윈저화 자료에 기초한 분산분석법 개발의 일차시도로 고정효과 일원 분산분석 모형에 대한 윈저화 분산분석을 제시한다. 몬테 칼로 모의실험 기법을 사용하여 각 요인 수준마다 g-g 대칭 윈저화를 적용시켰을 때 윈저화 자료에 기초한 제곱합들의 비의 경험적 분포가 통상의 F 분포로 근사됨을 보인다. 이 근사 F 분포의 자유도는 윈저화 카이제곱 통계량의 경험적 분포가 자유도 (n-3g-1)의 통상적인 카이제곱 분포에 만족할만하게 근사되어진다는 성내경(1994)의 연구 성과를 토대로 결정된다. 여기서 n은 표본 크기, g는 한쪽 꼬리 부분에서 윈저화가 적용되는 양이다. 산출된 분산비의 경험적 분위수의 일부를 수록하였다. 이 연구는 non-adaptive 로버스트 분산분석법을 제안하는 것으로 이상점이 존재하는 분산분석 자료에 적용하면 자료 해석이 단순화되는 실용성을 위주로 한다.
본 연구는 미국과 일본의 주식시장(株式市場)을 연구대상으로 하여 주식시장에서의 분산성(分散性) 변화(變化)의 시점(時點)을 찾고 이 분산성 변화가 주가(株價)에 미치는 영향(影響)과 분산성의 평균회귀속도(平均回歸速度)에 대해 실증적으로 살펴보았다. 분산성(分散性)의 비교구간을 월 단위, 주 단위 및 하루 단위로 하여 분산성(分散性)이 변화(變化)한 시점을 찾고 이 변화 시점을 기준으로 하여 각 단위구간(單位區間)에서의 분산성(分散性) 변화(變化)에 대한 주가(株價)의 반응을 분석하였다. 또한 각 단위구간별로 분산성(分散性)이 변화(變化)한 시점(時點)이후로 이 분산성 변화 블럭 다음의 블럭에 대한 투자자의 반응도 살펴봄으로써 분산성(分散性) 변화(變化)의 평균회귀과정(平均回歸過程)(mean-reverting process) 및 평균으로의 회귀가 얼마나 빨리 되는가의 여부를 알아보았다. 분산성(分散性) 증가(增加)나 분산성(分散性) 감소(減少)와 같은 분산성 변화가 주가(株價)에 미치는 영향은 분산성(分散性) 비교 구간의 장단기(長短期)에 따라 다른 결과를 보였다.
정보의 양이 늘어나고 그 크기가 커짐에 따라 많은 분야에서 대규모 분산 파일 시스템을 제안하고 사용하고 있다. 현재 제안된 분산 파일 시스템은 대부분 확장가능하며 장애에 견딜 수 있고 신뢰성이 있는 시스템을 기본으로 하여 구성되었다. 따라서 분산 파일 시스템은 장애에 효과적으로 견질 수 있고 높은 신뢰성을 보장하기 위해서 데이터의 복제를 만들어 서로 다른 스토리지에 배치한다. 본 논문에서는 대규모 분산 파일 시스템의 복제 배치 기법에 관하여 비교 분석 하였다. 먼저 분산 파일 시스템의 동작 구조를 확인하고 분산 파일 시스템에서 보편적으로 중요시 되는 특성을 파악하였다. 그리고 복제 배치 기법이 효과적인 분산 파일 시스템 구성 시 고려해야 할 것들을 부하 분산, 디스크 분산, 장애 분산으로 나누었다. 이 세 가지 요소를 기준으로 하여 분산 파일 시스템인 GFS, HDFS, Ceph, MooseFS의 복제 배치 기법을 분석하고 각각의 특성 파악하였다.
Lee, Ji Hyun;Kim, Beom-Ju;Kwak, No-Sang;Lee, Jung Hyun;Shin, Su Hyun;Hwang, Sun-Na;Shim, Jae-Goo
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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제2권4호
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pp.595-600
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2016
다상 고정층 촉매반응기(Multiphase catalytic fixed-bed reactor)에서 기체 유동과 관련, 반응기 내부 구조 디자인에 따른 feed 가스의 분산성 변화를 분석하였다. 다상 촉매반응기의 경우 feed gas의 투입방법이 전체 공정의 반응효율을 크게 결정하는바 본 연구에서는 산업현장에서 활용도가 높은 환형 가스 주입부로 구성된 다상 고정층 촉매반응기를 대상으로 다양한 조건하에서 촉매 반응기 내부에서의 feed가스 분산성 변화를 분석하였다. 다상 촉매반응기의 feed gas 주입과 관련하여 다양한 방안이 제시되고 있는데 그 중 환형 가스 주입방식을 활용하는 방법은 타 기술대비 상대적으로 저렴한 투자비와 좁은 작업공간하에서 기체의 분산성을 향상 시킬수 있는 특징이 있어 실제 상업 공정에서의 활용성이 매우 높다. 본 논문에서는 특히 기-고 촉매 반응기 내부 반응기체의 분산성 향상을 위해 환형 가스 주입장치 내부에 설치된 가스 주입홀 구성방법에 따른 반응기 내부 유동을 분석하였다. 분석결과 주입홀의 위치가 가스 투입라인의 접선방향에 위치하는 것은 전체 분산성에 큰 영향을 주지 못하며 대부분 가스투입 입구와 맞은편 부분에 위치하는 경우 분산성이 향상되는 것으로 분석되었다. 결과적으로 환형 가스주입장치의 최적 설계는 feed 가스의 분산성에 큰 영향을 미치므로 초기단계에서 이러한 점을 고려한 설계 및 분석연구가 선행되어야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 다양한 용도로 사용되는 일라이트의 분산성 및 분산안정성을 향상시키고자, 습식 볼밀 분쇄법을 이용하여 일라이트의 입도를 저감하였다. 분쇄 시간에 따른 일라이트의 입도와 입도분포 및 분산특성의 변화를 고찰하였으며, 또한 여러 가지 pH조건에서 두 시간 동안 습식 볼밀 분쇄 처리하여 얻은 일라이트 분산용액의 분산성 및 분산안정성을 평가하였다. 일라이트의 입도분석 결과 분쇄시간의 증가에 따라 입자의 크기가 현저히 감소하였으며, 2 h의 분쇄시간을 기점으로 입도저감의 효과가 저하됨을 확인하였다. 또한, 입도분포분석 결과 분쇄시간의 증가에 따라 입자가 균일해지는 것을 확인하였다. X-선 회절분석 결과 분쇄에 의한 결정구조의 변화는 나타나지 않았으나 입도저감 또는 박리현상으로 인하여 특성 피크의 강도가 입도저감 시간의 증가에 따라 약해지는 것을 확인하였다. Zeta potential 분석 결과, 분쇄시간이 증가함에 따라서 분산성이 높아지는 것을 확인하였다. 분산 안정성 측정 결과 pH 2에서 분쇄처리한 일라이트의 분산안정성이 가장 낮았고 pH가 증가함에 따라서 표면 이온화도의 증가로 분산성 및 분산안정성이 향상되는 것을 확인하였다. 이러한 결과로부터 일라이트는 습식 볼밀 분쇄처리 시간을 증가시킬수록 입자 크기가 감소하고 표면 에너지 증가 및 입자간의 반발력 상승으로 분산성 및 분산안정성이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
일반적으로 그룹화된 다변량자료는 다변량 분산분석(multivariate analysis of variance; MANOVA)을 사용하여 그룹 간 차이를 검정할 수 있다. 그러나 만약 다변량 분산분석의 기본적인 가정이 위배되면 이 방법은 적절하지 못하다. 이 경우 다양한 거리로부터 그룹화된 비유사성을 계산한 후 다차원척도법(multidimensional scaling; MDS), 거리분석(analysis of distance; AOD) 그리고 비모수적 기법인 순열검정(permutation test)을 적용하여 문제를 해결할 수 있다. 다차원척도법은 비유사성으로부터 개체들의 좌표를 계산해주며 거리분석은 이 좌표를 활용하여 그룹구조를 파악하는데 유용하다. 특히 비유사성의 측도로 유클리드 거리를 사용하면 거리분석은 다변량 분산분석과 수리적으로 매우 밀접한 연관관계를 맺는다. 따라서 본 연구에서는 그룹화된 비유사성에 다차원척도법과 거리분석을 적용하여 그룹 내와 그룹 간의 구조를 파악하고 순열검정을 위한 새로운 검정통계량을 제안하려 한다. 덧붙여 유클리드 거리를 활용한 비유사성을 통해 거리분석과 다변량 분산분석과의 수리적 연관성을 고찰하고자 한다.
본 고에서는 분산된 인터넷 이동성 관리 (Distributed Mobility Management, DMM)에 관한 연구동향을 소개한다. 10여년 전부터 표준화가 시작 된 인터넷 이동성 관리 기법들이 왜 분산된 구조를 가져야 하는지 알아 보며, 기존에 개발 된 기법들을 분산된 구조로 확장 할 때 고려해야 할 사항에 대해서도 진단 한다. 또한, 분산된 인터넷 이동성 관리를 위해 제안 된 기법들을 소개 하고 기존 기법들과의 비교분석 결과를 제시한다.
데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.
본 연구는 멀티미디어의 기본 구성요소인 링크와 노드를 처리변수로 하고 사용자의 편의성과 유용성에 대한 인식을 종속변수로 해서 링크의 숫자와 노드의 크기가 사용자의 인식에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 밝히고자 했다. 먼저 2x3 팩토리얼 디자인에 따라 각각 다른 처리변수의 조합을 가진 6개의멀티미디어 자료가 구축이 되었으며 경영대 학생들을 대상으로 실험을 하여 자료를 수집했다. 수집된 자료는 타당성 검사와 신뢰성 검사를 거친 뒤 통계적 분석을 하였다. 종속변수에 대한 상관관계가 검사되었으므로 변량 분산 분석으로 처리변수의 종속변수에 대한 통계적 유의성을 검사했으며 단변량 분산분석 중 이원배치분산분석으로 각각의 종속변수에 대한 처리변수의 영향을 검토했다. 인구통계학적 자료의 종속변수에 대한 상관관계가 발견됨에 따라 다변량 공분산분석과 단변량 공분산분석을 통해 인구통계학적 자료의 영향을 조사했다. 마지막으로 평균차이분석을 통해 실험 참가자들의 선호도를 조사했다. 본 연구의결과를 요약하면 처리변수는 사용자 인식 편의성과 인식 유용성에 영향을 미치고 링크 수와 노드 크기가 멀티미디어의 설계에 중요한 요인인 것이 밝혀졌다.
소셜 미디어와 스마트폰의 확산으로 인터넷상의 사용자간 교류되는 정보의 양이 대폭 늘어남에 따라 대규모의 데이터를 처리해야할 필요성이 높아졌다. 이러한 빅데이터는 뉴스, 소셜미디어, 웹사이트 등의 다양한 분산 서버에서 발생한다. 증권정보를 분석하기 위해서도 실시간으로 발생되는 거래량, 시가와 더불어 상장회사의 공시 정보 등의 데이터를 여러 분산된 서버에서 데이터를 가져와야 한다. 기존의 빅데이터 분석기법은 각 분산된 서버로부터 가져온 데이터가 동일한 신뢰성을 가지고 있다고 가정하고 분석을 한다. 이는 부문별한 정보를 포함한 데이터를 효율적으로 분석하지 못하는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 가져오는 데이터에 신뢰성 가중치를 부여하여 신뢰성 있는 증권정보 분석을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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