교차-개발환경을 기반으로 한 임베디드소프트웨어 개발은 일반적인 데스크톱 컴퓨터에서의 개발방법론 및 도구와의 차이점이 발생한다. 이러한 문제점들로 인해 난이도가 높은 임베디드 소프트웨어 애플리케이션을 쉽게 개발 해주는 기술에 대한 수요가 확산됨에 따라 다양한 기종과 규격의 임베디드소프트웨어 개발환경에 최적화된 시험검증시스템이 절실히 필요하다. 본 논문은 내장형 시스템 개발자가 쉽고 편리하게 원하는 GUI 형태의 결과 분석도구를 생성할 수 있도록 하기 위한 프로파일 로그 분석 방법을 제안한다. 제안하는 로그 분석 방법에 의한 API를 통해 개발자나 사용자는 자신의 취향에 맞는 GUI 형태의 결과 분석 도구를 쉽고 빠르게 생성하여 내장형 소프트웨어 개발의 효율성을 높일 수 있으며, 고가의 해외 개발도구의 수입대체 효과를 가져와 관련 산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대 된다. 또한 국내 시장의 활성화를 통하여 개발업체간 상호교류를 통하여 보다 나은 국내 산업 시장을 형성하여 기존 임베디드 산업의 경쟁력을 강화하고 고난도의 응용 S/W의 개발과 시험 검증을 용이하게 할 수 있어 넓은 신 시장 창출 효과를 불러올 수 있다.
본 연구는 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제를 기호적 시뮬레이션 기법으로 해결하기 위한 방법론을 제시한다. 최근 지능형 교통 시스템의 일환으로 최적화 된 교통신호를 생성하기 위한 신호제어기법들이 많이 개발되었다. 하지만 이러한 신호제어기법은 복잡한 교통환경에서 신호제어 변수간의 다양한 상호작용의 모든 해를 제공할 수 없는 한계를 지닌다. 한편 기호적 시뮬레이션 기법은 발생 가능한 모든 사건과 시간관계를 자동 생성시킴으로써 동적으로 변화하는 다양한 교통환경에 대해서 신호제어 변수간의 모든 시간관계를 추론해 낼 수 있는 장점을 지닌다. 하지만 기호적 시뮬레이션을 이용한 모델링에 있어서 교통량과 같은 양적인 요소들의 기호적 표현에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 교통량과 같은 양적인 요소들을 시간에 따른 변화량으로 해석하여 첨단 신호 시스템 알고리즘의 최적해를 구하는 문제에 접근한다. 이를 위해 국내 첨단 신호 시스템을 대상으로 신호제어 전략에 필요한 양적 요소를 검토하고, 이러한 양적 요소를 시간에 따른 변화량으로 해석하여 모델링 하고, 기호적 시뮬레이션 실험을 수행하여 최적신호 제어 알고리즘을 생성한다.
이 논문은 원자력발전소의 안전성 규제를 위한 성능 기준을 설정하는데 야기되는 몇가지 문제점을 다룬다. 저층 성능 기준을 설정하는 것이 고충 성능 기준을 설정하는 것보다 훨씬 더 어려운 과제이기 때문에, 저층 성능 기준은 보다 쉽게 결정될 수 있는 고충 성능기준으로부터 그와 부합되게 유도되어야 한다. 본 논문은 또한, 평균치-평균치 mapping에 의거한 신뢰도 할당 방법론을 상태변수가 불확실한 stochastic 다목적 최적화 문제로 적용 확장함으로써 성능 기준의 불확실성을 규명하는 몇 가지 방법을 제안한다.
본 논문에서는 주어진 문제를 해결하기 위해 사용될 최적의 다충 퍼센트론을 구성 하기 위한 하나의 점진적 학습 방법을 제시한다. 고정된 크기의 트레이닝 패턴 집합을 반복적으로 사용하는 기존의 알고리즘들과는 달리, 제시되는 방법에서는 학습 패턴의 수를 점차 증가시키면서 전체 데이터를 학습하기 위해 필요하고도 충분한 은닉뉴런의 수를 찾는다. 이와 같이 신경망 크기의 최적화에 학습 패턴을 점차적으로 선택하여 늘려나감으로써 일반화 능력과 학습 속도가 기존의 방법에서보다 향상됨을 필기체 숫자인식 문제에 있어서 실험적으로 보여준다.
본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 도달시간(arrival time)과 전이시간(transit time)에 관한 정보를 영상화하는 과정에서 정보의 왜곡을 개선하는 방법론을 제시한다. 간 질환 진단을 위한 파라미터 영상에서 병변 형태의 왜곡은 호흡에 의한 흔들림 현상과 노이즈의 영향에 기인한다. 본 논문에서는 이를 개선하는 방법으로서 MRF(Markov Random Field) 모델을 적용한 최적화 기법을 제안한다. 이를 위하여 Gibbs 샘플러를 적용하기 위한 에너지 함수를 정의하고 이를 기반으로 하는 영상개선 알고리즘을 구현하였다. 제안된 이론은 실제 의료진단 데이터에 적용함으로써 그 유용성을 평가하였다.
질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.
A BNR comprehensive performance evaluation (BNR CPE) system was established employing system-oriented evaluation methodology for biological nutrient removal (BNR) processes based on the CPE techniques developed by U.S. EPA for evaluation of conventional biological processes. The BNR CPE system applied to five domestic BNR plants adopting $A^2/O$ process confirmed that all target plants except the smallest one had not any serious defective performance and process stability was enhanced with increasing plant size. The system also clearly verified relatively poor performances in anoxic reactors without exception mainly due to influent carbon limit rather than functional defect. Consistent good performances were confirmed even during both winter season and wet weather generally known to be difficult to achieve satisfactory removals. Presentation of evaluation results by modified radar chart system simplified and clarified the evaluation and analysis procedures. The BNR CPE system could not only discover readily the causes of present and prospective poor performances but also facilitate the suggestion of their optimization options. Mutual effect and cause-and-effect among operation parameters and unit processes were also found easily using the evaluation system. The system justified that the adverse effect of defective operating parameters could be compensated by other favorable parameters, especially in anaerobic and anoxic reactors as well as during the winter season.
This paper presents an experiment on the modeling, analysis, prediction and optimization of machining parameters used during the turning process of the low-carbon steel known as ST40. The parameters used to develop the model are the cutting speed, the feed rate, and the depth of the cut. The experiments were carried out under various conditions, with three level of parameters and two different treatments for each level (with and without a lubricant), to determine the effects of the parameters on the surface roughness and electric current consumption. These effects were investigated using response surface methodology (RSM). A second-order model is used to predict the values of the surface roughness and the electric current consumption from the results of experiments which collected preliminary data. The results of the experiment and the predictions of the surface roughness and electric current consumption under both treatments were found to be nearly identical. This result shows that the feed rate is the main factor that influences the surface roughness and electric current consumption.
용존산소는 하천의 중요한 수질관리 항목중의 하나로 1세기 전부터 언급되어 왔으며, 농도가 낮을 경우 물고기 폐사를 유발하기도 한다. 환경과학자 및 공학자들은 하천의 용존산소 파악을 위한 결정론적 모델을 제안하였으며, 용존산소가 공간적으로 변하지 않을 경우 적용 가능한 델타 방법(Delta Method), 근사 델타 방법(Approximate Delta Method), 극한값 방법(Extreme Value Method) 및 최적화 방법(Optimization Method)등을 소개하였다. 이 방법들은 주로 용존산소와 관련 있는 매개변수 즉, 재포기 계수, 1차 생산율 및 호흡률 등을 산정하여, 이로부터 일주기 또는 년주기 용존산소를 파악한다. 본 논문에서는 용존산소 파악을 위한 각 방법을 간단히 소개하며, 안성천 유역의 금석천 및 안성천 본류, 두 지점에 적용하여 각 방법의 한계와 장 단점을 파악하였다. 이를 기초로 비용/효과적인 용존산소 파악 방법을 제안하였다.
전력산업이 경쟁적 시장체제로 옮겨가면서 기존의 수직통합체제에서와는 다른 운영 메카니즘을 필요로 하게 되었다. 기존의 급전 알고리듬은 최적화 모델에 기반 하여 비용 최소화 목적함수 및 물리적 재무적 제약조건을 정식화하여 최적의 발전량을 산출하는 개념인데, 현재의 상용 시장 시뮬레이터들은 대부분 이러한 기존 급전 알고리듬에 근거하여 시장가격을 추정하게 된다. 이러한 방법을 분석적 방법이라고 하는데, 이러한 방법으로 시장가격을 추정하기 위해서는 다양한 데이터들이 정확히 입력되고 시장의 구조적 모델로 상세히 수립되어야 정확한 결과를 예측할 수 있다. 수직 통합적 체제에서는 모든 데이터들이 단일의사결정 주체에 집중되므로 이러한 방법이 적합하지만, 경쟁적 시장체제에서는 많은 정보가 상업적 기밀로 분류되기 때문에 발전사업자 입장에서 이러한 방법으로 가격을 예측하는데 한계가 있을 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 분석적 방법을 적용하기 힘든 상황에서, 시장의 과거 데이터와 공개 정보를 이용한 실험적 방법에 근거하여 확률과정 기반의 가격모델을 수립하고 그로부터 시장가격의 궤적을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 이러한 확률과정론 기반의 가격 모델은 장기적인 설비계획과 장기계약을 수립하는데 유용하게 사용될 수 있으리라 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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