본 연구는 3 축 공작기계에 있어 기하학적 오차가 체적 오차에 미치는 영향을 해석적 방법으로 분석하는데 목적이 있다. 먼저 기하학적 오차가 공작기계의 체적 오차에 미치는 영향을 제시하는 수학적 모델인 오차합성모델에 대해 분석한다. 민감도 분석은 분산 기반의 방법(Variance based method)을 사용하였으며 해석적 방법으로 분석하기 위해 평균 및 분산에 대해 목적 함수의 유형별로 그 해를 제시한다. 마지막으로 3 축 공작기계의 예를 들어 민감도 분석을 하였다.
전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.
본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km2 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.
마이크로그리드 계통 연계 운전시 분산 발전은 main grid와 함께 연계되어 부하의 수요를 담당한다. 하지만 계통사고나 의도적인 제어 전략으로 인해 분산 발전은 계통과 분리되어 단독으로 부하의 수요를 담당하게 된다. 이때 분산발전을 기반으로 한 인버터는 계통 연계 운전 시 하나의 전류원으로서의 역할을 하다가 시스템이 단독 운전 모드로 전환시 전압원으로 가정되게 된다. 이러한 특성으로 인해 단독운전 모드시의 인버터 병렬 운전은 시스템 파라미터와 라인 임피던스에 매우 민감해진다. 따라서 본 논문에서는 단독운전 모드시 불평형 저전압 마이크로그리드에서 대두되는 문제들에 대해 분석하고 가상 인덕터와 기준 전압 조정을 활용한 개선된 드룹 방식의 적용을 통해 이를 해결하고자 하였다. 제안된 이론은 PSIM 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
블록체인 기반 전자상거래 시스템은 탈중앙화된 P2P(Peer-to-Peer) 방식으로 데이터를 처리하고 합의 메커니즘을 통해 동기화되는 분산원장에 기록할 수 있다. 그러나, P2P 운영에 기반하여 전자상거래 과정에서 파생되는 고객의 외부 노출에 민감한 정보로 인해 고객의 개인정보가 공개되거나 유출되는 위협이 발생할 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 블록체인 기반 전자상거래 시스템에서 고객의 개인정보를 보호하기 위한 PET(Privacy Enhancing Technology)를 식별하고, 블록체인 기반 전자 상거래 시스템에 적용하기 위한 방안을 분석한다.
산업의 고도화가 진행됨에 따라 화학원료의 사용이 증가하고 있고 독성을 가진 화학물질이 하천으로 유입되는 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 수환경으로 유입되는 유해화학물질은 주로 무색무취의 물질들로 사고가 발생하더라도 초기 발견이 어려워 어류폐사를 유발하거나 취수시설에서 용수로 취수되는 경우가 발생하기 때문에 이에 대한 대응책 마련이 필수적이다. 하천에 유입된 오염물질의 거동을 신속하게 예측하기 위해 1차원 오염물질 추적 모형이 활용되는데, Fickian 이송-분산 모형(Fickian Advection-dispersion equation model; FADE)이 주로 사용되고 있다. 하지만 FADE는 오염물질이 하천 저장대에서 지체되는 현상을 반영하지 못하기 때문에 농도곡선의 왜곡도를 구현하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 하천저장대모형(River Storage Model; RSM)을 개발하고 이를 국가하천인 감천에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 RSM은 분산계수, 본류대 면적, 저장대 면적, 저장대 교환계수의 네 가지 매개변수를 통해서 하천의 물질 저장 및 교환 특성를 구현한 non-Fickian 모형으로서, 생화학반응, 휘발, 흡·탈착항을 추가하여 유해화학물질의 혼합 거동을 정확하게 모의할 수 있도록 개발하였다. 저장대 모형의 매개변수를 산정하기 위해서 하천 유량과 지형자료를 기반으로 HEC-RAS를 모의하여 계산된 수리특성을 입력변수로 사용하였다. 저수기, 평수기, 풍수기 유량을 기준으로 세 경우의 시나리오 모의를 수행하였는데, 5ton의 톨루엔이 김천산업단지에서 감천으로 유입된 경우 약 20km 하류에 위치한 취수장에서 톨루엔의 농도변화를 예측했다. 보존성 물질에 대한 모의 결과, 풍수기의 경우 저수기에 비해 유속이 크기 때문에 취수장에서 20.56시간 먼저 기준농도에 도달하고, 7.21시간 더 짧게 머무는 것으로 나타났다. 유해화학물질의 반응특성에 대한 민감도 분석을 시행한 결과, 생화학적 반감기가 18.98시간보다 길고, 옥탄올-물 분배계수가 2.267 이하인 물질은 생분해 및 흡·탈착 반응에 둔감한 것으로 나타났다. 1m 수심 기준 0.114m/s 이하 유속에서의 하천 수리조건에서는 화학물질의 휘발성을 무시할 수 있는 것으로 밝혀졌다.
사이버물리시스템(CPS)은 실시간 제약으로 타이밍에 민감한 특징이 있으며, 산업 영역에 적용시 시스템 동작과 안전필수 로그의 특정한 패턴을 나타내는 대용량의 실시간 데이터를 생성시킨다. 본 논문은 공개소스프로젝트인 하둡에코시스템을 이용한 CPS 데이터분석 아키텍처를 소개한다. CPS 처리의 특징 때문에 그 대용량의 데이터 처리는 하나의 머신에서 분석될 수 없으므로, 하둡에코시스템을 통하여 실시간 기반으로 생성되는 데이터를 저장하고 처리하는 시스템 아키텍처를 제안한다. 하둡분산파일시스템(HDFS)은 거대한 CPS 데이터의 저장을 위한 기본 파일시스템이고, 하이브는 데이터웨어하우징 처리를 위한 CPS 데이터분석에 사용된다. 플룸은 서버들로부터 데이터를 수집하고 HDFS에서 그 데이터를 처리하기 위해 사용되며, Rhive는 데이터 마이닝과 분석을 적용하기 위해 사용된다. 이러한 아키텍처를 개관하고, 또한 효과적인 데이터 분석을 위해 사용한 시스템 설계 전략을 소개한다.
멀티플레이어 온라인 게임(MOG)은 수백 또는 수천명의 플레이어들을 위한 게임이며 대부분 인터넷을 이용하여 수행된다. MOG를 위한 P2P(peer-to-peer) 구조는 잠재적으로 규모조정성 증대, 비용 절감, 성능 향상 등이 가능하다. P2P 기반 게임의 기본 개념은 게임 상태를 플레이어들에게 분산 시켜서 각 플레이어가가 처리, 통신, 저장 업무를 수행하도록 하는 것이다. 객체에 대한 갱신 과정이 기본 사본에서 먼저 수행되는 기본 사본 기반 복제 기법에서도 객체들의 기본 사본은 플레이어들 간에 분산된다. 대부분의 멀티플레이어 게임은 각 객체마다 강한 일관성을 제공하기 위하여 기본 사본 모델을 사용한다. 게임은 여러 수준의 민감도를 가지며 각각의 일관성 요건에 따라 영역화될 수 있는 다양한 유형의 게임 액션들로 구성된다. 게임 내에서 각 액션의 유형마다 적절한 일관성 수준이 유지될 때 본 논문에서는 게임 개발업체가 성능과 일관성 간에 적절한 상충 관계를 선택할 수 있도록 한다. 기본 사본 모델을 갖는 P2P 게임 구조에 대한 성능 분석 결과가 기술된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.287-297
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2009
일반적으로 일반화 자기회귀 조건부 이분산(GARCH)모형 하에서, 우도함수에 기반한 자료의 예측구간의 추정은 오차항의 분포에 민감하게 반응하고 더욱이 조건부분산의 경우 구간추정이 현실적으로 쉽게 풀리지 않는 문제이다. 이를 해결하기 위해 붓스트랩방법(bootstrap method)이 적용될 수 있음을 최근 연구들을 통해 밝혀졌다. 본 논문에서는 GARCH모형 하에서 자료와 변동성(조건부 분산)의 예측구간 추정을 위해 최근 소개된 Pascual 등 (2006)의 논문을 토대로 붓스트랩 방법를 정리하였다 실제 사례분석을 위해 국내 주가수익률자료를 이용하였다.
네트워크에서 발생하는 다양한 침입 중에서 서비스거부공격(DoS Attack. Denial-of-Service Attack)이란 공격자가 침입대상 시스템의 시스템 자원과 네트워크 자원을 악의적인 목적으로 소모시키기 위하여 대량의 패킷을 보냄으로써 정상 사용자로 하여금 시스템이 제공하는 서비스를 이용하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 기존 연구에서는 시스템과 네트워크가 수신한 패킷을 분석한 후 네트워크 세션정보를 생성하여 DoS 공격을 탐지하였다. 그러나 이 기법은 공격자가 분산서비스거부공격(DDoS Attack: Distributed DoS Attack)을 하게 되면 분산된 세션정보가 생성되기 때문에 침입을 실시간으로 탐지하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 시스템이 가지고 있는 자윈 중에서 DDoS 공격을 밭을 때 가장 민감하게 반응하는 시스템 자원을 모니터링 함으로써 DDoS 공격을 실시간으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다 제안 모델은 시스템이 네트워크에서 수신한 패킷을 처리하는 과정에서 소모되는 커널 메모리 소비량을 감사자료로 이용한 네트워치기반 비정상행위탐지(networked-based anomaly detection)모델이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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