대기 모델링 연구에서 시간 간격을 적절하게 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 비선형 대기 모형에서 수치 해의 시간 간격에 대한 민감도를 조사하였다. 이를 위해 간단한 무차원화된 역학 모형을 사용하여 시간 간격과 비선형성 인자를 바꾸어가며 수치 실험을 수행하였다. 실험 결과, 비선형성 인자가 영향을 줄 만큼 크지 않고 절단 오차를 무시할 수 있는 경우에는 수치 해가 시간 간격에 민감하지 않았다. 그러나 비선형성 인자가 큰 경우에는 수치 해가 시간 간격에 민감한 것으로 밝혀졌다. 이 경우, 시간 간격이 감소할수록 공간 필터의 강도가 증가하여 작은 규모의 현상이 약하게 모의되었다. 이는 일반적으로 시간 간격이 감소하면 절단 오차가 감소하여 더 정확한 수치 해가 도출된다는 사실과 상충한다. 이러한 충돌은 비선형 모형의 수치 해를 안정하게 하기 위해 공간 필터가 반드시 필요하기 때문에 피할 수 없다.

자기 유사성(self-similarity)은 다양한 네트워크 환경에서 공통적으로 발생하는 현상인 것으로 정체 제어에서 자기 유사성 트래픽의 장거리 상관 구조를 활용할 가능성과 MTS(Multiple Time Scale) 정체 제어의 프레임워 크를 발전시켜, 이 프레임워크가 전송 율 기반 피드백 제어의 성능을 향상시키는 데 시뮬레이션을 통해 트래 픽 조건으로 다음과 같이 연구한다. 자기유사성 트래픽 조건에서 3가지 단계로 구성한다. 먼저 TCP의 모듈 형 확장에서 Tahoe, Reno, Vegas등 다양한 버전의 TCP에 적용되는 간단한 인터페이스를 통한 함수 호출을 정의하고, 이것이 성능을 크게 향상시는 것을 입증한다. 두 번째로, 광대역 WAN에서 지연-대역폭의 곱이 높을 경우 더욱 심각해지는 사후 제어의 불확실성 차이를 해소함으로써 MTS TCP가 기반 피드백 제어에 사전성 을 부여한다는 것을 입증한다. 세 번째는 트래픽 제어의 3가지 차원인, 즉 추적 능력, 연결 지속 기간, 공정성 이 성능에 미치는 영향 등을 비교 분석하여 입증한다.

In this paper, we present a temporal association rules based on item time intervals. A temporal association rules is an association rule that holds specific time intervals. If we consider itemset in the frequently purchased period, we can discovery more significant itemset satisfying minimum support. Because the previous study did not consider the time interval between purchased item, it could find itemset that did not satisfy the minimum support in case some item was frequently purchased in a specific period and rarely or not purchased in other period. Our approach use interval support which is counted by period with support and confidence in the association rule to discovery large itemset.

항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항 분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항 선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상 항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고 급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간 간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.

굳지 않은 콘크리트의 적층성은 콘크리트 3D 프린팅의 핵심 요소로써 필라멘트의 변형 및 붕괴 없이 일정한 높이로 적층하는 성능이다. 적층성은 항복응력과 밀접한 관련이 있으며, 항복응력이 높을수록 우수하다. 또한, 굳지 않은 콘크리트는 압출된 후 시간경과에 따라 경화되면서 전단응력이 증가하기 때문에 적층성이 높아지게 된다. 따라서, 콘크리트 3D 프린팅 시 굳지 않은 콘크리트의 적층성 확보를 위해서는 출력되는 레이어 사이의 적절한 시간 간격(Printing Time Gap, 이하 PTG)이 필요하다. PTG가 증가함에 따라 적층성은 증가하지만, PTG가 과다하게 커지면 출력된 레이어 간의 부착성능이 감소하며, 출력시간이 길어짐에 따라서 압출성능이 저하될 수 있다. 이 연구에서는 100 MPa급 고강도 콘크리트 배합에 적합한 적층성을 확보하기 위하여 PTG를 변수로 한 3D 프린팅 실험을 수행하였으며, 이와 더불어 콘크리트 3D 프린팅 방법을 유사하게 모사할 수 있는 모의 적층실험 방법의 유효성을 검토하기 위하여 모의 적층실험을 수행하였다.

본 연구의 목적은 기억 공고화 이론에 비추어 분산연습에서 연습시간들 사이에 제공된 휴식간격의 길이가 골프퍼팅 과제의 수행과 학습에 어떻게 다르게 영향을 미치는지 조사하는데 있었다. 36명의 피험자들은 골프퍼팅을 두 연습시간으로 나누어 240회 연습하였다. 120회 시행의 첫 번째 연습시간을 마친 후피험자들은 무휴식, 5시간, 또는 야간 수면이 포함된 24시간의 휴식을 취한 후 120회의 두 번째 연습시간 시행을 실시하였다. 그리고 24시간 후에 60회의 파지검사 시행이 주어졌다. 분석 결과, 24시간 휴식집단은 휴식을 마친 직후 실시한 두 번째 연습시간의 초기시행에서 무휴식 집단보다 더 크게 향상된 수행을 나타냈다. 뿐만 아니라 파지검사에서도 24시간 휴식집단은 무휴식 집단보다 더 우수한 학습효과를 나타냈다. 반면 5시간 휴식집단은 두 번째 연습시간의 초기시행과 파지검사에서 무휴식 집단과 유의한 차이를 드러내지 못했다. 이 결과는 연습시간들을 하루 안에 분산하여 실시하는 것보다 24시간 간격으로 여러 날에 걸쳐 연습하는 것이 학습에 더 효과적이라는 선행연구들의 주장을 지지하는 것처럼 보인다. 그러나 본 연구의 24시간 휴식집단이 나타낸 분산연습의 효과가 수면에 의한 공고화 작용 효과인지 아니면 휴식간격의 길이에 의한 공고화 작용 효과인지는 아직 명확하지 않다.

본 연구는 분산연습에서 연습시간들 사이에 제공된 휴식간격의 수가 동작학습에 어떠한 영향을 미치는지조사하였다. 36명의 피험자들은 분산연습에 포함된 휴식간격의 수에 따라 세 집단에 무작위로 배치되어골프퍼팅 과제를 연습하였다. 첫 번째 집단은 1회 휴식집단으로 퍼팅을 첫날 120회 실시한 후 24시간의 휴식을 취하고 다음날 나머지 120회를 실시하였다. 2회 휴식집단은 첫날 퍼팅을 80회 시행하고 24시간의 휴식 후 80회를 그리고 다시 24시간의 휴식 후 나머지 80회를 시행하였다. 3회 휴식집단은 하루 60회씩연습시간을 네 번으로 나누어 그 사이 세 번의 24시간 휴식을 취하도록 하였다. 휴식간격의 수에 따른 학습효과의 차이를 조사하기 위해 24시간 후에 60회의 파지검사 시행이 주어졌다. 분석결과, 3회 휴식집단은 습득과 파지단계에서 가장 우수한 수행을 나타냈고 1회 휴식집단은 가장 저조한 수행을 나타냈다. 2회 휴식집단도 유의함에는 미치지 못했지만 1회 휴식집단보다 우수한 습득과 파지수행을 나타냈다. 이결과는 연습시간들 사이의 휴식간격의 길이와 함께 제공된 휴식간격의 횟수가 분산연습의 효과를 결정짓는 주요 학습 변인이라는 것을 나타낸다. 연습시간들 사이에 24시간 간격의 휴식시간의 수가 부가될수록 첫 번째 휴식시간 동안 기억 공고화 작용이 일어나고 그리고 부가된 연습시간과 휴식시간 동안 기억흔적의 재활성화와 재공고화 작용들이 일어나 기억과 학습 효과는 더 커지는 것처럼 보인다.

본 연구는 연습단계에서의 연습량과 연습시기간 시간간격의 배분이 새로운 양팔 협응패턴의 수행과 학습, 그리고 획득된 운동기억의 공고화에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 실험1에서는 하루의 연습기간 동안 집단별로 각각 27시행, 36시행, 45시행을 총 4일 동안 연습하게 하여 주어진 연습량에 따른 학습의 효과를 검증하였다. 실험1의 결과 서로 다른 연습량에도 불구하고 모든 집단에서 비슷한 정도의 학습과 전이효과를 보여주었다. 그리고, 실험2에서는 집단별로 연습시기간 시간간격을 5분, 1시간, 4시간, 24시간을 갖고 연습하게 하여 연습시기 사이의 상대적 시간길이에 따른 학습효과를 살펴보았다. 실험2의 결과 연습수행 국면에서는 집단별로 차이가 나지 않았으나, 파지 및 전이검사에서 24시간의 시간간격을 제시받은 집단만이 높은 협응패턴의 정확성을 유지하였다. 즉, 상대적으로 긴 비활동 시기를 가진 집단이 협응패턴의 정확성과 관련하여 더 높은 학습과 전이의 효율성을 보여주었다. 이러한 결과는 연습단계에서의 연습량 그 자체는 양팔 협응과제의 수행에 있어서 동작의 정확성과 일관성의 학습 및 전이의 효율성에 큰 영향을 주는 요인이 아니며, 최소한의 연습량이라도 상대적으로 긴 시간간격을 두고 연습하는 것이 운동수행을 통해 습득된 운동기억을 기존의 정보와 통합하는 기억공고화(memory consolidation) 과정을 촉진시켜 학습효과를 증진시킨다는 것을 시사한다.