최근에 이르러 프로세서의 병렬성을 분석적 기법으로 예측하기 위한 연구가 활발해지면서 프로세서의 성능 예측 모델에 대한중요성이 대두되고 있다. 그러나 기존의 연구는 현재 광범위하게 사용되고 있는 다중 분기 예측법을 이용하는 프로세서에 대하여 분기 차수와 관계없는 재귀적 성능 모델을 제공해주지 않는다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, 매 싸이클마다 명령어 종속 트리를 구성하고 종속인 명령어 간에 상대적인 병렬도 갓을 부여하여 성능 예측 모델 입력 데이타를 측정하였다. 그 곁과, 다중 분기 예측법을 사용하는 프로세서에서 정수형 프로그램에 대한 성능을 기존의 성능모델보다 작은 상대 오차로 예측할 수 있다.
전자기 관련 제품에서 제작공차에 의한 성능변동의 확률론적 분포특성을 효율적으로 예측하기 위해 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 제안된 기법을 검증하기 위해 간단한 수학예제와 스피커 모델의 폴피스 사이 공극의 평균자속 밀도에 대한 확률론적 분포특성 예측을 수행하고, 이를 기존 확률론적 분포특성 예측 기법과 비교하였다. 또한 몬테카를로 수치모사법을 이용하여 도출된 성능의 확률론적 분포특성 예측 값을 재계산 후 비교함으로써 제안된 기법의 정밀도를 검증하였다.
강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.
선체성능, 선박운항성능 및 기관성능의 현황파악과 예측을 하는 것은 선박설계자, 선박운항자 및 선박관리운영자에게 설계, 보선관리 및 용역관리상 대단히 중요하다. 선체성능의 전산원용예측에 관한 대부분의 문헌은 모형수조시험 및 공시해상시험의 자료를 수식화하는 데 집중하고 있다. 따라서 현재까지 자료의 수식화, 예측된 자료와 성능시험결과치의 상관기법 및 PC soft ware를 이용한 선박성능예측의 체계적 접근법 등에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 또한 선박의 Abstract Log Book의 자료 및 주기관 성능자료의 수식화, PC soft ware 개발에 의한 선박운 항성능 및 기관성능예측에 대한 연구가 역시 수행되고 있다. 이와 관련하여 본 고에서는 선체 성능(저항과 추진계수), 선박운항성능 및 주기관성능의 예측에 관하여 그 개요를 소개코져 한다.
본 연구에서는 추진제 연소면적을 조절하여 이중추력 프로파일을 구현하는 단일연소관 이중추력 로켓모터의 내탄도성능 분석 방법을 제시한다. 천이 구간에서의 연소속도 보정계수 및 비추력의 점진적 변화를 고려하며 성능 예측에 필요한 변수를 획득할 수 있는 분석법을 제시하고, 해당 분석법을 적용한 결과와 천이 구간 내 변화를 고려하지 않는, 기존 연구의 분석법을 적용한 결과를 비교함으로써 새로 제시하는 분석법에서 개선된 부분을 확인한다. 추진제 초기 온도 또는 배치 조건이 다른 네 가지의 시험 조건에 대하여 제시하는 분석법을 이용해 내탄도 변수를 획득하고, 이를 이용하여 각 시험 조건별로 성능 예측을 수행한다. 해당 예측 결과는 실제 연소시험 결과와 잘 일치하며, 따라서 본 연구의 분석법을 기반으로 설계 형상이 동일한 이중추력 모터의 성능 예측이 가능함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 제작공차에 의해 전기기기 및 소자 관련 제품에서 발생하는 성능함수의 변동특성을 예측하기 위해서 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 성능함수의 확률론적 분포특성을 판단할 수 있는 평균과 분산을 효율적으로 계산하기 위해서 정규분포로 변환된 성능함수 공간과 혼합형 평균치 기법을 채용하였다. 제안된 기법의 수치적인 효율성과 정밀도를 검증하기 위해서 간단한 수학예제와 스피커 모델에 적용하여 예측된 성능함수의 확률분포 특성을 차원감소법과 몬테카를로 수치모사법의 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.
마이크로 프로세서 구조의 성능을 분석할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 최근에 이르러 통계적 모의실험이 그 대안으로 떠오르고 있다. 기존의 통계적 모의실험이 단일 분기 예측법에 대하여 연구가 수행된 것과 달리, 본 논문에서는 다중 분기 예측법을 이용하는 고성능 수퍼스칼라 프로세서에 대한 통계적 프로화일링 모델을 제안하였다. 이때, 다중 분기 예측법은 최근 들어 유망한 기법으로 대두되고 있는 퍼셉트론 분기 예측법을 기반으로 하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고, 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식으로 다중 분기 예측을 이용하는 수퍼스칼라 프로세서에서도 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 운항선의 운항 빅데이터를 활용하여 머신러닝 기법의 선박 마력 예측에 관한 것이다. 현재 신조선에는 ISO15016법을 이용하여 외부환경 요인에 대하여 수식을 통해 저항을 예측하나 관련 계산식이 복잡하고 요구하는 입력변수들이 많아 운항하는 실선 적용에 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 연구에서는 최근 예측, 인식 등에서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 우수한 성능의 선박 출력 예측이 가능한 모델을 제안한다. 제안 예측 모델은 실선 운항 빅데이터만 확보된다면 ISO15016법 대비 우수한 성능의 예측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 178K 벌크캐리어의 운항 DATA를 활용하여 ISO15016 기법과 본 연구에서 제안하는 SVM 알고리즘 기반의 마력해석법을 비교하여 ISO15016의 단점인 선박 모델 데이터 준비 부분을 줄이고 부정확한 마력 예측 성능을 개선하였다.
면진격리 고무베어링의 설계법을 수정하여 구조물의 성능점 예측을 위한 간편한 해석방법을 제안하였다. 이러한 적용이 가능한 것은 구조물이 지진력의 작용으로 인하여 손상을 입게 되면 구조물의 항복 후 강성은 연화되고, 이로 말미암아 구조물의 동적 특성이 장주기화 하기 때문이다. 제안된 해석법이 기존의 방법에 비하여 우월한 것은 능력스펙트럼법이 요구하는대로 보유능력곡선과 요구량스펙트럼을 가속도-변위 좌표계로 치환하지 않고서도 비교적 정확한 성능점을 예측할 수 있다는 것이다. 제안된 방법의 타당성은 문헌에서 보이는 정확한 값과의 비교에 의하여 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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