정지궤도위성의 수명은 추진제 잔여량에 좌우되고 정확한 잔여추진제량 측정은 조기 수명종료로 야기되는 경제적 손실을 완화시킬 뿐만 아니라 후속위성의 대체나 위성망 운용계획 등에 매우 중요하다. 본 논문에서는 열질량법과 그 불확실성 추정방법에 대한 기본이론에 대해 소개한다. 열질량법 잔여추진제 분석은 무궁화위성 데이터를 기초로 분석하였고 이러한 열질량법 불확실성 분석은 몬테카를로 방법을 사용하여 수행하였다. 이러한 연구 결과를 통해 열질량법을 사용한 잔여추진제 추정의 중요 파라미터를 알 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.293-304
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2014
우울감과 불안감은 새로운 환경에 익숙하지 못한 사람들에게서 나타나는 일반적인 정서경험이며, 이것이 원인이 되어 인지장애, 정서장애, 행동장애를 야기 할 수 있다. 이러한 장애요인은 학업에 대한 집중력을 저하시키고 폭력성을 증가시켜 개인과 사회에 심각한 손실을 끼친다. 특히 아동들의 정서적 발달과정에서 정신건강은 매우 중요한 요소이다. 부모나 집단으로 부터의 학대나 피해는 우울감과 불안감을 야기해 개인의 정상적인 성장과정에 걸림돌이 되고 있고, 공격적인 성향이 증가되어 비행으로 발전도 할 수 있다. 본 연구는 이러한 이론적 배경을 근거로 아동들의 성장과정에서 부모나 집단으로 부터의 폭력이 얼마나 심각하게 아동정서에 영향을 미치는가를 구조방정식 모형을 통하여 분석하였다.
이 논문은 IEEE802.11a/b/g 무선 랜(Wireless LAN) 억세스 포인트(Access Point)의 성능 향상을 목적으로 한다. 하나의 서버, 멀티 Queue이론, FIFS시스템 모델을 이용하여 우선순위를 적용한 다중 버퍼에 변경된 패킷 구조를 적용하고, MAC에 QoS를 적용한 다중 버퍼를 두고 우선순위가 할당된 데이터에 헤더를 붙여 각각 할당된 다중 버퍼로 전송하여 부하시 생기는 전송지연을 해결하여 전송 효율을 높이고 억세스 포인트의 성능을 향상시키는데 있다. 우리는 여기서 일정 모델의 억세스 포인트와 버퍼 사용에 대한 파라메타를 이용한다. IP 패킷 페이로드의 함수로 패킷의 평균 서비스 타임을 분석하여 파라메타에 적용한다. 버퍼에서 패킷 손실이 생기기 전까지의 수를 계산하여 알고리듬에 구현하고 디자인 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1479-1494
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2015
최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
액체 전리함은 공동 전리함과 달리 감응매질이 물 등가물질로 이루어져 있어서, 감도가 매우 높아서 충분히 작게 만들 수 있기 때문에 기준 조사면 뿐만 아니라 소조사면의 선량 평가에 유용하다는 장점이 있지만, 이온 재결합 손실 계산에 있어 초기 재결합과 일반 재결합을 모두 고려해야 하므로, 사용상에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 연속 빔인 코발트 60 빔에서 PTW사의 microLion 액체 전리함을 이용하여 Greening 이론식과 이선량률법 및 다른 실험을 이용하여 수집효율을 구하고, 비교하는 연구를 수행하였다. 이는 코발트 장비인 Theratron 780과 물팬톰을 이용하여 수행하였으며, 선량률에 따른 microLion 전리함의 전하량을 측정하기 위해 0.6 cc 공동 전리함을 같은 조건에서 동시에 측정하였다. 이때 선량률의 범위는 0.125~0.746 Gy/min이였으며, 각 선량률에서 +400, +600 및 +800 전압에 대하여 액체 전리함을 이용하여 전하량을 측정하였다. 측정된 데이터를 이용하여 세 가지 방법에 따라 계산된 수집효율은 대체로 1% 이내로 일치하였다. 특히 본 연구에서 실험을 통해 구한 수집효율은 가장 낮은 두 선량률을 제외하고는 0.3% 이내로 잘 일치함을 보였다. 이선량률법의 경우 Greening 이론식과 비교하여 대체로 1% 이내의 차이를 보였지만, 두 선량률의 차이가 적을 때 대략 4% 가까운 차이를 보임을 확인하였다. TRS-398 물흡수선량 프로토콜에서 권고하는 표면과 선원간의 거리가 80 cm이고, 깊이 5 cm에서 Greening 이론법과 이선량률법, 본 연구에서 실험을 통해 얻은 방법에 의한 이온 재결합 보정계수는 각각 1.0233, 1.0239, 1.0316으로, 이 조건에서 대략 3%의 이온 재결합에 의한 손실이 발생함을 확인하였다. 본 연구에서 실험을 통해 이온 재결합 손실을 계산하는 방법은 다른 두 선량률에서 액체 전리함의 보정된 전하량을 이용하여 손쉽게 결정할 수 있기 때문에 연속 빔에서 선량 평가 시에 매우 유용하게 사용될 수 있으리라 판단된다.
트래픽의 흐름을 조절하고 ATM 네트워크 자원의 사용을 최적화하기위해서는 폭주로 인한 성능 저하를 막기 위한 적절한 제어가 필요하다. 기존의 사용자 감시 제어(UPC) 메커니즘이 네트워크의 상황과는 관계없이 매우 불안정한 예방적 기능만을 수행하였고, qvj로 인해 셀 지연을 가중시키는 한계점을 갖고 있었다. 본 논문은 OAM 셀을 이용하여 네트워크의 상태에 따라 능동적으로 반응하는 적응적 사용자 감시 제어 메커니즘을 제안하고ㅡ 버퍼로 인한 지연을 고려하여 서비스의 한층 더 높이고자 한다. 제시한 사용자 감시 제어방식은 OAM 셀이 주는 정보를 바탕으로 네트워크 내의 상황을 판단하여 사용자가 요구한 서비스의 질을 고려할 수 있도록 리키율과 버퍼의 문턱값을 조정하였다. 네트워크가 분주시에는 리키율을 낮추고 버퍼를 줄여서 네트워크 내에 유입되는 셀을 막는 역할을 하고 네트워크가 한가할 때는 리키율을 높히고 버퍼를 늘여서 빠르게 네트워크 내로 셀이 유일도리 수 있\ulcorner 한다. 폭주 발생 시에는 셀의 유입을 막고 푹주 상태가 해결될때까지 스페이서의 작동을 멈춘다. 본 논문에서 제시한 사용자 감시 제어 메커니즘의 트래픽 소스 모델은 IPP로 모델링하였고, 트래픽은 음성과 고속 데이터를 중심으로 시뮬레이션하였다. 음성과 고속 대이타 각각의 경우에 시뮬레이션한 결과를 기존의 방식과 비교, 분석한 결과에서 음성에서는 버퍼지연이 대폭 줄였고 고속 데이터인 경우에는 셀 손실율이 줄어드는 것을 볼 수 있었다. 따라서 제시한 방식에 의해 사용자가 요구하는 서비스의 질을 유지하면서 동시에 네트워크의 자원을 효율적으로 사용하였음을 알 수있었다.에 적합한가를 고찰하였다.베이터에 의한 아파트의 소음 및 진동에 관하여 그 현황, 원인 그리고 대책에 관한여 논하고자 한다.감 방법을 연구하였고, T.Sakai는 5자유도 모델을 이용하여 엔진 공회전시 발생하는 치타음에 대해 이론과 실험을 통해 해석하고, 엔진 회전수 변동, 클러치 특성, 변속기의 드래그(drag) 토크의 영향과 치타음 저감을 위한 개선된 클러치 특성을 제시하였다. 이 외에도 Thomas C.T.와 E.P.Petkus는 특정 차량에 대한 동력전달계의 비틀림 진동 현상에 대해 연구하였다. 이러한 연구들로 볼 때, 자동차 동력전달계에서 발생하는 진동은 이론과 실험을 통해 그 해석이 가능하며 설계에 매우 유용하게 이용되고 있음을 알 수 있다. 따라서, 본 연구는 4 실린더 4 싸이클 1.5 L 엔진을 장착한 경승용차의 실차 주행실험을 통해 가속 페달의 급조작에 따른 차체의 종진동 현상을 측정하고, 엔진-변속기-타이어-차체의 반환정계 4자유도 진동모델로 시뮬레이션을 수행하여 실차 주행실험의 결과치와 비교, 분석한 후 클러치 비틀림 특성을 비롯한 자동차 동력전달계의 각 설계인자들이 차체의 종진동에 어떠한 영향을 미치는가를 해석하고자 한다.be presented.LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment,
시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.
금속 인공물을 포함한 인체 단층영상의 경우 금속 영상왜곡으로 인한 화질의 저하가 매우 심각하다. 금속 영상왜곡 저감을 위한 많은 방법 중 사이노그램 정규화를 통해 평탄한 사이노그램을 제공하여 금속 궤적을 쉽게 찾고, 단순 선형 보간으로 금속물을 대체하는 두께 및 배경 정규화 방법이 최근 소개되었다. 본 연구에서는 두 방법의 이론적 배경을 개발하였으며, 시뮬레이션을 통해 금속 인공 물질의 크기 및 개수에 따른 두 방법의 보정 결과를 비교하였다. 개발한 이론에 의하면 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 피검사체 배경 구성 물질의 개수 및 종류에 상관없이 거의 평탄한 사이노그램을 제공하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 증명하였다. 금속 인공 물질의 다양한 크기 및 개수에 대한 두 방법의 보정 결과 역시 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 보여 주었다. 배경 정규화 방법은 영상분할 과정을 요구하는데 본 연구에서는 이 과정을 생략하더라도 비록 영상왜곡 잔상이 미약하게 나타나긴 하지만, 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 제공함을 확인하였다. 영상분할 과정을 생략한 배경 정규화 방법은 매우 간단하며 단순 선형 보간으로도 금속 궤적에 의해 손실된 데이터의 기술이 충분하고, 또한 사용자의 개입이 없는 알고리즘화가 가능하기 때문에 기존 컴퓨터단층영상 시스템에 쉽게 탑재되어 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
발전소에서 설치 운영 중이 전력 케이블 시스템에서 사고가 발생함으로써 초래되는 경제적 손실은 매우 클 뿐만이 아니라, 원상 복구하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 대비하기 위하여 사고를 예측하고 방지하는 기술이 필요하다. 우리는 발전소에서 운전 중인 케이블의 절연 저항을 측정하기 위하여 부하 전류와 온도와의 상관 관계를 확인 하였고, 진단 데이터를 분석 평가함으로써 케이블 시스템의 열화 상태를 파악하여 사고가 발생하기 전에 케이블 교체를 할 수 시기를 예측하게 하였다. 이 논문에서 우리는 운전 중인 6.6 kV 케이블에서 부하 전류가 수명에 미치는 영향에 대하여 연구한 결과를 소개한다. 케이블의 부하에 전류가 흐르면, 도체에 열이 발생하게 되고 케이블의 수명이 감소된다. 케이블의 부하 전류가 수명에 미치는 영향을 파악하기 위하여 수명 이론을 적용함으로써 절연저항 및 전류 측정 장치를 개발하여 운전 중인 케이블에 설치하였다.
본 논문에서는 차세대 비휘발성램 기술인 스토리지 클래스 메모리(SCM)와 DRAM을 병렬적으로 메인 메모리로서 도입하고, SCM+DRAM 메인 메모리 시스템을 시스템 신뢰성 측면에서 활용한다. 본 시스템에서는 부팅 없는 즉각적인 시스템 온/오프, 프로세스의 동적인 영속성 또는 비영속성의 선택, 그리고 이를 통하여 전원과 소프트웨어 장애로부터의 빠른 복구를 제공한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 장점은 체크포인팅에서의 문제들, 즉 심각한 오버헤드와 복구 지연을 야기하지 않으며, 특히 응용 프로그램에 대한 완전한 투명성을 제공하기 때문에 보편적인 응용 프로그램에 영속성을 제공할 수 있어 실제 환경에 적용되기가 쉽다. 우리는 이를 검증하기 위해 상용 운영체제인 리눅스 커널 2.6.21을 기반으로 시스템을 구현하였고, 실험을 통해 영속성이 지정된 프로세스가 시스템의 오프-온 후 데이터 손실 없이 즉각적으로 실행을 지속하는 것을 알 수 있었으며, 이를 통하여 우리는 본 시스템에서 가용성과 신뢰성이 향상될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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