본 논문에서는 ATM망에서 3차원 동영상 데이터의 시뮬레이션 모델을 제시한다. 이 모델은 슬라이스 레벨에 기초를 두며, PVAR(Projected Vector Autoregressive)모델이라고 명한다. PVAR 모델은 자기상관성(Autocorrelation)과 히스토그램(Histogram)특성을 만족하기 위해 AR(Autoregressive)모델에 기초로 모델링 되고 프로젝션 함수(Projection function)에 의해 실제 데이터를 매핑 한다. 프로젝션 함수로는 CDPF(cumulative distribution probability function)를 사용한다. 이때 과정은 슬라이스 단위로 수행된다. 제안된 모델은 자기 상관성과 히스토그램을 만족시키는데 좋은 성능을 보여주고, 네트워크 성능 분석에 중요하다. 이어서 이것을 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 적용한다. 일반적으로 QoS는 버퍼(buffer)에서의 셀 손신과 최대 지연에 관계된 CLR에 달려 있다. 따라서 제안한 Smoothing 기법은 QoS를 향상시키는데 이용할 수 있다.
The need to increase the reliability of a structural system has been significantly brought in the procedure of real designs to consider, for instance, the material properties or geometric dimensions that reveal a random or incompletely known nature. Reliability based design optimization of a real system now becomes an emerging technique to achieve reliability, robustness and safety of these problems. Finite element analysis program and the reliability analysis program are necessary to evaluate the responses and the probabilities of failure of the system, respectively. Moreover, integration of these programs is required during the procedure of reliability based design optimization. It is well known that reliability based design optimization can often have so many local minima that it cannot converge to the specified probability of failure. To overcome this problem, barrier function method in reliability based design optimization is suggested. To illustrate the proposed formulation, reliability based design optimization of a bracket is performed. AMV and FORM are employed for reliability analysis and their optimization results are compared based on the accuracy and efficiency.
본 논문은 확률분포를 이용하여 전력설비의 기대여명을 산출하는 방법을 제안한다. 전력설비의 기대여명이란 해당 설비의 잔존수명으로, 기대여명은 전력시스템의 보수계획, 설비교체계획, 신뢰도 평가에 유용하게 이용될 수 있다. 본 논문에서는 각 운전년수별로 향후 운전가능년수에 대한 누적확률을 계산하고, 계산한 누적확률로 누적확률분포함수모델의 모수를 결정한 후, 모델함수의 평균값을 구하여 기대여명을 산정한다. 제안한 방법에서는 정립한 누적확률분포함수모델을 이용하여 기대여명 뿐만 아니라, 향후 특정 운전년수에 이르기 위한 기대확률까지도 쉽게 구할 수 있다. 제안한 방법은 우리나라 복합화력 발전소 발전기의 기대여명 추정에 적용하여 그 효용성을 입증하였다.
소프트웨어 효율성은 운용 환경에서 사용시간에 따라 고장없이 사용할 수 있는 확률이며, 소프트웨어 시스템 안정성에 영향을 미치는 가장 근본적인 요인이다. 정보기술 분야에서 활용되고 있는 컴퓨터 시스템의 오작동은 관련 산업분야에 중요한 손실을 야기할 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 소프트웨어 고장시간 자료를 가지고 유한고장 NHPP 모형에 기반하여 다양한 위험함수에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 분석 하였다. 제안한 모형의 위험함수 패턴은 Goel-Okumoto모형은 상수가 되고, Minimax 모형과 Rayleigh모형은 증가패턴을 따르지만, 위험함수의 증가폭은 Minimax 모형이 Rayleigh모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작은 것으로 나타났다. 또한, 평균값 함수m(t)의 참값 오차와 평균제곱오차(MSE)는 Minimax 모형이 모두 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작아서 상대적으로 효율적이였다. 본 연구의 결과는 소프트웨어 개발자에게 위험함수에 관한 기본정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
MPEG이나 JPEG 영상 압축 표준에서는 영상을 블록 단위로 나누어서 DCT를 하고 양자화 시킨다. 그리고 역양자화 값으로 양자화 구간의 중앙값을 사용한다. DCT 평균제곱 오차를 줄이려면 평균값을 사용하는 것이 최적이나 현재에는 uniform 분포를 가정하고 중앙값을 사용한다. 따라서 본 논문에서는 DCT 계수의 확률 분포함수가 Laplacian 분포를 따른다고 가정하고 역양자화 값으로 평균값을 사용했을 때 PSNR 개선 정도를 살펴왔다. 그리고 보정전의 양자화 오차와 보정 후의 양자화 오차를 이론적인 수식으로 나타내 보았다. 보정으로 인한 양자화잡음의 감소치의 이론적인 최대 값은 1.66 ㏈이다. 실험결과 제안된 대표값을 취했을 경우 기존의 방법보다 PSNR이 0.2∼0.4 ㏈정도 향상된다.
과냉수에서의 난류 증기응축 제트에 대한 수치해석 연구가 수행되었다. 증기와 과냉수 사이에 국부 균질유동을 가정하고 난류 특성은 난류 확산화염에서 사용되는 $textsc{k}$-$\varepsilon$-g 모델을 사용하여 증기응축 유동 현상에 대한 물리적 모델을 제안하였다. 즉, 난류는 난류 운동 에너지와 운동 에너지 소멸률로 모사되고 증기와 과냉수의 혼합률비에 대한 평균값과 변동량에 대한 미분 방정식을 추가하여 직접 풀고 혼합률비에 확률분포 함수를 적용하여 열역학 변수의 평균값을 구한다. 증기 질량 유속, 과냉수 온도와 노즐 직경을 변화시키며 증기응축제트의 특성을 해석하였다. 본 해석에 사용된 모델을 평가하기 위해 기존의 실험 데이터를 사용해서 수치해석 결과와 실험치를 비교하여 만족할 만한 결과를 얻었다.
히스토그램 평활화는 주어진 입력 영상의 누적분포함수 CDF (Cumulative Distribution Function)를 이용하여 영상의 동적영역 (Dynamic Range)을 확장하고 히스토그램의 분포를 균등하게 함으로써 명암비를 개선한다. 그러나 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 과도하게 변하게 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 과도한 명암비 향상을 억제하기위해 서브-히스토그램의 면적비 기반의 히스토그램 재분배를 이용한 적응형명암비 향상 알고리즘. 제안한 알고리즘은 영상의 동적영역을 입력영상의 휘도 평균값을 기반으로 분할하고, 분할된 영역의 면적비에 따라 밝기 분포를 재분배함으로써 과도한 밝기 변화를 효과적으로 억제 할 수 있다. 실험결과를 통하여 시각적으로 색의 왜곡이 없는 자연스러운 영상을 확인하였고, 평균값의 비교를 통해 과도한 밝기 변화를 억제한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 분포에 상관없이 대부분의 영상에서 우수한 결과를 나타내는 것을 실험결과에서 알 수 있었다.
해저면의 정보를 얻기 위하여 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용하여 해저면의 모자이 영상을 생성하였다. 경사거리 보정에 필요한 Tow-Fish의 수증고도 산출을 위해 short time energy 함수를 각 ping의 음압 레벨에 적용하였으며, 수주(water column) 영역이 제거된 모자익 영상을 생성할 수 있었다. 모자익 영상 생성시 각 화소의 음압 대표값으로 최대값, 최근값 및 평균값을 사용하였으며, 평균값 사용시 일정 방향으로 발사된 음파의 음악값만을 대상으로 평균값을 구하여 해저면의 3차원 정보를 보존하였다. 모자익 영상 생성 방법으로 Im/pixel 이상의 저해상도로 전테 탐사 영역에 대한 조자익 영상을 생성한 후 관심 대상 영역을 선택하여 0.1m/pixel의 공간 해상도를 가진 고화질의 모자익 영상을 생성하였으며, 해저면의 암석, 연흔, 개펄, 인공 어초 등의 해저 물체를 확인할 수 있었다.
다양한 파랑 관측 및 후측 자료를 이용하여 한국 연안의 심해파 통계 특성을 연구하였다. 설계파에 준하는 큰 파랑에 대해서는, 유의파고와 유의파주기 사이의 관계에 대하여 1977년 Shore Protection Manual 공식과 2003년 Goda 공식의 평균값을 사용하는 것이 바람직하다. 일정한 유의파고에 대하여 평균값으로 무차원화 시킨 유의파주기의 표준편차는 해역과 유의파고의 범위에 따라 0.04부터 0.21까지 변하며 전형적인 값은 0.1이다. 한반도 주변 106개 연안 격자점에서의 심해 주파향의 평균과 표준편차를 제시하였다. 비교적 큰 파랑에 대한 방향분산계수 $s_{max}$의 확률밀도함수는 대수정규분포로 표시된다. 우리나라 연안에서 가장 적합한 주파수 스펙트럼은 TMA 스펙트럼이다. 스펙트럼 첨두증대계수 $\gamma$의 확률밀도함수 또한 대수정규분포로 표시되며, 북해에서의 값과 비슷한 2.94의 평균값을 보인다.
본 연구는 지역 및 계절 변화에 따른 목재의 평형함수율을 조사하기 위해 수행되었다. 국내 73개 장소에서 30년(1981~2010) 동안 축적된 기상자료와 Hailwood-Horrobin 방정식을 이용하여 목재평형함수율을 계산하였으며 계산된 목재평형함수율의 변화 추이를 조사하였다. 평년값(30년 평균값)을 사용하여 계산된 목재평형함수율은 대구가 11.5로 가장 낮았으며 흑산도가 15.8로 가장 높은 것으로 나타났다. 계절별로 살펴보았을 때 여름(6월, 7월, 8월)이 15.3으로 가장 높았으며 가을(9월, 10월, 11월) 13.7, 겨울(12월, 1월, 2월) 12.2, 봄(2월, 3월, 4월) 12.0의 순서로 평형함수율이 낮은 것을 알 수 있었다. 월별 목재평형함수율은 4월이 11.6으로 가장 낮았으며 7월이 16.1로 가장 높은 것으로 나타났다. 지역에 따른 월별 평형함수율의 편차는 제주가 3.0으로 가장 작았으며 흑산도가 8.7로 가장 큰 값을 보여주었다. 목재의 평형함수율은 목재의 수축 및 팽윤과 관련이 있다는 것을 고려할 때 월별 평형함수율의 편차가 큰 지역에서는 평균평형함수율을 고려하여 목재의 건조를 실시해야 할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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