이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장 큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의과거 데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA : seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 네트워크 특성을 고려한 동적인 임계값을 학습하는 알고리즘을 제시하였다. 이 기법을 통해 선로 이용률의 임계값은 네트워크환경과 시간에 따라 동적으로 변경되며, 확률을 근거로 그 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한,실제 환경을 통하여 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며, 알고리즘의 성능을 실험하였다. 네트워크 관리자들은 이 알고리즘을 통하여 고정 임계값이 가지는 단점을 극복할 수있을 것이며, 관리 행위의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
이 논문은 폐기물 매립지에 사용되는 차수시설로서 토목섬유-흙 시스템의 접촉면에 대한 동적거동을 예측하기 위하여 제안된 교란도함수의 확률적 특성 분석에 대한 내용을 다루고 있다. 우선 다기능 접촉면 전단시험기(M-PIA)에 의한 다수의 시험자료를 활용하여 토목섬유-흙의 접촉면에 대한 교란도함수 모델의 매개변수를 보정하고 그 통계특성을 산정하였다. 다음으로 화학적인자와 상재하중의 영향을 고려한 교란도함수의 확률적 특성분석을 위하여, 산정된 A와 Z의 통계특성과 매우 효율적인 샘플링기법인 LHS기법을 적용함으로써 교란도함수 모델의 확률적 특성인 평균, 변동계수 및 분포형태를 분석하였다. 그 결과로서 ${\xi}_D$의 수준에 따라 교란도함수의 변동성은 약 최소 10%에서 최대 28% 정도로 나타났으며, 분포형태는 대부분의 ${\xi}_D$수준에서 Weibull 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 획득한 교란도함수의 확률특성을 활용하면 향후 접촉면 전단강도의 불확실성과 변동성을 정량적으로 명확하게 고려할 수 있는 토목섬유-흙 접촉면의 확률론적 안전성 평가기법의 개발이 가능할 것으로 판단된다.
최근 영상 데이터의 효율적인 표현 및 처리를 위해 텐서를 사용하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 2차 텐서로 표현된 데이터를 효과적으로 분류하기 위한 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 일반적인 벡터 데이터에 대해 개발되어진 클래스 요인과 환경 요인으로 이루어진 데이터 생성 모델을 확장하여 2차 텐서로 표현된 영상에 적합한 데이터 생성 모델을 정의하고, 이에 적합한 유사도 함수를 제안하였다. 제안하는 유사도 함수는 행렬정규분포를 이용하여 환경 요인의 확률분포를 추정함으로써 얻을 수 있다. 여러 벤치마크 데이터들을 이용하여 실험한 결과 2차 텐서를 사용함으로써 벡터 형태의 표현방식을 사용하는 것에 비해 분류율이 향상되었음을 확인하였다. 또한 제안하는 유사도 함수가 다른 기존의 유사도 함수에 비해 영상 데이터에 적합함을 확인할 수 있었다.
내장형 시스템의요구사항이 복잡해짐에 따라 내장형 소프트웨어의 신뢰도를분석하기 위한 도구가 요구되고있다. 소프트웨어의 신뢰도를 분석하는 방법으로는 확률적 모델링을 이용하는데, 다수의 디바이스를 제어하는 내장형 소프트웨어에 적용하기 위해서는 내장형 소프트웨어에 특성화 시킬 필요가 있다. 또한, 기존의 신뢰도 분석 도구는 각 상태간의 전이 확률을 다른 방법으로 측정해야 하고, 한 번 작성한 모델에 대해 재사용을 고려하고 있지 않는다. 본 논문은 내장형 소프트웨어의 신뢰도를 분석하기 위해 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스팅 도구를 이용한 신뢰도 분석 도구를 제안한다. 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델은 신뢰도 분석 방법으로 많이 사용되고 있는 마르코프 체인 모델을 내장형 소프트웨어에 특성화 시킨 모델이다. 그리고 단위 테스팅 도구는 내장형 소프트웨어의 개발환경에 적합한 호스트/타겟 구조를 가지고 있다. 제안하는 도구는 신뢰도 분석을 위해 단위간 전이 확률을 단위 테스트 결과로부터 자동으로 측정하여 기존의 도구보다 용이하게 신뢰도를 분석할 수 있다. 그리고 소프트웨어 모델을 XML 기반의 문서로 표현하여 단위 테스팅 도구가 업데이트 시킨 테스트 결과를 바로 적용할수 있고, 웹 기반의 인터페이스와 SVN 저장소를 이용하여 다수의 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 예제를 이용하여 신뢰도의 분석을 보이고 신뢰도 측정에 유용함을 보인다.
현재 재건축사업은 추진 의사결정과 관련한 확정된 지표나 기준이 없이 막연한 수익성에 대한 기대를 토대로 시행되고 있으며, 사업시행과정 에서 직면하게 되는 제반 위험 에 대해 경험 적으로 대응하고 있는 실정이다. 또한 재건축조합이나 시공예정 회사들이 제공하는 관리처분계획에 포함된 수익성에 관한 정보는 결정론적 분석을 통한 단순한 예측에 불과하여 재건축을 시행하는 과정에서 결과가 수정되는 것이 일반적이다. 즉 수익성에 대한 예측이 재건축시행 과정상의 유동적인 상황에서 변경됨에 따라 예측결과에 대한 신뢰도는 근본적으로 내 외적인 한계를 갖고 있다. 본 연구는 재건축사업의 수익성에 영향을 미치는 변수들을 확률적으로 평가하여 수익과 위험을 동시에 분석하는 수익성예측모델을 개발하고, 사례연구를 통해 개발모델의 적합성을 검증하여 기존의 결정론적 접근방식이 갖는 한계를 극복하고자 한다.
도시지역은 인구 및 사회인프라시설 등이 밀집되어 있어 홍수 발생 시 타 지역에 비하여 큰 피해가 발생한다. 우리나라의 경우 2017년 부산 지역과 2018년 서울 지역에 시간당 최대 100 mm 이상의 강우가 발생하여 인명 및 재산피해를 발생시켰다. 이러한 도시홍수 피해를 저감시키기 위해서는 수방시설물의 유지관리 뿐만 아니라 한정적인 물자와 인력을 효율적으로 활용하기 위한 홍수예보 방안이 필요하며 정확도 높은 기상예보가 수반되어야 한다. 현재 지자체에서는 기상청의 기상특보를 활용하여 홍수대응을 실시하고 있으나 이는 전국적으로 동일한 기준으로 각 지역의 홍수특성을 반영할 수 없다는 문제가 있다. 또한 국내에서는 정확도 높은 기상예측을 위해 다양한 기상 수치예보모델을 활용하고 있으나 급변하는 기상상황을 정확히 예측하는 데에는 한계가 있다. 수치예보모델의 한계를 극복하기 위하여 현재 영국에서는 강우 앙상블 자료를 활용한 영향예보 도입이 활발히 진행되고 있다. 영향예보란 단순 기상상황 뿐만 아니라 기상현상이 발생시킬 수 있는 위험수준과 그 위험수준이 발생할 확률을 함께 예보하는 방안이다. 본 연구에서는 부산광역시 동래구 지역을 대상으로 과거 피해 발생 강우량 및 지역의 확률강우량 등을 활용하여 지역특성에 맞는 총 4단계의 강우기준을 제시함과 더불어 기상현상의 발생확률을 조합한 홍수위험 매트릭스(Flood Risk Matrix)를 개발하였다. 또한 개발된 홍수위험 매트릭스의 활용성 평가를 위해서는 2016년, 2017년 기상청에서 산출한 국지규모 앙상블예측시스템(Local Ensemble Prediction System, LENS)의 강우 앙상블 자료를 활용하였다. 그 결과 짧게는 24시간 전, 길게는 72시간 전에 홍수피해 발생의 예보가 가능한 것으로 분석되었다. 향후 본 연구에서는 연구 대상 지역을 확대하여 각 지역에 적합한 홍수위험 매트릭스를 개발하고, LENS자료를 활용한 활용성 평가를 통해 실무에 적용 가능한 홍수예보 방안을 마련할 계획이다.
본 논문에서는 3D 광선추적법에 기반한 전파 예측 모델을 이용하여 MIMO 채널 특성을 해석적으로 분석하는 방법을 제시한다. 경로들의 위상차를 고려하여 채널간 discrete spatial correlation을 계산하고 이를 이용하여 젠센 부등식을 이용해 평균 MIMO채널 용량의 최대치를 추정한다. 본 해석 모델은 측정을 통한 통계적 접근이나 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 확률적 접근을 하지 않는 결정적인 모델이므로 시간과 비용측면에서 큰 효율을 가진다. 또한 전파 이론에 기초한 방법이므로 채널 용량에 영향을 미칠 수 있는 안테나 패턴이나 편파, 상호간섭, 안테나 구조 등의 파라미터를 정량적으로 분석 할 수 있는 장점이 있다. 본 모델은 MIMO 시스템에 적합한 안테나 구조 등의 개발에 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 Malaiya와 denton이 제안한 모듈크기(module size)와 소프트웨어 결함밀도와의 관계를 확률 모델화하는데 있어서 고려할 사항으로 정확한 소프트웨어 결함밀도를 추정하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 말하면 우리가 수행한 3개 프로젝트에 대해서 지수형 분포 및 기하분포 등에 대한 소프트웨어 모듈의 크기 분포나 모듈 또는 tan 등 규정된 크기에서 포함하고 있는 결함수를 추정하고 실측데이터에 적합한 모델의 구성 가능성을 제안하여 시험기간 중에 관측된 데이터를 적용하여 이를 상호 비교한다.
일반적으로 한국어는 띄어쓰기 단위인 어절이 형태소 분석의 입력 단위로 쓰이고 있다. 그러나 실제 영역(real domain)에서 사용되는 텍스트에서는 띄어쓰기 오류와 같은 비문법적인 형태도 빈번히 쓰이고 있다. 따라서 형태소 분석 과정에 선행하여 적합한 형태소 분석의 단위를 인식하는 과정이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 형태소분석을 위한 어절 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사전에 기반하지 않고 원형코퍼스(raw corpus)로부터의 필요한 음절 정보 및 어휘정보를 추출하는 방법을 취하므로 오류가 포함된 문장에 대하여 견고한 분석이 가능하고 많은 시간과 노력이 요구되는 사전구축 및 관리 작업을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 한국어 어절 인식을 위하여 본 논문에서는 세가지 확률 모텔과 동적 프로그래밍에 기반한 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 모델들을 띄어쓰기 오류문제와 한국어 복합명사 분석 문제에 적용하여 실험한 결과 82-85%정도의 인식 정확도를 보였다.
본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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