본 논문에서는 그룹교체 정책과 예비품 재고정책을 동시에 고려하여 최적화하는 방안을 제시한다. 일반적으로 보전정책들은 예비품의 재고가 늘 가용하다고 가정하고 있으나 예비품의 재고 확보 여부에 의해 보전활동은 영향을 받을 수밖에 없다. 동일한 여러 유닛들이 동시에 운용될 때 이용되는 그룹교체정책을 바탕으로 이를 지원하기 위한 최적 재고수준을 결정한다. 일정한 개수의 유닛이 고장 나는 시점에서 그룹교체를 수행한다. 예비품의 재고는 일정 횟수의 그룹교체를 할 만큼 주문하여 유지한다. 보전비용과 재고비용 등 운용비용을 최소화할 수 있는 최적의 그룹교체 주기와 재고수준을 구한다.
효율적인 웹 캐쉬 교체 알고리즘을 통해 웹 서버와 네트워크의 부하를 감소시킬 수 있으며, 이에 따라 사용자가 요청한 문서에 대한 응답시간과 지연시간을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 기존에 연구된 교체 알고리즘 중 LRU-SIZE와 LRU-MIN 기법은 일차적으로 캐슁된 문서의 크기에 따라 교체를 하고 크기가 똑같은 경우에 한해서 LRU를 적용하여 교체를 한다. 그러나 LRU-SIZE와 LRU-MIN에 의해서 캐슁된 문서를 교체를 하면 크기의 차이가 크지 않으면서 자주 요청되는 문서가 교체될 수 있다. 본 논문에서는 캐슁된 문서 크기의 로그화에 따라 구성된 그룹에서 자주 요청되지 않는 문서를 교체하는 알고리즘을 제안한다. 로그화를 통해 크기의 차이가 적은 문서들이 같은 그룹으로 설정되어 비교되기 때문에 자주 요청되는 문서들이 크기의 차이가 적은 문서에 의해 교체되는 것을 막을 수 있다. 성능 평가를 통해 제안한 교체 알고리즘이 다른 기법에 비해 높은 hit ratio를 나타냄을 보여준다.
모집단의 변화를 효과적으로 추정하기 위한 반복조사 방법으로 겨체표본조사를 고려할 수 있다. 교체표본조사는 크게 일수준교체표본조사와 다수준교체표본조사로 나누어지며 모집단의 특성, 특성의 변화를 추정하기 위하여 복합추정량을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다수준교체표본조사의 경우 교체그룹내 표본개체들의 상관관계를 고려한 일반화복합추정량과 추정량의 분산을 최소화시키는 최적계수를제시하였다. 또한 수치예에서는 교체그룹내 표본개체의 수, 교체그룹내 상관정도의 변화에 따라 표본개체들의 상관관계를 고려한 일반화 복합추정량의 효율성을 제시하였다.
교체표본조사에서는 모든 표본단위를 복수 개(=G)의 교체그룹으로 나누고 일정 횟수만큼 조사한 후 표본단위 의 교체를 하는 경우와 조사기 간 동안 동일한 표본단위를 조사한 후 교체그룹 자체를 교체하는 두 가지 경우가 있다. 본 연구는 후자의 경우를 일반화하는 것으로, 매 조사월에서 하나의 교체그룹이 조사되고 이 교체그룹에 속한 모든 표본단위는 최근 l개월 동안의 정보를 제공하는 l-수준 교체표본설계이다. 표본단위 교체가 오직 교체그룹의 총 개수인 G와 회상 개월 수인 l에 의해 결정되므로 이를 l/G 교체표본설계로 일반화하였으며 일반화복합추정량의 분산과 두 가지 형태의 편향(bias)하에서 MSE를 구하고 절충 GCE(compromise GCE)의 계수를 유도하였다. 또한 GCE의 분산과 MSE를 상관계수, 편향, 표본조사단위의 분산의 형태, 그리고 설계간격(design gap)의 형태에 따라 분석하였다.
최근 모바일 환경에서의 P2P 협력적인 캐싱 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 모바일 P2P 협력적인 캐싱이란 객체를 요청한 피어의 전파 범위 안에 있는 다른 피어들을 찾아 원하는 데이터가 있는지 살펴본 후 원하는 데이터가 주변 피어에 없을 때에만 서버에 요청을 보내는 방식으로 데이터 탐색 성능 개선과 제한된 피어의 저장 공간을 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크 환경에서 이동성을 가진 피어의 저장 공간을 효과적으로 이용하기 위한 객체 크기 기반 P2P 협력적인 캐시 교체 정책을 제안하고자 한다. 가까운 위치 좌표를 가진 피어들을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 기반의 모델링 환경에서 객체의 크기에 따른 캐시 교체 정책을 실제 웹 로그 트레이스에 적용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 교체 정책이 기존의 교체 정책들과 비교하여 더 우수한 성능을 보였다.
미국 통계국(Bureau of Census)에서 실시하고 있는 소매동태조사(Monthly Retail Trade Survey)를 중심으로 3개의 교체그룹을 갖는 2수준 교체표본설계를 설명하고, 특성치의 추정을 위한 복합추정량을 다루었다. 설계 간격 (design gap)이 존재하는 2수준 교체표본설계에서의 일반화복합추정량(generalized composite estimator)과 순환복합 추정량(recursive composite estimator)을 제시하였고, 각 추정량의 분산식을 유도하였다. 또한 공분산구조와 관련된 응답변동(response variability)과 반복응답으로 부터 연유되는 상관관계를 고려하여 복합추정량 사이의 효율을 비교하였다.
소프트웨어는 업무의 변화 및 사용자의 요구사항에 따라서 변경이 수반되므로, 내부 복잡도가 증가하고 비용이 발생한다. 이러한 과정이 반복되면 어느 시점에서는 유지보다는 교체가 더욱 효율적이다. 본 연구에서는 업무단위의 소프트웨어 그룹별로 사용자에게 제공하는 서비스 불만 지수와 교체점 평가 지수에 따라 교체시기를 예측하였다. 첫째, 퍼지추론을 이용하여 서비스 수준의 사용자 불만족도를 평가하기 위한 방법과 지표를 개발하였고 둘째, 소프트웨어의 품질, 비용, 신기술을 반영한 교체점 평가 방법을 수립하였으며 셋째, 사용자 서비스 측정값과 교체점 평가 값과의 간격에 따라 교체시기를 예측하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 예측기법의 타당성을 검증하기 위하여 3개 조직의 업무솔루션을 대상으로 실험한 결과, 서비스 불만 지수는 약 16% 하락하였으며 교체점 평가 지수는 약 9% 상승하였다.
이 논문은 지역농협의 경영성과 변화가 2015년에 실시된 전국조합장선거 결과에 유의한 영향을 미쳤는지에 대해 알아보려 한다. 2015년 최초로 실시된 전국 조합장 선거 이전의 경영성과 데이터 (2012년에서 2015년까지)와 선거결과를 기반으로 2SLS Probit 회귀분석한 결과에 따르면 2015년 재임 중인 조합장 교체에 미치는 유의한 변수들은 후보자 나이, 전년도의 순이익감소 그리고 유사규모의 자산을 가진 그룹의 평균 ROA등 이었다. 국내농협의 조합원들이 조합장의 나이가 60세 이상인지, 순이익 규모가 전년대비 감소하였는지를 비교하면서, 유사한 자산규모를 가진 그룹의 평균 ROA가 높을수록 교체 가능성을 높이는 것으로 보인다.
LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.
효과적으로 군집 로봇을 제어하기 위해 리더 로봇을 선정하여 특별한 역할을 부여하는 방법이 보편적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 지형 탐사를 위해 군집 로봇 그룹의 리더를 관리하는 방법을 제안한다. 그룹에 리더가 없는 경우와 리더를 선정한 경우로 나누어 2차원 지형을 탐사하는 실험을 수행하였다. 지형을 탐사하는 과정에서 리더 로봇이 동작 불능 상태가 되는 경우가 발생할 수도 있는데, 이때에는 그룹의 리더를 교체하는 방법을 사용하였다. 그룹의 리더를 관리하는 방법을 시뮬레이션 환경에 적용하여 실험한 결과, 리더가 없는 경우보다 지형 탐사 성공률이 훨씬 높아지는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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