반도체 식각 전산모사에서는 플라즈마 입자를 생성하는 소스의 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 플라즈마 식각 공정에서 사용하는 소스를 확률분포함수로 모델링하고, 몬테칼를로 방법을 이용하여 특정 프로프일의 플럭스를 계산하는 실험을 하였다. 소스의 모델링 파라미터로 소스와 셀 사이의 거리, 소스에서 방사하는 입자수가 있고, 플럭스 계산에 미치는 추가적인 파라미터로 프로파일 상의 셀의 수(셀의 면적)이 있다. 방사하는 입자 분포는 사용하는 소스의 물성에 따라 가우시안 분포와 코사인 분포로 모델링 할 수 있는데, 본 논문은 이들 각각에 대하여 파라미터를 바꿔가며 전산모사를 한 결과를 보인다. 오차율은 가우지안(Incident Flux)과 코사인분포(Incident Neutral Flux)에서 모두 입자 수의 증가에 따라 상당부분 감소하였으나 처리시간은 이보다 더 증가하였다. 셀수와 거리의 증가는 오차율을 약간 증가시켰고 처리시간도 증가시켰다. 본 논문의 실험 결과를 통해 처리 시간을 고려하여 적합한 플럭스의 계산을 유추할 수 있다.
하나의 프로젝트에는 다양한 기능과 역할을 가진 소스코드가 존재한다. 그러나 기존 정적 분석 도구들은 이러한 특성을 고려하지 않고, 모든 소스코드에 동일한 탐색 정책과 우선순위를 적용하고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 프로젝트로부터 수집한 소스코드들을 토픽모델링을 이용하여 특정 토픽으로 분류하고, 분류된 토픽에 해당되는 코드 안에서 높은 영향력을 갖는 잠재결함(Potential Bug)의 특징을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 개발자에게 개발 중인 소스코드의 특성에 따라 어떤 잠재결함에 더 우선순위를 두어야 하는지에 대한 지침을 제공할 수 있다.
유한 차분 시간 영역법 (Finite Difference Time Domain Method FDTD)은 다양한 마이크로파 회로를 해석하는데 널리 이용된다. 그런데 이를 위한 기존의 소스 모델링 방법은 제한이 많고, 일반적인 형태의 회로 에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 여러 가지 마이크로파 회로를 효율적으로 해석하기 위해 내부 저 항 소스 모델링 (Internal Resistive Source M$\alpha$ieling)을 적용한다. 몇 개의 마이크로파 회로에 대하여 하드 소스 모델령 (Hard Source M$\alpha$ieling)을 이용한 결과와 비교하여 계산 시간이 현저하게 단축됨을 보이므로서 그 효율성을 입증하고, 기존의 소스 모텔링을 이용한 결과 및 측정치와도 비교함으로써 정확성을 입증한다.
본 논문은 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 IoT와 Cloud 기반의 연계를 지원하는 해양환경 모니터링을 지원할 수 있도록 오픈소스 기반의 모델링 제안한다. 제안 모델은 Apache Hadoop 기반의 시계열 데이터베이스를 이용한 스케일 아웃(Scale out)이 가능하도록 설계하여 수집되는 데이터가 늘어나더라도 컴퓨터 자원을 늘려서 쉽게 처리할 수 있다. 또한 수집되는 데이터를 시각화함으로써 해양 자료를 분석하는데 이용할 수 있다.
객체 지향 모델링의 결과를 소스 코드로 매핑 할 때 구현 플랫폼에 맞는 정확하고 체계적인 매핑 기법이 요구된다. 또한, 모델링 자체는 구현 언어나 특정 플랫폼에 종속적이지 않기 때문에 특정 플랫폼이나 언어에 맞게 구현할 수 있는 효율적이며 순차적인 접근법이 필요하다. 모델링한 결과는 구현상의 소스 코드로 정확하게 나타나야 하며 정확한 매핑을 위해서 본 논문에서는 EJB(Enterprise Java Beans) 2.0을 기준으로 하여 구현하고자 할 때, 모델링 단계에서 도출된 각 클래스가 가지는 비즈니스 오퍼레이션들이 EJB 2.0에서 지원하는 여러 가지 구현 가능한 장치들을 통해서 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 절차적이며 구체적인 방법 및 디자인 패턴을 제시한다. 따라서 개발자로 하여금 이러한 기법들을 이용하여 비즈니스 오퍼레이션을 좀 더 체계적이며 정확하게 EJB 2.0 플랫폼에 맞도록 구현하여 설계 내용이 구현 소스 코드 상에 정확히 대응되어 나타날 수 있도록 지침을 제시한다.
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Z-소스 네트워크 기반의 배터리 시뮬레이터의 전압 제어기 설계를 위한 소신호 모델링을 수행하고 보드선도를 이용한 안정도 분석을 통한 전압 제어기 설계 방법을 제안하였다. 이를 통하여 인덕턴스와 커패시턴스에 따라 변하게 되는 시스템의 주파수 응답 특성을 고려하여 Z-소스 네트워크 기반의 배터리 시뮬레이터가 안정적으로 동작하도록 하는 전압 제어기의 제어 이득값을 선정하였다. 제안한 방법은 MATLAB을 이용한 안정도 분석을 통하여 검증되었다.
최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 전력수요의 증가에 따른 대규모 발전 설비 건설의 어려움과 매장자원의 고갈 등 여러 가지 문제가 부각되고 있는 시점에서 에너지원의 다양화와 전력수급의 장기적인 안정성 확보는 중요한 문제로 부각되고 있다. 특히 환경보호 문제 및 산업발전에 따른 수용가에 양질의 전력을 공급하기 위하여 고신뢰 고품질의 유연배전계통의 구성이 요구되고 있는 시점에서 마이크로그리드의 도입과 관련된 많은 연구가 필요하다. 이 논문에서는 마이크로그리드의 운전형태에 따른 인버터기반의 마이크로소스의 동특성을 알아보기 위하여 EMTP(Electro Magnetic Transients Program)를 이용하여 마이크로소스의 모델링 및 시뮬레이션을 하였다.
광대역 종합정보 통신망에서 주문형 비디오 서비스 등의 멀티미디어 서비스가 본격적으로 도입됨에 따라 압축된 비디오의 전송이 전체 통신망 트래픽의 상당 부분을 차지할 것으로 기대된다. 가변 비트율로 부호화된 비디오가 통계적 이득과 일정한 비디오 품질을 제공할 수 있는 장점 때문에 많이 사용이 될 것이다. 비디오 트래픽을 전송하기 위해서는 음성 및 데이터 보다 많은 대역폭을 요구하기 때문에 ATM 통신망에서의 적절한 자원 할당 기법의 설계를 위하여 비디오 소스의 특성화와 트래픽 모델링은 아주 중요하다. 그리고 셀 손실, 지연 및 지터 등과 같은 성능 척도를 분석하기 위하여도 적절한 통계적 소스 모델이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 비디오 소스에 대한 특성화와 트래픽 모델링에 대하여 분석 기술하였다. 모델들을 크게 두 가지 즉, 통계적 모델과 결정적 모델로 분류하였다. 통계적 모델에서는 AR(autoregnessive), Markov, Markov와 AR의 복합, TES, 그리고 자기유사 모델로 분류하였다. 결정적 모델에서는 $({\sigma},\;{\rho}$, 매개변수화된 모델, D-BND, Empirical Envelopes 모델로 분류하였다. 각 모델들에 대한 특성, 장점 및 단점을 분석하고, 각 모델의 복잡도에 대하여 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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