에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.
ATM 네트워크 상에서 기존의 LAN 환경의 데이터 서비스를 제공하기 위한 대표적인 프로토콜은 ATM Forum에서 제안한 LAN Emulation과 IETF에서 제안한 IPOA이다. 본 논문에서는 ATM환경에서 TCP/IP의 성능을 분석하기 위하여 현재 널리 사용되고 있는 LAN Emulation과 IPOA를 ATM LAN 상에 구현하여 각각의 성능을 비교 분석하였으며, 또한 기존의 Ethernet 환경에서의 성능과 비교하였다. 성능 비교를 위한 파라미터로는 전송지연시간, 전송률, CPU 사용률, CPU 사용률에 대한 데이터 전송률 등을 사용하였다. ATM LAN에서의 클라이언트와 서버간의 대용량 데이터 전송을 통한 성능 비교 결과 LAN Emulation과 IPOA는 Ethernet에 비하여 월등한 성능을 보였고 IPOA가 LAN Emulation에 비하여 적은 전송지연시간 및 높은 전송률을 제공하였으며, CPU 사용률에 대한 데이터 전송률에서도 IPOA가 우수한 결과를 보였다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.
본 논문은 시장개설 초기 4개월간의 주가지수 선물수익률과 기초자산인 현물(KOSPI 200) 수익률간의 선도-지연효과를 두 개의 모형을 이용하여 실증검증하였다. 첫 번째 모형은 설명 변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하고 종속변수로 현물수익률을 사용했다. 두 번째 모형은 설명변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하는 것은 첫 번째 모형과 같으나 종속변수로 ARMA모형에서 구한 현물수익률의 오차항(return innovations)을 사용하였다. 또, 여러 시장조건에서 현물수익률과 선물수익률사이의 선도-지연효과가 특정한 양상을 보이는가를 분석하였다. 좋은 정보와 나쁜 정보, 거래량이 많은 경우와 적은 경우, 변동성이 높은 경우와 낮은 경우로 나누어서 선도-지연효과를 살펴보았다. 실증검증의 결과 KOSPI 200 현물수익률은 ARMA(2,3) 모형이 적합하며 선물이 현물을 10분 이내로 선도한다. 하지만 그 관계는 일방적인 것이 아니어서 15분후에는 현물이 선물을 선도하는 피드백(feed-back) 현상이 나타났다. 좋은 정보(good news)에서는 선물이 현물을 5분정도 선도하고 나쁜 정보(bad news)하에서는 선물 선도현상이 약해진다. 보통 정보(morderate news)하에서는 현물이 선물을 10분내로 선도한다. 거래량이 많은 경우와 변동성이 높은 경우에는 선물이 현물을 선도하는 것이 뚜렷하나 거래량이 적은 경우와 변동성이 낮은 경우에는 선물과 현물간에는 특정한 선도-지연현상이 나타나지 않는다.
IETF에서는 차세대 인터넷 기술인 MPLS를 도입한 망에서의 다중경로 라우팅 및 부하 분산 방식으로서 MPLS OMP(Optimized MultiPath)를 제안하였다. 그런데, MPLS OMP는 다중 경로 집합을 계산하고 이 집합에 속하는 경로들의 활용률이 동일해 지는 것을 목표로 부하를 골고루 분산하기 때문에 긴 경로와 짧은 경로가 동일하게 활용되어 대역폭을 낭비할 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 좀 더 MPLS 네트워크 자원을 효과적으로 사용하는 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 제안한 다중 경로 라우팅 방식은 최단경로의 활용률이 낮을때는 최단경로를 사용하고, 최단경로의 활용률이 높아지면 좀 더 길지만 활용률이 낮은 대체 경로 집합을 계산하여 대체 경로 집합의 경로들 중 흡수와 활용률을 반영해 무작위로 한 경로를 선택한다. 또한, 링크가 낭비되는 것을 막기 위해 링크의 활용률이 클수록 더 짧은 경로에 의해서만 사용되도록 제한한다. 그리고 계산한 대체 경로 집합의 활용률이 임계치 이상인 경우에는 대체 경로 집합의 크기를 늘린다. 시뮬레이션을 통하여 제한하는 방식과 단순한 최단 경로 방식을 비교한 결과, 제안하는 방식의 셀 손실률이 낮고, 연결 수락률이 높음을 볼 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 머신의 할당 기법인 매치메이킹, 라운드 로빈은 노드의 CPU 사용률을 고려하지 않고 CPU, RAM, HDD 등의 하드웨어 사양만으로 가상 머신을 할당한다. 이렇게 노드의 자원 할당 가능 여부만을 고려한 노드 선택 과정은 자원의 균등한 분배 측면에서 효율적이라 할 수 있지만 자원의 사용률 측면에서는 효율적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 과거 가상 머신 사용률을 기반으로 노드의 CPU 사용률을 계산해 가장 작은 CPU 사용률을 갖는 노드를 선택하여 가상 머신을 할당하는 기법을 제안한다. 제안한 할당 기법의 효율성을 검증하기 위해 매치메이킹, 라운드로빈 할당 기법과 비교 실험을 진행하였고, 실험 결과 제안하는 할당 기법을 적용한 노드들이 타 기법을 적용한 노드들보다 전체적인 CPU 사용률에 있어 고른 분포를 보여 제안하는 할당 기법이 노드의 부하 분산에 효율적임을 입증하였다.
최근에 데이터가 대용량화됨에 따라 정보 저장의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 대용량 저장장 치에 많이 사용되는 2.5인치 HDD에 대해서 가속 시험결과를 토대로 연간 제품 고장률을 예측하고 사용 환경에 대한 연간 제품 고장률과의 차이를 최소화 시키는 새로운 방안을 제시하고자 한다. 반품된 2.5인치 HDD 309개의 정보를 분석하여 실사용 환경의 시간당 전송량을 구했고, 가속 수명시험으로부터 가속 시험조건의 시간당 전송량을 구한 후, 사용률에 대한 가속 계수를 산출했다. 온도에 대한 가속 계수, 사용률에 대한 가속 계수와 고장률로 연간 제품 고장률을 예측하였다. 가속 시험의 시간당 전송량 81.4GB/hour와 사용자 93.4 %까지 대표하는 실사용 환경의 시간당 전송량은 5.8 GB/hour로 산출한 사용률에 대한 가속 계수는 14.1이다. 실사용 환경의 연간 제품 고장률은 1년 이후 안정화 되었으며, 이때 연간 제품 고장률은 0.3~0.378 % 이내에서 변동 하였다. 본 연구를 통하여 예측된 연간 제품 고장률은 0.4 %로 실사용 환경의 연간 제품 고장률과 75~94%의 일치됨을 보였다. 본 연구는 제조사의 가속수명 결과로 실사용 환경을 연간 제품 고장률을 예측하는 방법에 영향을 줄 것이다.
공학적 투자사업을 선택하거나 기각하는 의사결정기준으로 내부수익률법이 널리 사용되고 있다. 그러나 투자사업에서 예상되는 현금흐름의 형태에 따라 다수의 내부수익률이 존재하는 상황이 발생하면 내부수익률법은 의사결정기준으로 사용하기에 부적합하다. 내부수익률의 이런 문제를 해결하기 위하여 전체 수익률 또는 외부수익률을 의사결정기준으로 사용할 수 있다. 그러나 외부수익률도 다양한 방법으로 정의되어 의사결정기준으로 적합한 외부수익률 계산방법을 정해야 하는 문제가 있다. 따라서 공학적 투자사업의 의사결정기준으로 적합한 외부수익률의 조건을 순현재가 치법과 비교하여 탐색한다.
본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기본의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.
대부분의 일차원 보증정책에 대한 비용분석은 소비자 사용률이 모든 사용자들에게 동이란 것으로 가정하고 있다. 하지만 현실적으로 사용률은 소비자에 따라서 다르기 때문에, 일반적인 경우 소비자 집단을 ${\kappa}$ 범주로 나눌 수 있다. 즉, 동일한 제품에 대해서 생산자는 ${\kappa}$ 범주에 속하는 다른 보증정책을 제시할 수 있고, 보증비용은 이런 옵션들 가운데 소비자가 자기의 입장에 맞는 보증기간을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 소비자의 사용률이 변화하는 경우를 고려한 무료보증정책을 갖는 기대보증비용 모형을 분석하고, 이에 따른 수치예제를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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