집합 유사 시퀀스 매칭 방법은 유사한 정도를 나타내는 척도로 교집합을 기반으로 한 유사도를 사용한다. 그러나 교집합 크기를 계산하는 과정에 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 유사한 시퀀스를 찾기 위해서 수많은 집합 간 교집합 크기를 구해야 하므로 수행 시간이 오래 걸리는 성능상의 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 성능상의 문제를 해결하기 위해 인덱스 기반의 검색 방법을 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 빠르게 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 집합 시퀀스 유사도 문제를 교집합의 크기 비교 문제로 정형적으로 변환하고, 교집합의 크기를 빠르게 찾을 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 두 번째로 제안한 인덱스 구조를 사용하여 집합 기반 유사 시퀀스 매칭을 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 최대 30배에서 50배의 수행 시간 단축이 있음을 보인다. 또한 데이터 시퀀스의 개수가 증가할수록 수행시간의 차이가 점점 커지므로, 대용량 데이터 처리에 적절함을 보인다.
재진입 제어계에서는 항력가속도의 시간미분을 해석적으로 추정하므로 오차가 발생되기 쉽다. 더구나, 극초음속 영역에서의 정확한 항력계수 추정의 어려움과 스케일 고도의 비현실성도 정상상태오차의 원인이 된다. 우주왕복선의 경우, 제어계에 항력가속도 오차의 적분항을 첨가함으로서 정상상태 오차를 줄이는 방법을 취하였지만 페루프 시스템에 다극점을 갖게 하여 현대적인 제어기 합성에 어려움을 가져다 준다. 그러므로, 본 논문에서는 해석적 계산에 의해서 항력가속도 시간미분에 포함된 오차를 추정하고, 그 추정오차를 이용해 항력가속도 시간미분을 보정함으로써 정상상태 오차를 줄이는 방법인 외란 관측기의 설계를 제안하고자 한다. 결과로는 32개의 기준궤적을 대상으로 대기권 재진입 시스템의 성능을 검증해 본다.
플라스마 표면처리는 접착력, 친수성, 소수성 등과 같은 고분자의 표면 특성을 개질시키기 위하여 사용되고 있다. 플라스마를 이용하여 표면을 처리하게 되면 고분자의 전체적인 물성은 유지한 채 표면의 특성만을 변화시키는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다양한 가스를 사용한 플라스마를 이용하여 상업용 Polyarlide66 (PA66) /polyphenylene(PPE) 고분자의 표면의 접착력 향상을 위해 표면 유기물 제거와 친수성으로 개질을 시도하였다. 플라스마 처리 공정 변수인 공정 파워, 처리 시간, 가스 종 들을 변화시키면서 표면을 개질하였으며 PASS/ PPE 고분자의 친수성 개질을 확인하기 위하여 접촉각 및 표면 자유에너지 변화를 측정하였다. 또한 유기물 제거를 FTIR 분석을 통하여 확인하였다. 플라스마를 이용한 표면처리 결과, 공정 파워 100 W, 처리 시간 2분, 아르곤/산소 공정가스에서 가장 낮은 접촉각(73도에서 14도)과 가장 높은 표면 자유에너지 ($44.20 mJ/m^2$에서 $50.03 mJ/m^2$)를 나타내었다.
The study was to find whether the educational program contributed to increase of knowledge and self-efficacy of the postpartal primiparas. This study aimed at improvement of the educational effect for postpartal primiparas. The Subjects were 34 primiparas who were admitted to the obstetric ward in a University hospital from November 15th to December 9th, 1999. The Subjects were those who had no labor pain at the admission time, had no complications during labor and delivery and, gave birth to a healthy baby. They were tested on knowledge and self-efficacy two times, one at the admission time and prior to discharge. After the first test nurses in a maternity ward taught them on postpartal care. Two tools were developed by authors based on literature review. The test tool fr knowledge of postpartal car consisted of 23 items. The test tool for self-efficacy of postpartal care consisted of 16 items. Analysis of demographic data were analyzed with calculation of percentage. Score differences between the first test and the second test were analyzed with paired t-test. The Spss (Win 8.0) program was used for data analysis. The results are as follows. 1. There were not significant influencing general characteristics of primiparous to pre-educational knowledge. There were significant influencing general characteristics of primiparous to post-educational knowledge : occupation(t=13.04, p=0.00), postpartal education(t=5.51, p=0.02). 2. There were not significant influencing general characteristics of primiparous to pre-educational self-efficacy. There were significant influencing general characteristics of primiparous to post-educational self-efficacy : antenatal education(t=5.53, p=0.02) 3. Primiparas' knowledge of postpartal care increased significantly after education(t=13.04, p=0.00). 4. Primiparas' self-efficacy of postpartal care increased significantly after education(t=5.51, p=0.02). 5. Correlation between knowledge and self-efficacy was r=.360(p=0.03). We suggest follow-up studies to find whether primiparas' self-efficacy will last after discharge or not.
데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.
기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.
본 연구에서는 삼각형 및 사각형 혼합격자의 적용이 가능하도록 기 개발된 2차원 유한체적모형의 계산속도를 개선하기 위해 모형의 병렬화를 수행하였다. 모형의 병렬화를 위해 코어 수의 제약에 자유로운 MPI 기법을 이용하였고, 프로그램 내의 흐름률 및 계산시간간격의 계산영역에 대해 논블록킹 점대점통신을 이용하였다. 병렬화 된 개발모형의 기존모형에 대한 계산결과의 일치성을 검증하고, 계산시간에 대한 성능향상도와 효율성을 검토하기 위해, $90^{\circ}$의 만곡이 존재하는 L자형 실험하도에 대한 댐 붕괴해석과 자연하천인 Malpasset 댐의 붕괴사상에 대해 모형을 적용하였다. 또한 격자수에 따라 4개의 Case로 구분하여 각각 모의함으로써, 입력규모의 크기에 따른 계산시간의 성능향상도를 함께 검토하였다. 분석결과 병렬화 모형에 의한 모의 결과는 기존모형 및 실측치와 비교하여 만족할 만한 정확도를 확보하였고, 기존모형에 대비해 약 3배 정도의 계산시간에 대한 성능이득을 얻을 수 있었다. 또한 입력자료 규모에 대한 Case별 모의 결과를 통해 적절한 입력자료의 규모와 프로세스 개수를 사용하는 것이 통신부하를 최소화할 수 있는 방안임을 확인할 수 있었다.
연구는 국도 단속류 구간에서 DSRC로 수집한 개별차량 통행시간의 대푯값 산정 시 신뢰도를 높이는 최적 수집 간격을 결정하는데 목적이 있다. 이를 위하여, 단속류 구간에서 수집되는 가장 대표적인 개별차량 통행시간의 분포인 양봉형태의 비대칭 분포를 따르는 수집데이터를 활용하고 개별차량 통행시간의 수집 간격 크기를 변화시켜 MSE(Mean Square Error)를 추정함으로 오차가 최소가 되는 최적 수집 간격 크기를 결정한다. MSE 산정을 위한 편의 추정식은 비대칭 분포에서도 활용이 가능한 t-분포의 최대 추정 오차식을 활용하였다. 최적 수집 간격 분석을 위한 데이터 수집 간격은 단속류 구간에서 신호정지로 데이터 수집이 정상적으로 결측 되는 1-2분 수집 간격은 제외하고, 3분 이상의 수집 간격만을 대상으로 하였다. 데이터 수집 시 결측을 발생시키는 수집 간격은 결측 데이터 보정처리 과정에서 또 다른 오차를 유발하게 되어 배제하였다. 분석결과 MSE가 최소가 되는 최적 수집 간격은 3-5분이며, 통행시간 증가 시 최적 수집 간격은 3분으로 짧아짐을 확인하였다. 시스템 운영의 효율성과 통행시간 대푯값 산정의 신뢰도 향상을 모두 고려할 때 기본 수집 간격은 기존과 같이 5분으로 운영하고, 정체 시는 3분으로 수집 간격을 줄여 운영하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.
DSP에서 제공되는 주소 생성 유닛은 데이터 패스와 병렬적으로 주소 연산을 수행할 수 있게 해 줌으로써, DSP 코드 생성에 중요한 역할을 한다. 프로그램 변수들의 메모리 레이아웃을 결정하는 문제는 주소 생성 유닛의 기능을 이용하여 주소 연산용 명령어를 줄이는 최적화이다. 메모리 레이아웃 생성 단계와 주소 포인터 할당 단계로 구분 되는 이 최적화에서 본 논문은 주소 연산 코드의 수가 최소가 되도록 DSP용 코드 생성의 효과적인 주소 포인터 할당 문제를 다룬다. 제안하는 알고리즘은 고정된 메모리 레이아웃을 가질 때 주소 포인터 할당을 수행하는 기존의 알고리즘의 시간 복잡도를 줄이는 기법이다. 메모리 크기와 수행 시간을 줄이기 위해 알고리즘을 수행할 때 핵심적인 요소들만을 고려하도록 강한 가지치기 방법을 사용하였다. 또한 주소 포인터 할당 문제는 메모리 레이아웃에 영향을 크게 받는 문제이기 때문에 본 논문은 주어진 메모리 레이아웃을 갱신하여 반복적으로 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 약 3,000여개의 실제 프로그램으로부터 얻은 변수 접근 시퀀스를 제공하는 OffsetStone 벤치마크를 이용한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법과 알고리즘을 테스트 했다. 제안한 방법은 전통적인 방법보다 평균 25.9%의 적은 주소 코드를 생성해 냄을 보인다.
우리나라의 현행 항만개발제도는 장래 항만물동량을 기준으로 항만시설의 완공 시기와 규모를 조정한다. 물동량 연동 항만개발제도라 불리는 현행 항만개발제도는 효율적으로 한정된 예산을 집행했다는 긍정적인 평가를 받았다. 그러나 최근 국내 항만시설의 노후화가 가속화 되면서 국내 항만시설의 서비스 수준저하에 대한 우려가 커지고 있다. 하지만 현재 우리나라 항만개발제도에는 서비스 수준을 평가하고 개발 결정지표로 활용할 수 있는 기준이 마련되어 있지 않다. 이에 본 논문의 목적은 항만의 서비스 수준을 측정하기 위한 지표를 선택하고 지표 간 가중치를 도출하여 현재의 '물동량 연동 항만개발제도'과 연계될 수 있는 항만서비스 지수(PSI)를 개발하는 것이다. 다양한 선행연구 분석 결과를 바탕으로 선박 대기율, 선석 생산성, 선박 재항 시간, 선박 생산성을 항만 서비스 지수를 구성하는 4가지 지표로 선정하였다. AHP 및 엔트로피 방법론을 통해 도출된 네 개 지표의 가중치를 종합하여 적용하였으며 항만서비스 지수(PSI) 산식을 도출하고, 이를 바탕으로 국내 컨테이너 및 벌크터미널의 서비스 수준을 평가하였다. 다음으로 본 논문에서는 측정 결과를 6개 등급으로 범주화 하여 각 등급의 서비스 수준을 정의하였다. 마지막으로 물동량이라는 정량적 지표와 "서비스" 수준이라는 정성적 지표를 연계시킬 수 있는 항만개발제도의 개선 방안을 도출하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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