본 연구에서는 패트리 넷에서의 교착 상태 확인을 추이적 행렬을 이용하여 분석하는 기법을 제안한다. 교착 상태란 패트리 넷에서 마킹이 더 이상 진행 되지 못하고 서로 점화 가능 상태를 기다리는 상태로 자원 공유의 문제에서 많이 발생 가능하다. 따라서. 모든 플레이스와 트랜지션과의 관계를 나타내는 추이적 행렬을 이용하여 간단하게 확인분석이 용이한 기법을 제안한다.
본 연구에서는 유연생산시스템에서의 교착상태 확인 및 회피 알고리즘을 추이적 행렬을 이용하여 제안한다. 추이적행렬은 플레이스와 플레이스간의 관계를 표현함으로 마킹의 흐름을 플레이스와 트랜지션간의 관계형에서 상태와 상태간의 관계를 표현함으로 상태의 변화 검증에 편리하다. 교착상태 확인 및 회피 알고리즘을 제시하고, 기존에 발표되어진 siphon과 DAPN알고리즘간의 비료 검토를 통하여 제안한 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
교착이란 일반적으로 병행과 자원공유 모듈에 의한 서브 시스템에서 발생한다. 사이폰과 트랩은 패트리 넷의 교착 상태를 잘 나타낸다. 사이폰은 많은 연구자들에게 교착을 감지하고 방지하는데 사용되어진 개념이다. 그러나 모든 사이폰 서브넷을 감지하는데는 많은 시간과 노력이 필요하다. 추이적 행렬은 플레이스와 트랜지션간의 관계를 표현하므로 추이적 행렬과의 관계를 분석하여 모든 사이폰 서브 넷을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 성능을 사례를 들어 검증한다.
여러 개의 작업이 동시에 작동 할 때 서로 다른 작업에서 공유자원을 사용하기 위하여 상대방의 작업이 끝나기를 기다리는 상태를 교착상태라 하며 이는 시스템의 효율성과 경제성 제고에 가장 중요한 문제 중 하나이다. 지금까지 이러한 교착상태 확인은 도달성(reachability)기법이나 서브 넷(Subnet)으로 분리하여 분석하는 기법 등이 가장 많이 사용되었으나, 분석에 필요한 시간과 노력, 복잡성과 효율성에 있어서 효과적이지 못한 단점을 가지고 있다. 본 연구는 패트리 넷(Petri Net)에서 모든 플레이스(Place) 간의 관계를 나타내는 추이적(Transitive)행렬을 이용하여 교착상태가 나타날 가능성이 있는 자원공유 플레이스를 분석하여 교착상태를 검증하는 정책을 제시한다. 이를 위하여 교착상태를 확인할 수 있는 자원공유 플레이스의 관계를 정의하고, 유연생산시스템 모델을 이용하여 제안한 알고리즘의 성과를 검증한다.
본 연구에서는 교착상태 확인 알고리즘의 성능분석을 위하여 사이폰(siphon) 알고리즘, DAPN알고리즘과 추이적 행렬 알고리즘을 상호 비교한다. 이를 위하여 비교 모델을 설정하여 각 알고리즘을 활용한 결과를 복잡도, 이해도 그리고 신속성 등의 3가지 함수를 이용하여 성능을 분석한다. 서로 다른 개념의 알고리즘을 비교분석에 한계성이 있으나, 동일한 모델에 적용하여 그 효율성을 비교 분석하여 각 알고리즘의 특성들을 분석한다.
EMFG(Extended Mark Flow Graph)는 이산시스템을 개념설계하거나 상세설계할 수 있는 좋은 도구이다. 시스템을 설계함에 있어서 마크흐름을 분석하는 것은 시스템의 성능향상과 직결되므로 상당히 중요한 작업이다. 본 논문에서는 EMFG의 각 박스들간의 상태변화를 박스추이가중행렬을 통하여 확인, 분석하는 기법을 제안하고자 한다. EMFG로 설계한 시스템의 상태변화를 쉽게 분석함으로써 시스템의 설계 및 분석이 쉬워지므로 자동화된 시스템 개발시 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.
온일도(Degree day)를 시간단위로한 쌀바구미의 행렬모형을 작성하였다. 기본행렬모형에서 측정된 계차증가율은 2.155/100DD였으며, 성충밀도는 지수함수적으로 증가하였다. 종내경쟁을 도입한 행렬모형에서 성충밀도는 수렴진동의 형태를 보였으며 69.300일도경에서 530으로 안정되었다. 주어진 실험조건에서 실험개체군의 밀도변동 모형에서 예측되는 것과 유사하였다. 그러나 초기최고밀도와 밀도변동추이에서 양자간에 차이를 보였다. 이는 주로 실험 개체군의 경우 자원의 일정성이 유지되지 않았던 데에서 유기된 결과로 생각된다.
본 논문에서는 화학문헌을 실험데이타로 하여 저자동시인용기법과 저자추이분석기법을 이용해서 저자망과 개념망을 구축하여 이 두 기법을 비교·분석하였다. 저자·개념망은 학문의 지적 구조에 대한 지식은 물론 용어간의 상호연관성에 대한 구조적 지식을 제공하기 때문에 주제문헌의 지식베이스의 기초 데이타로 이용될 수 있다.
본 연구는 오대산(五臺山) 국립공원내(國立公園內)의 활엽수(闊葉樹)-젓나무속(屬) 혼효림(混淆林)에서 삼림천이(森林遷移) 경향과 잠재(潛在) 삼림식생(森林植生)을 검토 분석한 것이다. 88개의 $5m{\times}50m$ 대상표본구(帶狀標本區)를 설치하여 상층(上層) 우세목(優勢木)의 아래에서 생육하는 하층목(下層木)에 의해서 세대(世代) 교체(交替)되는 과정을 바탕으로 천이(遷移) 경향을 평가하였다. 조사 대상 삼림(森林)의 천이(遷移) 경향 분석은 Markov chain의 수학적(數學的) 이론에서 변형된 추이행렬(推移行列) 모델을 사용하였다. 본 연구 결과가 암시하는 바에 의하면 조사 삼림(森林)은 천이(遷移)의 중간단계(中間段階)에 있으며, 수종(樹種) 구성상(構成上) 극성상림(極盛相林)에 도달하려면 700년(年) 이상의 기간이 소요될 것으로 나타났다. 현재 28%와 13%의 높은 상대밀도(相對密度)를 유지하고 있는 신갈나무와 피나무는 극성상(極盛相)의 안정상태(安定狀態)가 되면 각각 3%와 5% 이하로 수종(樹種) 구성비율(構成比率)이 감소하리라 예상된다. 반면에, 젓나무, 당단풍, 까치박달, 그리고 잣나무의 구성비율(構成比率)은 증가할 것으로 사료되며, 현재 활엽수(闊葉樹)와 침엽수(針葉樹)의 혼효율(混淆率)이 6.5 : 3.5에서 5.0 : 5.0로 변화할 것이다. 신갈나무의 천이계열상(遷移系列上)의 문제점을 고찰한 바, 신갈나무는 천이(遷移) 중반단계의 우세종(優勢種)으로써 역할을 하며 극성상(極盛相) 수종(樹種)은 아닌 것으로 추정한다. 추이행렬(推移行列) 모델의 실제 상황에 대한 적용성을 평가하기 위하여 연구 모델의 단정(假定)과 민감도(敏感度) 역시 고찰하였다. 전반적인 연구 결과가 지적하는 바에 의하면 조사 삼림의 현재 생태적(生態的) 동태(動態)는 인간에 의한 방해와 교란(攪亂)이 있은후 천이가 진행 중임을 반영(反映)한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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