최근 급속히 팽창된 산업 구조와 이에 따른 업무량의 증가는 종래의 관리기술로서는 이를 성공적으로 처리할 수 없게 되었으며 아울러 인간의 미래조작능력의 증대와 기업구상력의 개발, 사회변동에 대비한 예측적인 계획의 수립 등 관리기능의 신장은 새로운 관리기법을 요구하게 되었으므로 PERT/CPM 수법이 신관리기법의 하나로 등장하게 되었다. PERT/CPM 이란 Program Evaluation Review and Technique, Critical Path Method 의 약자로서 우리말로는 계획수립 집행 및 평가로 번역되는데 이의 직역은 종속 및 총합 $\ulcorner$시스템$\lrcorner$ 과업의 동시진행 및 집중관리라 할 수 있는 것으로 시간과 비용을 절감하려는 기법인 것이다. 또한 PERT 기법은 복잡한 작업형태를 상호관련성있는 Network로 구성하고 제종속작업을 하나의 통일된 목표로 진행시키는 것을 의미한다. 이와 같은 PERT/CPM 기법은 제한된 자원의 효율적인 투자 및 관리와 불필요한 시간과 비용을 제거하여 준다. 현재 정부(경제기획원)는 PERT/CPM 제도를 도입하여 건설공사에 대한 예산관리제도를 설정중에 있으며 민간 및 정부투자기관으로서 현대건설주식회사와 한국전력주식회사와 이미 PERT/CPM 제도화방책을 연구기관에 위촉하여 제2단계적용을 시도하고 있는 것은 시대적 당위성에 따른 타당한 전망이라 하겠다. 거금 한국양회공업협회가 본제도의 도입 적용을 추진하기 위한 일련의 조사활동을 시작한 것은 시멘트 공업계의 새로운 경영관리체제를 모색하고 업계를 선도하는 중요한 전환점이 되리라 믿는다.
동물종양 실험에서는 종양발생 시간이 직접 관찰되지 않고 단지 자연사로 인한 관찰 시점이나 강제적으로 희생시킨 시점 이전에 종양이 발생했는지 유무만을 알 수 있다. 이와 같은 형태의 결측을 가진 자료를 분석하기 위해 3단계(건강$\rightarrow$종양발생$\rightarrow$사망) 모형이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 자연사로 인한 사망 시간이 종속적인 중도절단으로 작용하여 사망 시간과 종양발생 시간이 종속될 때, 이를 모형에 반영하기 위해 감마 프레일티 효과를 도입하였다. 모수 추정은 종양발생 시간과 프레일티 효과의 결측을 다루기 위해 EM 알고리즘 방법을 사용하였다. 제안한 추정량의 소표본 성질을 살펴보기 위해 제안한 방법을 Lindsey와 Ryan (1993, 1994)의 방광암 자료에 적용하여 모수를 추정하였으며, 그 추정값을 바탕으로 모의실험을 수행하였다.
본 연구에서는 상수도 배수관로의 내 외부적 특성에 따라 개별관로를 정의하는 방법을 연구대상 지역의 배수관로 파손 데이터베이스에 적용하여 비례위험모형을 구축하였다. 연구에 사용된 자료는 연구대상지역의 배수관로의 제원 및 파손시기를 포함하는 관로 파손데이터베이스, 관로매설지역의 급수인구 및 수압범위에 관한 자료를 포함하는 GRID 데이터베이스와 관로매설지역의 토지개발 정도에 관한 자료를 포함한다. 이러한 자료를 이용하여 관로를 순차적 파손경험에 따라 7개의 생존시간군(STG I $\sim$ VII)으로 구분하고 각 생존시간군에 대한 비례위험모형(Model I $\sim$ VII)을 구축하였다. 이러한 모형을 이용하여 관로의 파손횟수가 증가하는 동안 파손에 영향을 미치는 인자의 변화와 그 효과를 파악하였으며, 또한 추정된 공변수의 위험비율을 분석함으로써 관로의 제원 혹은 매설환경, 급수인구 등에 따른 위험률의 상대적인 변화를 분석하였다. 또한 비례 위험모형의 구축과정에서 관로의 파손에 영향을 미치는 공변수의 비례성 가정을 검토하여 시간종속형 공변수를 모형화하였으며, 모형의 이탈잔차(deviance residual)를 분석하여 모형의 적합성을 검토하였다. 본 연구에서 구축된 비례위험모형에 대해 Shoenfeld 잔차를 이용한 스코어 잔차의 변화(score process)를 검토한 결과, Model I 과 Model II 에 대해서는 공변수의 시간종속 효과가 발견되었다. Model I에 대해서는 관로재질과 급수인구의 영향이 시간에 따라 변하며 Model II에서는 급수인구의 영향만이 시간에 따라 변하는 것으로 나타났다. 한편 Model III $\sim$ Model VII 들에 대해서는 공변수의 영향이 시간에 따라 변하지 않는 것으로 나타났다. 각 생존시간군에 대해 관로재질, 토지개발정도, 관로길이 및 급수인구의 변화가 관로의 상대적 누수위험률에 미치는 영향을 상대위험률의 95% 신뢰구간을 고려하여 정량적으로 산정하였고, 시간 종속형 공변수로 모형화된 공변수는 시간에 따른 공변수 영향의 변화를 분석하였다. 순차적 파손사건에 대한 비례위험모형의 구축 결과 생존시간군(STG) I의 기저위험률은 매설 후 대략 450개월까지는 파손 위험률이 '0'에 가까우나 그 이후로 급격히 증가하다가 매설 후 약 700개월에 이르러서는 약간 감소하고 약 850개월 이후에는 다시 급격히 증가한다. STG II의 기저위험률은 첫 번째 파손 후 약 300개월이 되면 위험률이 급격히 증가하는 것으로 나타났다. STG III $\sim$ STG VII의 기저위험률은 이차함수의 형태를 띄며, 특히 STG V, STG VI 및 STG VII의 기저위험률은 욕조형 곡선(bathtub curve)의 형태를 가진다. 각 생존시간군의 기저생존함수의 생존확률 '0.5'에 해당하는 기저중간생존시간에 대한 분석으로부터 파손횟수가 많아질수록 순차적 파손사건 사이의 경과시간은 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 기저생존시간에 대한 경향은 관로의 파손횟수가 많아질수록 관로의 일반적은 내구성은 감소하기 때문인 것으로 분석된다.
대부분의 프로그램 실행 시간은 루프 구조에서 소비되기 때문에 순차 루프 프로그램으로부터 병렬성을 추출하는 것은 프로그램을 빠르게 실행하는 데 필수적이다. 병렬성을 추출하기 위한 기존의 연구들은 주로 불변 자료 종속 거리에 초점을 맞추어왔다. 본 논문에서는 중첩 루프에서 자료 종속성을 제거하는 방법과 자료 종속성 제거 방법을 확장한 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 제안한다. 이 두 가지 방법들은 모두 자료 종속 거리에 관계없이 적용할 수 있다. 중첩 루프에서의 자료 종속성 제거 방법과 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 기존의 방법들과 CRAY-T3E에서 성능 평가를 하였다. 두 개의 방법 모두가 기존의 방법들보다 매우 우수함을 보였다.
선박의 수중방사소음은 다양한 기계류나 추진기 혹은 선체와 유체간의 상호 작용으로 인하여 여러 형태의 특성신호로 나타나게 된다. 이는 선박의 운용조건, 장비 회전특성 및 내부구조에 따라 스펙트럼상에 상이한 주파수로 확인됨은 물론, 신호의 출현 형태에도 다양성을 보이고 있다. 일반적으로 선박소음은 속력 종속적인 추진 계통 성분과 비종속적인 보기류 신호로 구분되나 다수의 신호성분이 혼재되어 발생기원을 분류하는 것은 복잡한 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 선박의 Tonal성 신호를 자동으로 탐지하고 분류하기 위해 규준화된 스펙트로그램 상에서 연속되는 신호에 가중치를 주어 지속성 신호여부를 판별한 후에 정해진 임계치를 초과하는 성분을 Tonal로 선정하였다. 선정된 Tonal에 대해 주파수선의 대역특성 및 시간 변동성에 대한 패턴인식 방법을 적용하여 Tonal의 발생기원이 속력 종속/비종속적인지를 자동으로 판별하는 알고리즘의 유용성에 대한 결과를 기술하였다.
명령어간의 데이터 종속 관계는 동적으로 스케줄 되는 파이프라인 프로세서의 병렬 처리에 중요한 장애로 남아 있다. 마이크로프로세서의 데이터 종속에 기인한 파이프라인 대기 시간을 줄일 대표적인 두 가지 방법으로 생성 값의 지역성에 기초를 둔 데이터 값 예측과 공간 지역성에 기반으로 예측하는 주소 예측이 있다. 본 논문에서는 성능 개선을 위해 이 두 가지 기술을 독립적으로 수행하는 것 보다 혼합한 형태의 예측이 더 좋은 예측 정확성이 나타나는 것을 보인다.
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
본 연구는 복합교통망의 실시간적 운영전략에 활용 가능한 동적 K최소시간경로탐색알고리즘을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 정적 K경로탐색에 적용되었던 전체경로삭제방안을 동적 최적경로탐색알고리즘에 확장 적용함으로써 복합교통망에서 시간종속적으로 변화하는 수단-링크 통행시간과 수단-링크간의 환승비용에 기초하여 경로를 순차적으로 탐색하는 K경로알고리즘을 제시하였다. 특히, 링크기반동적표지를 적용함으로써 수단간 환승시 발생되는 환승이동, 환승대기 및 기타 환승행태를 용이하게 모사하면서 최적해를 도출하도록 하였다. 최적식과 함께 제시된 알고리즘은 복잡도계산을 통해 효율성을 살펴보았으며. 버스와 지하철로 구성된 소규모 가상네트워크에 대해 적용해 봄으로써 알고리즘의 검증 및 활용성을 검토해 보았다.
본 논문에서는 GNSS 단일기선해석과 망조정을 통한 측량기준점 성과 산정에서 종속기선 포함여부가 미치는 영향을 분석하기 위해 망조정 이론을 바탕으로 실험적인 연구를 수행하였다. 이를 위해 국토지리정보원 운영 위성기준점 50 개소의 관측데이터를 이용하여 종속기선 포함여부에 따라 3가지 형태의 기준점 측량망 구성 및 조정실험을 수행하고, 그 결과를 정확도 표현과 산정성과의 차이 측면에서 분석 하였다. GNSS 망조정에 종속기선을 포함하는 경우 조정성과 차이는 밀리미터 수준으로 매우 제한적이었으나, 망의 자유도와 기하강도 왜곡으로 그 정확도가 과대평가되는 결과를 얻었다. 3가지 경우에 대한 조정성과를 국토지리정보원 고시좌표와 비교했으며, 그 결과 독립기선으로만 이루어진 망의 성과가 가장 높은 일치성을 보였다. 그러나 종속기선을 포함한 조정결과는 상대적으로 큰 차이를 나타내어 성과의 정확도 표현에 왜곡이 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 분석결과에 따라 GNSS 단일기선해석으로 얻어진 기선벡터의 망조정에서는 기존 성과와의 일치성, 현실적인 정확도 표현 그리고 과대한 데이터 처리에 따른 시간 및 비용 부담을 고려할 때 종속기선을 제외하는 것이 타당할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 연구대상 지역의 150 mm 주철 상수관로의 첫 번째 파손으로부터 일곱 번째 파손사건에 대한 비례 위험모형을 구축하였다. 모형의 구축과정에서 공변수의 위험률에 대한 비례위험 가정을 검사하여 이를 위배할 경우 시간종속형 공변수로 모형화하였다. 그 결과 첫 번째 파손에 대해서는 관로의 제원 및 연결 방식과 급수인구가, 그리고 두 번째 파손 사건에 대해서는 급수인구의 영향이 시간에 따라 변하는 것으로 나타났다. 각 생존시간군의 기저위험률에 대한 분석으로부터 첫 번째와 두 번째 파손에 대해서는 대체적으로 파손 위험률이 시간에 따라 계속해서 증가하는 것으로 나타났으며, 세 번째 파손으로부터 일곱번째 파손사건에 대해서는 파손 위험률이 감소하다가 시간이 지나면 증가하는 욕조 모양으로 추정되었다. 또한 시간과 파손횟수에 따른 기저위험률의 변화 및 각 생존시간군의 중간생존시간으로부터 연구대상 상수관로들은 파손횟수가 증가할수록 전반적인 관로의 상태가 악화되는 것으로 판단된다. 추정된 공변수의 회귀계수와 위험비율을 이용하여 관로파손에 미치는 인자와 그 시간적 영향에 대하여 분석하였으며, 구축된 모형의 이탈잔차를 이용하여 모형의 적합도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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