본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이불 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트 노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 모델을 비동차 포아송 과정으로 공식화하며, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발하도록 한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계도 심도 있게 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다. 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도가 어떠한 조건에 있는가를 검토하여 각 조건에 따른 최저 발행시각을 결정한다. 일정 테스트 노력 곡선과 웨이불 테스트 노력 곡선 모두에 대해서 그 조건은 목표 신뢰도를 초과하는 경우, 목표신뢰도를 초과하지는 못하지만 어느 조건 이상인 경우, 어느 조건 이하인 경우로 대별되며, 이 중에서 이상적인 경우는 두 번째 조건인 경우이다.
주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 독립단어 음성인식 시스템을 위하여 반음소(anti-phone) 모델링을 이용한 인식 거절(rejection)기능에 대해 기술한다. 음성인식 거절 기능은 음성인식기를 제작할 ? 정해놓은 인식대상 단어 이외의 단어가 입력되었을 때 그 단어가 인식할 수 없는 단어임을 알려주는 기능이다. 음성인식 거절기능을 구하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)방식으로 구분된다. 핵심어 검출 방식은 인식 대상 단어 외의 단어를 별도로 모델링하여 하나의 인식대상 단어처럼 사용하는 방식이고, 발화검증 방식은 각 음소마다 그와 유사한 anti-model을 작성한 후 정상적인 음소 모델과 anti-model과의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 연구에서는 독립단어 음성인식 시스템에 적용될 수 있는 발화 검증 방식에 의해 음성인식 거절 기능을 구현하였다. 특히 유사도를 결정함에 있어서 산술평균, 기하평균, 조화평균을 사용하고 각각을 비교하여, 기하평균을 사용하는 방식이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다. 음성의 신뢰도(confidence score)를 정규화하기 위해서 Sigmoid 함수를 사용하는데 이 함수의 가중치(weight) 상수의 변화에 대해 인식률을 비교함으로써 가장 적절한 가중치 상수값을 결정하였다. 그리고 유사음소집합(cohort set)에 대한 실험에서는 유사음소집합의 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보이는 결과를 얻었다. 음성인식 테스트 결과에서는 신뢰도 임계치 값을 구하고 이 값을 사용하여 인식률을 계산하였으며, 거절의 오류까지 포함된 음성인식률은 약 76%였다. 이 연구결과는 현재 한국통신에서 시험 서비스 중인 음성인식 증권정보 안내 시스템에 적용될 예정이다.
지하수에 대한삼중수소농도의 측정치가 발표된 충청남도 청양, 제주도 지역 및 미국 조지아지역에 대해 평균체제시간을 계산하는 지하수연령측정 모델인 PFM, CMM, DBM과 평균체제시간과 분산매개변수를 동시에 계산하는 DNM, DM( $C_{FF}$ )모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 입력자료인 강우의 삼중수소 농도의 부족한 측정자료를 보완하기 위하여 한국의 포항, 카나다의 오타와지역의 강수자료를 이용하여 입력함수를 작성하였다. 내재적으로 적은 분산을 가정하는 PFM과 DBM모델에 의한 결과는 유사하게 계산되었으며, 동일한 지역에서도 특이하게 높은 농도를 보이는 지점은 CMM에 의한 계산이 되지 않았다. 평균체제시간과 분산매개변수가 동시에 계산된 DNM과 DM( $C_{FF}$ )모델의 결과는 PFM, CMM, DBM의 결과를 이용하여 매개변수값을 한정시켰다. 동일지역에서도 삼중수소농도의 변화가 큰 경우는 각 지점마다 특징적인 지하수유동특성을 보이는 것으로 판단되어, 전 지 역에 걸쳐 동일한 모델을 일률적으로 적용하는 것은 바람직하지 않은 것으로 사료된다.
본 연구에서는 모듈형태의 배터리 충-방전기가 정상상태뿐만 아니라 과도상태에서 예기치 못한 결함이 발생할지라도 실패 없이 전원을 공급하는 것이 가능한 병렬형 양방향 컨버터로 설계되어졌다. 컨버터 모듈은 안정성, 성능 및 고신뢰성을 얻기 위해 독립적인 제어가 가능하도록 설계되었으며, 제어기를 위해 사용된 평균전류모드방식은 노이즈 면역, 빠른 응답 및 평균전류 신호 획득과 같은 장점을 갖는다. 병렬 연결된 배터리 충-방전기에 대한 등가모델이 제시되었으며, 충전연속모드, 방전연속/불연속 모드에 대한 전달함수가 분석되었다. 병렬 양방향 컨버터는 스텝 부하변화와 하나의 컨버터 모듈 실패에 대해 각각 수행되었다. 그리고 병렬 양방향 컨버터의 성능이 실험결과들을 통해 검증되었다.
일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.
생물계절은 작물의 발달 시기를 결정하며, 생육기 온도에 의해 크게 영향을 받는다. 과정 기반 모델(PBM)에서 엽면적은 생물계절 및 형태 모듈의 결합에 의해 동적으로 시뮬레이션된다. 따라서 잎 발달 속도 또는 최종 잎 수의 예측은 전체 작물 모델의 성능에 영향을 주게 된다. 기온에 따른 잎 축적 속도 결정을 위한 데이터는 SPAR 챔버로부터 수집되었다. 온도의 함수로서 발달 속도를 설명하기 위해 베타 분포 함수(Yan and Hunt(1999)에 의해 제안됨)가 사용되었으며, 최적온도와 임계온도는 각각 26.0℃와 35.3℃로 추정되었다. 모델 추정치는 기온 모델에 생장기의 일 평균 기온을 입력하여 얻은 양파 잎의 일별 증가량을 누적한 결과이며, 모델 평가를 위해 온도구배하우스에서 관찰된 양파 잎의 누적 개수를 모델 추정치와 비교하였다. 본 연구에서 잎 수 추정 모델의 결정계수(R2)와 RMSE 값은 각각 0.95와 0.89였다.
본 연구에서는 CANDU-PHWR 형 기존 및 개량 핵연료의 원통형 (soild) 및 환상형 소결체에 대하여, 그 핵연료 전 수명 기간동안, 반경방향 출력분포를 정확하고 신속하게 계산하는 NEDAR 모형을 개발하였다. 본 계산모형에는 핵연료소결체의 직경 범위 8.0-19.5 mm, 농축도 범위 0.71-6.0 wt % U-235이고, 계산 가능 연소도범위가 0-840 Mwh/kgU (35000MWD/T)인 한계내에서, 핵연료 반경방향 출력분포결자식 및 열중성자속감소 계산결과자료가 포함되어 있다. CAN-DU-PHWR 형 원자로 중성자속 스펙트럼을 입력자료로 하여, 로물리 전산코드, CE-HAMMER 를 이용하여 핵연료의 각 설계조건 및 소결체의 환별 국부지점에 대하여, 임의로 설정한 기준 연소시점에서 반경 방향 출력 분포를 계산하였다. 이 계산 결과를 토대로 각 환의 평균출력을 구하는 적분법 및 비선형 곡선희귀계산법에 의하여, Bessel 함수와 지수함수의 다항식으로 구성된 반경방향 출력분포 기본 결과식 및 그 계수들이 산출되었다. 본 연구에서 개발된 NEDAR 모형을 이용하여 산출한 반경방향출력분포값을, 핵연료소결체 표면에서의 값을 기본단위로 환산하여 비교하면, 본 의형에 의한 반경방향 출력분포 결과가 기존 ELESIM 전산코드의 결과에 비교하여 약간 높게 나타났다. 소결체의 반경방향의 출력 및 온도분포는 핵분열기체생성물방출과 밀접한 관계가 있으므로, 본 모형을 기존 ELESIM 전산코트의 반경방향 출력분포 계산 모형과 대체한 전산코트, 즉 KAFEPA-NEDAR에 의한 핵분열기체생 생성물방출량 예측치를 기존 ELESIM 전산코드의 예측치와 비교하였다. 여기서 KAFEPA-NEDAR리 예측치가 실험결과 자료에 보다 더 가깝게 접근하였다. 따라서, 본 연구에서 개 발된 NEDAR모형은 과대한 계산시간의 낭비없이 CANDU-PHWR 형 핵연료소결체의 반경방향출력분포를 효율적이고, 신속/정착하게 계산하는 모형임이 입증되었다.
이 연구는 중국 동북부 활엽수-잣나무 천연림의 다섯 가지 임형에 대하여 임분의 생장 모델과 수확 모델을 개발하기 위하여 수행되었다. 연구 자료는 43년생부터 364년생 범위에 이르는 임분에서 0.06ha에서 1.0ha 크기의 359개 임시 표본구와 58I개의 영구 표본구에서 수집되었다. 입지조건을 평가하기 위하여 지위급지수(Site Class Index; SCI)플 도입하였고, 천연혼효림의 임분밀도를 측정하기 위하여 수관경쟁지수(Crown Competition Factor; CCF)를 채택하였다. SCI 공식과 수고-직경 곡선 모델은 Chapman-Richards 함수를 이용하였고, 흉고직경, 흉고단면적, 및 임분재적 모델의 개발은 Schumacher의 생장함수를 기본 모델로 선정하였다. 평균 흉고직경과 흉고단면적 생장 모델에서 Schumacher 함수의 점근매개변수 A는 입지조건(SCI)과 임분밀도(CCF)와 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 비율매개변델수 k는 임분밀도와 관계가 있었고 입지조건과는 무관한 것으로 나타났다. 개발된 생장 모델과 수확 모델로써 예측된 임분 제원들을 평가하기 위하여 별개의 임분 자료를 이용하여 유효성 검정을 실시하였다. 검정 결과, 예측치의 상대평균오차(RME)는 ${\pm}5%$ 미만으로 산출되었고 임분 변수들의 정확도는 모두 95% 이상인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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