기후변화에 따른 수문 순환의 변화로 인해 전 지구적으로 수문현상의 규모와 빈도가 변화할 것으로 예상되고 있다. 하지만 북한의 미래의 극한 강수량에 대한 정량적인 평가는 거의 시도되지 않았다. 본 연구에서는 25개 GCM을 활용하여 북한의 극한 강수량의 변화를 전망하였다. 참조기간(1980-2005년)의 20년 빈도의 강수량은 RCP8.5 시나리오에서 F1(2011-2040년) 기간에서 21.1년으로 증가하였고, F2(2040-2070년) 기간에서 16.2년으로 감소하였으며, F3(2071-2100년) 기간에서는 8.8년으로 감소하였다. 참조기간에 대한 각 미래에서의 20년 빈도 강수량의 지역평균을 비교한 결과, RCP4.5의 F3 기간은 참조기간에 비해 43.4 mm 증가하였고, RCP8.5에서는 80.7 mm로 RCP4.5보다 20년 빈도 강수량의 증가가 더욱 커질 것으로 전망되었다. 기후변화로 인해 극한 강수량 발생빈도는 증가할 것으로 전망된다. 또한 남북 국경지역의 강수량의 변동성이 커질 것으로 예상되며, 이로 인해 발생할 수 있는 피해를 저감하기 위해 남북이 공유하고 있는 북한강과 임진강에 대한 공동적인 대응이 필요할 것이다.
대부분의 검색엔진들이 사용하는 내용 기반 검색 방법은 웹 페이지에 있는 단어의 빈도만을 이용하여 순위를 결정함으로써 비슷한 단어 빈도를 가지고 있는 방대한 양의 검색 결과로부터 참조할만한 가치가 있는 중요한 페이지를 찾아내기가 매우 어렵다. 중요한 페이지를 구분해 내는 한가지 방법은 얼마나 많은 웹 페이지들이 참조하고 있는가 또한 얼마나 많은 사용자들이 그 웹 페이지에 접속하는가를 보는 것이다. 본 논문에서는 링크 빈도와 클릭 빈도를 이용하여 웹 페이지의 중요도를 계산하는 메타 검색엔진의 프로토타입을 구현하였다. 링크 빈도는 검색엔진에 해당 웹 페이지의 URL을 질의로 던져 구하고 클릭 빈도는 servlet을 이용하여 사용자의 클릭 행위를 감시하여 얻어내도록 하였다. 메타 검색엔진은 이 두 값의 가중치 합으로 각 페이지의 중요도를 계산하고 중요도 순으로 검색 결과를 재배열하여 사용자에게 보여 준다.
LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.
본 연구는 공과대학 학생들이 배우는 전공영어로서의 특수목적영어(ESP)에 대해 코퍼스 기반 접근법의 유용성을 논하고자 한다. 이에 본 연구에서는 공과대학에서 사용하는 전공텍스트를 코퍼스로 구축하여 컴퓨터에 기반한 분석에서 나온 결과들을 제시하면서 공학영어 코퍼스의 특성을 살펴보고 궁극적으로 영어매개수업을 듣는 공대학생들의 데이터 기반 학습에 일조하고자 한다. 본 연구에서 사용된 목표 코퍼스는 세부전공과 상관없이 공통적으로 적용되는 공학과목을 선정하여 구축되었고 비교대상인 참조 코퍼스는 British National Corpus를 사용하였다. 공학영어 코퍼스는 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 이루어졌고 코퍼스 분석도구인 AntConc 3.4.4를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석이 수행되었다. 고빈도수 어휘의 분석결과 목표 코퍼스와 참조 코퍼스에서 가장 빈번하게 나타나는 어휘군은 내용어(content words)보다는 기능어(function words) 형태가 많다는 점이 나타났고 내용어군만 분석결과 참조코퍼스에 비해 공학영어 코퍼스에 과학영역의 변이어가 많이 분포하고 있음이 드러났다. 또한 키워드 분석에서는 공학영어 코퍼스의 키워드 동사군이 전문적인 어휘(technical vocabulary)보다는 비전문적인 학술적 어휘(non-technical academic vocabulary)가 상대적으로 많이 분포되어 있음이 드러나 ESP교육을 실시함에 있어서 전공관련 전문영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 고양해야 할 필요성이 대두된다.
시간지원 데이터베이스는 시간에 따른 이력데이터가 단조증가 형태를 띄고 있는데 반해 이력질의는 주로 최근 생성된 데이터에 관한 질의 비율이 상대적으로 높다. 또한 방대한 양의 데이터를 관리하기 위해 3차 저장장치를 효율적으로 사용할 필요가 있으며 이를 위해 시간지원 데이테베이스 관리시스템은 특정 시간마다 이력데이터를 3차 저장자치에 이동시키는 버큐밍(Vacuming)작업을 수행한다. 이 논문에서는 이력데이터 페이지와 현재 데이터 페이지의 시간선상에서의 참조 빈도수를 고려하며, 이력질의에 대하여는 페이지의 과거의 참조밀도 이력을 고려하여 버퍼를 관리하는 LRU/PRD기법을 제안한다.
본 논문은 불특정의 유성 버스트 통신 경로의 버스트 신호 발생빈도와 그 평균 지속 시간을 예측하는데 있어서 기존의 경로를 참조 경로로 하여 각 정수를 서로 비교 계산하므로서 간편, 정확하게 산출할 수 있음을 소개하는 것이다. 이 논문에서는 유성 경로의 발생빈도와 지속시간을 그 경로의 거리, 주파수, 안테나 이득, 송신 출력 그리고 수신기의 문턱치를 기존 경로와 비교 계산하여 산출할 수 있음을 해석적으로 증명하고 이것을 확인하기 위하여 한국 경산으로부터 일본 hamamatu 및 Hatinohe간의 750 km와 1,200 km의 두가지 경로에 관하여 각각 실험을 실시한 결과를 보고하고 있다. 그 결과 실험으로 얻어진 버스트 발생 빈도와 평균지속 시간은 해석 결과와 잘 일치하고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 소프트웨어 구동 시 발생 가능한 메모리 오류 중 발생 빈도가 매우 낮은 일부 메모리 오류에 대해 실행 파일을 역어셈블하여 만들어진 어셈블리어의 구문을 분석하여 메모리 오류 가능성을 검출하는 방법을 제안한다. 몇 개의 프로그램을 대상으로 선정하고, 제안한 방법을 이용하여 메모리 오류 가능성을 검출한 결과, 약 만 개의 함수, 백만 라인의 어셈블리어 명령어에서 750여 개의 메모리 오류 가능성을 검출하였고, 검출에 걸린 시간은 총 90초 정도가 소요되었다.
최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.
본 논문에서는 움직임 벡터의 상관도와 참조 화면의 거리를 이용한 H.264/AVC 움직임 탐색 지점 제거 방법을 제안한다. 결정된 탐색 영역을 이용하여 전 영역 탐색 방법에서 정화소 단위의 탐색 지점을 제거하고 향상된 예측 지역 탐색 방법에서는 불필요한 예측 움직임 벡터를 제거한다. 또한, 현재 화면에서 멀리 있는 참조 화면은 최적의 참조 화면으로 선택되는 빈도가 낮다는 특성을 이용하여 현재 화면과 참조 화면 사이의 거리를 이용한 가중평균을 적용하여 거리가 멀어질수록 전 영역 탐색 방법의 탐색 영역의 크기를 줄여 움직임 예측에 소요되는 시간을 줄인다. 향상된 예측 지역 탐색 방법의 경우, 멀리 있는 참조 화면에서 개선 과정을 적응적으로 생략하여 움직임 예측 시간을 줄인다. 제안한 방법을 통해 전 영역 탐색 방법은 평균 57.13%의 움직임 예측 시간이 감소되었고, 향상된 예측 지역 탐색 방법은 평균 14.71%의 움직임 예측 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 기존의 PSA기법인 사건수목/고장수목의 단점을 보완한 동적 신뢰성 평가도구인 DYLAM방법론을 이용해서 참조원전$^{[1]}$ 소외전원 상실사고시 노심노출 사고발생 빈도를 평가하였다. 부분충수 운전시 발생될 수 있는 노심의 노출을 예방하기 위한 운전원의 여러가지 조치들의 오류가능성애 대한 민감도 계산을 수행하였다. 민감도 분석의 결과 일차 충전 및 유출운전 (Feed and B띤) 인적오류가 노심노출 사고발생 빈도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었으며 정지생각계통 기능회복을 위한 조치는 상대적으로 적은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 정지/저출력으로 운전하는 부분충수 운전시 전 출력에 비하여 노심노출올 무시할 수 없음도 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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