• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.75-87
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• 2009

무선메쉬네트워크환경에서 기존의 MAC 프로토콜이 QoS를 지원하기는 매우 힘들다. DCF는 QoS를 지원할 수 없으며, EDCA는 경쟁기반 채널접근방식을 사용하지만 무선메쉬환경에서는 제대로 된 성능을 제공하지 못한다. 본 논문은 무선메쉬네트워크를 지원하는 MAC 프로토콜인 Multi-Media DCF(MMDCF)를 이용한 프레임 관리 기법을 통해 QoS를 지원하는 방법을 제안한다. MMDCF에서는 TDMA기반 MAC 프로토콜로 TDMA frame안의 ACH phase을 이용해서 중요도에 따른 선택 및 그룹화를 이용한 삭제 방법을 이용한 경쟁적 채널 접근방법을 제공한다. ACH 방식의 우선순위화된(Prioritized) Phase의 slot(PP)개수 m과 Fair Elimination Phase(FEP)의 slot개수 n은 경쟁 수준을 결정함과 동시에 하나의 Mobile Point가 경쟁에서 선택될 확률을 높여주는 역할을 한다. 강제적인 TDMA frame의 해제를 통해서 QoS 요구사항을 충족시킬 수 있는 방법도 제공한다. 실험결과 다수의 멀티미디어 스트림 환경에서 MMDCF는 EDCA보다 QoS의 요구사항을 만족시키면서 전체적인 채널의 효율성에서도 좋은 성능을 제공하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.310-326
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• 2006

본 논문은 데이타스트림 환경에서 연속질의를 효율적으로 처리하는 방법을 다룬다. 먼저, 기존의 질의 처리 방법을 데이타 엘리먼트와 질의 중에서 어느 것을 먼저 선택하고 수행을 시작하느냐에 따라서, 서로 이원적인 두 가지 방법인 데이타-이니셔티브(data-initiative)와 질의-이니셔티브(query-initiative)로 분류한다. 이러한 분류는 기존의 질의 처리 연구에서 데이타와 질의를 서로 다르게(asymmetrically) 취급하였다는 것에 기인한다. 기존의 연속질의 처리에서는 이원적인 질의 처리 방법 중에서 데이타-이니셔티브 방법만이 사용되었기 때문에, 질의-이니셔티브 방법에서 얻을 수 있는 성능 상의 이점이 간과되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이타와 질의를 동등하게(symmetrically) 볼 수 있다는 점에 착안한다. 본 논문에서는 데이타와 질의의 이원성 모델(Duality Model of Data and Queries)을 제안하고 이 모델에 기반하여 연속질의 처리 문제를 다차원 공간에서의 공간조인 문제로 변환하는 새로운 관점을 제시한다. 그리고, 공간조인 기반 연속질의 처리 알고리즘인 Spatial Join CQ를 제안한다. Spatial Join CQ는 다차원 공간상에 영역으로 표현된 데이타 엘리먼트들의 집합과 질의들의 집합으로부터 서로 겹치는 쌍을 찾음으로써 연속질의를 처리한다. 제안하는 알고리즘은 대칭적인(symmetric) 연산인 공간조인으로 겹치는 영역들을 찾아냄으로써 서로 이원적인 두 가지 질의 처리 방법의 효과를 동시에 얻는다. 성능 평가 결과, 제시하는 알고리즘은 기존의 방법에 비해서 단순 선택 연속질의는 최대 36배, 슬라이딩 윈도우 조인 연속질의는 최대 7배의 성능 향상을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.59-78
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• 2018

다양한 디바이스 유형과 마케팅 커뮤니케이션의 등장으로 온라인 환경에서 고객들의 탐색 및 구매 행동은 더욱 세분화 되었다. 하지만 기존 연구들은 고객 구매여정에서의 마케팅 채널 효과를 분석하는 과정에서 디바이스 종류에 따라 드러나는 UI(User Interface)와 UX(User Experience) 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구는 글로벌 쇼핑몰의 대규모 클릭스트림 데이터를 활용하여 다양한 디바이스를 사용하는 고객들의 유입 채널 효과를 분석하였다. 온라인 쇼핑을 활성화 시키는 디바이스 유형을 구별하고, 디바이스 유형에 따라 방문을 증진시키는 유입 채널 간의 차이를 비교하였다. 고객의 과거 쇼핑 누적 경험과 유입 채널 전환 행태를 통해 방문과 구매액 미치는 직접효과 간접효과를 판별하였다. 그 결과 동일한 고객이더라도 디바이스 선택에 따라 활용하는 마케팅 채널이 달라지는 것을 발견할 수 있었다. 온라인 소매업체는 이러한 결과를 통해 디바이스 유형을 고려하여 멀티 마케팅 채널 환경에서의 고객 의사결정과정을 더욱 잘 이해하고 최적의 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 연구는 실제 글로벌 빅 데이터를 분석하여 얻어진 유의미한 결과를 기반으로 경영학적 시사점을 도출하고, 계량 경제 모델을 활용하여 의미 있는 이론적립에 학문적으로 기여한다. 실제 온라인 쇼핑 마케팅 담당자들이 시도할 수 있는 전략적 통찰력을 제시한다는 점에서 실용적으로 활용할 가치가 있다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권5호
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• pp.699-709
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• 2011

The uses of multi-dimensional hydrodynamic and water quality models are increasing to support a sustainable management of large dam reservoirs in Korea. Any modeling study requires selection of a proper spatial dimension of the model based on the characteristics of spatial variability of concerned simulation variables. For example, a laterally averaged two-dimensional (2D) model, which has been widely used in many large dam reservoirs in Korea, assumes that the lateral variations of hydrodynamic and water quality variables are negligible. However, there has been limited studies to give a justification of the assumption. The objectives of this study were to present the characteristics of spatial variations of water quality variables through intensive field monitoring in Daechung Reservoir, and provide information on a proper spatial dimension for different water quality parameters. The monitoring results showed that the lateral variations of water temperature are marginal, but those of DO, pH, and conductivity could be significant depending on the hydrological conditions and local algal biomass. In particular, the phytoplankton (Chl-a) and nutrient concentrations showed a significant lateral variation at R2 (Daejeongri) during low flow periods in 2008 possibly because of slow lateral mixing of tributary inflow from So-oak Stream and wind driven patchiness.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권1호
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• pp.103-116
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• 2021

Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.

• 환경생물
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• 제41권2호
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• pp.109-125
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• 2023

본 연구는 우리나라에서 수생태계에 유입되는 주요 유해화학물질 축적 분석을 위한 타깃 후보종 선정과 이에 따른 어류 군집의 영향을 분석하였다. 레퍼런스 하천 선정과 함께 유해화학물질 유입의 영향을 직접적으로 받는 하수종말처리장(T1)과 수계로 유입된 유해화학물질이 집중되는 금강하구언(T2)의 테스트배드를 분석하였다. 유해화학물질 분석을 위한 타깃 후보종 선정을 위해 7-메트릭 다변수 모델을 개발하였으며, 세부항목은 (1) 상업적으로 유용하며 식용으로 이용하는 어종, (2) 최상위 육식종 어종, (3) 유기물 섭취 어종, (4) 내성도가 높은 어종, (5) 개체수가 풍부한 어종, (6) 채집 가능성이 높은 어종, (7) 광범위하게 분포하는 어종 등 총 7개 메트릭으로 구성되었다. 타깃 후보어종에 대한 7개 메트릭 모델을 기반으로 8종이 대상 후보로 선정되었다. 타깃 후보종과 함께 공서하는 우점어종은 내성종(50%)이었으며, 이는 수질 오염 지표로 자주 사용되는 내성종의 풍부도가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한, 수생태계 건강성 평가를 위한 다변량 어류 기반 모델 분석에서는 생태계 건강성이 "나쁨 상태"까지 진단되는 것으로 나타났다. 이화학적인 수질 변수는 테스트배드에서 섭식 및 내성길드에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 8개의 수질 변수는 T1 지점에서 높게 나타나 하수처리장의 방류수에 따른 영향이 컸으며, T2 지점은 대규모 녹조 현상이 나타나 클로로필 농도가 레퍼런스 지점보다 약 15배 높은 것으로 나타났다.