고객의 도착간격시간과 서비스시간 중 어느 하나가 지수분포가 아닌 큐를 분석할 때 중요하게 등장하는 함수가 보조재생함수(auxiliar renewal function)이다. 재생함수와 마찬가지로 보조재생함수도 이론적으로는 정의할 수 있으나 함수값을 실제로 계산하기에는 어려움이 많아 근사값을 구하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보조재생함수의 값을 근사적으로 계산하는 두 가지 방법을 보여주고 부분적으로 알려져 있는 보조재생 함수의 참값과의 비교를 통하여 두 방법을 서로 비교한다.
본 논문에서는 필자들이 이전 논문에서 제안한 근사방법을 ATM다중화에 대한 모델인 MMPP/D.1큐의 큐길이 분포 계산에 적용하였다. 도착하는 셀과 서비스 하기 전에 서버가 관측한 큐길이 분포들간의 관계식을 유도하여 계산하는데 이용하였다. MMPP/D/1큐에 대해 제안된 근사공식을 이용하여 큐길이 분포를 계산한 결과와 큐잉 시스템을 시뮬레이션하여 얻은 결과와 비교하여 일치함을 확인하였다. 더욱이 제안된 방법은 일반적인 큐잉 모델에 대한 큐길이 분포계산을 신속히 수행할 수 있으며 ATM망의 트래픽 분석을 신속하고 정확하게 계산하는 데 유용할 것이다.
Borresen의 1.5군 소격 확산이론에 의거하여 2군 중성자 속에 대한 adjoint 함수를 근사적으로 계산할 수 있는 한가지 간단한 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 열 중성자 속에 대한adjoint 함수의 누설항을 1.5군 이론의 원리에 입각하여 기하학적 buckling에 의해 근사적으로 기술하게 되는데 이때 그 기하학적 buckling은 속중성자속의 adjoint 함수로부터 구하게 된다. 한편 제안된 계산 방법의 정확도를 알기 위해 adjoint함수 계산에 대한 KIDD 전산코드의 계산결과와 제안된 방법의 계산결과를 비교하였으며 이로부터 제안된 방법이 정확도면에서 만족스런 adjoint함수를 예측 할 수 있다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 이 방법은 섭동 이론과 관련하여 반응도 평가에 유용하게 이용될 수 있다는 것도 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.29-36
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1999
분할표 분석에서 승산비 (odds ratio)에 대한 추론은 중요하다. 이에 대한 정확한 추론은 비중심초기하(noncentral hypergeometric) 분포의 누적확률등의 계산이 요구되어 표본의 크기가 클 경우 많은 양의 계산과 계산시간이 요구되므로 StatXact 등의 프로그램을 이용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 정확한 추론에 대한 대안적 방법으로 안부점 근사(saddlepoint approximation)의 결과를 이용한 점근적 추론법을 제시하였다. 이 방법은 비교적 소표본의 경우에도 정확한 추론의 결과와 일치하며, 기존의 정규근사를 이용한 방법에 비해 매우 뛰어난 정확도를 유지함을 예제를 통해 확인하였다.
본 논문은 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 관한 연구를 수행하였다. MDO 통합 설계 시스템을 구축하는데 있어서, 최적화 과정에서 발생하는 수많은 반복 계산, 광범위한 다분야 간 설계 및 CAD/CAE와의 연계를 고려함으로써 발생하는 방대한 계산량 및 데이터의 정보량으로 인해 수반되는 계산 비용을 현저히 줄이지 않고는 통합설계 시스템을 실제로 구축한다 해도 그 효용성은 비현실적일 수밖에 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 MDO 통합설계 시스템 프레임워크의 목적을 위해, 필수적으로 선행되어야 하는 다양한 근사기법의 적절한 활용을 통해 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 대한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 실시간 메쉬 모델의 형태 분석 처리가 가능하도록 하기 위한 효율적 이산 곡률 근사 방법을 제안한다. 메쉬 이산 곡률을 계산하는 기존 방법들의 경우, 각 정점(vertex) 별로 인접면(face)에대한 인접 순서등 인접 정점과 인접면과의 관계에 대한 사전 분석이 요구된다. 또한, 인접 정점과의 관계 분석을 위하여 고유치 분석 등 높은 계산 비용을 요구한다. 이에 비해, 제안 방법은 각 정점별로 정렬되지 않은 인접 정점의 위치 정보만으로 이산 곡률을 계산함에 따라 계산 부담이 적은 반면, 기존에 Taubin의 방법을 적용한 결과에 비해 정확한 곡률 계산 결과를 보여 주었다. 곡률 계산의 정확성은 다양한 형태의 메쉬 모델들에 대한 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 입증하였다.
적분방정식법은 매우 강력한 3차원 전자탐사 모델링 기법이다. 그러나 이 방법은 이상체내의 전기장 계산시 대형 선형방정식의 해를 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 특히 3차원 역산의 경우에는 이러한 적분방정식의 단점은 치명적이 될 수밖에 없다. 이상체내의 전기장을 1차장으로 가정하는 통상적인 Born 근사법은 계산이 용이하고 속도가 빠르다는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 이상체와 모암간의 전기전도도비가 너무 클 경우에는 정확성에 문제가 있다. 준선형, 준해석 및 확장된 Born 근사는 이상체내의 전기장 계산을 위한 적분방정식을 선형화한 방법으로 적분방정식법에 비하여 계산시간이 빠르고 통상의 Born 근사에 비해서는 정확성이 높은 매우 훌릉한 3차원 전자탐사 모델링 기법이다. 그러나 이들 또한 근본적으로 근사법에 해당되므로 정확성을 향상시킬 필요가 있다. 근사법의 정확성을 높이기 위한 방법으로 반복적 방법을 사용하는 급수 전개법이 동원되며, 이 방법에는 수정 Born 급수, 준선형 급수 및 준해석 급수 등이 있다. 이들 급수 전개법은 적분방정식법 및 여러 근사법과 비교해 볼 때 매우 정확하고 비교적 빠르며, 항상 수렴하여 그 효율성이 높은 것으로 나타났다. 또한 급수 전개법은 전산프로그램의 작성이 용이하다는 장점도 있다. 본 연구에서는 이를 확장된 Born 급수 전개법으로 화장하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 확장된 Born 급수법을 포함하는 각종 급수 전개법은 향후 3차원 전자탐사 모델링 및 역산에 적용 가능한 빠르고 정확한 모델링 기법으로 기대된다.
본 논문에서는 1차원 모드 방정식의 FDTD 해석 결과와 분수 함수 근사법을 이용하여 다층 구조의 Green 함수를 근사화 하는 방법을 제안한다. 파수 값에 따른 FDTD 해석 결과를 Fourier 변환 과정을 거쳐 spectral domain 상에서 Green 함수를 계산한다. FDTD 수치 해석 결과로 얻은 Green 함수에 분수 함수 근사법을 적용하여 pole과 residue를 계산하여 Green 함수를 분수 함수로 근사화 한다. 제안된 방법은 path-loss 계산 방법 중 하나인 정상 모드(normal mode)에 사용할 수 있다. 단일 주파수 해석에 유효한 기존의 정상 모드 방법과는 달리 본 논문에서 제안하는 FDTD 기반 방법은 광대역 해석을 할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 입증하기 위해 정상 모드 해석기반의 Kraken 시뮬레이터 결과와 공진 모드의 pole 값을 비교한다. 또 알려진 해석해를 갖는 문제에 제안된방법을 적용하여 정확도를 검증하였다.
경계면이 존재하는 해양에서의 수중 음파 전달 모델링 시 일반적으로 평평한 경계면을 가정하고 Rayleigh가 제안했던 반사계수를 이용해 반사파를 계산할 수 있다. 하지만 해수면이나 해저면과 같은 실제 해양의 경계면은 불규칙적인 거칠기를 가진다. 이러한 경계면에서의 반사 손실은 실험식이나 산란 이론에 기반한 간섭 반사 계수를 계산하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 섭동 이론, Kirchhoff 근사법, 작은 가지 근사법과 같은 산란 이론을 이용하여 유체-유체 경계면에 대한 간섭 반사 계수를 각각 유도한다. 이를 이용하여 임의의 거칠기를 가지는 해수면과 해저면에 대한 각 산란 이론의 간섭 반사계수를 계산하며, 이 결과를 Rayleigh 반사 계수와 비교하여 경계면의 거칠기에 따른 반사 손실을 분석한다. 또한, 섭동 이론과 Kirchhoff 근사법의 결과를 일반적으로 적용 범위가 넓은 작은 기울기 근사법의 결과와 비교하여 각 이론의 유효범위에 대해 고찰한다.
반복적인 문자열은 데이터압축, 생물정보학 등 여러 분야에서 연구되어 왔다. 본 논문에서는 음악서열이나 주가지수와 같이 정수로 표현될 수 있는 문자열에 대한 반복에 대해 연구한다. 최근 정수문자열의 최소 ${\delta}$-근사주기와 최소 ${\gamma}$-근사주기를 찾는 문제들이 소개되었고, 문자열의 길이가 n일 때, 두 문제를 각각 $O(n^2)$ 시간에 해결하는 알고리즘들이 제시되었다. 본 논문에서는 위의 두 문제에 대해 각각 $O(n^2)$개의 스레드를 이용하여 O(n) 시간에 해결하는 병렬알고리즘을 제시한다. 실험결과, n = 10,000일 때, 본 논문에서 제시하는 병렬알고리즘은 순차알고리즘보다 최소 ${\delta}$-근사주기를 계산하는데 약 19.7배, 최소 ${\gamma}$-근사주기를 계산하는데 약 40.08배 빠른 수행시간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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