MPI는 분산 환경에서 동작하는 병렬 프로그램을 작성하기 위한 표준을 제안하고 있다. 기존의 MPICH는 운영체제가 제공하는 통신 메커니즘 위에 MPI 고유의 통신 메커니즘을 구현하고 있다. 운영체제를 경유하는 통신 메커니즘은 자료 송수신이 많은 분산 프로그램의 성능에 상당한 오버헤드로 작용된다. 이에 본 연구에서는 운영체제를 경유하지 않고도 분산 시스템간의 통신이 가능하도록 사용자 수준의 통신 메커니즘을 제공하는 VIA에 기반을 둔 MPI를 제안한다.
분산공유메모리의 성능향상을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 홈 기반의 프로토콜은 분산 공유메모리의 가장 큰 성능 저하 요인인 외부통신비용을 획기적으로 줄임으로써 어느 정도의 괄목할 만한 결과를 보여 주고 있다. 본 논문은 홈기반 프로토콜의 적은 통신량과 신속한 자료의 저장 및 삭제능력에 기반한 결함 허용 시스템을 제안하며, 이러한 구현이 전체 시스템에 어느 정도의 영향을 미치는지 실험한다.
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.
대용량의 매핑 자료를 다수의 사용자들이 효율적으로 공유하는데는 클라이언트-서버 환경에서 복제 일관성을 위한 분산 모델 개발이 요구된다. 기존의 분산 모델은 각 사이트들의 사본간의 일관성을 강조했으나 GUI를 이용한 화면과 사본간의 일관성이 고려되지 못하여 매핑 시스템과 같은 장기 트랜잭션에는 적합하지 않다. 매핑자료의 특성상 분산 환경에서 트랜잭션들의 일관성을 유지하는데는 시간 지연이 많으므로 병행효율이 중요하다. 본 연구에서는 디스플레이 록을 이용하여 GUI 화면과 사본들 사이의 일관성을 지원한다. 매핑자료의 특성을 이용하여 낙관적 병행제어 기법과 일관성 모델을 개선하여, 처리효율을 향상하는 일관성 모델을 제시한다.
대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.
수문자료는 수문과정을 이해하고 그 특성을 파악하여 장래 예견되는 자연재해로부터 인간의 생명과 재산을 보호하는데 있어서 매우 중요하다. 특히 수자원 계획 수립 및 대규모 수공구조물 설계 시 수문학적 설계기준이 되는 강수량 및 유출량과 같은 설계 수문량을 정확하게 산정하기 위해서는 장기간의 과거자료가 필요하다. 그러나 한국의 경우 수문자료 관측을 위한 관측소가 대부분 근래에 설치되어 자료의 기록기간이 짧은 실정이며, 수문자료의 질적인 면에서의 신뢰성이 의심되는 경우가 많아 수문 시계열 자료의 특성을 파악하는 것이 더욱 중요하다. 한국의 경우 수문 시계열 자료가 정상성이나 독립성을 지니고 있다고 가정하고 수문분석을 실시하는 경우가 많기 때문에 정상성을 가정한 수문분석으로 인해 왜곡된 결과를 얻을 수 있는 가능성이 있다. 본 논문에서는 한국의 기상청 63개의 기상관측소 중 45년 이상의 장기간의 관측 자료를 가지고 있는 37개의 기상관측소의 연강수량 자료를 대상으로 Data Screening 방법을 이용하여 정상성 분석을 실시하였다. 분석결과 37개소의 기상관측소 연 강수량의 시계열 자료 중 4개 관측소의 연강수량 자료에서 경향성을 보였으며 평균과 분산의 시간변동성을 의미하는 안정성은 22개 관측소 연강수량 자료에서 불안정성을 나타내었다. 또한 4개 관측소 연강수량 자료에서 지속성을 나타내었다. 본 논문에서는 경향성이 없고 평균과 분산의 안정성이 존재하며 지속성을 보이지 않는다는 조건을 동시에 만족하는 연 강수량 시계열 자료만을 정상성이 있다고 판단하였으며 분석 결과, 37개 관측소 중 23개 관측소(약 62%) 연 강수량자료가 비정상성을 나타냄을 확인할 수 있다.
본 연구는 화학장치설비중 저장탱크에서 누출된 유해독성가스인 염소의 풍하거리에 따른 10분 평균, 30분 평균 및 1시간 평균 최대 지표면 농도를 산출하여 염소가스의 법적 규제농도인 IDLH 및 ERPG-3 농도들과 비교함으로써 유해위험거리 (hazard distance) 또는 독성완충거리 (toxic buffer distance)를 정량적으로 예측하는 분산모델링 방법론을 개발하고자 수행되었다. 본 분산모델링을 위하여 누출원모델, 분산모델, 기상 및 지형자료들 이 SuperChems 모델에 입력자료로 사용되었으며, 대기의 안정도, 풍속, 표면거칠기 길이의 변화에 따른 지표면 농도의 영향이 평가되었다.
P파 및 SH파 굴절법 토모그래피와 표면파 분산자료 역산을 통하여 2차원 P파와 S파 속도단면을 얻었다. 두 방법으로 구한 S파 속도단면을 비교한 결과, 두 단면의 전체적인 양상은 서로 비슷하지만, 표면파 역산으로 구한 S파 속도단면이 전반적으로 작은값을 갖는다. SH파는 잡음에 매우 취약하고, P파와 PS 전환파의 도달 이후에 기록되어 초동선택이 어려운 문제가 있으며, 표면파의 분산곡선 역산은 균질한 수평지구모델을 가정하므로, 수평적 변화 심한 곳에서는 정확한 지하구조를 밝히는데 한계가 있음을 확인할 수 있었다.
각각의 설계인자들의 실험조건에서 얻어지는 특성치들의 분산은 평균에 영향을 받는다. 많은 경우에 평균이 커짐에 따라서 분산이 커지는 경향이 있다. 다구찌가 산포제어인자를 찾기 위해서 제시한 SN 비인 $(SN)_i$ = 10 log ($\bar{y}_{i}^{2}/s_{i}^{2}$) 은 분산이 평균의 제곱에 비례하여 커지는 경우이다. 그런데 분산이 평균의 제곱보다 더 느리게 또는 더 빠르게 커질 수도 있기 때문에 이 논문에서는 간단한 자료분석적 기법에 의해서 그 관계를 추측하여, 합당한 SN 비를 사용할 것을 제시하였고, 평균조정인자를 찾기위한 통계량인 감도 $(S)_i$ 의 통계적 성질들을 논의하였다.
하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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