LRFU 블륵 교체 정책은 LRU 정책과 LFU 정책 사이에 존재하는 교체 정책들의 스펙트럼이며, LRFU 기법의 제어 변수 $\lambda$는 스펙트럼 상에서 위치를 결정한다. 그리고 작업 부하(workload)마다 최적 $\lambda$값이 존재하며, 해당 작업 부하를 실행할 때 이 값을 LRFU 기법에 적용하면 LRFU 스펙트럼 상에서 최적의 성능을 보이는 블록 교체 정책이 선택된다. 하지만 LRFU 기법은 최적의 $\lambda$값 설정을 위한 정보를 제공하지 않기 때문에 작업 부하에 따른 최적의 $\lambda$값을 찾기 위한 별도의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 LRFU 정책을 기반으로 작업 부하에 따라서 효과적으로 $\lambda$값을 변화 시키는 적응형 LRFU 블록 교체 정책을 설명하고 있다. 적응형 LRFU 정책의 성능을 평가하기 위해서 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였으며 실험 결과를 통해 적응형 LRFU 정책의 성능이 정적으로 선택된 최적의 $\lambda$값을 적용한 LRFU 정책의 성능에 근접함을 알 수 있었다.
고유진동수와 감쇠비는 지진이나 바람과 같은 동적 횡하중에 대해 구조물의 응답을 결정하는 주요한 특성이다. 본 연구는 지진하중에 대하여 목표응답 수준을 만족하는 구조물의 고유진동수와 감쇠비를 지정하고, 이 값을 실현하는 점탄성 감쇠기 파라미터의 처적분포를 구하는 설계방법을 제안한다. 여기서 지정할 고유진동수와 감쇠비는 목표응답 수준을 만족하는 여러 조합 중 설계조건과 원래 건물의 특성에 따라 결정될 수 있다. 제안한 설계방법은 점탄성 감쇠기의 감성 파라미터를 고유값의 기울기 정보를 바탕으로 분포시키므로 최적 위치와 크기에 대한 정보를 동시에 제공한다. 예제로서 평면 10층 전단 건물을 대상으로 최적설계를 수행하여 지정된 고유값을 실현하는 파라미터의 최적분포를 구하고 이를 통해 제안한 최적 설계의 특성을 확인하였다. 또한 더 나아가 3차원 일방향 비대칭 전단전물에 제안된 최적설계를 수행하여 그에 대한 적용가능성을 확인하였다.
이 논문에서는 PDA(Probabilistic Data Association) 필터를 이용한 표적 추적에서 평균자승추정오차의 기대값을 최소화하는 표적 검출 문턱값의 최적제어 방법을 제시하고, 닫힌 형태의 준최적해를 구한다. 최적의 검출 문턱값을 구하기 위한 이전의 연구에서는 그래프를 이용한 부정확한 최적화 방법이나, 매우 시간이 많이 소요하는 수치해석적 최적화 알고리듬을 사용하였다. 하지만, 이 논문에서는 정보감소인자의 수치적 근사화식을 이용하여, 최적제어문제로 정식화하여 닫힌 형태의 준최적 검출 문턱값을 구하였다. 이 결과는 실시간 표적 추적에서 유용하게 사용될 수 있다.
이 논문에서는 NN 필터를 이용한 표적추적을 위한 최적의 신호 강도 및 표적 검출 문턱값을 구하였다. 이를 위하여 먼저 HYCA 방식을 이용하여 NN 필터의 추적성능을 예측할 수 있도록 하고, 이것에 기초하여 예측된 추적성능과 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 사이의 관계를 나타내었다. 그리고 이러한 관계를 이용하여 다음과 같은 다양한 비용에 대한 최적 파라미터를 얻었다: (1)위치 추정 오차 분산 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열(sequence); (2)유효 게이트 면적 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열; (3)표적 신호 강도 합을 최소화하는 최적 표적 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 순열.
본 논문에서는 Jue Chang 과 John R. Glover 가 1993년에 제안한 회귀적 적응 주기 신호 검출기[1]를 소개하고 이를 구현하기 위한 최적의 실시간 알고리즘을 제안하여 회귀적 주기 신호 검출기의 실용적인 응용 예를 제시하였다. 회귀적 적응 주기신호 검출기(FALE:Feedback Adaptive Line Enhancer)는 기존의 적응 주기 신호 검출기에 회귀 경로를 달아줌으로써, 필터 차수를 같게 했을 때 낮은 신호 대 잡음비 환경 하에서 더 높은 필터 이득과 더 낮은 추정 오차를 얻을 수 있다. 회귀 경로를 통해 들어오는 필터 출력 신호는 회귀 이득 상수 값에 따라 전체 시스템의 성능이 달라지므로 최적의 회귀 이득 상수를 찾아내는 것이 중요하며 이는 회귀 이득 상수를 변화시키며 최적의 결과값(최소 추정오차)을 유도하는 실험을 통해 얻을 수 있다. 한편, 이를 구현하는 문제에 있어서는 일잔 최적의 회귀 이득 상수 값이 정해지면 회귀 이득 상수가 초기 값으로부터 최적 값에 도달하는 변화율과 변화 유형이 시스템의 실시간 구현 및 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 최적의 구현 알고리즘을 찾아냄으로써 Jue Chang 과 John R, Glover가 제시한 이론적인 수렴율과 수렴 성능을 유지하면서 실시간으로 동작하는 시스템을 구현하고 모의실험을 통한 성능분석 결과를 제시하였다.
본 논문은 IEEE 802.11 WLAN 환경에서 최적의 CW(Contention Window) 값을 구하고 해당 값을 네트워크 내의 모든 단말들 및 새롭게 접속할 단말들과 공유하는 방법을 제안하고자 한다. IEEE 802.11 WLAN의 기본 MAC(Medium Access Control) 방식은 DCF(Distributed Coordination Function)를 지원하는데, DCF는 단말의 데이터 전송 성공 여부에 따라 실패 시 CW를 2배로 증가시키고, 성공 시 CW를 초기값으로 초기화시키는 동작을 반복한다. 하지만 이러한 기존의 DCF CW 조정 방식은 하드웨어 칩셋 또는 표준에 정의되어 있는 고정된 CW 초기값을 이용해서 동작하기 때문에 네트워크 상황 및 단말의 수에 따른 동적인 변경을 고려하지 않았다. 이를 해결하기 위해 최적의 CW 값을 구하는 연구들이 진행되었지만 기존 연구들은 최적의 CW 값에 대한 단말들의 동기화 과정을 고려하지 못하였고 이는 성능 저하를 발생시킬 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 네트워크 상황 및 단말의 수를 고려하여 최적의 CW 값을 구하고, 해당 값을 단말들과 동기화 시키는 방안을 제시하고자 한다.
역거리법에 포함된 지수 값을 제곱으로 고정하지 않고 변수로 취급하여 강수량 자료를 바탕으로 지수 값의 최적치를 산출하였다. 이를 위해서 한강 상류부, 한강 하류부, 금강 상류부, 낙동강 중류부 등 4개 Group으로 나누고 각 Group 내 7개 관측소에 대하여 총 52개의 Case를 분석하였다. 각 Group에서 기준 관측소 1개와 주변관측소 4개를 조합한 Case별로 거리 지수 값의 최적치를 구하였다. 이 최적치를 산출하기 위해서 황금비 분할조사법을 적용하였고 강수 자료는 10년(2004~2013년) 간의 시우량 자료를 사용하였다. 이와 같이 구한 최적치를 최근 3년(2014~2016년) 간에 대하여 검증하였다. 본 연구에서 구한 최적의 거리 지수 값은 4개 Group에서 평균적으로 각각 3.280, 1.839, 2.181, 2.005로 나타났고 전체 평균하면 2.326이었다. 그리고 최적의 지수 값을 적용한 역거리법은 지수 값을 제곱으로 한 기존 역거리법과 비교하여 우수함을 보였다.
최근 여러 분야에서 필요성이 증대되고 있는 최적제어, 최적설계 및 최적추정에 대하여 신경회로망을 이용하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 3점 탐색 알고리즘을 사용하여 성능지표의 최소값을 찾아내어 이 때의 가중치를 신경회로망의 가중치 초기값으로 설정하여 다시 학습시킴으로서 보다 효율적인 학습결과를 얻을 수 있었다. 제안한 방식을 최적제어에 대하여 시뮬레이션하여 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 대화형 GEO 위성 네트워크에서 패킷 손실량 기대값의 총합을 최소화하는 최적 버퍼 및 타임슬롯 할당 체계를 제시한다. 이를 위해 각 단말에서의 패킷 손실량 기대값을 분석하고, 최적 버퍼 및 타임슬롯 할당 방법을 구하기 위한 최적화 모형을 정형화하고, 정형화된 모형을 빠른 시간 내에 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 실험을 통해 제시한 방법이 기존 방법에 비해 패킷 손실량 기대값의 총합을 의미 있게 감소시킴을 보인다.
본 연구는 영상에서 이진영상을 얻기위하여 최적의 임계값 결정을 영상에 나타난 물체의 형상정보를 근거로한 비트평면 패턴을 이용한 최적 임계화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원영상의 윤곽정보를 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두영역의 화소 밝기값의 평균값을 각 각 구하고 두 평균값 사이에서 임계값을 설정하는 전역 임계화 알고리즘이다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 표준영상을 가지고 N 개의 비트평면으로 분할 한 후, 비트평면에서 전체영상을 중복되지 않는 물체의 영역과 배경영역으로 나누어 영상의 밝기를 비교한후, 두 영역의 영상 밝기의 중간 값을 추하여 임계값으로 결정한 결과 전체영상의 밝기값 분포만을 분석한 결과 보다 원영상의 윤곽을 더 충실히 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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