소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
본 연구는 공적분 패널방법론을 이용하여 우리나라 15개 산업의 지식생산함수를 추정하였다. 15개 산업의 지식생산함수간에 연관관계를 고려하여 Mark et al. (2005)가 제시한 동태적인 패널 공적분방법론인 DSUR을 이용함으로써, 기존의 방법론보다 효율적인 추정치를 제시하였다. 본 실증연구결과 및 정책적 시사점은 다음과 같다. 패널 공적분계수 추정치를 보면, 지식생산에 대한 연구자규모에 대한 탄력성은 0.25이며, 기존 지식축적량의 탄력성은 0.35로 추정되었다. 따라서 기존 지식축적량이 새로운 지식생산량에 기여하는 추정계수가 1보다 작음으로써, 장기적으로 경제성장은 물리적인 자원과 노동력 증대 그리고 정부의 역할에서 유인된다는 경제성장견해를 뒷받침하게 된다. 본 연구의 실증분석결과로 볼 때, 지식경제로 이행을 위한 정책시사점은 현재 정부 주도적이고 직접적인 R&D 정책추진구조에서 지식의 효율적인 창조 및 확산을 촉진할 수 있는 민간 주도적이고, 간접적인 R&D 정책구조로 전환이 요구된다.
본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
순환 케스케이드 코릴레이션(Recurrent Cascade Correlation(RCC))은 감독에 의하여 학습하는 알고리즘이고 네트워크의 크기와 형태는 자동으로 이루어진다. RCC는 새로운 은닉뉴런들이 한 충에 하나씩 순서대로 네트워크에 삽입되기 때문에 다층구조를 형성하고 2계(Second Order) RCC는 새로운 은닉뉴런들이 한 층에만 순서대로 생성되어 나열되므로 2층 구조를 형성한다. 따라서 이러한 은닉뉴런들끼리는 서로 연결하지 않는다. 이 논문에서는 RCC와 2계 RCC의 조합을 통한 RCC 네트워크의 일반화를 소개한다. 새로운 RCC 알고리즘은 은닉뉴런이 네트워크에 첨가될 때마다 네트워크가 수직성장 또는 수평성장을 해야 하는지를 스스로 결정한다. 또한 뉴런의 활성화를 위한 새로운 활성화함수를 소개하고 기존의 sigmoid, tanh 함수와 함께 사용하여 모스 벤치마크 문제에 관하여 실험하였다. 이러한 활성화 함수들을 사용한 RCC 네트워크의 일반화 실험에서 은닉뉴런의 숫자가 감소하였음을 알 수 있다.
1972년에 소프트웨어의 신뢰도 문제가 제기되면서부터 개발 중인 소프트웨어의 신뢰도를 평가하고 목표치까지 신뢰도를 성장시키는 방법이 연구되었으며, 테스트 기간 동안에 소요되는 비용 문제까지를 포함하여 적정 인도시기를 결정하는 여러 방법이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 연구에서 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트 노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았으나, 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발포되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이터에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 따라서 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 제안한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행 시기를 결정하는 문제를 연구한다.
본 논문에서는 시그모이드 함수와 방사형 기저 함수 모두를 생성시킬 수 있는 특별한 은닉층 노드를 갖는 투영신경회로망에 대하여 알아롭고 그것을 훈련시키기 위한 진화 학습 기법을 제시한다. 제시된 기법은 신경회로망의 매개변수와 연결 가충치뿐만 아니라, 어떤 목적함수를 나타내기 위한 최적의 은닉층 노드개수 또한 구조 최적화를 위한 진화연산자를 통해 찾아낸다. 각각의 은닉층 노드의 역할은 진화를 거듭하면서 방사형 기저 함수를 나타낼지 시그모이드 함수를 나타낼지 결정된다. 알고리즘을 구현하기 위해서 투영신경회로망은 연결 고리 리스트 자료구조로 나타내었다. 모의 실험에서 기존으 오차역전파에 의한 학습과 구조 성장 방식보다 적은 노드로 투영신경회로망을 훈련시킬 수 있음을 볼수 있다.
InSb는 높은 전자이동도와 낮은 밴드갭을 가지고 있어 저전력 고효율의 고주파소자 및 비선형 광소자에 적합한 물질이다. 특히 InSb 기반 소자들은 전자-포논효과의 영향을 덜 받는 저온에서 고감도 소자로도 사용되고 있는데, 소자의 최적합 설계와 제작시의 실시간 성장제어를 위해서는 넓은 온도범위에서의 InSb의 광물성이 필요하다. 분광타원편광분석법(ellipsometry)은 물질의 광특성인 유전율 함수를 정확하게 측정 할 수 있은 기술로써, InSb 에 대한 유전율 함수는 많은 연구를 통해 잘 알려져 있다. 그러나, 온도변화에 대한 연구로는 100-700 K, 1.2-5.6 eV의 제한된 온도와 분광영역에서만 이루어졌다. 본 연구에서는 보다 확장된 온도범위(25-686 K), 광역 에너지 범위 (0.74-6.5 eV)에서 분광타원편광분석 연구를 수행하였다. 그 결과 저온에서의 전자-포논 효과의 감소로 인한 청색천이와 보다 명확한 전자전이점들의 값을 얻었다. 특히, 100 K 까지의 이전 연구에서는 구분할 수 없었던 $E_2'$ 전이점을 본 연구의 25 K 의 유전율 함수에서 명확히 구분할 수 있었고, 고에너지 영역의 $E_1'+{\Delta}_1+{\Delta}_1'$ 전이점의 온도의존성을 처음으로 연구하였다. 본 연구의 결과는 InSb 를 기반으로 한 광전자 소자의 개발 및 적용분야와 밴드갭 엔지니어링 분야에 많은 도움이 될 것으로 예상한다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률 (강도함수)은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형 강도함수를 재조명하고 이 분야에 적용 될수 있는 보다 넓은 왜도와 첨도를 가지는 Burr모형 강도 함수 및 의료정보분야 및 여러 분야에서 널리 사용되는 2모수 카파(Kappa(2)) 분포 모형 강도함수를 제안하여 비교하고자 한다. 수치적인 예에서는 고장 간격시간으로 구성된 NTDS(Naval Tactical Data System)자료를 이용하였고 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하였다. 그리고 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정이 사용되었다.
최근 대량생산에 기초한 세계 경제의 패러다임이 공급과잉과 개도국 위주의 지나친 양적 경쟁으로 인한 폐해로 인하여 환경악화와 각국간 갈등구조 심화 등 새로운 문제로 분출되면서 이와 같은 외부효과의 내재화와 생산 과정의 투명성, 예측가능성의 글로벌 표준에 입각한 지속가능 경쟁체제에 대한 패러다임이 급속히 확산되고 있다. 특히 제2차 G20정상회의를 계기로 전세계적인 녹색성장을 새로운 패러다임으로 제시한 한국경제에 있어 환경문제는 매우 심각하며, 그 어느 분야보다 친환경적인 녹색생산성에 입각한 지속가능한 국제경쟁력의 강화가 시급한 상황이라 할 것이다. 선진국으로의 진입을 목전에 둔 상황에서 기존의 투입대비 산출량의 극대화를 위한 생산성 향상전략은 그 내재적인 한계가 심각한 상황에 이르고 있기 때문이다. 이를 극복하여 지속가능한 국가경쟁력을 강화하기 위한 핵심적인 의제는 바로 녹색성장을 위한 효율성, 즉 녹색생산성에서 비롯된다고 할 것이다. 이를 위해 기존의 전통적 생산성개념에 환경오염변수를 고려한 방향적 거리함수(directional distance function)와 Malmquist 지수 (ML지수)가 개발되면서 다양한 논의가 진행되었고, 본 연구는 그 가운데에서도 가장 최근에 새롭게 제시된 연구방법론적 특성과 경영환경의 특성을 감안한 총체적 ML지수 (Global Malmquist-Luenberger Index, GML) 연구 모형을 소개하여 환경 보호와 경제개발을 조화롭게 추진하기 위한 녹색생산성의 실질적인 효과를 분석하기 위한 종합적이고도 체계적인 패러다임을 제시하고자 한다.
본고는 에너지소비와 경제성장의 관계를 밝히는 데 목적을 둔다. 먼저 에너지 소비, 물가, 실질소득으로 구성된 모형이 안정적임을 확인한 후, 오차수정모형을 이용하여 단기에 있어서 에너지 소비와 소득이 상호 영향을 미쳐 쌍방적 인과관계가 존재함을 보인다. 이와 더불어 예측오차의 분산분해와 충격반응함수를 도입하여 경제성장이 에너지소비를 증가시키나, 에너지소비증가가 경제성장에 미치는 효과는 단기적일 뿐 아니라 물가에 비교적 오랫동안 영향을 미친다는 것을 밝힌다. 이러한 사실은 우리나라의 경우 경제성장으로 에너지 소비가 증가하나, 증가한 에너지 소비가 인플레 등을 통해 경제성장의 장애요인으로 작용할 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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