환자 이력, 구매자 이력, 웹 로그 이력 데이터에 대한 시간 데이터 마이닝에 대한 연구에서 시간 간격 관계 규칙을 찾아내는 것은 가변적인 시간 간격의 데이터를 하나의 이벤트로 요약하는 것은 합리적이지 못하다. 이는 그 이벤트가 가변적인 시간 간격 내에서 서로 독립적인 이벤트일 수 있기 때문이다. 그러므로 이벤트들의 시퀀스를 독립적인 서브 시퀀스로 나누어 각 서브 시퀀스별로 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하는 것이 합리적이다. 본 논문은 이벤트 시퀀스를 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트로 요약하고 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 관계 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 인터벌 관계들 사이의 규칙을 찾아줌으로서 기존의 데이터 마이닝 기법과 비교하여 질적으로 우수한 지식을 제공한다.
Stability and accuracy for the trapezoidal rule of the Newmark time integration method are analyzed when variable time step sizes are adopted. A new analytic approach to stability and accuracy analysis is also proposed for time integration methods with variable time step sizes. The trapezoidal rule with variable time step sizes has the "actual" unconditional stability which is the same as that of the method with constant time step sizes. However, the method with variable time step sizes is first-order accurate while the method with constant time step sizes is second-order accurate. accurate.
상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.999-1008
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2010
공정을 모니터링 하기 위한 전통적인 관리도는 표본들 사이의 일정한 추출간격에서 일정한 수의 표본을 취하여 만들어 지는 고정추출율 관리도이다. 본 연구의 목표는 표준적인 고정추출율을 갖는 다변량 관리도에 비하여 성능이 우수한 가변추출간격을 갖는 다변량 관리도를 개발하는데 있다. 대부분의 다변량 관리도에 대한 연구는 공정의 평균벡터를 모니터링 하는데 초점이 맞추어져 있다. 그러나 본 논문에서는 공정의 평균벡터와 분산-공분산을 동시에 모니터링 하기 위한 다변량 관리도를 연구한다. 가변추출간격을 갖는 다변량 슈하르트 관리도에 대하여 연구 하고자 한다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
최근 상수관망의 물 공급 과정에서 여러 가지 원인으로 인해 물의 손실에 따른 비용손실이 발생하고 있다. 급수시스템의 경우에는 파열 및 누수발생과 관련되어 사용되는 비용은 분실되는 물의 직적비용, 급수시스템 수리에 따른 공사비용, 공급중지와 관련된 사회적 비용이 있다. 파열 및 누수를 신속하게 감지하는 것은 물 손실에 의해 발생하는 직접 및 간접비용을 줄일 수 있다. 그러나 국내의 경우 정기적으로 매년 1회 시행되는 상수관로에 대한 누수탐지작업으로 신속한 감지 및 즉각적인 대처를 할 수 없는 실정이다. 본 연구에서는 수도관에서 발생되는 파열 및 누수를 탐지하기 위하여 블록 유입부에 설치된 유량계의 샘플링 간격의 영향에 대한 연구를 실시하였다. 적응칼만필터 알고리즘을 이용한 가변 샘플링 간격은 최대 최소 샘플링 간격과 정규화된 잔차의 상한값과 하한값 도입하여 제시하였다. 샘플링 간격의 효과를 강조하기 위해 사인 곡선, 사다리꼴 파열, 불규칙 잡음으로 구성된 가상의 유량 데이터로 알고리즘에 대한 검증실험을 진행하였고 실험 결과 샘플링 간격이 길수록 긴 시간 동안 누수 및 파열에 대한 작은 잔차를 발생시켰다. 모의실험결과 샘플링 주기를 변경함으로써 분석에 필요한 유량 데이터의 샘플수를 크게 줄일 수 있었다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장시간이나 고장 수 데이타보다 그룹 고장 데이터(여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이터에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 2개의 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 신경망 모델들은 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰도 성장 모델과 비교되었다. 실험결과, 그룹 데이터에 대해 변형된 캐스케이드-상관 학습 알고리즘이 좋은 예측 결과를 나타내었다.
스마트폰과 같은 모바일 기기는 입력으로부터 결과를 확인하기까지의 반응시간이 짧을수록 기기의 체감성능이 높아진다. 애플리케이션의 반응시간을 짧게 할 수 있다면 이러한 체감성능을 높일 수 있게 된다. 이에 관련하여 온디맨드 거버너는 주파수를 바꿀 때 샘플링 간격으로 인한 약점이 있어 프로그램의 실행을 느리게 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 애플리케이션의 실행에 맞춰 온디맨드 거버너의 샘플링 주기를 가변시키는 기법을 제안한다. 기법의 적용에 따라 실행시간과 전력소모량을 비교한 결과, 프로그램의 실행 체감성능에 연관되는 초기실행시간 부분에 대하여 3.34% 개선되는 것을 확인할 수 있었으며, 가변적 샘플링 주기에 따른 기기의 전체적인 전력소모량의 차이는 유의미하게 나타나지 않았다.
본 연구는 국내의 벼농사에 적합한 정밀 농업의 개념을 정립하고 이를 구현하기 위한 구체적인 방법을 수립하기 위하여 기초적인 연구를 수행하였다. 서울대학교 농업생명과학대학 실험농장의 시험 포장을 선정하여 12m$\times$17.4m 크기로 9개의 구획을 설정하였다. 각 단위 구획에서 벼의 생육 기간 중 일정 간격으로 분얼수, 질소함량, 건물중, 엽면적, 엽록소, 군락반사율을 조사하였으며, 각 측정치 사이의 상판 관계를 조사하였다. 상관 관계는 세 방향에서 분석하였다. 첫번째는 건물중과 N%와의 상관관계를 조사하였다. 건물중은 시간에 따라 증가하였으나 N%는 건물중의 증가에 의해 점점 줄어들었으며 공간적인 차이도 시간이 지날수록 줄어들었다. 둘째는 N%와 군락 반사율의 관계를 추정하였다. N%별로 군락반사율의 측정값을 비교하였으나 특정한 상관관계가 나타나지 않았다. 셋째는 군락반사율과 가변시비에 따른 구간별 차이를 규명하여 질소영양상태의 비파괴적인 추정방법을 설정하였다. 각 일시별로 측정한 군락반사율 측정값에 따르면, Red에 의한 질소함량 추정방법이 가장 효과적인 것으로 판단되었다. 본 연구에서는 가변시비에 의한 벼의 생체량의 변화, 구간별 군락반사율을 조사하고 이들의 공간적, 시간적 변이의 특징을 구명하여, 군락반사율과 벼의 질소영양상태의 상관관계를 밝히고자 하였다. 연구 결과에 의하면 군락반사율의 Red에 의한 질소추정방법이 가장 효과적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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