본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버 상에서 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 과일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버를 위한 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 파일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등 분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 인접블록간의 움직임 유사도를 이용하여 불필요한 후보블록을 보다 빠르게 제거하는 PDE기반의 고속 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 인접 블록간의 영상의 유사성에 기초하여 네 개의 인접 매크로블록 가운데 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 누적 분포 함수(cumulative distribution function-CDF)와 서브블록별 복잡도가 집중되지 않도록 하기위하여 normalized스캔 방법에 사용하여 효율적으로 계산량을 감소하였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
이 논문에서는 통계량의 누적합을 이용하여 누적합 검정을 정의하고 그 특성에 대해 연구하였으며, 축차확률비 검정과의 상대효율을 정의하였다. 누적합 검정의 검사특성함수와 평균표본수는 Wald의 근사공식과 Wiener과정 근사에 의해 표현될 수 있음을 보였다. 또한 누적합 검정에서 축차확률비 검정과 점근적으로 동일한 효율성을 나타내는 통계량을 선정할 수 있음을 보였다. 관측값이 지수 분포를 할 때 누적합 검정과 축차확률비 검정의 효율을 예를 들어 비교해 보았다.
기후변화로 인한 극한기상의 강도와 빈도가 증가하고 있어 국가 물안보와 수자원 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 가뭄은 음용수 부족과 관개용수 및 발전용수 부족 등 사회, 경제, 환경 전반에 걸쳐 미치는 피해 영향의 범위가 크다. 가뭄으로 인한 피해감소와 대응 및 대책 전략 수립에 있어서 일반적으로 기상학적 가뭄지수 SPI(Standardized Precipitation Index)을 많이 사용하고 있다. SPI는 누적강수량 자료를 이용하며 누적강수 기간(월)에 따라 SPI3, SPI6 등으로 평가한다. 이 방법은 누적강우량을 감마함수에 적합하고 다시 누가표준정규분포에 투영함으로써 가뭄심도를 평가한다. 그러나 분포의 꼬리 부분에 해당하는 가뭄값들의 정량적 평가가 어려우며 강우자료가 가지는 분산의 특성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 가뭄의 정량적 평가와 가뭄자료 자체의 분산의 특성을 고려한 정량적 표준가뭄지수(QSPI:Quantitative Standardized Precipitation Index)를 개발, 가뭄을 평가하고 SPI와 비교 분석 하였다.
본 논문은 블랙박스 적용을 위한 적응형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 자동차 개인 저장장치 영상을 이용한 차량 번호판 검출을 위한 전처리 단계로 사용하였다. 제안 방식은 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)와 누적분포함수(CDF: Cumulative Density) 이용하여 영상의 밝기 분포도를 분석하였다. 이 두 함수는 일정한 간격을 두고 샘플링 한 영상을 사용하여 구하였다. 두 함수를 이용하여 영상의 특성을 분석하여, 특정 인자를 검출하였다. 검출된 인자를 분포도에 따라 각각 다른 스트레칭을 수행하였다. 알고리즘 검증은 촬영 된 자동차 개인 저장장치 영상을 사용하였다. 기존 알고리즘 비교는 시각적인 평가, 히스토그램 분포, 표준 및 표준 편차 값을 분석하였다. 또한 시뮬레이션 결과를 자동차 번호판 인식 알고리즘에 적용하여 번호판 인식율을 분석하였다. 기존 알고리즘보다 열화 현상이 적게 나타났고, 향상된 콘트라스트 값을 통하여, 차량 번호판 검출에서 기존 알고리즘보다 정확한 위치가 나타났다.
주요 우주 발사체 보유 국가에서 1957년부터 1999년 사이에 발사된 우주 발사체의 성공 및 실패 이력에 대해 베이즈 분석기법을 적용하여 각국의 발사체에 대한 신뢰도를 분석하였다. 베이즈 분석기법에서 사전분포함수로는 베타함수를 사용하였으며, 미래의 발사체 성공률을 표현하는 사후분포함수는 년도별 누적된 발사 이력을 반영한 베타 사전함수를 이용하여 년도마다 발사체 신뢰도를 평가하는 경우와 첫 발사부터 1999년까지의 발사 성공률에 대한 평균과 분산을 반영할 베타 사전함수를 이용하여 년도별 발사체 신뢰도를 구하는 경우로 나누어 구하였다. 발사 이력이 많은 국가의 경우에는 베이즈 분석기법으로 구한 성공률과 산술적으로 구한 성공률은 거의 동일하였으나, 발사 이력이 적은 국가에서는 비교적 큰 차이를 나타내었다 따라서 발사 이력이 적은 경우에는 산술적 평균에 의한 성공률보다는 베이즈 기법을 이용한 향후 발사체의 발사 성공률 분석이 우주 발사체의 신뢰도를 평가하는데 적합하다는 것을 알 수 있었다.
피해 자료의 부족에 따른 불확실성 뿐만 아니라 시간의 진행에 따른 불확실성을 고려하기 위하여 추계학적 확률과정을 이용하여 시간에 따른 구조물의 피해 경로를 정량적으로 추적하였다. 누적피해도와 내구년수의 분포함수를 시간의 함수로 산정하여 추계학적 확률과정을 적용할 때 주의해야 하는 중요한 특성들을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 추계학적 확률과정을 경사제 피복재에 적용하여 시간에 따른 누적 피해도를 추적할 수 있는 방법을 제안하였다. 확률과정의 매개변수들을 추정하기 위하여 개발된 표본경로기법을 이용하여 경사제 피복재의 시간에 따른 누적 피해도가 포화거동을 따른다는 사실이 확인되었다. 또한 누적 피해도 산정시 중요한 역할을 하는 멱함수의 지수를 정량적으로 산정하여 경사제 피복재의 누적 피해도를 시간에 따라 추적하는 것이 가능했다. 마지막으로 한계수준을 다양하게 변화시키면서 파괴확률의 거동특성을 해석하였다.
가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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