본 연구에서는 POSIX 쓰레드(Pthreads)를 사용하여 구현한 새로운 SR 실행지원 시스템인 SR/RTS+를 제시한다. SR은 다중의 병행 제어 프리미티브를 이용해서 다양한 병행 프로그래밍 기법을 제공한다. 윈 SR 실행지원시스템이 자신의 고유한 쓰레드 경영 기법을 사용하였기 때문에 다른 컴퓨터 시스템에서 동작하기 위해서는 실행지원 시스템의 수정이 필요하다. 더우기 실행지원시스템의 실행 효율성은 이런 각각의 상이한 시스템에 연관되어 개별적으로 고려되어야 한다. 따라서 이식성을 증가시키고 실행 효 율성을 예측 가능하도록 하기 위해서 SR/RTS+를 하나의 POSIX프로세스내에서 다중의 실행의 쓰레드를 제공하는 Pthreaes(POSIX쓰레드)상에서 설계되었다. 또한 ,SR 컴파일러 Ptherads 인터페이스를 위한 코드를 적절히 생성하도록 수정되었다. SR/RTS+는 Florida Sate Univerisity에서 제공하는 Pthreads 라이브러리를 사용하여 Spare Workstation 상에서 개발되었으며, University of Arizona에서 제공하는 SR 검증 도구로 테스트하였다.
오늘날 컴퓨터 사용 환경은 사용자 지향형의 RIA(Rich Internet Application)로 발전되고 있다. Flex 프레임워크는 RIA의 대표적 개발 방법으로써 메인프레임과 C/S(Client/Server) 구조의 단점을 극복하였다. 그러나 메모리 관리의 난해함, 바인딩 구조의 복잡함, 컴파일 결과물이 큰 용량을 지니고 있다는 점 등 다양한 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 Flex 플랫폼에서 사용자 지향의 웹 어플리케이션을 신속하고 정확하게 개발할 수 있는 프레임워크를 구현하는 데 목적을 두고 있다. DDX(Dynamic Data eXchange) 프레임워크는 Flex 플랫폼에서 효율적이고 표준화된 개발 환경을 제시한다. 다양한 업무 분야에서 적용할 수 있는 확장성을 갖춘 라이브러리를 활용하여 성능 향상과 개발 생산성을 증대시켜 안정적인 시스템을 구축할 수 있도록 한다.
본(本) 논문(論文)에서는 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)과 클러스터링기법(技法)에 관한 문헌(文獻)을 간단히 살펴보았다. 선행연구(先行硏究)들로부터 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)은 조합기법(組合技法)의 비효율성(非效率性)때문이 아니라 문헌집단(文獻集團)의 이질성(異質性) 때문에 검색(檢索)과 분류(分類)에 적당치 않다는 사실(事實)을 발견(發見)할 수 있다. 그 결과(結果)로부터 정보검색(情報檢索)의 최적화(最適化)를 위한 조합기법(組合技法)으로서 클러스터링과 통계적(統計的) 색인(索引)의 개념(槪念)을 이용(利用)할 수 있다. 본(本) 논문(論文)의 가설(假說)은 클러스터파일내(內)에서 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)을 사용(使用)함으로써 정보검색(情報檢索)시스템의 성능(性能)을 상당히 향상(向上)시킬 수 있다는 것이다. 달리말해서, 파일들을 모으고 의미적(意味的)으로 관련(關聯)있는 모든 문헌(文獻)들을 함께 모아줌으로써, 유사조합(類似組合)(spurious association)의 문제(問題)를 상당히 해결(解決)할 수 있을 것이다. 실제적(實際的)으로, 본(本) 논문(論文)에서는 조합기법(組合技法)의 방법론(方法論)을 어떻게 생성(生成)할 수 있을 것인가를 고려했다. 자동용어(自動用語) 상관성(相關性)을 위하여 스타일(stiles)의 조합인자(組合因子)를 이용(利用)했으며 클러스터링 환경(環境)을 위해 커널기법(技法)(kernel method)을 사용(使用)했다.
공부하는 트렌드에 변화가 일어나며 단순히 공부하는 공간이 아닌, 복합 문화 환경으로 거듭나야 새로운 수요층의 욕구를 충족할 수가 있다. 답답한 도서관이나 독서실에 비해 비교적 자유롭고 쾌적함에 주목을 받고 있는 스터디카페는 인건비 절감을 통해 보다 큰 이익을 창출할 수 있는 무인 시스템에 적합하다. 하지만 이를 체계적으로 관리해 줄 수 있는 시스템이 아직 미흡하여 보완이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 무인 스터디카페를 통합적으로 관리해주고 부가적인 기능을 통해 사용자에게 편의성을 제공하는 안드로이드 애플리케이션을 개발하였다. 사용자와 관리자를 구분하여 사용자는 좌석 예약 및 조회 등을 통하여 해당 지역의 원하는 스터디카페를 이용할 수 있도록 구성하였다. 관리자는 좌석 및 회원을 관리하고 스터티카페의 현재 상황을 외부에서도 확인할 수 있도록 하였다. 부가적으로 커뮤니티 및 소음 측정과 회원의 이용 시간 시각화 기능 등도 추가하여 애플리케이션의 활용도를 높였다.
The machine learning algorithm has been widely used in water-related fields such as water resources, water management, hydrology, atmospheric science, water quality, water level prediction, weather forecasting, water discharge prediction, water quality forecasting, etc. However, water quality prediction studies based on the machine learning algorithm are limited compared to other water-related applications because of the limited water quality data. Most of the previous water quality prediction studies have predicted monthly water quality, which is useful information but not enough from a practical aspect. In this study, we predicted the dissolved oxygen (DO) using recurrent neural network with long short-term memory model recurrent neural network long-short term memory (RNN-LSTM) algorithms with hourly- and daily-datasets. Bugok Bridge in Oncheoncheon, located in Busan, where the data was collected in real time, was selected as the target for the DO prediction. The 10-month (temperature, wind speed, and relative humidity) data were used as time prediction inputs, and the 5-year (temperature, wind speed, relative humidity, and rainfall) data were used as the daily forecast inputs. Missing data were filled by linear interpolation. The prediction model was coded based on TensorFlow, an open-source library developed by Google. The performance of the RNN-LSTM algorithm for the hourly- or daily-based water quality prediction was tested and analyzed. Research results showed that the hourly data for the water quality is useful for machine learning, and the RNN-LSTM algorithm has potential to be used for hourly- or daily-based water quality forecasting.
인쇄매체를 기반으로 한 전통적인 정보의 생산과 유통과정은 컴퓨터와 정보통신기술의 발달로 인하여 전자매체로 급격하게 변화하고 있다. 출판 과정의 전자화, 고밀도 대용량 기록매체의 등장, 데이터 통신 기술의 발달로 인하여 2차 정보뿐만 아니라 원문 자체를 수록한 전자문헌이 급증하고 있으며, 활용범위가 넓어지고 있다. 그러나, 전자문헌을 탐색하고, 디스플레이 하거나 브라우징 할 수 있는 현행 내비게이션 도구는 현재 전자문헌의 장점을 극대화하지 못한채 물리적인 접근에 치중하고 있으며, 이용자의 인지적 접근 과정 즉, 전반적인 정보수용행위를 반영하지 못하고 있다. 따라서 본고에서는 이용자의 인지적 접근과정을 내비게이션 도구에 적용한다면 이용자의 인지적 부담을 줄이고, 전자문헌을 보다 더 효과적으로 이용할 수 있을 것이라는 전제하에 이용자의 정보수용과정에 동원되는 인지적 기능을 모델화하고, 인지적 과정을 고려한 내비게이션 도구에 적용해야 할 기능을 정보검색 기능, 정보검색 결과의 시각화 기능, 내용구조 분석 기능, 필터링기능, 횡적 브라우징 기능으로 나누어 고찰하였다.
모바일 장치의 비약적 성능 향상을 바탕으로 스마트폰 게임 등 모바일 엔터테인먼트 애플리케이션들이 3차원 렌더링을 도입하여 사실적인 시각 효과를 제공하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 사진 수준의 고품질 시각 효과를 제공하기 위해서는 광선추적법 등의 광학 시뮬레이션이 필수적이지만, 모바일 장치의 애플리케이션 프로세서(AP)와 메모리, 배터리 성능의 한계로 인해 모바일 장치에서 그러한 계산집중적 렌더링 기법을 활용하는 것은 여전히 실용적이지 못하다. 본 논문에서는 사전 계산을 포함한 다양한 렌더링 기법을 혼합적으로 사용하여 모바일 장치에서도 실사 수준의 시각 효과를 생성해 낼 수 있는 혼합 렌더링 방법을 제안한다. 이 방법은 모바일 장치에서도 표준적으로 활용되고 있는 그래픽스 라이브러리인 OpenGL 쉐이더를 바탕으로 여러 기법을 혼합적으로 활용하므로 실제 개발에 바로 사용될 수 있다. 또한 사전 계산의 결과가 렌더링 시에는 단순히 계수의 사칙연산에 사용되므로 응답성을 거의 떨어뜨리지 않아 사용자와의 상호작용이 필수적인 모바일 게임 등에도 실제 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
운영체제 상에서 동작하는 응용프로그램은 운영체제의 환경과 지원하는 표준 라이브러리들이 다르기 때문에 운영체제에 매우 높은 의존성을 가진다. 이러한 이유로 동일한 기능을 수행하는 응용프로그램도 운영체제에 따라 새롭게 구현해야 되며 이는 응용프로그램 개발 이후의 유지 보수나 관리 측면에서도 시간적, 경제적 낭비를 초래한다. 이를 해결하기 위해 Cygwin이나 MinGW 등의 연구가 진행되고 있지만, 가상환경이나 툴을 제공하는 것일 뿐 응용프로그램 자체에 대한 이식성을 지원하는 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 표준 C라이브러리와 POSIX를 이용한 래퍼 형식의 범용 운영체제를 위한 인터페이스 미들웨어를 설계하여 응용프로그램이 가상환경이나 코드 수정 없이 동일한 동작을 지원한다. 미들웨어는 API를 기본과 확장으로 분류해 선택적으로 적재하여 응용프로그램의 크기를 효율적으로 관리할 수 있도록 한다. 또한, 응용프로그램을 인터페이스 미들웨어를 탑재한 Linux, Unix, Windows와 Cygwin을 비교 실험하고 기능 및 성능 평가를 수행하였다.
2006년에 제1차 본조사에 들어간 '고령화연구패널조사(KLoSA)'는 HRS(미국), SHARE(유럽), ELSA(영국) 등과 연구네트워크를 구축하여 데이터베이스 사업과 공동연구를 추진하고 있다. '고령화연구패널조사'는 국가간 비교연구가 가능한 자료를 생산하기 위해서 다음 세 가지 조건을 고려하여 설계되었다. 첫째, 가족, 건강, 고용, 소득, 자산, 주관적 기대감 등 비교대상으로 삼은 조사들의 핵심적인 주제와 주요 조사영역을 일치시켰다. 둘째, 주요영역의 세부 항목은 우리나라의 제도적, 문화적 차이를 반영하도록 설계하였다. 우리나라의 공적연금과 의료보장제도의 특성 등 제도적 특성을 반영하여 설문을 구성하였으며, 고용상의 관행이나 금융상품의 범위도 고려하였다. 또한 문화적 차이에서 발생하는 가족간의 경제적 지원양태의 특징이나 재산관리상의 특성을 반영하도록 설문을 구성하였다. 마지막으로 척도의 선정에 있어서도 우리나라 고령자들에게 정확하게 의미가 전달할 수 있으면서도 국가간 비교연구도 가능한 방식의 척도를 개발하기 위하여 노력하였다.
본 연구에서는 인터넷 정보 검색엔진으로부터 2007년부터 2009년까지 3년 동안 인기 검색어를 주제별로 분석함으로써 이용자의 검색어들이 시간이 흐름에 따라 주제별 변화양상을 살펴보았다. 또한 2009년도 네이버에서 제공하고 있는 상위 500개의 인기 검색어를 이용자의 검색의도에 따라 정보획득형(informational), 탐색형(navigational), 트랜잭션(transactional)형태로 구분하여 특성을 분석하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 이용자의 관심 주제가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 또한 이용자의 검색의도에 따라 인기 검색어를 분류한 결과 정보획득형 82%, 탐색형 10.8%, 트랜잭션형 7.2%로 나타났다. 이러한 연구는 미래의 검색엔진 또는 포털시스템에서 주제별 콘텐트를 구축하여 제공하는 정책수립에도 도움이 될 것으로 기대한다. 더 나아가서 이용자들의 사회적, 문화적 관심사를 분석함으로써 인기키워드의 주제 분석을 통해 나타난 사회 문화적 특성을 파악하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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