과학자나 공학자들은 빛이나 소리와 같이 주기적인 특성을 갖는 현상을 연구하는 경우가 많다. Fourier 변환은 이러한 주기함수의 근사 함수를 구할 때 유용하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 극좌표 표현되는 함수의 근사 함수를 구하는 문제를 다룬다 일반적으로 컴퓨터 상에 구현하기 위해서는 이산형 Fourier 급수전개를 이용하는데 지금까지는 근사 함수를 컴퓨터 상에서 구할 때 이산화 표본수를 경험에 의해 임의로 결정하여 이용하였으나 본 연구에서는 Fourier 변환의 성질을 이용하여 주어진 함수에 따라 필요한 이산화 표본 수를 자동적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
COMA셀룰라 시스템의 용량은 간섭의 양에 따라 결정되므로 이 간섭량을 정확히 계산해야 시스템 성능 평가를 정확히 할 수 있다. 본 논문은 COMA셀룰라 시스템의 역방향 타셀 간섭량을 계산하기 위해 Riemann-Zeta 함수를 이용하여 임의의 전파 감쇄 지수에도 적용할 수 있는 근사식을 제시하고 시abf레이션 결과와 비교하여 그 효용을 살펴 보았다. 제안된 근사식을 이용해 계산한 시스템 용량 상한식은 시뮬레이션을 통해 얻은 용량과 근사한 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 타셀 간섭 근사식은 복합적인 전파 환경이 고려되어야 할 계층셀 시스템에서의 간섭 일 용량 계산과 알고리즘 검증에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수 추정량으로 일반최소제곱추정량과 가중최소 제곱추정량의 설계기반 성질을 고찰한다. 회귀계수의 최소제곱추정량을 선형화하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산, 그리고 근사평균제곱오차의 수식과, 가중최소제곱추정량의 근사분산 수식을 유도한 후, 모의실험을 통하여 두 추정량의 근사분산 및 근사평균 제곱오차의 크기를 수치적으로 비교한다. 모의실험에서는 한국복지패널 3개년 데이터를 모집단으로 간주하고, 가구소득 변수를 관심변수로 하며 가구와 가구주 관련 7개 변수를 설명변수로 하는 유한모집단 회귀계수를 고려한다. 두 추정량의 설계기반 성질을 비교하기 위하여 표본수를 50에서 1,000까지 50 간격으로 설정하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산 그리고 가중최소제곱추정량의 근사분산을 계산한다. 모의실험을 통하여 다음과 같은 경향을 확인하였다. 첫째, 표본의 크기가 커지면 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정량의 분산보다 커진다. 둘째, 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차를 가중최소제곱추정량의 분산으로 나눈비(ratio)는 설명변수에 따라 크기가 다르게 나타나고, 일반최소제곱추정량의 편향이 클수록 큰 값을 보인다. 셋째, 분산만 비교하면 일반최소제곱추정량의 분산이 가중최소제곱추정량의 분산보다 대부분의 경우에 더 작게 나타난다.
함정의 수동소나는 여러 개의 지향성과 무지향성 센서로 구성되어 있다. 함정 소나에 수신되는 음향 신호를 모의할 때, 일반적으로 임의의 소음원으로부터 소나에 장착된 모든 센서간의 음파 전달 모델링이 필요하다. 그러나 모든 센서에 대한 통합적인 계산은 시간이 많이 소모되며 소나 시뮬레이터의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 음선 정보가 알려진 기준 센서가 존재한다고 할 때 그에 인접한 센서 위치에서의 소나 신호를 추정하는 근사적인 방법을 제안한다. 이 방법은 음선의 도달 시간에 대한 테일러 급수를 이용하여 개발되었으며 소나 개구면에 대한 Fraunhofer와 Fresnel 근사와 유사하다. 제안된 기법을 검증하기 위해 수동 소나에 대해 여러 수치실험이 수행되었다. 2차 항까지 테일러 근사를 적용한 근사법이 보다 우수한 결과를 보였다. 추가적으로 각각의 근사 해에 대한 오차 한계가 제시되었다.
본 논문에서는 칩 내부 회로 연결선의 모형으로 많이 사용되는 RC-class 회로에 대하여 시뮬레이션을 수행하지 않고 지연 시간을 계산할 수 있는 해석적 3차 근사 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 3차 근사 기법은 기존의 2차 근사 기법에 비해 크지 않은 수행 시간을 필요로 하면서도 보다 정확한 결과를 보장한다. 이 해석적 3차 근사 기법은 일반적인 q 차 AWE(Asymptotic Waveform Evaluation)기법의 계산 결과와 비교해 허용 가능한 수준의 오차를 보장하며, 계산 시간의 단축과 함께 수치적으로 안정된 값을 제공한다. 제안하는 기법의 첫 알고리즘은 3차의 근사를 위해 8개의 모멘트를 필요로 하며, 보다 정확한 지연 시간의 근사가 가능하다. 둘째 알고리즘은 3차의 근사를 위해 6개의 모멘트를 필요로 하며, 첫 알고리즘보다 정확도는 뒤지나 빠른 근사가 가능하다.
지금까지 비율(proportion)에 대한 신뢰구간의 근사적 추정량(approximate estimator)에 대한 여러 기법들이 제안되었으나, 시뮬레이션 결과에 대한 coverage 분석을 수행할 경우에는 정규분포에 기반 한 신뢰구간 추정량이 주로 이용되었다. 그 이유는 정규분포에 대한 근사법이 다른 근사법들 보다 실제 구현하는데 쉽게 여겨졌기 때문이다. 하지만, 최근에 arcsin 변환에 기반한 coverage 분석을 위한 근사법이 [12]에서 시뮬레이션 수행 시에 최종결과에 요구되는 정확도의 조절과 비율을 추정하기 위해서 사용되었다. 본 논문에서는 세 개의 신뢰구간 추정량 근사법(정규분포 기반 근사법, arcsin 변환 기반 근사법, 그리고 F-분포 기반 근사법)을 비교 분석하였다. 세 신뢰구간에 대한 추정량을 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 M/M/1/$\infty$와 W/D/l/$\infty$ 큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다.
일반화된 Hoek-Brown (GHB) 파괴조건식은 최근 각종 암반공학적 계산에 활발히 이용되고 있지만 Mohr 파괴포락선이 해석적 수식으로 표시되지 않아 적용범위를 넓히는데 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 이 연구에서는 GHB 파괴함수에 내포된 수직응력 - 접선마찰각 관계식을 다항식으로 최적 근사시켜 접선마찰각을 수직응력의 명시적 근사함수로 표시하는 새로운 방법을 제안하였다. 이 수직응력 - 접선마찰각 관계식을 직선 또는 2차 다항식으로 최적 근사시킬 경우 접선마찰각에 대한 해석적 해가 존재한다. 이 해를 전단응력 - 접선마찰각 관계식에 대입하면 GHB 파괴함수의 근사적 Mohr 파괴 포락선을 유도하는 것이 가능하다. 유도한 근사 Mohr 파괴포락선은 GSI 값 전체 범위에서 정해와 매우 근사함이 입증되었다.
본 논문에서는 보험 상품의 잉여금(surplus)을 확률적으로 모형화한 후, 잉여금의 파산 확률과 이의 근사 공식들을 소개한다. 잉여금은 일정한 율(rate)로 들어오는 프리미엄(premium)에 의해 증가한다. 보험금 청구(claim)는 포아송 과정(Poisson process)을 따라 발생하고 보험금 청구가 있을 때마다 잉여금은 임의의 양(random amount) 만큼 줄어든다. 잉여금이 0이하로 떨어지면 파산(ruin)이 발생한다고 한다. 이와 같은 리스크(risk) 모형에서 파산 확률의 이론적 공식은 잘 알려져 있으나, 공식에 n차 공률(convolution)과 무한 합(infinite sum)이 포함되어 있어 실질적인 계산은 불가능하다. 본 논문에서는 잘 알려진 De Vylder의 근사 공식과 지수적인 근사 공식(exponential approximation)을 소개하고, 이들을 일반화한 새로운 근사 공식을 제안한다. 기존 근사 공식과의 수치적 비교를 통해 새로 제안된 근사 공식의 우월성을 보인다.
지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.
고속도로 연결문제(Interconnecting Highways problem)는 VLSI 설계, 광 또는 유선 네트워크의 설계, 도로 건설 계획 등의 분야에서 도출되는 여러 가지 배치문제들을 대표하는 추상화 된 문제이다. 도로 건설에 있어 기존의 지점들을 가장 짧은 거리로 상호 연결하는 도로망은 다른 도로망들에 비해 경제적인 면에서 많은 이익을 가져다준다. 즉, 기존의 도로나 도시들을 상호 연결하는 새로운 도로망을 찾는 문제는 중요한 이슈가 된다. 본 논문에서는 NP-hard 문제인 고속도로 연결문제에 대해 '최적에 점근하는 결과치'를 내는 근사방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원이 지원되는 한 최적치에 점근하는 근사-결과치를 구할 수 있도록 한다. 따라서 실제 응용에서는 제안된 근사방법에서 산출되는 근사치를 사실상의 최적치로 간주할 수 있게 된다. 선행연구에서의 근사방법과 달리 본 논문에서 제안된 방법은 주어진 문제 인스턴스의 속성에 부합하는 알고리즘을 만들어 낼 수 있도록 하는 큰 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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