마이크로어레이 실험의 특성상 표본의 수가 많지 않는 단점을 보완하고 분석 결과를 일반화하기 위하여 공개 저장소에 축적된 자료 중에 연구 목적이 동일한 여러 연구들을 통합하여 분석하려는 시도가 활발하다. 그러나 실험에서 사용한 플랫폼이 서로 다른 경우에는 유전자 관찰값의 분포가 달라지기 때문에 통합이 어렵고 최상의 통합 방법이 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 순위 기반 중위수, 분위수 이산화와 표준화를 각각 이용하여 변환한 자료값을 직접 합치거나 메타분석을 하여 연구 결과를 합치는 방법을 알아 보았다. 또한 GEO에서 다운받은 실제 자료들을 이용하여 네 가지 방법의 장단점과 효과를 비교하였고 서로 다른 연구 자료를 통합하는 것의 영향을 알아보았다.
기존의 속도센서가 없는 유도전동기의 고정자자속 기준제어에서 추정된 속도가 이산화 될 때, 이산화에 의한 모델링오차 때문에 회전자속도 추정에 오차가 발생한다. 이 오차는 저역통과필터에 의해 제거되지만 추정된 속도는 과도상태에서 지연이 발생해서 약계자영역으로의 천이가 지연되는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 기존의 고정자자속 기준제어 속도 센서리스 시스템의 약계자영역에서 추정된 속도의 지연으로 발생하는 문제점을 고찰하고 또한 루엔버거관측기를 사용하여 정확한 속도 추정을 학 수 있는 방법을 제안한다.
회전쉘의 정적문제 및 동적문제에 대해서 선점법에 의한 공간영역의 이산화에 대한 유효성을 비교 검토하였고, 정식화에 있어서 이산화 후의 연립방정식 및 시간에 관한 연립상미분방정식의 계수행렬에 대한 영향을 검토하였다. 수치해석법에는 동적특성의 문제를 간단하고 효과적인 방법을 위하여 선점법을 제안하였으며, 수치해석예로서 평균2승잔차법과의 비교검토로 고정도의 해석을 위한 정확성을 검증하였다.
본 논문에서는 세계 232 개국에 대한 인구, 경제 및 기타 자원에 관한 자료를 사용하여 국가의 개발정도, 인간개발지수, 경제력 그리고 OECD 가입 여부에 어떤 자원이 어떻게 영향을 미치는가를 통계적으로 고찰해보고자 한다. 여기서 사용하는 국가별 자원 자료는 연속형 자료와 이산형 자료가 혼재되어있는 혼합형이며 많은 결측값이 포함되어 있어 기존의 방법으로는 분석하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 시각적 방법을 동원하여 복합형 자료를 탐색하는 과정을 제시하고 이러한 방법의 한계점을 보이고자한다. 이러한 한계점을 극복하고 객관적인 판단기준을 적용하여 주어진 문제에 대한 과학적인 결론을 유도하기 위해 Shannon (1948)의 엔트로피 이론에 기본을 둔 상호정보(MI)를 활용하고자 한다. 상호정보를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 각 방법에 따라 결과가 매우 다르게 나타난다. 본 논문에서는 Fayyad와 Irani (1992)의 이산화 방법을 적용하여 MI를 추정하는 방법을 적용한다. 여기서 이루어지는 모든 과정은 다차원 자료의 시각적 탐색 도구인 DAVIS (Huh와 Song, 2002)를 사용하였다.
시간유한요소법은 시간영역을 고정시키고 행렬 미분방정식 형태의 공간전파 관계식을 풂으로써 시간과 공간에 대한 동적 해석을 수행하는 방법이다. 이 방법은 공간이산화 유한요소법이나 시/공간 동시이산화 유한요소법에 비해 공간에 관한 자유도가 발생하는 것이 두드러진 특징으로, 이를 이용하여 분포형 구동기의 공간에 따른 특성을 최적화하는 데에 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 임의의 초기조건을 반영할 수 있도록 구성된 상태변수 벡터를 이용하여 구조물을 시간영역에서 이산화하고, 공간영역에서 전파관계식 및 경계조건을 이용하여 공간전파 관계식을 형성하였다. 이 때 구동기의 공간에 따른 형상 분포는 설계되어야 할 변수의 함수이고, 시간반응은 형상함수를 이용하여 이산화 하였다. 포텐셜 에너지 및 운동에너지를 구조물의 변위제어에 적절한 최적의 성능지수로 설정하고, 이를 최소화하도록 미지의 함수인 구동기의 분포형상을 구하였다. 일반적으로 구조물은 임의의 초기조건에서 외란을 받게 되나, 본 연구에서는 구현가능한 제어법칙을 이용하여 최종시간에서 안정화(rest) 조건을 만족한다고 가정하였다. 구동기 분포형상 최적화를 위해 상태/준상태 방정식을 유도하였다. 서브행렬 재형상화와 시/공간 경계조건을 통해 상태변수와 준상태변수에 대한 Ricatti 미분방정식을 유도하였다. 이를 통해 구동기 분포형상 최적화를 구현하였으며, 수치 시뮬레이션을 통해 적절한 구동기의 분포형상 최적화를 수행할 수 있음을 보였다.
임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.
주어진 경계선에 대해 비누막이 생성하는 표면 모델링 및 시간에 따른 변형 시뮬레이션은 컴퓨터 그래픽스 응용 프로그램의 한 분야이다. 이 문제에 대한 이전의 연구들은 주로 기하적인 방법들을 이용하였기 때문에 물리적으로 정확한 변형을 다루지 못하였다. 본 연구에서는 정확한 기하를 바탕으로 물리기반 변형을 다루기 위해 이산미분기하학으로부터 비누막의 동적인 모델을 제안한다. 우선, 비누 성분의 물리적인 특성들을 고려한 에너지 모델을 정의하고, 이를 이산 영역에서 나타내기 위해 이산미분기하 및 이산화 기법들을 이용한다. 제안하는 모델은 평형 상태에서의 비누막 형상뿐만 아니라 외력에 대한 표면의 변형까지 정확하게 나타내며, 실시간 시뮬레이션이 가능하여 게임, 애니메이션 목적으로 활용될 수 있다.
자기유사(self-similar)과정은 인터넷 트래픽을 보다 정확하게 분석하는데 꼭 필요한 확률과정이다. 본 연구는 계산이 간편하고 다양한 시간범위의 종속성을 반영할 수 있는 M/G/${\infty}$에 모형을 기반으로 하여 자기유사과정을 생성하는 방법을 채택하고 G를 파레토 분포로 표준화하여 적용 가능성을 다양하게 실험한다. 시뮬레이션에서 이산화를 매 단위시점으로 설정하지 않고 대기열에서의 도착, 이탈시점으로 설정하여 시뮬레이션의 속도를 높이고 보다 정확한 성능측정이 이루어지도록 시도한다.
응용공학 문제들은 일반적으로 시간의 존장에 관련된 문제들이다. 해결하고자 하는 문제의 공간영역이 크고, 시간영역이 또한 큰 것이 보통인대, 이럴수록 유한요소법이나 그 밖의 다른 이산화 방법을 이용할 경우 자유도를 줄임으로서 수치해석상의 문제의 크기를 줄이는 문제는 중요한 과제가 아닐 수 없다. 고주파 성분에 대한 영향을 파악해 내기 위해서는 유한요소의 수 또는 자유도의 수를 늘려야 하므로 한없이 문제의 크기가 커질 수 있기 때문이다. 따라서 분할의 기준이 되는 오차(error)의 산정은 어떻게 구할 것인지 하는 문제 또한 중요한 연구과제가 된다.
DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 CORBA를 이용한 Multi-threaded 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 기존에 선행 연구된 DEVSCluster를 기반으로 한다. DEVSCluster는 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. DEVSCluster는 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. CORBA기반으로 DEVSCluster를 구성함으로써 산업 표준에 맞는 확정을 가지는 분산 시뮬레이션이 가능해졌다. 그리고 CORBA를 이용함으로써 기존에 분산 시뮬레이션 동기화를 위한 새로운 패러다임도 적용이 가능해 졌다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에서 분산 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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