멀티미디어 연출을 재생하는 단말기나 통신망이 다양해짐에 따라 멀티미디어 데이터를 저장하고 있는 근원지의 데이터 서비스 품질과 재생하는 목적지의 서비스 품질이 다른 경우가 많이 발생하고 있다. 이러한 멀티미디어 연출을 재생하기 위해서 근원지의 데이터를 목적지에서 요구하는 재생 서비스 품질에 맞추어 변환하는 과정이 반드시 필요하다. 문제는 하나의 멀티미디어 연출 프로그램이라도 그것이 재생되는 단말기나 통신망의 환경에 따라 변환 경로가 달라져야 한다는 점이다. 즉 고정된 변환 경로를 사용할 수 없고 재생되는 단말기나 통신망이 정해지면 그에 맞는 변환 경로를 다시 생성해야 한다는 점이다. 본 논문은 주어진 변환 자원과 통신망을 고려하여 근원지 데이터를 목적지에서 요구하는 재생 서비스 품질에 맞게 변환하는 경로를 찾는 알고리즘과 그 경로가 목적지에서 요구하는 서비스 품질에 맞게 재생 가능한지를 검사하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시한 변환 경로를 생성하는 알고리즘은 변환 자원과 변환 규칙을 문맥 자유 문법(Context Free Grammar)으로 기술 할 수 있도록 함으로 변환 경로를 컴파일러 기법을 이용하여 생성할 수 있도록 하였다. 그리고 재생 가능성을 검사하기 위하여 변환 과정에서 소요되는 시간과 지연 등을 계산하는 방법과 요구하는 시간 내에 이루어 질 수 있는지 검사하는 방법을 제안하였다. 그리고 이러한 방식을 실험실에서 개발한 Transcore라는 멀티미디어 스트림 엔진과 VIP라고 하는 저작도구에 구현하였고 간단한 시나리오에 적용한 결과를 마지막으로 기술하였다.
사물인터넷 (IoT)과 같은 미래 망에서, 컴퓨팅 기기의 수는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고, 각 사물들은 서로 통신하고 스스로 정보를 획득한다. 사물 인터넷 응용에 대한 관심 증가로 사물통신 (M2M)과 같은 기회적 애드혹 망에서 데이터를 전달하는 방송은 중요한 기술이다. 그리고 IoT를 위한 분산 망에서, 노드들의 에너지 효율성은 망 성능에서 중요한 요인이다. 이 논문에서, 우리는 전송 노드의 에너지 충전률, 사본 밀도 비율 그리고 송 수신 노드간의 거리률에 기초한 퍼지 논리에 따라 확률적으로 데이터를 전파하는 퍼지 논리 기반 멀티홉 방송 알고리즘 FPMCAST를 제안한다. 제안하는 FPMCAST에서, 추론 엔진은 입 출력 매개변수를 입 출력 소속 함수로 사상하는 27개의 if-then 규칙들로 구성된 퍼지 규칙 베이스에 기초한다. 퍼지 시스템의 출력은 재방송 확률에 대한 퍼지 집합을 정의하고, 그 퍼지 집합으로부터 수치 결과를 추출하기 위하여 비 퍼지화가 사용된다. 여기서 퍼지 집합을 비 퍼지화하기 위하여 무게중심법이 사용된다. 그리고 모의실험을 통하여 제안하는 FPMCAST의 성능을 평가한다. 모의실험으로부터, 우리는 제안하는 FPMCAST 알고리즘이 플러딩 알고리즘과 가시핑 알고리즘 보다 우수함을 입증하였다. 특히, FPMCAST 알고리즘은 각 노드의 잔여 에너지를 균등하게 소비하기 때문에 더 긴 망 수명을 갖는다.
최근 대부분의 주차관리 시스템들은 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있지만, 그 서비스들의 대부분은 주차 공간의 확장 및 자동 주차 관제시스템 등 극히 제한적이다. 고객들에게 주차 관리 서비스의 질을 한 층 더 높이고 다양화하기 위해서는 고객이 그 시스템에 대해서 어느 정도 만족하는지를 고려하는 것은 필수적이라 할 수 있다. 같은 조건하에서도 고객들마다 만족도는 다를 뿐만 아니라 애매한 언어로 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고객들이 어느 정도로 주차 관리시스템에 대해서만족하는지를퍼지변수로정량화하는방법과주차관리시스템의제반문제점들에대해서 효율적인 결정을 내릴 수 있는 퍼지 추론 시스템 구조를 제안한다. 이러한 구조 하에서 퍼지논리를 이용한 추론엔진은 퍼지 지식베이스의 규칙과 상황 데이터를 비교 하고, 중간 결과를 얻어 통합하고, 역퍼지화 과정을 거쳐 최종 결과 값을 MATLAB 프로그램을 이용하여 얻어낸다. 본 연구에서 제안한 퍼지 추론 시스템 구조는 사람의 감정과 같이 애매하게 표현될 수 있는 경우에 고객의 만족도를 효율적으로 분석할 수 있다. 이 구조는 주차장 고객만족도 뿐만 아니라 도메인이 다른 다양한 서비스 분야 등의 고객만족도를 분석하고 개선하기 위한 방법에도 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.
소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
국제해상충돌예방규칙(International Regulations for Preventing Collision at Sea) 제 15조, 제 16조 및 제 17조는 횡단상태에 있는 선박들의 피항방법에 대해서 지시하고 있으나, 피항선이 피항동작을 취할 안전한계접근거리에 대해서는 전혀 언급이 없으므로 본 논문에서는 이 거리를 선체운동학적으로 해석하여 이에 대한 산출식을 도출하였다. 실선시험에서 소형 및 대형선의 조종성지수를 구하고, 이를 산출식에 적용하여 안전한계접근거리를 계산하였다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 소형선 및 대형선을 막론하고 가장 큰 거리를 두고 피항동작에 들어가야 하는 경우는 양선박이 조우하는 침로교각이 90$^{\circ}$부근의 각도이며, 안전한계 접근거리는 소형선(200~300 ton급 선박)에서는 자선길이의 약 5배 이상, 대형선(100,000 ton급 선박)에서는 자선 길이의 약 11배 이상이 되어야 한다. 2. 양선박이 조우하는 침로교각이 크게 둔각인 경우에는 적은 예각인 경우보다 충돌의 위험이 더 크므로, 더 큰 거리를 두고 피항동작에 들어가야 하며, 특히 대형선인 경우에는 주의를 요한다. 3. 국제해상충돌예방규칙 제 16조의 피항선의 동작은 물론, 동 제 17조 a항(ii)호의 유지선의 피항동작도 위의 안전한계접근거리 밖에서 이루어져야하며, 부득이 안전한계접근거리이내에서 피항동작을 취할 때는 주기관의 동작이 반드시 수반되어야 한다. 4. 횡단상태에 있는 양선박간에 피항선이 변침만으로 피항동작을 취하는 경우 본 논문에서 계산한 각침로교각에 대한 안전한계거리를 미리 염두에 두고 피항조선을 하게되면 감각에 의한 조선방법으로 야기되는 충동해난사고를 지양할 수 있으리라 생각된다.형군이 방음할 때 대형군의 주음률(44~98%)이 높았다. 중소형군(각폭 8.5~15.0cm)까지는 암컷이 방음할 때 수컷의 주음률(88~100%)은 암컷의 주음률(56~91%)보다 높은 편이며, 수컷이 방음할 때 수컷의 주음률(19~63%)보다 암컷의 주음률(66~100%)이 높은 편이었다. 염지하거나 맛사징 처리하여 pork cutlet를 제조하면 냉동 돈육 등심의 소비 촉진에 기여할 수 있다고 판단되었다.p<0.001) 여학생의 경우 남학생에 비하여 운동량과 운동시간이 짧게 나타났다. 체중에 대한 만족도를 보면 남학생 40.0%, 여학생은 13.6%가 만족한다고 하였고(p<0.001) 체중조절의 방법에 있어서는 운동으로 한다는 응답이 남학생은 64.4%, 여학생은 43.2%로 유의적인 차이가 없었다. 7. 조사대상자의 골밀도 BQI간과 제요인과의 상관관계를 살펴보았을 때, 운동시간, 식사의 규칙성, 콩식품, 육류, 차 등의 섭취빈도, 편식과 다이어트 및 우유, 해조류, 인스턴트 식품 섭취 등의 요인과는 유의적인 상관관계를 보이지 않았으며, 영양 보충제의 경우 남학생군에서 유의적인 양의 상관관계(p<0.05)를 나타내었다. 본 연구에서 대학신입생의 골밀도에 미치는 영향 요인은 뚜렷하게 나타나지 않았다. 그러나 대학생의 시기는 여전히 골질량의 형성이 가능하므로 건강한 골격을 형성하고 유지하기 위해서 균형된 식사, 적정 체중의 유지 및 골격에 하중을 가하는 운동을 지속적으로 하는 개개인의 노력과 관심이 중요하다 하겠다.EX>$10^4$ cfu/mL)분포하고 있는 것으로 동정되었다.bamboo weir, the eddy out of the left wing was comparatively big and the current
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[게시일 2004년 10월 1일]
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