Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.
디지털 영상에서 워터마킹이란 영상의 저작권 보호를 위한 방법이다. 이때 삽입되는 저작권 정보를 워터마크라 하고 이는 외부의 공격을 받더라도 쉽게 제거되지 않아야 한다. 그러나 대부분의 워터마킹 기법이 영상 압축, 필터링 둥의 파형 공격(waveform attack) 에는 강인하나 회전, 크기 변화, 이동, 잘려짐(cropping) 등과 같은 기하학적 공격(geometrical attack) 에 쉽게 깨어지는 단점을 보인다. 본 논문에서는 기하학적 공격에 대한 해결책으로 영상에서 불변의 무게중심(invariant centroid) 을 구하고 이를 템플릿(template) 으로 이용한 대수-극 좌표계 변환과 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT) 을 사용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 첨가된 영상에 가해지는 기하학적 공격은 불변의 무게중심과 대수-극 좌표계를 이용한 방법으로 극복하고, 파형 공격은 DCT 변환을 이용하여 해결하였다. 또한 워터마크 정보만을 역 LPM 변환하여 원 영상에 삽입하는 간접 삽입 방법을 사용함으로써 좌표계 변환으로 인한 화질의 열화를 막을 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법에서 삽입된 워터마크의 검출이 불가능한 잘림을 동반한 기하학적 공격 후에도 워터마크의 검출이 가능하였다.
데이터 웨어하우스에서는 데이터를 다양한 관점으로 분석하기 위해 데이터를 다차원 형태로 유지한다. 이 다차원 데이터를 간단하고 편리한 형태로 사용자에게 표현하기 위해 피벗 테이블이 이용된다. 피벗 테이블은 데이터에 대한 요약된 정보를 제공하는데 널리 사용되는 편리한 표현 방법이지만, 실제 값이 열의 제목으로 나오기 때문에 많은 개수의 열을 가질 수 있다. 이러한 피벗 테이블을 그대로 저장할 경우 관계 DBMS의 테이블 컬럼 수에 제약을 받게 되며, 데이터 저장 및 질의 처리에 성능이 떨어질 수 있다. 이 논문은 관계 데이터베이스의 테이블을 이용하여 피벗 테이블을 효율적으로 저장하는 방법을 제안한다. 이때, 피벗 테이블에 대한 질의물 저장된 형태의 테이블에 적용 가능하도록 질의를 변환시켜야 한다. 따라서 이 연구에서는 피벗 테이블에 대한 관계 연산자들(실렉션, 프로젝션, 합집합, 차집합 카디션 곱)을 효율적으로 변환하는 질의 변환 방범을 제안한다.
원자로의 출력신호를 감시하는 노외중성자속감시계통의 열화상태를 점검하기 위해서는 원자로에서 방출되는 중성자 펄스를 감지하여 처리하는 전자카드에서 주파수형태로 감지하여 전압으로 변환한 후 대수 형태의 직류전압 값을 얻는 방법을 이용한다. 실제로 원전에서 적용하는 방법으로서는 주파수 카운터와 flip-flop 조합으로 이 과정을 수행하거나, 또는 다이오드펌프와 캐패시터의 조합을 이용하는 방법을 쓰며, 아직도 이 방법이 일반적으로 쓰이고 있다. 이 방법들은 높은 주파수에서는 신뢰성이 높으나 낮은 주파수에는 오차가 크고 측정시간도 오래 걸린다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고출력대의 고주파수 범위뿐만 아니라 중위출력 범위 주파수대, 그리고 극히 저출력 범위에 속해 있는 취약주파수대인 0.21 Hz~2 kHz 범위의 낮은 주파수대에 이르는 광범위한 주파수를 대수직류전압으로 신뢰성 높게 변환시킬 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 선택회로의 신뢰성을 확인하기 위하여 원전에서 사용되는 실제의 데이터값을 적용하여 테스트하였으며, 그 결과를 분석하여 선택회로의 정당성을 입증하였다.
최근 보안 시스템 분야에서 컴퓨터 기술의 발전으로 얼굴 인식에 대한 관심이 높아지고 있다. 얼굴 인식은 기하학적 특징을 이용하는 방법과 통계적 특징을 이용하는 방법이 있다. 본 연구는 정면 얼굴에 대한 대수적인 방법이다. 제안 방식은, 웨이브릿 변환을 통한 k 단계의 LL, LH, HL 부대역을 구하고, 이를 PCA/LDA를 적용하여 얼굴 인식을 하였다. 전체 영상에 대한 얼굴 인식률에 비해 웨이브릿 변환을 이용한 부대역 영상에 대한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.
본 연구에서는 대수 미분 방정식을 풀기위한 새로운 방법을 소개한다. 본 작업에서는 Lagrange multiplier의 값이 사전에 주어졌다고 생각하여, 즉 대수 미분 방정식을 순수한 상미분 방정식으로 변환하여, 잘 알려진 시간 적분법을 적용한다. 또 정확한 Lagrange Multiplier값은 반복 계산법(iterative scheme)에 의하여 계산한 다. 시간 적분의 정확도와 제한 조건의 정확도는 모두 보장된다. 특히 제한 조건 의 경우, 위치, 속도 및 가속도의 제한 조건이 모두 만족된다. 또 정확한 Lagrange multiplier의 값을 계산 가속기법(acceleration technique)에 의하여 대단히 빨리 계 산한다. 독립 좌표를 구할 필요가 없으므로 거대한 행열을 decomposition하는 등의 복잡한 절차가 불필요하며 N-R 반복법 역시 불필요하다. 이러한 사항들 및 Jacobian 행열의 sparsity로 인하여 경제적인 계산이 가능하게 된다.
본 논문에서는 스칼라 언어의 함수형 프로그래밍 기능의 타당성에 대해서 검토한다. 주된 관심사는 스칼라가 어느 정도까지 람다 식, 고차 함수, 제너릭 타입, 대수적 타입, 모나드 등 함수형 프로그래밍의 주요 특성을 표현할 수 있는 가에 있다. 이 목적을 위하여 명령형 프로그래밍 언어의 인터프리터를 구현한다. 동일한 함수형 프로그래밍 기법을 적용하여 인터프리터를 하스켈과 스칼라로 구현한 다음, 이 두 버전의 구현을 비교 분석한다. 명령형 프로그래밍 언어의 추상 구문트리는 스칼라의 제너릭스를 갖는 대수적 타입과 enum 클래스로서 표현되고, 명령형 프로그래밍의 상태 변환은 상태 모나드를 이용하여 구현된다. 또한 스칼라의 새로운 기능인 extension과 given도 사용된다.
본 논문에서는 나무나 염소 뿔처럼 대부분의 동식물이 대칭임을 살펴본다. 또한 DNA를 가지고 있는 인간의 신체 역시 대칭이다. 피보나치수열, 식물의 나선, 동물의 대수 나선에서 볼 수 있는 것은 대칭이다. 해바라기 꽃은 원형이다. 원(元)은 원점을 중심으로 회전을 해도 모양이 꼭 같으므로 회전대칭이다. 공간상의 회전변환을 넘어서, 시간 공간의 대칭적 변환으로 일반화하면 아인슈타인의 특수상대성 이론이 시공간 변환관계이다. 동식물의 나선은 좌우 나선들이 대칭을 이루며 그 속에는 element-wise inverse가 존재한다. Hadamard 행렬 중 가운데 하중 값을 2로 준 것은 자연대수의 밑 2와 같고, 나선 행렬은 Symmetric하며 역행렬은 element-wise inverse이다.
본 연구에서는 계단형 벽면조건을 없게 하기 위해서 비직교 좌표계(non-orth- ogonal coordinate system)를 사용하여 수치해석하였다. 비직교 좌표계를 이용한 수 치해석의 예는 Thompson등이 Laplace방정식 혹은 Poisson방정식을 해석함으로써 비직 교 격자망을 구성한 바 있고, Fahgri와 Asako는 대수적 비직교 좌표변환으로 유한차분 방정식을 유도하여 비정규경계면을 갖는 관로에서의 유동특성을 해석하였으며 이재헌 과 이상렬은 Fahgri와 Asako의 방법을 비정규경계면을 갖는 밀폐공간내에서의 자연대 류의 수치해석에 적용한 바 있다. 본 해석에서도 Fahgri와 Asako의 변환법으로 유한 차분방정식을 유도하였는데, 이 방법을 사용할 경우 확대관의 경사벽면을 계단형으로 만들지 않고 유한차분방정식을 유도할 수 있어서 계단형 벽면으로 인한 해의 오차를 제거할 수 있다. Fig.2는 본 해석에서 사용한 비직교 격자망을 나타낸다.
본 사례 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 두 중학생의 공변 추론 수준을 비교하여 분석하는 것이다. 학교 수학에서 이차방정식을 학습하지 않은 중학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였고, 수업이 모두 끝난 뒤 회고 분석 과정에서 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제의 해결에서 두 학생 간의 차이가 두드러지게 드러났다. 이에 본 연구는 속도의 일정함을 가정하거나 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제를 해결하거나 일반화하는 과정에서 학생들 스스로 구성한 두 변수에 대해 그들 사이의 변화 관계에 대한 이해 수준을 Thompson과 Carlson(2017)이 제안한 공변 추론 수준에 비추어 비교·분석하였다. 그 결과, 본 연구에서는 대수 문장제의 문제 해결 방식과 그 결과가 표면적으로 유사해 보이더라도 두 학생 간의 공변 추론 수준이 서로 다를 수 있음을 확인하였고, 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 유사성을 공변 관점에서 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 대수 문장제의 교수·학습에서 문제 상황을 빠르게 식으로 변환하여 해를 찾는 데 주목하기보다 학생 스스로 변화하는 두 양을 찾고 그들 사이의 불변하는 관계를 다양한 방식으로 나타내는 활동이 충분히 다루어질 필요가 있음을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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