본 고에서는 막구조물의 설계시 반드시 수행되어양 하는 형상해석과 응력-변형해석과정을 간략하게 언급하였다. 막구조물의 설계과정은 3부분의 주요 단계로 나뉘어진다: 형상탐색, 하중해석, 재난도 생성. 여기에서는 형상탐색과 하중해석 단계만을 다루었다. 언급된 비선형 유한요소해석 과정은 형상탐색과 하중해석 모두에 적용할 수 있다. 또한, 형상탐색해석에 대한 3가지 방법 즉, 등장력곡면, 비등장력곡면 그리고 비선형변위해석 등이 초기 평형형상을 결정하는 방법으로 소개되었다. 형상탐색에 대한 여러 접근법의 사용 가능성은 다양한 막구조물에 대한 설계를 편리하게 한다. 여기에서는 언급되지 않았으나, 우리나라에도 형상해석, 응력해석 뿐 아니라 막구조물의 시공과정에 대한 시공해석과 막면 형성에 매우 중요한 단계인 재단도해석(Cutting Pattern Analysis)에 대한 연구와 막구조물의 적용분야를 넓히려고 하는 응용연구가 절실히 필요한 것으로 판단된다.
비동기 OFCDM 시스템 환경에서 초기 동기을 위한 셀 탐색 방법이 다음과 같이 3단계 방법으로 수행된다. 셀 탐색 1단계에서 보호구간의 상관을 이용한 심볼동기 즉, FFT 윈도우 타이밍 추정과 탐색 2 단계는 주파수영역에서 CSSC(Cell Specific Scrambling Code) 위상 천이성질을 이용한 CPICH(Common Pilot Channel)의 상관을 획득함으로써 프레임 타이밍 및 CSSC 그룹을 검출하고 마지막으로 탐색 3 단계에서 그룹 안에 속한 CSSC 위상 즉, 최적의 CSSC를 얻게 된다. 본 논문에서는 탐색 2단계에서 기존의 CPICH만을 이용한 셀 탐색방법을 변형한 PCSSCG(partial cell specific scrambling code group)를 이용하여 성능을 거의 같은 수준으로 유지하면서 이동국의 복잡도를 줄이는 셀 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험을 통하여 기존의 방법과 비교 검증하였다.
간단하고 점진적인 움직임 추정 알고리듬인 3단계 탐색 방법은 저비트율 영상 압축분야에서 널리 이용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 영역 내에서의 움직임 특성을 이용한 새로운 고속 블록 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 대부분의 움직임 벡터 영역의 중심 부분에 존재하며, 따라서 본 논문에서는 중심 부분의 움직임을 3단계 탐색 방법보다 훨씬 세밀하게 추정한다. 또한 각 단계에서 가능한 모든 움직임 방향을 고려하면서 이전 단계내의 탐색영역과 중첩되지 않는 국부 영역에 대해서만 움직임 추정을 행한다. 따라서 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 움직임 추정을 얻을 수 있으며, 계산 시간을 줄일 수 있다
본 논문에서는 상위 단계 합성(high-level synthesis)에서의 메모리 탐색(exploration) 문제를 푸는 데 있어, 현존하는 메모리 합성 시스템들이 간과했던 한 가지 중요한 성질인 메모리 탐색에서의 스케줄링 효과(scheduling effect)를 말하고자 한다. 그리고 이 성질을 충분히 활용할 수 있는 새로운 형태의 통합된 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 메모리 구성(configuration)과 스케줄을 동시에 고려한다는 것을 가장 큰 특징으로 하는데, 몇 개의 벤치마크 필터 회로에 대한 실험을 통해 제안된 탐색 기법이 빠른 시간 안에 최적에 가까운 메모리 구성을 찾는다는 것을 보일 수 있었다.
본 연구는 소비자의 구매과정을 정보탐색 및 구매결정 단계로 나누어 각각의 단계에서 소비자가 온라인 또는 오프라인 채널을 선택하는 행동에 영향을 주는 요인을 분석하였으며 어떤 요인이 채널 전환(온라인 탐색$\rightarrow$오프라인 구매, 오프라인 탐색$\rightarrow$온라인 구매)을 가져오는지 검증하였다. 영향 요인으로는 소비자 개인 특성, 제품 특성, 구매 상황과 관련된 10개 변수를 고려하였으며, 순차적 로짓(sequential legit) 기법을 사용하여 실증 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 정보탐색 단계에서는 소비자의 채널에 대한 지식이 채널 선택에 영향을 미쳤으며 쇼핑에서 재미를 추구하거나 제품에 대한 관여도가 높은 경우 오프라인 채널을 선택할 가능성이 높게 나타났다. 반면에 온라인으로 쇼핑한 경험이 많은 소비자들은 온라인에서 정보를 탐색하는 경향이 높았다. 구매 단계의 검증결과는 탐색 채널에 따라 다르게 나타났다. 소비자가 온라인에서 정보를 탐색한 경우, 온라인 쇼핑경험이 많거나 가격추구의 쇼핑 가치를 크게 느끼거나 시간적 여유가 없는 소비자일수록 온라인에서 구매하는 경향이 높았던 반면에, 필요한 정보의 양이 많거나 제품에 대한 관여도와 인지된 위험이 높은 소비자는 구매 단계에서 오프라인 채널로 전환하였다. 한편 소비자가 오프라인에서 정보를 탐색한 경우, 쇼핑에서 편의나 재미를 추구하는 소비자와 시간적 여유가 없는 소비자일수록 오프라인에서 구매할 가능성이 높았고, 온라인 쇼핑경험이 많은 소비자는 구매 채널을 온라인으로 전환하는 경향이 높았다. 본 연구의 분석결과는 정보탐색 및 구매 단계에서 채널 선택에 영향을 주는 요인이 서로 다름을 보여주었으며 두 개의 채널을 모두 제공하는 유통 업자에게 매우 유용한 실무적 시사점을 제공한다.
본 논문에서는 전형적인 실내 무선 채널 환경에서 초광대역 (Ultra Wide Band; UWB) 신호의 고속 동기 획득을 위한 두 단계 (Two-Step) 탐색 기법을 제안한다. 제안된 두 단계 탐색 기법은 Bit Reversal 탐색 알고리즘을 이용한 Single-Dwell 연속 동기 탐색 기법에 기초하고 있으며, 하나의 상관기에 연속적으로 두 개의 다른 임계값과 탐색창 (Search Window)을 적용한다. IEEE 802.15 Task Group 3a UWB 실내 무선 채널 환경에서의 모의실험 결과, 기존의 Single-Dwell Bit Reversal 탐색 알고리즘 뿐 아니라 두 개의 상관기를 이용하는 복잡한 구조의 Double-Dwell Bit Reversal 탐색 알고리즘보다도 제안된 두 단계 탐색 기법의 정규화된 평균 동기 획득 소요 시간이 은 폭으로 향상됨을 확인할 수 있었다. 특히, 제안 .기법은 잡음이 인가된 환경에서도 빠르고 신뢰성 있는 동기 획득 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.
고속 IP 주소 룩업(lookup)은 고속 인터넷 라우터의 성능을 좌우하는 주요 요소이다. LPM(longest prefix matching) 탐색은 IP 주소 룩업에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분이다. PICAM은 고속 LPM 탐색을 위한 파이프라인 CAM 구조로서, 기존 CAM(content addressable memory, 내용 주수화 메모리)을 이용한 방법보다 룩업 테이블의 갱신속도가 빠르면서도 LPM 탐색율이 높은 CAM 구조이다. PICAM은 3단계의 파이프라인으로 구성된다. 단계 1 및 단계 2의 키필드분할수 및 매칭점의 분포에 따라 파이프라인의 성능이 좌우되며, LPM 탐색율이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 PICAM의 파이프라인 성능모델을 제시하고, 이산사건 시뮬레이션(discrete event simulation)을 수행하여, 최적의 PICAM 구조를 도출하였다. IP version 4인 경우 키필드분할수를 8로 하고, 부하가 많이 걸리는 키필드블록을 중복 설치하는 것이 최적구조이며, IP version 6인 경우 키필드블록의 개수를 16으로 하는 것이 최적구조다.
본 연구는 예비교사 교육과정 수업에 PBL을 적용하여 수업단계별로 초등예비교사들이 어떻게 문제를 해결하는지 그 과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 예비교사 3학년으로 구성된 6명의 학생들을 중심으로 교실수업을 참여관찰하고 자료를 수집하였다. 그 결과 PBL 1단계 문제 이해 단계에서는 문제 파악하기와 문제해결계획서를 작성하는 활동을 하였다. 기존 문제의 틀에서 벗어난 PBL문제를 만나고 혼란스러워 하는 모습을 보였으나 토론을 통해 문제해결계획서를 작성하면서 문제가 요구하는 것에 대한 깊은 이해를 갖게 되었다. PBL 2단계 교육과정탐색단계에서는 문제해결을 위한 탐색과정과 재탐색과정을 가졌다. 학생들은 폭넓은 지식을 접하였고 사회적 상호작용을 통해 의도하지 않았던 영역에까지 학습영역을 확대하면서 문제해결을 위해 스스로 계획하고 해결하는 자기주도적 학습능력이 향상되었다. PBL 3단계 문제해결단계에서는 최적의 해결책을 선정하고 발표, 공유하였다. 학생들은 많은 자료들 중에서 문제 해결에 가장 적절한 내용을 선별하였으며 PBL을 통해 기존의 학습방법에서는 느낄 수 없었던 학습의 특별한 즐거움을 알게 되었다.
본 연구는 3차원 지상레이저스캐닝을 통해 취득된 대용량 3차원 포인트 클라우드를 효율적으로 탐색하기 위하여 Han(2014)이 제안한 파일 참조 옥트리의 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. Han(2014)의 방식을 좁고 긴 형상의 비등축형 구조물인 장대터널에 적용한 결과 포인트 탐색 속도가 크게 저하되는 문제점이 발견되었다. 이에 옥트리의 형상이 포인트 클라우드의 탐색 효율에 미치는 영향을 분석하였으며, 대상물의 3차원 경계를 등축형 하위 영역으로 분할하고 각 영역에 독립적인 옥트리를 생성하는 방식을 제안하였다. 장대터널에서 취득된 약 3억 개의 포인트로부터 단일 옥트리를 생성하는 기존 방식과 다수의 독립적인 옥트리를 생성하는 방식으로 포인트 탐색 속도와 메인 메모리 사용량을 비교하였다. 결과로 다수 옥트리 방식이 유사한 크기의 메인 메모리를 사용면서도 약 2배의 탐색 속도를 나타내었다. 아울러 옥트리의 탐색 속도를 좌우하는 주요 요소는 목표 단계이나 같은 목표 단계에서는 옥트리의 형상이 등축형에 가까울수록 탐색 속도는 여전히 증가함을 확인하였다. 다만 옥트리의 형상이 각 축 방향으로 지나치게 불균형을 이룰 경우 탐색 속도는 크게 저하되며 이 경우 옥트리의 형상 개선이 목표 단계 증가보다 탐색 속도 향상에 효과가 큼을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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