 상황에서 각각의 작업장에 적절한 수의 서버를 배치하는 문제를 다룬다. 각 작업장은 제한된 수의 서버를 전체 시스템의 가중평균 시스템 시간이 최소가 되는 기준에 따라 배치 받는다. 일반적으로 M/M/c 시스템은 시스템 시간에 대한 해석적 방법의 산출식이 알려져 있다. M/M/c 시스템에 대한 최적 서버 배치 방안을 해석적 방법에 따라 계산한 결과를 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과와 비교해 본 결과, 두 가지 방법에 의한 최적 해가 동일함이 확인되었다. M/M/c 시스템의 최적화 과정에서 발견한, 각 작업장의 유효작업부하가 가장 비슷하거나 같게 되도록 서버를 배치하는 방식인 CETI 규칙에 따라 M/G/c, G/M/c 그리고 G/G/c 시스템에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과를 제시하였다. 그 결과, 해석적 방법으로는 증명할 수 없지만 일부 G/G/c 시스템을 제외한 나머지 경우에서는 CETI 규칙이 최적의 서버 배치 방식인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 유기성폐자원의 바이오가스 생산 및 이용을 최적화를 위해 현장시설의 정밀모니터링과 시설별 에너지수지를 분석하고, 현장문제 해결방안에 대해서 조사하여 전처리시설 및 발전기 등의 설계 및 운전 가이드라인을 제시하였다. 고품질화 정제설비 운영에 잦은 고장 및 효율 저하를 해결하기 위해서는 가스전처리가 필요하며, 탈황, 제습, 탈실록산, 분진 처리, 휘발성유기화합물 등의 처리공정이 있다. 이 공정들은 고품질화 공정에서도 제거되는 물질들이기에 가스 전처리에서는 정량적 가이드라인은 제시하지 않고, 정성적 가이드라인으로 처리공간에 운영하도록 제시하였다. 특히, 분진, 실록산 및 휘발성유기화합물 등은 가스 전처리에서 제거되지 않으면 고품질화 공정의 잦은 고장의 주원인이된다. 바이오가스 고품질화 공정에 대한 설계 운전 가이드라인은 전체 가스 발생량의 90 % 이상 이용, 2계열화, 여유율 10 % 이상 감안 등이 있으며, 품질기준[메탄함량(프로판 포함) 95 % 이상]을 제시함. 또한 균등한 바이오가스 유입을 위해 가스균등조 설치, 보조연료 균등투입 제어를 위한 열량자동조절장치 설치, 가스압축과정에서 다량 발생하는 수분 제거를 위한 고품질화 후단의 제습장치 설치, 겨울철 설비의 결빙 및 효율 저하 방지를 위한 보온설비 설치, 특히 멤브레인 설비는 실내 설치 등을 제시하였다.
본 논문에서는 검지 끝으로 모니터 스크린 평면상의 마우스 위치를 가리키고 이동시키는 새로운 3차원 물리 사용자 인터페이스 방식(PUI)을 제안한다. 스마트 TV와 같은 각종 스마트 기기를 원격으로 제어하는 기존의 3D PUI 방식에는 상대적 지시 방식과 절대적 지시 방식의 두 가지가 있다. 전자의 경우는 사람의 인식과정과 불일치하며, 후자는 과도한 몸의 이동이 필요한 문제가 있었다. 이에 본 연구에서는 상대적인 포인팅 방식과 절대적인 포인팅 방식을 결합하여 직관적이고 사용자 중심의 인간 친화적인 3D PUI 포인팅 방식을 개발하였다. 제안한 방법은 스크린영역 내에서의 포인팅을 위해서 주시안을 기준으로 사각뿔 모양의 가시영역을 설정할 필요가 있다. 가시영역을 실시간으로 유지하기 위해서는 주시안의 움직임에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 스크린 상의 검지 끝 투영 위치좌표의 내외부를 판정하는 방식으로 가시영역 계산량을 최적화 하였다. 아울러 포인터 위치좌표 추적에 칼만필터를 적용하여 마우스 커서의 떨림을 안정화시켜 사용자의 편의성을 높였다.
우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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