• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.1-5
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• 2010

정렬 알고리즘에서 사용한 원소 간 비교횟수를 기준으로, 비교횟수가 많게 되는 순열을 최악의 인스턴스(worst-case instance)라 명명하고 이를 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였다. 잘 알려진 퀵 정렬(quick sort), 머지 정렬(merge sort), 힙 정렬(heap sort), 삽입 정렬(insertion sort), 쉘 정렬(shell sort), 개선된 퀵 정렬(advanced quick sort)에 대해서 실험하였다. 머지 정렬과 삽입 정렬에 대해 탐색한 인스턴스는 최악의 인스턴스에 거의 근접하였다. 퀵 정렬은 크기가 증가함에 따라 최악의 인스턴스 탐색이 어려웠다. 나머지 정렬에 대해서 찾은 인스턴스는 최악의 인스턴스인지 이론적으로 보장할 수 없지만, 임의의 1,000개 순열을 정렬해서 얻은 비교횟수들의 평균치보다는 훨씬 높았다. 본 논문의 최악의 인스턴스를 탐색하는 시도는 알고리즘의 성능 검증을 위한 테스트 데이터를 생성한다는 점에서 의미가 크다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.255-260
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• 2007

내장 실시간 시스템은 논리적 정확성과 시간적 정확성을 모두 만족해야 하는 내장 시스템이다. 시스템의 시간적 정확성을 위해서는 해당 시스템에서 동작하는 태스크들의 스케줄링 가능성을 검사해야 한다. 스케줄링 가능성을 분석하기 위해서는 태스크의 실행 시간 분석이 선행 되어야 한다. 하지만 태스크의 실행 시간은 실행 시점에 따라 가변적이기 때문에 태스크의 정확한 실행 시간을 알아내기는 힘들다. 따라서 가능한 모든 경우를 고려하여 해당 태스크를 구성하는 코드 경로 중 최악의 경로일 경우의 실행 시간인 최악 실행 시간을 이용한다. 기존의 정적 최악 실행 시간 분석을 하는 도구의 경우 동적인 상황의 정보 부재로 인해 최악 실행 시간의 과대 측정 비율이 높다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정적 최악 실행 시간 분석 시 과대 측정 비율을 줄이기 위해 대상 기기에 실행 정보를 적용한 RunInfo(WCET analysis tool using the Run-Time Information) 분석 도구를 설계하고 구현한다. 실행 정보를 정의하고, RunInfo 분석 도구의 구조에 대해 설명한다. 그리고 실행 정보를 적용할 때, 고려할 점에 대해 알아본다. 성능 평가를 위해 RunInfo 분석 도구의 과대 측정 비율을 기존의 분석도구와 비교한다.

• 전자진흥
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• 제21권1호
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• pp.37-38
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• 2001

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.21-23
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• 1999

CPU에게 최상위 우선순위가 할당된 고정 우선순위 버스 프로토콜에서는 CPU와 DMA 컨트롤러의 버스 요구가 충돌할 경우 DMA 전송이 지연된다. 본 논문에서는 CPU와 다수의 DMA 컨트롤러가 시스템 버스를 공유하는 환경에서 DAM I/O 요구의 최악 응답시간을 분석하는 기법을 제안한다. 제안하는 최악 응답시간 분석 기법은 다음의 세단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 CPU 상에서 수행중인 각 CPU 태스크별로 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 두 번째 단계에서는 이들 CPU 태스크의 최악 버스 요구 패턴을 모두 통합해 CPU 전체의 최악 버스 요구 패턴을 구한다. 최종 세 번째 단계에서는 CPU의 최악 버스 요구 패턴으로부터 DMA 컨트롤러의 버스 가용량을 구하고 DMA I/O 요구의 최악 응답시간을 산출한다. 모의 실험을 통해 제안하는 분석 기법일 일반적인 DMA전송량에 대해 20% 오차 범위 이내에서 안전한 응답시간을 산출함을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.554-560
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• 1989

본 연구에서는 실제 운행시에 발생할 수 있는 최악의 경우를 모든 반기의 무게를 집중질량으로 고려한 충실한 해석을 통하여 구해보고자 하였다. 이를 위하여 하나의 구간에 여러 개의 집중질량이 달린 경우에 대한 선로방정식을 유도하였고, 최소반력을 구하기 위한 문제를 최적설계 문제로 정의한 다음, 이를 체험적 최적설계 기법(heuristic optimization technique)을 통하여 해결하였다. 또한 예재해석을 통하여 최악의 상태가 발생하게 될 일반적인 조건을 구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.184-186
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• 2004

검사점 작성을 이용하는 실시간 태스크의 스케줄링 가능성을 알기 위한 선행 조건으로 최악 수행시간을 분석하고 이를 최소로 하는 효율적인 검사점 작성의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 여기서 사용하는 조건은 k 개의 연속적인 결함을 허용하고 태스크의 검사점 작성 비용이 고정적인 경우와 가변적인 경우를 가정한다. 이러한 각 조건에서 최악 수행 시간을 최소로 하는 검사점 작성 알고리즘을 제시한다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2003년도 한국우주과학회보 제12권2호
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• pp.73-73
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• 2003

인공위성은 발사체에 실려 임무궤도에 도달하는 동안 여러 과정을 겪고 이에 따른 우주 열환경에 노출되게 된다. 본 연구에서는 발사체의 페어링(Fairing)이 열리고 이후 인공위성이 임무궤도에 도달하는 동안까지 인공위성에 대한 열해석을 수치적인 방법을 이용하지 않고 해석해를 이용하여 수행하였다. 일반적으로 발사시 인공위성에 대한 열해석은 수치모델을 개발하여야 하는 시간과 노력이 많이 드는 작업이다. 그러나 수치 모델이 완성되기 전에 주요 부품에 대한 극한 환경에서의 온도 예측이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 해석 기법을 이용하여 주요 부품의 온도를 비교적 간단한 방법으로 예측하는 것이다. 이를 위하여 열관련 지배방정식에 여러 가정을 적용하여 지배방정식을 최대한 단순화시켰다. 그 결과, 최종적으로 1차 미분 방정식 형태의 단순화된 지배방정식을 얻게 되었다. 또한 본 연구에서는 여러가지 조건에 대한 연구가 시도하였다. 즉 고려하는 대상의 질량이 일정하게 유지 되는 경우와 일정한 비율로 질량이 감소하는 경우, 인공위성이 최악의 고온환경과 최악의 저온환경에 처한 경우, 그리고 시간에 대한 변수항 때문에 약간의 수치작업이 필요한 경우가 연구되었다. 본 연구에서 제안된 해석해 기법은 적절한 우주 열환경 조건과 결합하게 되면 발사과정에 대한 완전한 수치모델이 완성되기전에 위성체 부품에 대한 열적 안정성을 검토하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• 벤처다이제스트
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• 통권37호
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• pp.6-7
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• 2003

기업은 환율갈등과 통상마찰이 불리하게 작용하는 최악의 경우를 상정하여 보수적인 대응책을 마련해야 한다. 특히 무역보복의 빌미가 될 수 있는 가격 덤핑이 일어나지 않도록 동종 업체들이 협력해야 한다. 또 위안화 동향에 계속 신경을 쓰는 한편 단기간에 큰 폭의 조정을 받는 경우를 상정한 시나리오를 마련해야 한다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1999년도 제13회 학술강연논문집
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• pp.4-4
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• 1999

압축가스를 이용하여 추진제를 액체 로켓 엔진에 공급하는 경우, 공급압력은 정상 연소상태의 연소압을 기준으로 하여 설계한다. 그러나 연소초기의 연소실 압력은 대기압 상태이므로 과도한 유량이 공급되어 이로 인해 hard-start 가 발생하며, 최악의 경우 엔진의 파손을 가져온다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.157-163
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• 2017

데이터 탐색법 중 가장 널리 알려진 이진법은 평균과 최악의 경우 $O(log_2n)$, 보간법은 평균 $O(log_2log_2n)$, 최악의 경우 O(n)의 수행 복잡도를 갖고 있다. 또한 기존의 보간탐색법은 사전정보없이 킷값이 확률적으로 위치한 정보에 근거하여 탐색을 한다. 본 논문에서는 데이터의 MSB 인덱스를 블록으로 하는 블록탐색법으로 해당 블록범위를 결정하고, 블록 내에서는 보간법을 적용하여 탐색하는 하이브리드 블록과 보간탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 블록탐색법의 사전 정보를 활용하여 탐색범위를 축소시키고 축소된 탐색범위내에서 무정보 방법으로 탐색하는 방법으로 평균과 최악의 경우 모두 수행복잡도는 $O(log_2log_2n_i)$, $n_i{\simeq}0.1n$으로 보간탐색법의 평균 수행복잡도에 비해 10배 정도 시간을 단축시킬 수 있다.