기존의 셀 특성 분석은 다중 입력 변화를 고려하지 않고 셀 특성 분석을 수행한다. 다중 입력 변화가 시간적 근접성에 따라 게이트 지연 시간에 미치는 영향이 커지면서, 기존의 셀 특성 분석으로는 정확한 게이트 지연 시간을 예측하기가 어려워지게 되었다. 다중 입력 변화의 영향으로 인하여 게이트 지연 시간이 최대 46%까지 차이가 나는 것을 실험을 통하여 확인하였다. 본 논문에서는 다중 입력 변화의 시간적 근접성으로 인한 지연 시간 변화를 고려한 게이트 지연 시간 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 Radial Basis Function (RBF)을 이용하여 지연 시간 변화량을 계산한다. 제안된 방법이 다중 입력 변화가 발생하였을 때, 보다 정확하게 게이트 지연 시간을 예측하는 것을 실험결과를 통하여 확인하였다.
주가가 정규분포보다 꼬리가 두꺼운 확률변수인 점, 주가의 변동이 군집화를 이루고 있는 현상, 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있다는 점이 실증분석을 통하여 밝혀지고 있다. 주가를 형성시키는 이 세 요소가 하나의 모형내에 통합되지 못하고 있는 실정인데. 이 세 요소가 통합되는 확률과정이 다중프랙탈과정이다. 다중프랙탈과정은 표준브라운 운동과정과 랜덤시간 변형과정의 결합을 통하여 얻게되는 확률과정이다. 이 과정은 Ito형의 확률과정에 포함되지 않는 연속과정인 것이다. 본 논문에서는 주가시계열의 Pareto-Levy 분포성, 분포의 두꺼운 꼬리성질, 시계열상관이 쌍곡선율로 완만하고 무척 더디게 감소하여 장기에 걸쳐서 평균에 회귀하는 장기기억성, 군집화 현상, 거래시간의 통합성을 포괄하는 다중프랙탈과정의 성질을 살펴보고 이 과정이 주가를 생성시키는 과정인지 아닌지를 검정하는데 그 목적을 둔다. 다중프랙탈과정은 표준브라운 운동과 시간변형과정의 통합을 통하여 형성된 확률과정이다. 시간변형과정은 주가의 군집화 현상을 포착하는 과정이다. 표준브라운 운동은 이 운동과 시간 변형과정의 통합화 속에서 분수브라운운동의 성질이 용해되어 장기기억과정을 포착해준다. 다중프랙탈성은 관찰치들의 시간척축이 변함에 따라 발생하는 확률과정의 적률에 가해진 일련의 제약조건이라 할 수 있다. 이 모형은 마팅게일 성질을 만족하는 모형으로 변형시킬 수도 있으며 자기회귀 조건부 이분산 모형을 대체할 수 있는 모형이다. 이 모형에서는 자기상관을 가지고 있지 않은 수익률에도 적용가능하며, 따라서 시장효율성을 점검하는데에도 이용할 수 있다. 이 모형은 축척일치성이라는 성질이 존재하므로 데이터의 총량화가 무리 없이 이루어질 수 있다. 다중프랙탈은 국소축척구성성질을 가지고 있으며, 시간의 흐름에 따라 변할 수 있는 국소축척구성요소를 내포하고 있다. 자본자산의 다중프랙탈 과정을 한국종합주가지수에 적용하였는 바, 이 과정이 한국종합주가 지수의 행동 잘 설명하고 있다. 따라서 한국종합주가지수는 분포의 꼬리의 두꺼움, 자산가격의 군집화현상, 특이한 값, 장기기억을 내포하고 있다.
폰 노이만 모델의 지역성과 데이터플로우 모델의 병렬성을 결합하여 등장한 모델이 다중 스레드 모델이다. 다중스레드 모델의 목적은 통신시간과 계산 시간을 겹침으로써 프로세서의 활용도를 높이고자 하는 것이다. 기존의 대부분의 다중 스레드 모델의 스레드 스케쥴링 기법은 FIFO 혹은 FILO 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 프로세서의 활용도를 높이고 프로세서의 휴지 시간을 줄이기 위해서 원격 함수 호출 혹은 원격 메모리 참조 기능의 스레드(이후로는 원격 스레드라 부름)와 계산 기능의 스레드가 동시에 활성화되었을 때 원격 스레드들을 먼저 수행하는 것이 프로세서의 지연 시간을 줄이고 병렬성을 높이는 데 효과적임을 제안한다. 이것을 구현하기 위해서 프레임 내부의 지속 벡터(CV)를 CCV(call continuation vector)와 LCV(local continuation vector) 둘로 구분하였다. 스레드가 활성화될 때 CCV에는 원격 스레드들을, LCV에는 계산 스레드들을 저장한 후, CCV에 저장된 스레드들을 먼저 수행하고 LCV를 나중에 수행한다.
전산화단층촬영에서 재구성 과정은 상당한 시간이 요구된다. 단면 영상의 품질을 높이기 매트릭스 크기를 증가시키면 재구성 시간이 매우 빠른 속도로 증가한다. 다중코어 프로세서는 오늘날 광범위하게 사용되고 있으며, 다중코어 프로세서의 다중 스레드를 이용하여 계산 시간을 줄이는 것이 가능하다. 본 연구는 다중 스레드로 CT의 재구성 시간을 개선하였다. 다중 스레드를 위해 Pthread와 OpenMP를 이용하였고, 재구성 과정에서 많은 시간이 소비되는 컨볼루션과 역투역 과정을 자세히 조사하였다. Pthread와 OpenMP 모두 스피드업과 효율성 측면에서 비슷한 성능을 나타내었다.
홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
ITU-T에서 표준 비디오 코딩 알고리즘으로 채택한 MPEG 코딩방식은 세 가지의 코딩방식 (I,B,P,방식)을 주기적으로 사용하기 때문에, 코딩된 정보량에 강한 주기성을 보인다. 본 연구에서는 이러한 MPEG 비디오 트래픽의 주기성을 반영하는 개별 비디오 원의 트래픽을 모형화하고 이를 바탕으로 다중화 장치의 성능분석을 실시하였다. 개별 비디오 원에서 발생된 트래픽은 I, B, P의 코딩순서를 반영하고, I, B, P 프레임 별로 셀 수를 모형화 하였다. 그리고 다중화 장치에 입력되는 트래픽은 프레임 시간 단위로 이산화시켜 셀 수를 모형화하였고, 이를 이산시간 마코프 연쇄를 이용해 다중화 장치에서의 셀 손실률을 구하였다. 다중화 장치에서 셀 손실은 입력되는 잘대적인 트래픽의 양 뿐만 아니라, 비디오 원 정렬 (Source Alignment)에도 많은 영향을 받는다. 이러한 비디오 원의 정렬 효과를 반영하여 다중화 장치에 연결될 수 있는 비디오 원의 수를 결정하였다.
대규모 분산 공유메모리 다중처리기는 공유메모리 접근 지연시간이 크다는 약점을 지니고 있다. 이러한 다중처리기에서 모든 메모리 요청이 홈노드를 통해 이루어지는 디렉토리 기반의 캐쉬 일관성 유지 기법의 사용은 메모리 접근 지연시간을 더욱 크게하는 요인으로 작용한다. 뿐만 아니라 메모리 접근 지연시간은 시스템의 규모가 커질수록 전체 성능에 중요한 요소로 작용하므로, 대규모 시스템에서 이를 줄이기 위해서 많은 연구들이 있었다, 본 논문에서는 메모리 읽기 지연시간을 줄이는 새로운 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 적응적 메모리 갱신을 이용하여 구현되었다. 적응적 메모리갱신은 홈노드의 메모리를 미리 갱신함으로써 읽기 접근 지연시간을 줄이는 방법이다. 이를 위해서 홈노드는 메모리 접근 유형을 분석해야 한다. 대부분의 공유메모리 접근은 일정한 유형을 지니므로 이를 토대로한 홈노드의 갱신은 높은 적중률을 보인다. 제안된 프로토콜의 성능을 측정하기 위하여 모의실험을 하였다. 모의실험 결과는 제안된 프로토콜에서 읽기 지연시간과 실행시간이 감소하는 것을 나타낸다.
우리나라에서 강우의 시간분포를 위해 보편적으로 사용되고 있는 방법은 Huff 4분위법으로 강우의 시간적 분포특성을 나타내는 무차원 시간분포곡선을 제시한 것으로, 강우의 지속기간을 4분위로 구분하여 각 분위의 강우량 중 가장 큰 값이 속해 있는 구간을 선택하여 그 구간의 위치에 따라 분위를 정하는 방법이다. 현재 실무에서는 Huff의 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있으나, 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정하여야 하므로 유의성 검정 방법을 통한 검정결과를 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석 방법에 따른 회귀계수 유의성 검정결과 비교를 위하여 구미지역의 무차원 누가우량 백분율을 이용한 시간분포 회귀식을 이용하여 유의성 검정 방법인 분산분석 방법(Analysis of Variance)과 변수선택 방법(Backward Selection)의 검정 결과를 도출 및 비교하였다. 통계프로그램인 프로그래밍 R을 이용하여 변수선택 방법 중 후방제거법 함수를 이용하여 최종 회귀식을 도출하고 또한 7차 회귀식을 분산분석을 이용한 후방제거법으로 회귀계수를 제거하는 방법으로 최종 회귀식을 산정하였다. 분산분석을 이용한 후방제거법의 유의성 검정결과는 프로그래밍 R을 이용한 후방제거법의 결과와 동일한 것으로 분석되었다. 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위한 방법으로 사용되고 있는 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 회귀계수의 유의성 검정이 이루어지고 있지 않으므로 본 연구결과를 통해 설계강우량 시간분포 회귀식의 유의성 검정방법 제시 및 결과도출과정을 통해 시간분포 회귀식 산정기법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
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.
본 논문에서는 한 번에 여러 개의 명령어를 이슈할 수 있는 다중 이슈 프로세서(in-order, multiple-issue processors)에 대해 최악 실행시간을 분석하는 기법을 제시한다. 명령어들의 이슈 형태를 분석하기 위해서 명령어들 사이의 의존성 간계를 표현하는 IDG(Instruction Dependence Graph)라고 하는 자료구조를 사용한다. 이 자료구조로부터 각 명령어들의 이슈간 거리 범위를 구하고, 프로그램의 계층적인 분석 과정에서 점차로 더 정확한 이슈간 거리 범위로 갱신한다. 프로그램의 최악 실행시간은 최종적으로 얻어진 프로그램 전체에 대한 IDG를 분석하여 얻은 명령어들의 이슈간 거리 범위로부터 계산한다. 제안하는 기법을 구현한 시간 분석기를 사용하여 실험한 결과, 논문에서 사용한 다중 이슈 프로세서 모델에 대해서 정확하게 다중 이슈 형태를 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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