본 연구는 random effects Tobit 회귀모형을 이용하여 도심지 교차로에 대한 교통사고모형을 개발하여 교통사고와 요인간의 상관관계를 파악하는 것이 목적이다. Random effects Tobit 회귀모형의 적용성을 비교 분석하기 위하여 fixed effect Tobit 회귀모형을 산정하였다. 산정결과, 교통량, 제한속도, 차로수, 토지이용, 우회전차로, 전방신호등이 유효한 변수로 나타났으며, 총 교통사고율에 대한 random effects 모형의 모형 적합도(결정계수: 0.418, 로그-우도함수값: -3210.103, 우도비: 0.056)와 모형 설명력(MAD: 19.533, MAPE: 75.725, RMSE: 26.886)은 fixed effects 모형의 모형 적합도 (결정계수: 0.298, 로그-우도함수값: -3276.138, 우도비: 0.037)와 모형 설명력(MAD: 20.725, MAPE: 82.473, RMSE: 27.267)보다 우수한 것으로 나타났으며, 부상교통사고율에 대한 교통사고모형에서도 총 교통사고율의 산정결과와 동일하게 나타나 두 모형에서 random effects Tobit 회귀모형이 다소 우수한 것으로 분석되었다.
오늘날 P2P는 초기의 단순한 파일 공유에 사용되었던 제한성을 벗어나, 현재는 새로운 서비스를 제공하기 위해 네트워크 인프라를 추가적으로 구축하는 비용과 서버의 부담을 분산시키고 다른 연계 기술들과의 효율성을 극대화하는데 필수적인 기술이 되었다. 특히나 P2P를 이용한 미디어 스트리밍 서비스는 이용자에게 매우 매력적인 서비스로, 고사양의 모바일 단말과 모바일 네트워크 기술의 발달에 힘입어 점차 모바일 환경에서 유선망의 서비스 품질을 요구하고 있다. 하지만 P2P가 갖고 있는 고질적인 'Peer Selfishness'와 QoE사이의 접점을 찾기 위해서는 여전히 '공정성'을 고려해야 될 것이며 P2P 시스템은 반드시 이를 고려한 인센티브 메커니즘을 통해 자원 이용률을 최대화하고 이용자의 지속적인 기여를 통해 시스템의 전체적인 성능을 향상시켜야 한다. 따라서 본 논문에서는 공정성을 고려한 인센티브 메커니즘으로써 포인트 기반의 자원 할당 메커니즘을 제안하며 추가적으로 모바일 단말의 가용 에너지를 고려한 피어 선택 메커니즘을 설명한다. 이를 통해, 모바일 P2P 스트리밍 시스템에 제안하는 기법들이 적용됨으로써, 인센티브를 가진 경쟁 노드들이 자원할당을 위해 경쟁 시에 소스노드의 자원을 기여도와 에너지에 따른 자원분배를 이룸으로 시스템의 성능이 향상됨을 보인다.
최근 소비패턴의 변화에 따라 대형마트, 아울렛 및 물류창고 등과 같은 구조물들이 증가하고 있다. 이와 같은 구조물들은 초평탄 바닥부재를 포함하고 있기 때문에 소성 및 건조수축에 의한 슬래브 부재의 균열 억제 관리를 철저하게 실시한다. 슬래브 부재의 균열을 억제하기 위한 방안으로 화학적 균열저감 방법을 사용하고 있으며, 특히 수축저감제에 대한 사용검토가 증가하고 있다. 그러나 이에 대한 국내 연구결과는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 수축저감제를 사용한 콘크리트의 수축특성과 배합요인 변동에 따른 건조수축 특성을 검토하였다. 국내 수축저감제는 해외 고급형 수축저감제와 성능이 유사한 것으로 나타났으며, 수축저감제 사용량이 증가할수록 건조수축 억제 효과는 높아지는 것으로 나타났다. 수축저감제 1.5%를 사용한 시험체는 재령 100일에서 수축저감제를 사용하지 않은 시험체에 비해 건조수축량이 약 절반으로 나타났다. 또한, 혼화재료 사용에 대해 특별한 성능변화는 없는 것으로 확인되었다.
최근 전세계는 급격한 기후조건과 환경변화에 의해 냉난방 에너지 사용이 증가되고 있으며 이는 화석 연료 사용량 증가와 함께 $CO_2$ 배출량 상승, 지구 온난화 등 환경과 에너지에 대한 수많은 문제를 유발하고 있어 세계 각국은 온실가스 배출 및 에너지 소비 감소를 위한 대응책을 마련하고 있다. 우리나라 또한 정부의 '저탄소 녹색 성장' 및 '친환경 주택 건설기준 및 성능' 등의 정책을 선포하는 등 건물 부분에 있어 환경과 에너지 관리에 대한 노력을 하고 있다. 우리나라의 총 에너지 소비량 중 건물 부문이 차지하는 비율은 약 25%에 달하며 다른 산업 분야에 비해 연간 에너지 소비 증가율이 높은 편이다. 건물에서 에너지 손실이 가장 큰 부위는 외피로서, 이 부분의 에너지 손실을 감소하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나 이는 대부분 창호 및 단열재를 사용한 연구이며 건물 외피의 70% 이상을 차지하고 있는 콘크리트에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 건물의 에너지 손실을 최소화하기 위해서는 콘크리트 자체에서 단열성능을 확보할 수 있어야 하며 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 콘크리트의 단열성능을 확보하면서 구조용으로 사용이 가능한 콘크리트를 개발하기 위한 실험을 진행하였다. Test 1의 실험결과로써, Micro Foam Admixture (MFA)를 사용한 콘크리트는 슬럼프 경시변화가 개선되었으며, MFA의 혼입율을 증가할 경우 압축강도는 감소되고 열전도율은 증가되는 결과를 나타내었다. Test 2의 실험결과에서는 물시멘트비 변화시 물시멘트비 증가에 따라 압축강도는 감소하였고 열전도율은 증가하였다. 그러나 잔골재율 변화에 대한 물성 및 열적 특성은 큰 차이를 나타내지 않았다.
인터넷 기술이 급속도로 발전함에 따라서 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 나타나고 있다. 특히 스마트 기기들이 발전함에 따라서 소셜 네트워크 상에는 멀티미디어 콘텐츠가 넘쳐나고 있다. 그러나 불법적 목적을 가진 사용자에 의해 발생하는 범죄도 증가하면서 멀티미디어 포렌식을 이용한 콘텐츠 보호 및 불법 사용 차단의 필요성이 사회적으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 포렌식 기술의 하나로 디지털 동영상 획득 장치 판별을 위한 포렌식 기술을 제안한다. 먼저 모폴로지 필터링을 이용한 센서 패턴 노이즈 추출하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 참조 장치에서 촬영한 참조 동영상의 센서 패턴 노이즈를 추정하고, 검사 동영상에서 센서 패턴 노이즈를 추출한다. 그리고 두 센서 패턴 노이즈 사이의 유사성 계산을 통하여 검사 동영상이 참조 장치로 촬영을 했는지 판별을 수행한다. 제안한 기술의 성능 분석을 위하여 DSLR 카메라, 콤팩트 카메라, 캠코더, 액션캠 및 스마트폰 등을 포함한 총 30대의 장치에 대하여 개발한 알고리즘에 대한 정량적 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 96%의 판별 정확도를 달성하였다.
본 연구에서는 드론영상을 기반으로 YOLO 알고리즘을 통해 시설물과 농경지를 대상으로 객체탐지를 실시하고, 이를 법정지목과 비교를 수행하여 영상기반의 조사 가능성을 검토하였다. YOLO 알고리즘을 통해 객체를 탐지한 결과 건축물의 경우에는 기존 수치지형도에서 제공하고 있는 건축물 중 96.3%에 해당하는 객체를 탐지하는 것으로 분석되었다. 또한 수치지형도에서는 건축물이 위치하지 않지만, 영상에서 건축물이 존재하는 136개의 건축물을 추가로 탐지하는 것으로 나타나 정확도가 높은 것으로 나타났다. 비닐하우스의 경우에는 총 297개를 탐지했으나, 일부 과수형 비닐하우스의 경우에 탐지율이 낮은 것으로 분석되었다. 마지막으로 농경지는 가장 낮은 탐지율을 보였다. 농경지는 시설물 대비 넓은 면적과 불규칙한 형상으로 학습데이터의 일관성이 낮아 정확도가 시설물에 비해 작은 것으로 판단된다. 따라서 농경지의 경우에는 박스형태의 탐지가 아닌 Segmentation 탐지가 더욱 효과적으로 활용될 것으로 보인다. 마지막으로 탐지된 객체를 법정지목과 비교를 수행하였다. 그 결과 건축물이 입지가 어려운 농경지 및 임야에서 건축물이 존재하는 것으로 분석되었다. 그러나 이 건축물이 불법으로 활용됨을 파악하기 위해선 행정정보와 연계가 필요할 것으로 보여진다. 따라서 현재 수준에서는 건축물이 입지하기 어려운 필지에 건축물의 존재유무를 객관적으로 판단할 수 있는 수준까지 조사가 가능한 것으로 볼 수 있다.
본 논의에서는 주대(周代) 묘수제(廟數制)의 존재 여부를 확인하기 위한 방편으로 "춘추"의 기록 속에 나타나는 '묘'와 '궁'에 대한 집중적인 고찰을 시도하였다. 경문 내용이 구체적이지 않은 부분들은 "좌전"의 글과 기타자료들을 통해 사건의 맥락을 확인하였다. "춘추" 경문에서의 '묘(廟)'자의 쓰임 사례에서 주목할 만한 사항으로는 다음과 같다. 노나라의 태묘에서는 범국가적인 행사[事]와 제왕의 정치적인 제사 의례인 체(?) 의례를 이행하였고, 또 그와 같은 의례에 쓰이는 화려한 예기(禮器)를 구비하였다. 당대 군주의 종묘에서는 조정 의례인 조(朝)의례를 이행하였다. '궁(宮)'자의 쓰임 사례는 다음과 같다. 군주 개인의 가족이 기거했던 궁에서 그를 위한 가족 제사를 이행하였다. 노나라 삼환씨(三桓氏)의 정치적 거점이라 할 수 있는 환궁(桓宮)을 화려하게 장식한 기록이 눈에 띈다. 희공(僖公) 재위 시에 있었던 서궁(西宮)과 성공(成公) 3년에 화재로 소실된 신궁(新宮) 등은, 그것이 예궁(?宮)일 것이라는 한대 이후에 형성된 관점과는 달리, 양공(襄公)이 좋아했던 초궁(楚宮)과도 같은 군주의 또 다른 집이었을 것으로 추정한다. '무궁을 세우고'[立武宮] '양궁을 세웠다'[立煬宮]고 하는 기록은, 어떠한 건축물에 '무(武)'와 '양(煬)'이라고 하는 상징성을 부여해 설립하여 제후가 그곳의 위(位)에 서는 행사가 이어진 것임을 논하였다. 따라서 이것은 무공(武公)이나 양공(煬公) 등의 선군을 위한 당대 군주의 효성스러운 제사 이행이 주된 목적이 아니라, 그 의례를 통해 얻는 특정의 정치적 상징성을 드러내고자 한 것이었다. 이러한 상징성은 환궁(桓宮)과 희궁(僖宮)에서 가장 극명하게 나타난다. 결과적으로, 경문에서의 모든 묘와 궁들은 일정 부분 사당(祠堂)의 기능이 있긴 하지만, '천자7묘'나 '제후5묘'라는 묘수제의 규정에 맞추기 위해 사당으로서 조성한 건축물이 결코 아니었음을 확인하였다.
최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다량의 온수가 필요하지 않는 세면을 목적으로 개발된 세라믹 발열체 기반 비저장식 순간 전기온수기를 제안한다. 입력되는 물을 가열하여 온수로 출수시키는 히팅모듈은 유량센서를 이용하여 입력되는 물을 감지하고 세라믹 히팅 모듈을 동작시킨다. 히팅 모듈 내부는 분당 1.5리터로 입수되는 물의 온도 대비 약 $15^{\circ}C$정도로 가열된 온수로 입수 2초 내에 출수시키기 위해 1 path 유로로 설계하였고 또한 설계의 타당성을 검증하기 위해 히팅모듈 내부 물의 흐름과 온도변화에 대한 열유동해석을 수행하였다. 기본 설계를 기초로 내부에 막대형 세라믹 발열체 1개가 내장된 히팅모듈을 제작하였다. 히팅모듈 제작 후 3단계로 온도 세팅 기능을 가지는 온수기 시제품을 제작하였다. 제작된 시제품을 분당 1.5리터의 물을 공급하는 상수도관에 연결하고 출수되는 물의 온도 및 시간을 측정한 실험에서 물 공급 후 2초 후에 온수기 3단 기준으로 공급되는 물 온도 대비 $18.3^{\circ}C$로 가열된 온수를 출수할 수 있음을 확인하였다. 그리고 대기전력 1w 미만, 순간 전력도 일반가정에서의 허용범위를 넘지 않는다. 성능 측정 결과들을 통해 제안된 비저장식 순간 전기온수기가 겨울철 세면용으로 가정, 고속도로휴게소, 공장 등의 세면대에 적용이 가능함을 확인하였다.
최근 PDA, 스마트카드, 휴대폰, MP3 플레이어와 같은 이동 컴퓨팅 장치의 데이타 저장소로 플래시 메모리를 많이 사용하고 있다. 이런 장치는 데이타를 효율적으로 삽입, 삭제, 검색하기 위해 B-트리와 같은 색인기법을 필요로 한다. 플래시 메모리 상에서의 B-트리 구현에 관한 기존 연구로서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer) 기법이 최초로 제안 되었다. 플래시 메모리는 읽기연산보다 쓰기연산 비용이 훨씬 크며, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하다는 특정을 갖고 있다. 따라서 BFTL 기법에서는 B-트리 구축 시 발생되는 다량의 쓰기연산을 최소화하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만 BFTL 기법에 성능 개선의 여지가 많이 남아 있으며, BFTL 기법이 SRAM 메모리 공간을 증가시킨다는 단점 때문에 비현실적이다. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 효율적으로 B-트리를 구축하기 위한 BOF(B-Tree On Flash Memory)기법을 제안한다. BOF 기법의 핵심은, B-트리 구축 시 사용하는 임시 버퍼의 인덱스 유닛(index unit)들을 플래시 메모리에 저장할 때 같은 노드에 속하는 인텍스 유닛들을 같은 섹터에 저장하는 것이다. 본 논문에서는 성능평가 실험을 통해 BOF 기법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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