2차원 혼합 모드 소자-회로 시뮬레이터를 이용한 과도상태 해석의 알고리즘을 제시한다. 1변수 muller 및 regular falsi법을 회로의 절점 전압과 분기(branch) 전류를 계산하는데 적용하였다. 제안된 알고리즘의 정확도와 유호성을 검증하기 위해 PN 다이오드의 양극(anode)에 저항이 직렬로 연결된 회로의 모의실험을 수행한 결과, MEDICI의 모의실험 결과에 비해 과도상태에서 전류 및 전압 특성은 각각 0.06%, 0.2% 오차 범위 한도 내에서 일치함을 보였다.
강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.
본 논문은 대학생을 대상으로 인터넷 사용 및 인터넷 게임 중독 상태를 알아보고 인터넷 게임 중독에 따른 우울 정도를 알아보기 위하여 설문조사를 실시하였다. 그 결과 연구 대상자들의 인터넷을 사용하는 주된 목적은 과제나 기타 정보를 수집하기 위하여 사용한다고 응답한 경우가 67명(33.5%)로 가장 많았고 두 번째가 게임으로 54명(27.0%)으로 나타났다. 연구 대상자들의 인터넷 게임 중독 정도에 대한 결과는 일반 사용자 군은 175명(87.5%), 잠재적 위험 사용자 군은 23명(11.5%), 고위험 사용자 군은 2명(1.0%)으로 나타났다. 연구 대상자들의 우울 정도에 대한 결과는 정상 상태가 172명(86.0%)으로 나타났고 약간 우울한 상태가 11명(5.5%)이고 상당한 우울 상태가 7명(3.5%)으로 나타났으며 매우 심한 우울 상태는 10명(5.0%)으로 나타났다. 연구 대상자들의 중독 정도에 따른 우울 정도에 대한 결과는 일반 사용자 군에서도 약간 우울한 상태인 대상자가 8명(4.6%)이고 상당한 우울 상태인 대상자는 5명(2.9%)이고 매우 심한 우울 상태인 대상자도 7명(4.0%)이나 되는 것으로 나타났으며 잠재적 위험 사용자 군에서도 약간 우울한 상태인 대상자가 3명(13.0%)이고 상당한 우울 상태인 대상자도 2명(8.7%)이며 매우 심한 우울 상태인 대상자도 1명(4.4%)으로 나타났고 고위험 사용자 군에서는 2명(100.0%) 모두 매우 심한 우울 상태를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 TCP프로토콜의 전송성능 저하요인을 분석하고 이에 따른 적응적인 정책을 수입해 효율적인 프로토콜을 제시한다. 이동 컴퓨팅환경에서 TCP 패킷을 크기에 따라 벌크데이터와 인터액티브데이터로 나누고, 무선링크의 상태에 따라 안전 상태와 위험 상태로 나누어 각각의 특성을 고려한 TCP의 전송성능 향상방법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 정책은 모의 실험 환경을 통해 성능향상을 검증했으며, 실제 이동 컴퓨터환경에서 무선 네트워크와 유선 네트워크사이의 중간 호스트인 기지국에 적용시킬수 있다.
이 논문에서는 구름과 같은 기상 상태의 제약 없이 자료 획득이 가능한 SAR 자료를 이용하여 토지 피복 특성을 구분하고자 하였다. 기존 단일 주파수, 편광 상태의 자료만을 제공하는 SAR 자료를 이용한 분류에서의 낮은 분류 정확도를 향상시키고자 이 논문에서는 다중 시기 C 밴드 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공하는 Radarsat-1(HH)와 ENVISAT(VV) 자료를 분류에 이용하였다. 분류 기법으로 Random Forests를 적용한 결과, 단일 편광 상태의 자료만을 이용하였을 때에 비해서 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
상태 기반 정형 기법이 가진 문제점 중 하나인 상태 폭발 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 명세 모델과 실행 모델을 정의하고 각 모델에 적용되는 추상화를 정의한다. 명세 모델은 구문을 바탕으로만 추상화로 비논리 내부연산 추상화와 구조 추상화를, 실행 모델은 시간, 자료, 위치가 가진 의미를 통해 추상화하는 시간, 자료, 위치 공간 추상화를 수행한다. 예제에 추상화를 적용하여 상태 감소와, 계층성 생성, 복잡도 감소의 과정을 보인다.
그리드 기술은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 활용하기에 다양한 자원에 대한 정보를 관리하는 기술이 필요하며, 이는 자원 관리 시스템에서 자원을 모니터링하여 이루어진다. 자원 상태 정보가 실시간으로 변하여 주기적으로 모니터링을 행해야 한다. 모니터링에 사용된 자원은 시스템 성능에 오버헤드가 되므로 본 논문에서는 cpu 상태 변화 정도를 관찰하여 시스템 상태를 파악하고 이를 모니터링 주기에 적용시켜 모니터링 주기를 조절하는 시스템을 모델링 하였다. 이는 cpu상태 변화율에 따라 효율적이고 정확한 자원 정보를 수집하도록 모니터링 주기가 조절됨을 실험을 통하여 보일 것이다.
PEN(1)(다항식전개 노달) 해법을 육방형 노심의 과도상태 해석과 Adjoint flux(수반 중성자속)해법에 응용하여 여러가지 Benchmark문제들(3)(4)(5)을 풀고 그 결과를 다른 수치기법 결과와 비교·분석하였다. 2차원 육방형 대형중수로 과도상태 Benchmark문제(5)를 다항식전개 노달해법에 의한 과도상태 해석·검증의 대상으로 삼았으며 그 기준 계산치로서 FX2-TH 코드의 계산결과를 사용하였다 대형중수로 노심의 과도상태 해석 결과, 기준해와 비교해 집합체 낙하시작 3초 후에 집합체가 낙하한 위치에서 Normalized Flux 오차가 0.5% 이내, 집합체가 낙하하지 않은 위치에서 Normalized Flux 오차가 1% 이내의 정확한 결과를 보였다. Adjoint flux 해의 검증을 위해서는 VENTURE 코드(2)의 계산 결과를 기준해로 하였으며, 계산능 검증을 위해 사용된 대부분 의 Benchmark 문제들에서 작은 오차를 보였으나 반사체가 포함된 IAEA 문제에서는 큰 오차를 보였다.
본 논문에서는 DQ 변환을 적용한 직렬-병렬 공진형 무선 전력 전송 시스템의 동기 좌표계 모델을 제안한다. 무선 전력 전송 시스템은 일반적으로 급전 측과 집전 측에 단상 전류가 흐르기 때문에 제어에 어려움이 있다. 따라서 정상 상태의 전압 및 전류의 수식을 이용하여 부하에 전달되는 전압 및 전류의 크기를 제어하는 경우가 많다. 따라서 과도 상태의 전압 및 전류의 동특성이 원하는 특성과 다르게 나타날 수 있다. 본 논문에서는 직렬-병렬 공진형 무선 전력 전송 시스템의 단상 전압 및 전류를 DQ 변환하여 과도 상태 및 정상 상태의 전압 및 전류의 동특성을 해석할 수 있는 등가 회로 모델을 제시한다.
본 논문에서는 DQ 변환을 적용한 직렬-직렬 공진형 무선 전력 전송 시스템의 동기 좌표계 모델을 제안한다. 일반적으로 무선 전력 전송 시스템의 경우 급전 측과 집전 측에 단상 전류가 흐르기 때문에 제어에 어려움이 있다. 따라서 정상 상태의 전압 및 전류의 수식을 이용하여 부하에 전달되는 전압 및 전류의 크기를 제어하는 경우가 많다. 따라서 과도 상태의 전압 및 전류의 동특성이 원하는 특성과 다르게 나타날 수 있다. 본 논문에서는 직렬-직렬 공진형 무선 전력 전송 시스템의 단상 전압 및 전류를 DQ 변환하여 과도 상태 및 정상 상태의 전압 및 전류의 동특성을 해석할 수 있는 등가 회로 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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