본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 수원과 의정부 지역의 일반국도 아스팔트 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명분포 선정과 헤저드 함수 및 생존확률을 추정하였다. 최적 수명분포형을 찾기 위해 확률지 개념을 이용하여 모수를 추정하였으며 적정 확률분포형태의 결정은 Anderson-Darling 통계값을 이용하였다. 그 결과 분석 대상 지역 포장의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 수명분포는 대수정규(Lognormal)분포인 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 제안한 대수정규분포에 의해 추정된 생존확률함수는 실제 관측값과 차이가 거의 없음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 update가 가능하며 따라서 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있는 이점이 있다.
2가지 이상의 재료로 구성된 다상(multi-phase) 재료는 상 분포에 따라 재료 특성이 다르기 때문에, 상 분포를 묘사할 수 있는 적절한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 확률 분포 함수 two-point correlation function과 lineal-path function을 사용하여 재료 내부의 상 분포 상태를 확률적으로 묘사하였다. 수치 계산 방법으로 계산되는 확률 분포 함수를 3개의 매개 변수를 사용한 곡선 접합(curve fitting)을 이용하여 수식으로 표현하고, 적용성을 살펴보기 위하여 2상 합금 미세구조 가상 시편과 지반 모델 시편을 사용하였다. 이를 통해, 확률 분포 함수는 곡선 접합을 이용하여 지수 형태의 수식으로 표현이 가능하며, 이는 시편의 RVE로서의 활용 가능성을 판단하는데 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4에서 저속 데이터 전송률을 요구하는 응용을 운용하기 위한 WBAN 시스템 모델을 제안한다. 의료용 응용서비스는 상이한 데이터 전송률과 응급 메시지 전송을 요구하기 때문에 기존의 무선 센서 네트워크 기술을 참조할 수 없다. 이러한 기존 시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 WBAN에 적합한 시스템 모델과 WBAN MAC 프로토콜에 관한 내용을 제안하였다. 첫째, 경쟁 구간에 우선순위 큐잉을 적용하여 MAC 명령어 프레임의 전송을 보장할 수 있는 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안한 시스템 모델을 사용하기 위해 MAC 프레임을 새롭게 정의하였다. 셋째, 경쟁구간에서 우선순위가 없는 데이터 프레임의 처리량 및 전송 성공 확률을 향상시킬 수 있는 데이터 전송률을 고려한 WBAN CSMA/CA 백오프 알고리즘을 제안하였다. 제안한 WBAN CSMA/CA 백오프 알고리즘은 BAN(Body Area Network) 및 WSN(Wireless Sensor Network)의 시뮬레이션이 가능한 OMNeT++의 Castalia를 이용하여 구현하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 시스템 모델이 기존 방식과 비교하여 데이터 처리량이 개선되고, 충돌 확률이 감소함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.
본고에서는 센서 네트워크의 분산 검출 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는 물리계층 보안기술들을 소개하고자 한다. 복잡한 연산과정을 요구하는 기존 암호학 기반의 보안 시스템은 배터리용량과 연산 능력이 제한된 센서 네트워크에서 많은 유지보수 비용을 유발할 수 밖에 없다. 본고에서 소개할 물리계층 보안기술들은 기존의 통신 모뎀 기술을 보안 강화의 목적으로 재활용하는 기술이다. 따라서, 복잡한 연산이나 추가적인 하드웨어를 필요로 하지 않기 때문에 자원이 제한된 센서 네트워크에 매우 적합하다. 본고에서는 센서네트워크에서 제안된 대표적인 물리계층 보안기술인 확률적 암호화 (stochastic encryption) 기법과 채널 인지 암호화 (channel aware encryption) 기법을 소개한다. 제안된 물리계층 암호화 기술을 두 가지 무선 채널 모형 PAC (parallel access channel)과 MAC (multiple access channel)에서 간략화된 모델로 재해석하여 센서 네트워크를 위한 보안 기술로서 적합성 여부를 평가하도록 하겠다.
본 논문은 국내 ATM망을 대상으로 실시간 VBR 트래픽을 측정하고 그의 특성을 분석하여 기존의 연구에서 ATM VBR 특성이 2-상태 MMPP 모델 기반의 On-Off 특성을 갖는다는 이론의 적합성을 검증한 것으로 분석 결과 국내 ATM 망의 VBR 트래픽 특성은 2-상태 MMPP 모델을 따르지 않으며 On 구간의 도착율 (λ$_1$)은 협약 대역폭 주기 중심에서 0.93~0.96의 확률로 도착하는 거의 결정적(Deterministic) 특성을 가지고, On 구간에서 Off 구간의 천이율 (T$_1$) 및 Off 구간에서 On구간의 천이율(T$_2$)은 마코브 체인의 특성을 따르지 않는 단순 랜덤 변수의 특성을 갖는 것으로 검증되었다. 따라서, 국내 ATM망의 VBR 특성은 MMPP 모델로 표현할 수 없으며 일반적인 On-Off 모델로 표현되어야 함을 확인하였다. 본 연구 결과는 실질적인 ATM망 서비스 회선 트래픽을 대상으로 측정, 분석, 검증한 것이므로 국내 ATM망에 적용하기 위한 모든 장치 및 네트워크 설계에 이 결과가 사용될 수 있으며 국내 ATM망에 적용된 트래픽 관리 기능을 사용하는 모든 ATM망의 트래픽 모델로 사용할 수 있다.
본 논문에서는 통신망의 큐잉망 모델을 링크 고장을 고려한 신뢰도 모델과 함께 개발한다. 가상연결을 갖는 통신망에서 링크 고장시의 신뢰도 분석이 수행된다. 확장된 추계적 페트리 네트인 SRN은 시스템 분석을 위한 다양한 모델링 기능을 제공해 주며 적절한 보상율을 모델에 할당해 줌으로써 원하는 성능지표를 쉽게 구할 수 있다. 재경로를 갖는 신뢰도 분석을 위하여 모델 규격을 정하고 자동으로 모델을 생성하고 그 해를 구하는데 SRN 모델링이 적합함을 보여준다. 링크 고장에 따른 다양한 재경로 설정과 신뢰도 분석을 위하여 SRN을 이용한 마르코프 모델이 개발되고 그 해가 구해진다.
기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 국내에서 냉장보관창고 온도에 대한 조사를 수행하여, 온도분포를 추정하였고, 이를 미생물 위해평가의 입력변수로 활용할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 국내 냉장보관창고의 온도분포는 최저 $-3.2^{\circ}C$, 최대 $14.9^{\circ}C$, 평균 $2.55{\pm}3.55^{\circ}C$로 나타났고, $10^{\circ}C$이상 비율은 2.5%로 나타났으며, 대부분의 냉장창고 온도는 설정온도보다 높은 것으로 나타났다. 공간 위치별 온도분포는 상단(2.4~4 m) $0.8{\pm}1.69^{\circ}C$, 중단(1.5~2.4 m) $0.59{\pm}1.68^{\circ}C$, 하단(0.7~1.5 m) $0.65{\pm}1.46^{\circ}C$로 중단 온도가 가장 낮았으며, 위치별 온도차이는 최대 $1.11^{\circ}C$로 공간상에서 온도가 일정하게 유지되는 것이 아니라 어느 정도의 편차가 존재하는 것으로 나타났다. 이상의 수집된 온도자료는 @RISK 를 이용, 적합성 검정(GOF: K-S와 A-D test)을 수행하여, MRA에서 활용할 수 있는 국내 냉장창고 온도분포에 대한 가장 적합한 확률분포모델로 LogLogistic(-4.189, 5.9098, 3.2565)을 선정하였다.
본 연구는 국내 냉동보관창고 보관온도에 대한 조사자료를 활용하여, 온도분포를 추정하였고 이를 미생물 위해 평가(microbial risk assessment; MRA)의 입력변수로 활용할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 조사에 참여한 8곳의 냉동보관창고에서 측정된 공간상의 온도는 최저 $-25.8^{\circ}C$, 최고 $-10.3^{\circ}C$, 평균 $-20.48{\pm}3.08^{\circ}C$이었으며, $-18^{\circ}C$이상의 냉동창고 비율은 20.4%로 조사되었다. 공간별 온도분포는 자연대류를 이용하는 냉동창고의 경우 상단(2.4~4 m) $-22.57{\pm}0.84^{\circ}C$, 중단(1.5~2.4 m) $-22.49{\pm}1.05^{\circ}C$, 하단(0.7~1.5 m) $-22.68{\pm}1.03^{\circ}C$, 최고온도차이는 $1.78^{\circ}C$이었으며, 강제대류를 이용하는 냉동창고의 온도분포는 상단(2.4~4 m) $-17.81{\pm}1.47^{\circ}C$, 중단(1.5~2.4 m) $-17.94{\pm}1.44^{\circ}C$, 하단(0.7~1.5 m) $-18.08{\pm}1.42^{\circ}C$, 최고온도차이는 $0.94^{\circ}C$로 조사되었다. 보관온도는 냉동창고 모든 공간에서 온도가 일정하게 유지되는 것이 아니라 편차가 존재하는 것으로 나타났다. 이상의 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: A-D, K-S test)을 수행하여, MRA에서 활용할 수 있는 국내 냉동보관창고 온도분포에 대한 가장 적합한 확률분포모델로 Lognormal [5.9731,3.3483, shift(-26.4281)]이 선정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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