이 논문에서는 컴퓨터 시스템을 이질적 서버들로 구성된 시스템으로 간주하고, 장기적 관점에서 응용들간의 공정성을 추구하는 누적적(累積的) 공정 스케줄링 방법을 제시한다. 기존의 단일 서버 환경에서 주로 사용되는 GPS(generalized processor sharing) 기반의 스케줄링 알고리즘들은 순간적 관점에서 서버의 용량을 분배한다. 그러나 이를 이질적 다중 서버 환경에 적용하는 경우, 스케줄링 순서에 의한 지연시간의 오차가 서버들을 거치면서 누적될 수 있고, 잉여용량이 순간적 관점에서만 배분되기 때문에 장기적 관점에서 불공정성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문의 방법에서는 각 응용의 예약용량을 보장하면서 잉여용량의 적절한 배분을 통해 장기적 관점의 공정 서비스를 추구한다. 이를 위해, 각 응용이 이상적으로 진행되기 위해 받아야 할 공정한 서비스 용량을 주기적 관찰을 통해 동적으로 파악하여 참조용량 모델로 삼고, 스케줄러는 응용들이 이 참조용량 모델을 점진적으로 따르도록 한다. 또한 이 모델을 효율적으로 구현하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 만들고 실험을 통해 이를 검토한다.
본 연구에서는 원자력 발전산업의 효율적인 기술개발 전략 수립을 지원하기 위한 모델을 System Dynamics 방법론을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 우선 원자력 발전산업의 기술경쟁력 평가를 위한 변수 및 평가범위를 선정하고, 선정된 변수들의 인과관계를 정성적으로 평가할수 있도록 인과지도(Casual Loop Diagram)를 개발하였으며, 이를 정량화하여 평가할 수 있도록 흐름도(Stock Flow Diagram)를 개발하였다. 개발된 모델을 사용하여 총 연구비 등의 정책관련 변수들을 변화시키면서 시뮬레이션을 수행해보았다. 본 연구의 한 결과로서 기준 시나리오에 대한 분석 결과 2004년 이후의 원자력발전산업 순편익 누적 결과는 다음과 같다. 또한 시나리오별 비교평가를 실시하여 본 결과, 본 연구에서 정의한 순편익 누적(Cumulative Net Profit) 변수를 적용하면 현재 연구비 추세 대비 30% 까지 연구비를 증가시키는 것이 효율적임을 알 수 있었다.
지진의 시간적인 요인, 즉 반복하중효과와 이에 따른 누적소성변위를 고려하기 위하여 에너지 평형에 근거한 해석방법이 개발되었다 본 논문에서는 내진 설계되지 않은 골조 기둥의 파괴유형에 주목하고자 한다. 이를 위하여 기둥의 휨강도저감모델이 제안되는데 파괴유형별로는 콘크리트에의한 파괴 주근의 부착/정착강도 파괴 및 저사이클피로에 의한 주근의 파단등을 고려하였다 에너지에 근거한 모델에 의하여 예측된 응답과 실험결과를 비교하였으며 이론과 실험간의 응답과 파괴유형이 서로 매우 가까움을 확인하였다.
본 논문에서는 연구기관의 포털 사례를 분석하고 지식근로자의 업무처리에 적합한 Enterprise 2.0 기반의 업무맞춤 포털모델을 제안하였다. 그리고 자신의 업무에 정렬된 정보 서비스를 선택, 배치 및 One-Click으로 사용할 수 있는 서브모델을 개발하였다. 현재는 사용자들로부터 사용경험을 수집하는 단계에 있으나 사용경험이 누적되면 제안 모델의 효용성을 분석하고 부족한 점은 보완하여 향후에는 보다 완전한 모델을 제시할 수 있을 것이다.
본 연구는 대륜 국화 '백마'의 생육 특성인 생체중, 건물중, 엽면적을 조사하여, 생장 및 기후요소에 따른 생장 예측모델 개발을 위하여 수행되었다. 정식후 일수 및 누적온도에 따른 국화의 건물중 및 엽면적 분석에 기반한 '백마'의 생장예측을 위한 시그모이드 회귀모델을 개발하였다. '백마'의 건물중 상대생장률(RGR)은 재배기간 평균 0.084 g·g-1·d-1이었다. 정식 후 재배 기간에 따른 건물중에 대한 상대 생장률은 정식 초기부터 단일처리 전까지 높았으며 최고 0.133 g·g-1·d-1까지 증가하였고, 63일째 단일처리가 시작된 후 수확 시기에서는 0.030 g·g-1·d-1으로 감소하는 경향을 보였다. 누적온도에 따른 국화의 건물중, 엽면적에 대한 생장 모델(sigmoid 곡선)을 개발하였다. 정식 후 일수와 누적온도에 따른 '백마'의 건물중 및 엽면적은 지수함수적으로 증가하였으며, 건물중의 경우 63일(누적온도 1601℃)까지 평균 39.1%씩 증가하였고, 이후 평균 7.4%씩 증가하였다. 엽면적의 경우 정식 후 28일차까지 평균 63.3%씩 증가하였고, 화아분화가 발생하기 전인 84일차까지 평균 6.5%씩 증가하였으며 화아 분화가 발생하기 전 84일까지 평균 6.5%로 증가했고, 이후 수확 전까지 평균 10.6%씩 증가하는 경향을 보였다. 본 실험은 충남지역에서 대륜 국화 '백마'의 재배관리 체계와 계획적 연중 생산 체계를 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있다. 보다 정밀한 생육 예측 모델을 만들기 위해서는 누적 일사량을 포함한 다양한 기상자료를 바탕으로 하여 교정 및 검증이 필요하다.
제안된 경험 유관 축적 신경회로망은 입력 패턴의 교육 회수를 누적시킬 수 있는 구조를 가지고 있어, 누적된 교육을 통한 공통된 경험에 대해서는 강한 반응을 보이는 주의 집중 기능을 가진다. 그리고 잡음이 많은 패턴에 대하여 선행처리 과정을 거치지 않고 바로 교육을 시켜도 상대적으로 유용한 정보를 누적시켜 일반화 패턴을 추출할 수 있다 본 논문에서는 추가 교육 뿐만 아니라 반복 교육도 가능한 경험 유관 축적 신경회로망 모델을 제안하고, 이 신경회로망이 가지는 기본 특성인 망각 및 주의 집중기능에 대하여 기술하였으며, 또한 교육된 정보로부터 일반화 패턴의 추출 과정과 일반화 패턴의 생성 및 반복교육에 관한 것을 기술하였다.
본 논문은 Mobi-Kids 연구의 노출량 평가를 위해 휴대전화 대표 모델에 대해 연구 프로토콜에 따른 SAR 계산방법을 분석하고, 역학조사 대상자가 사용한 휴대전화의 무선주파수 누적 노출량을 평가하는 방법을 제안한다. 휴대전화 대표 모델의 출력을 동일하게 가정하고, 서로 다른 연령의 4개 머리 모델에서의 SAR 분포를 계산하여 데이터베이스를 구축한다. 역학조사 대상자가 사용한 특정 휴대전화 모델의 머리 SAR은 SAR 적합성 시험결과를 활용하여 보정 인자를 적용함으로써 구한다. 그리고 휴대전화 특성과 함께 사용 시간, 좌 우측 비율 같은 대상자의 휴대전화 사용 패턴에 대한 인자를 고려하여 누적 에너지를 산출하게 된다.
기상청(KMA, Korea Meteorological Administration)에서는 기상수치예보모델을 적용하여 수치예보를 하고 있으며 전지구 모델로는 GDAPS(Global Date Assimilation and Prediction System)를 지역모델은 RDAPS(Regional Date Assimilation and Prediction System)를 사용하고 있다. 수치예보결과를 이용하여 유출량을 예측할 경우 일반적으로 해상도가 높은 지역모델인 RDAPS의 수치예보 결과값을 사용한다. RDAPS는 00UTC와 12UTC에 3시간으로 누적된 자료를 30km 격자에 대하여 예측시간으로부터 48시간에 대하여 자료를 생성한다. 일강우자료를 입력자료로 사용하는 강우-유출 모형의 경우 3시간 누적 자료를 나타나는 RDAPS 수치예보 결과를 이용 시 3시간 scale에서 일(day)시간 scale로 변환시켜주어야 한다. 본 연구에서는 RDAPS의 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환 방법에 따른 정확도를 비교하여 RDAPS 수치예보 결과의 일(day)시간 scale 변환에 대한 정확도를 비교하여 일(day)시간 scale 변환에 대한 지침을 제공하고자 한다. RDAPS 수치예보 결과값의 특징을 이용하여 RDAPS 결과값을 일(day)시간 scale로 변환하는 방법으로 총 9개방법을 적용하였으며, 참 값으로는 기상청 강수자료를 사용하였으며, 금강유역을 대상으로 유역평균강수량을 계산하여 각 변환 방법에 따른 정확도를 비교하였다.
누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.
환경변화는 생물의 성장과 번식 등의 생활사에 영향을 주며, 생물은 살아가는 서식환경에서 생태적 적합도를 가장 극대화 시킬 수 있도록 적응되어 왔다. 본 연구에서는 동적상태의존모델을 이용하여 수온과 용존산소량의 변화가 어류의 초기 성장과 체내 스트레스 누적 과정에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서 제시한 어류의 생활사 모델은 취식 행동이 성장과 체내 스트레스 누적에 영향을 받는다고 가정하였다. 또한 수온과 용존산소량의 임계점은 가장 빠른 성장속도를 유도하는 수온과 용존산소량으로 가정하였다. 이에 모델은 수온과 용존산소량의 임계점에서 성장속도가 가장 빨랐으며 임계점보다 크거나 낮은 경우 성장속도는 느렸다. 용존산소량의 저산소 상태는 체내에 누적된 스트레스양의 증가로 성장속도는 느렸고, 고산소 상태는 성장속도를 향상 시켰으나 누적된 스트레스로 신체 크기를 감소시켰다. 본 연구를 통해 환경변화가 생물에 미치는 영향을 예측하는데 있어 단일 또는 독립적인 환경요인 보다 복합적 요인들의 영향이 높음을 보였다. 따라서 환경영향평가에서 환경변화에 대한 영향 예측을 향상시키기 위하여 생리생태학적 측면에서의 복합적 환경 요인을 평가에 도입이 필요하고 또한 관련된 기법 개발에 대한 연구가 후속 되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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