국내에 신규로 건설되는 원자력발전소(이하 원전)는 부분강 제어봉을 설치하여 축방향의 출력 분포 제어에 별다른 어려움 없이 운전을 하고 있으나, 일부 가압 경수로형 원전의 경우는 부분강 제어봉이 설치되어 있지 않아 원자로 출력 변동시 출력분포 제어에 어려움이 많다. 기존 원전 경우의 제어봉 운전 방식은 원자로 출력의 균일한 제어를 위해 각 제어봉 뱅크를 순서적으로 운전하고 있으며, 각 뱅크간에는 일정한 수(일반적으로 113 Step) 만큼 중첩하여 운전하고 있다. 출력운전중에는 모든 제어봉을 인출하여 균일한 출력분포를 유지하며 축방향의 출력분포 제어를 위해 제어봉을 조절한다. 출력을 변동하면 제어봉이 원자로내에 삽입하게 되는 데, 먼저 D Bank가 삽입되며 D Bank가 113 Step에 도달하면 C Bank가 삽입되기 시작하는 데, D 130에서부터 C Bank가 삽입되어 제어값을 갖는 D 100 Step 까지는 축방향 출력 제어가 되지 않아 출력 편차가 제한값을 벗어나 출력을 급격히 감소해야 하는 등의 어려움이 있다. 본 연구는 제어봉의 중첩을 조절하여 C Bank를 조기에 노심에 삽입시의 영향을 분석하기 위하여 제어봉값이 출력에 미치는 영향을 예측하고, 제어봉 중첩수를 변경시에 노심에 미치게 될 안전성을 검토하였으며, 그 결과 중첩수를 조절할 경우 축방향 출력 분포를 초기부터 양호하게 제어할 것으로 예측된다.
코로나질량방출(CMEs)의 지구영향도를 효율적으로 예측하기 위해 속도가 빠른 CMEs의 방향지시 매개인수(parameter)를 조사하여 Dst 지수 최소값과의 상관관계를 비교하였다. 그리고 이 매개인수 중 어떤 매개인수가 예측 효율성이 높은지 알아보았다. 이를 위해 SOHO/LASCO 목록에서 CMEs의 속도가 1000km/s 이상, CMEs발생 위치가 태양 중심에서 ${\pm}30^{\circ}$ 이내에 위치한 혜일로(halo) CMEs를 사용하였다. 이 CMEs가 태양에서 발생하여 지구에 도착하는 시각을 모델을 이용하여 예측한 뒤 이 시각에 가장 가까운(24시간 이내) Dst 지수 최소값을 구하였다. 이를 통해 CMEs의 지구 영향도를 판별하였다. 전체 30개의 사건 중 22개(73%)가 지자기 폭풍을 일으켰다. 우리는 CMEs의 지구 영향도를 예측하기 위해 기존의 방향 매개인수와 이번 연구에서 새롭게 제안한 이심을, 이동거리, 중심각 매개인수를 사용하였다. 이들 매개인수와 Dst 지수 최소값의 상관관계 분석을 통해 상관계수 값을 알아보고 그 결과를 통해 어떤 매개인수가 CMEs의 지구 영향도 예측 효율이 높은지 비교하였다. 그 결과 이심율 매개인수가 가장 좋은 상관관계를 보였고, 방향 매개인수는 비교적 좋은 상관관계를 보였다. 이동거리와 중심각 매개인수는 이심율과 방향 매개인수보다 낮은 상관관계를 보였다. 하지만 이들 역시 강한 지자기 폭풍(Dst 지수 ${\leq}$-200nT)의 경우에는 좋은 상관관계를 보였다. 방향 매개인수 값이 0.6 이상이고 이심율 매개인수 값이 0.4 이하이며 이동거리, 중심각 매개인수 값이 0.2 이하인 경우에는 강한 지자기 폭풍(Dst 지수 ${\leq}$-200nT)이 일어날 확률이 아주 높음을 알 수 있었다. CMEs의 방향을 지시하는 매개인수는 CMEs의 지구 영향도를 판별하는데 유용하고 이를 복합적으로 고려한다면 예측의 효율성을 높일 수 있다.
인터넷과 이동통신의 연동결과 이동 노드(Mobile Node)의 이동성을 지원하지 않는 인터넷 프로토콜로 인하여 문제점들이 제기되었고, 이를 해결하고자 제안된 방법중의 하나가 Mobile IP이다. 그러나, 이 프로토콜도 이동 노드의 실시간 이동(즉, 데이터 통신중의 이동)은 지원하지 못하는 실정이다. 따라서, 본 논문은 실시간 이동이 가능하도록 이동통신망 상에서 Mobile IP를 효과적으로 지원하는 방법을 제안한다. 이동노드의 움직임을 추적하여 이동 방향을 예측하고 이동노드가 핸드오버를 수행하기 전에 선핸드오버(pre-handover) 처기 과정을 두어 문제점이었던 패킷의 손실과 전송시간의 지연을 줄이고자 한다.
속도와 방향이 바뀔 때마다 이동체의 위치를 보고하는 TPR-tree는 이동체의 위치를 예측하는 오차가 적다. 그러나 긴 시간 간격으로 이동체의 위치를 보고하면 위치 예측의 불확실성이 높아져서 위치 예측의 오차값이 증가한다. 불화실성이 높은 이동체를 TPR-tree에 적용할 때 이동체의 위치 정보를 갱신하기 위한 색인 검색 비용이 증가하고, 질의 결과의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 긴 시간 간격으로 이동체 위치를 보고할 때 발생하는 이동체 위치의 불확실성을 고려하기 위해서 불확실성 영역(uncertainty region)을 이용한 확장 TPR-tree를 제시한다. 불확실성이 높은 이동체의 위치 데이터를 처리하기 위해서 이동체의 이동 가능한 영역을 위치 예측의 오차 값을 이용하여 계산한 불확실성 영역을 설정하고, 검색을 위하여 노드외 BR을 계산할 때 불확실성 영역을 이용하여 BR을 확장한다.
자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보를 Markov Chain으로 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하거나 노드 간 접촉정보와 같은 추가 정보가 필요하다. 이러한 네트워크에서는 추가적인 정보가 없는 경우 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 상태로 맵핑한 후, Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송률이 증가하고 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
본 연구에서는 교대 말뚝기초 설계 시 적용되는 횡방향스프링정수(k1)의 신뢰성에 대한 평가를 실시하였다. 이를 위하여 Chang(1937)이 제안한 변위법으로 설계된 교대 말뚝기초의 횡방향변위 예측관련 인자의 신뢰성을 ◯◯교와 ◯◯IC2교의 설계계산서를 기반으로 수계산 및 수치해석(p-y 분석)으로 파악하였다. 그 결과, 변위법 보다 수치해석으로 산정된 k1값이 더 작게 나타났다. 이는 시공 시 발생되는 횡방향 변위가 설계단계에서의 예측값 보다 더 크게 발생할 수 있음을 의미한다.
현대적인 프로세서들은 그 성능을 높이기 위해서 분기 예측과 같은 투기적인 방식으로 가용한 ILP 즉 명령어 수준의 병렬성을 추구한다. 전통적으로, 분기 방향은 2-단계 예측기를 사용하여 아주 높은 비율의 정확도로 예측이 가능하고, 분기 타겟 주소는 BTB를 사용하여 예측한다. 간접 분기를 제외한 모든 분기들은 그 자신의 타겟 주소가 유일하기 때문에 BTB로 거의 정확하게 예측되지만, 간접 분기는 그 타겟 주소가 동적으로 수시로 달라지기 때문에 예측하기가 매우 어렵다. 일반적으로, 분기 방향을 예측하는 기술을 간접 분기의 타겟 주소를 예측하는데 적용하여 전통적인 BTB 보다 훨씬 좋은 정확도를 얻고 있다. 본 논문에서는 간접 분기 명령과 이와 데이터 종속적인 관계를 갖고 있는 이 간접 분기 명령 보다 훨씬 앞서 수행되는 명령어의 레지스터 내용을 결합하여 간접 분기의 타겟을 예측하는 전혀 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방식의 효율성을 검증하기 위해 심플스칼라 시뮬레이터 상에서 제안된 예측기를 구현하고 SPEC 벤치마크를 시뮬레이션하여, 수시로 바뀌는 간접분기의 타겟을 거의 완벽하게 예측할 수 있음을 보이고, 기존의 다른 어떤 방법보다도 우수한 결과임을 보인다.
본 논문에서는 CNN과 Attention 기법을 통한 깊이 영상의 화면 내 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 예측하고자 하는 블록 내 화소마다 참조 화소를 선택할 수 있도록 한다. CNN을 통해 예측 블록의 상단과 좌단에서 각각 수직방향과 수평 방향의 공간적 특징을 검출한다. 두 공간적 특징은 예측블록과 참조 화소들에 대한 특징을 예측하기 위해 각각 특징차원과 공간적 차원으로 병합된다. Attention을 통해 예측 블록과 참조 화소간의 상관성을 입력된 공간적 특징을 통해 예측한다. Attention을 통해 예측된 상관성은 CNN 레이어를 통해 화소 도메인으로 복원되어 블록 내 화소 값이 예측된다. 제안된 방법이 VVC의 인트라 모드에 추가되었을 때 화면 예측 오차가 평균 5.8% 감소하였다.
전 세계 스마트폰 보급량은 지속적으로 증가하고 있으며 고급형 스마트폰 보다는 센서를 제거해 원가를 절감한 보급형 스마트폰이 더 많이 보급될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서가 없을 때의 위치 기반의 방향 탐지 방법으로써 위치를 기반으로 한 벡터를 이용하여 방향을 탐지하고, 높이 축에 대한 제한, 위치 변화 없는 회전에 대한 제한 등의 제약들을 개선할 후속 연구의 방향성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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