본 논문에서는 혼합보증기간이 있는 수리 가능한 시스템에 대한 최적의 교체정책을 제안한다. 이 교체정책은 보증기간이 재생되는 경우와 재생되지 않는 두 가지 경우에 대해서 고려되며, 최적의 교체주기를 결정하기 위해서 사용자 관점에서의 단위 시간당 기대비용을 사용한다. 시스템의 고장시간이 와이블 분포를 할 때 수치적 예를 통해서 제안된 최적의 교체정책을 설명한다.
본 논문에서는 혼합보증기간이 있는 수리 가능한 시스템에 대하여 보증기간이 종료된 이후의 교체정책을 고려한다. 이러한 교체정책은 보증기간이 재생되는 재생혼합보증과 재생되지 않는 비재생혼합보증에 대하여 고려되며, 최적의 교체정책을 설정하기 위 해서 단위 시간당 기대비용을 사용한다. 재생혼합보증과 비재생혼합보증이 있는 시스템에 대하여 소비자 관점에서의 단위 시간당 기대비용을 구하고, 이를 최소화하는 최적의 보전기간을 결정한다 그리고, 시스템의 고장시간이 와이블분포일 때 수치적 예를 통해서 제안된 최적의 교체정책을 설명한다.
최근의 생산환경 변화에 따라 기업은 경쟁력 강화 및 매출 신장을 목적으로 고객의 구매비용에 대하여 일정기간 외상을 허용하고 있으며, 또한 경쟁기업간에 제품 수요 증대를 통한 경쟁우위를 위하여 고객의 구매비용에 따라 차별적으로 신용기간이 적용되는 경우를 흔히 볼 수있다. 본 연구는 이와 같이 구매비용에 따라 차둥적으로 신용기간이 허용되는 상황에 대한 재고모형을 분석하였고, 최적재고정책 결정을 위한 해법을 개발하였다.
본 논문에서는 큐잉 이론을 바탕으로 한국형 한정 수신 시스템인 Digipass-2 성능 분석을 한다. 기간별 예상 가입자 수 증가에 따른 최적의 키 생성 및 전달 주기를 산정하고, 최적의 키 관리 주기에 따른 최대/최소 키 전달 시간을 산정한다. 또한 기간별 예상 가입자수 증가에 따른 과금 데이터 수입에 최적 전용선 용량을 산정하고, 과금 데이터 수집을 위한 최적의 시스템 용량을 산정한다.
최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.
고장시 응급수리(應急修理)가 가능한 부품(部品)의 정기교환정책(政期交換政策)을 예비품(豫備品)의 다량확보가 가능한 경우로 확장하였다. 최적대치기간(最適代置期間)들은 재고유지비(在庫維持費) 때문에 증가수열(增加數列)을 이루었고, 이로부터 최적(最適) l회 예비품(豫備品) 발주량(發注量) 및 최적(最適) 대치기간(代置期間)들을 구할 수 있었다. 각(各) 부품(部品)의 대치기간(代置期間)을 같게 두면 문제가 간단해 지면서도 최소비용(最小費用)에는 별 차(差)가 없었다.
본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하는 과정에서 보증기간을 고려하여 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출시기에 관한 모형의 비교 연구이다. 실증 비교 결과 지수화 소프트웨어 신뢰성장모형에서는 보증기간이 증가함에 따라 초기에는 최적방출시기가 증가했으나 점차 거의 유사한 방출시기를 나타내고 있으며 이와 반대로 불완전한 디버깅 소프트웨어 신뢰성장 모형에서는 초기에는 최적방출시기가 감소하였으나 보증기간이 길수록 소폭 증가하는 패턴을 보이고 있으며 제안된 극값모형은 점차적으로 증가하는 형태를 가진다는 결론을 도출 할 수 있다. 이러한 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들은 보증기간과 방출최적시기의 관계를 파악함으로서 소프트웨어 개발 시 사전정보로 활용 할 수 있으리라 사료된다.
본 논문은 기존 표준 단일모드 광섬유 링크를 통하여 초고속 광신호의 장거리 전송이 가능하도록 분산보상 광섬유를 이용한 최적 분산보상 기법에 기반을 둔 전송링크 설계 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 광섬유의 비선형성에서 비롯되는 자기위상변조(Self-Phase Modulation: SPM)와 광증폭기에서 발생하는 증폭자연방출(Amplified Spontaneous Emission : ASE) 잡음에 대하여 증폭기간 거리와 중계기간 거리를 최적화함으로써 전송신호 속도에 따른 최대 전송거리를 제시하였다. 또한 주어진 증폭기간 거리와 중계기간 거리에 대하여 ASE 잡음과 SPM의 효과의 균형적 관계로부터 최적의 입력 신호전력의 범위가 있음을 제시하였다.
유럽 배출권시장에서 거래되고 있는 현물 탄소배출권과 선물 탄소배출권을 대상으로 분석기간을 달리하며 최적 헤지 비율과 헤지 효과를 분석한 결과, 시간의 변동성을 고려한 경우와 시간의 불변성을 가정한 경우간의 분석결과는 별 다른 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 헤지 목적에 따라 헤지 효과는 유사하지만 최적 헤지 비율의 차이가 존재하는 것으로 분석되었고, 헤지 시행 기간이 짧을수록 헤지 효과는 불안정하게 나타났다. EUA의 경우 6주, CER의 경우에는 7주 이상의 헤지 시행 기간을 고려하는 것이 헤지 효과가 안정적인 것으로 분석되었다. 한편 CER 선물 배출권을 대상으로 분석한 결과 수익률 차원에서는 교차 헤지의 타당성이 미약한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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