소프트웨어 시스템이 복잡해지면 고장의 원인이 하나의 강도함수에 의해서만 일어나지 않고 여러 원인이 중첩되어 발생할 수 있다. 이러한 복잡한 시스템에 의한 우도함수의 계산상의 어려움 때문에 반복표본을 이용하는 깁스 샘플링 기법이 고려되었다. 관찰된 고장시점은 중첩모형으로 표현이 가능한 잠재(latent)변수들을 이용하여 깁스 알고리즘을 적용하였다. 단순모형과 중첩모형의 비교를 위해 사후베이즈 요인과 상대오차의 합을 이용하여 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서 GOS 속성을 가진 Goel-Okumoto 모형과 Weibull 모형을 선택하고 NHPP의 자료는 Lewis와 Shedler[25]에 의해 제시된 Thining 알고리즘을 이용하여 발생된 자료를 이용하고 사전분포는 상대적으로 확산분포(diffuse priors)를 이용한 모수추정과 사후베이즈요인과 상대오차를 이용한 모형선택을 한 결과 단순모형들 보다 중첩모형이 좋은 형으로 간주할 수 있음을 보여 주었다.
본 논문은 음악감독 미클로스 로자가 참여한 범죄영화 두 편을 중심으로 내러티브를 유추할 수 있는 음악적 기능을 연구한다. 두 편의 영화는 "이중배상(Double indemnity, 1946)"과 "더 킬러스(The Killers, 1948)"이다. 영화에 사용 된 주요테마와 장면을 분석 후 범죄영화에만 나타나는 키워드를 중심으로 내러티브의 유추가능한 음악적 표현 방법을 조사한다. 테마음악은 범죄영화에서 사건의 시작을 알리는 진행 및 전개, 계획단계와 진행 단계의 선행적 행동과 후행적 행동을 거쳐 최종 결과인 범죄를 저지르는 행동을 표현한다. 음악만으로 범죄영화의 내러티브를 유추할 수 있고 범죄를 진행하는데 있어서 음악적 효과가 장면과 결합하여 긴장감을 극대화시킨다.
유비쿼터스 가정환경의 다양한 서비스들을 사용자에게 제공하기 위해서는, 사용자의 의도를 정확히 파악하여 적절한 서비스를 수행하는 지능형 에이전트가 필요하다. 기존에 서비스 선택을 위해 사용되던 명령어 기반 사용자 인터페이스와는 달리, 대화 시스템은 인간과 시스템 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만 기존의 사용자나 시스템 주도 대화 시스템은 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 기인한 다양한 표현을 다루기 어렵다. 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
본 연구는 헬리콥터용 터보축엔진의 온라인 상태진단을 위해 퍼지-신경망 알고리즘을 제안하였고 GUI 형태의 SIMULINK프로그램으로 개발하였다. 진단 프로그램 개발을 위해 look-up 테이블 형식 기본 성능 모듈로 계산시간을 줄였고 실시간 성능 데이터를 획득하기위해 신호 생성 모듈을 사용하였다. 이 프로그램은 계측성능상태를 모니터링하기위한 온라인 상태모니터링 프로그램과 계측데이터와 퍼지를 이용한 정성적인 상태진단과 신경 회로망을 이용한 정량적인 상태진단으로 이루어진다. 제안된 온라인 진단 프로그램은 헬리콥터엔진의 상태모니터링에 적용 가능여부를 확인하기 위하여 터보샤프트 엔진을 대상으로 검증하였다.
본 연구는 출발시각기준 실시간 통행시간 정보를 제공을 위한 공간적 설계의 적절성을 판단하는 것이다. 그리고 적정 링크길이를 평가하기 위해 실시간 통행시간 정보제공 오차를 정의하고, 기존의 방법보다 개선된 실시간 통행시간 제공방법을 제시하였다. 이를 연구대상에 적용한 결과 첫째, 실시간 통행시간 정보제공을 위한 공간적 설계는 경로단위보다는 링크단위가 오차가 적은 것으로 나타났다. 둘째, 실시간 통행시간 정보 제공방법 비교에서는 기존방법보다 본 연구에서 제시한 방법(동적특성 반영)이 오차가 적은 것으로 나타났다. 그리고 셋째, 적정 링크길이는 약 4km가 적정한 것으로 나타났다. 결론적으로, 출발시각기준 실시간 통행시간 정보제공을 위한 공간적 설계는 동적특성을 반영한 링크단위로 적용하는 것이 효과적이다.
Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.
최근 지구온난화로 인한 이상기후의 영향으로 강우일수는 줄고 있으나 강수량은 예년과 비슷한 수준을 보이고 있다. 이로 인해 갈수기의 용수부족 현상은 더욱 심해지고. 장마철의 홍수피해와 게릴라성 집중호우로 인한 피해가 커지는 등 해가 갈수록 홍수 예경보의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 현재 홍수 예경보 체계는 몇 가지 문제를 가지고 있다. 기존 예경보 체계의 경우 한 번의 예측을 수행하기 위해 수반되는 전처리과정과 주계산과정을 거치는 동안 각 과정에서 발생한 오차들이 반복, 누적되어 최종 결과물(예측된 유출량) 속에 모두 포함된다. 또한 기존 체계에서는 유출모형을 적용하기 위해서 토양형. 피복상태 등에 관련된 매개변수들이 필요한데. 이러한 매개변수의 결정에 어려움이 있고. 불확실성을 갖고 있다. 본 연구에서는 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하려는 fuzzy 이론을 신경망 이론에 도입하여 홍수 예경보 시스템의 운영과정에서 발생하는 불확실성의 문제를 해결하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)은 data driven model(자료에 기반을 둔 모형)의 하나로 다음과 같은 장점을 가진다. 우선 data driven model은 유역의 물리적, 지형적 특성을 고려하지 않고(매개변수설정에서 발생하는 문제 해결 가능), 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축되는 모형이므로, 유역의 물리적 자료나 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요 없고, 일단 모형이 구축되면 자료의 입력만으로도 신뢰성 높은 결과를 단시간 내에 효율적으로 획득할 수 있다. 그리고 유역 내의 상황이 변화하더라도, 이들의 영향을 고려하여 쉽게 모형을 갱신할 수 있다. 마지막으로 모형의 구축 과정이 물리적 모형에 비해 비교적 간편하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 탄천유역의 강수량 자료와 대곡교의 수위자료를 입력자료로 사용하여 대곡교의 수위를 예측하였다. 입력 자료는 시간차 계열의 강우량과 수위 자료를 사용하였으며 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다.
Ad-hoc망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 위의 연구 기술은 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인해 ad-hoc망에서는 견고하고 간단하면서도 에너지 소비를 최소화해야 한다. 본 논문에서는 이동 노드의 위치 정보를 탐색하여 임의의 클러스터 영역을 지정하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기술의 망을 형성시켜, 네트워크의 변화에 대한 예측을 가능케 하는 추론망을 제안한다. 초기에는 mesh 형태의 망을 구성하고 각 노드간의 거리를 분석하고 노드의 이전 값과 현재의 값을 비교하여 노드의 방향성을 예측한다. 이는 노드의 다양한 상황 정보 수집을 해석하여 추론이 가능한 온톨로지 기반의 상황인식(Context-Awareness)기술을 활용하였다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 온톨로지 기반에서 하나의 상황인식 형태를 떤 이동 노드에서 복원력이 뛰어난 트리 구조를 제공한다. 제안된 RODMRP는 이동 노드간의 변화된 환경에서의 재연결성 유지 및 과도한 packet의 증가에 따른 traffic 증가와 중복 전송에 따른 패킷내에서의 중복정보의 제거 목적으로 제안되었다.
본 논문은 임베디드 코어의 설계 계층을 이용한 아키텍처 탐색 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 다양한 설계 검증과 계층적인 설계 수준에 따른 성능 측정을 고려한 체계적인 아키텍처 탐색을 수행한다. 성능 측정 도구는 설계 모듈에 관련 있는 성능 데이터를 가진 프로파일을 생성한다. 프로파일 생성기는 설계 모듈과 성능 매개변수에 대한 연관 규칙을 얻기 위해 데이터마이닝을 수행한다. 프로파일 생성기의 추론 엔진은 다음 탐색 과정의 설계 성능을 향상시키는 새로운 연관 규칙을 얻는다. 제안된 아키텍처 탐색 방법론의 효율성을 확인하기 위해 JPEG 인코더, Chen-DCT, FFT의 어플리케이션에 대한 아키텍처 탐색을 수행하였다. 제안된 방법을 이용하여 설계된 임베디드 코어는 MIPS R3000의 초기 임베디드 코어에 비해 평균 60.8%의 수행 사이클 감소를 보인다.
규칙 기반 패러다임은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 정형성과 융통성을 제공하기 때문에 여러 프로세스 중심 소프트웨어 공학 환경에 도입되어 왔다 그러나, 기존의 규칙 기반 패러다임을 채택한 시스템들의 경우 프로세스 모델을 작성하거나 이해하기 어렵고 프로세스 모델링 언어가 확장 또는 개선될 때마다 추론 엔진을 수정하거나 최악의 경우에는 새로 개발하여야 한다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 프로세스 변경에 유동적으로 대처할 수 있으며 프로세스 모델을 규칙기반 언어의 사실로 직관적으로 맵핑함으로써 프로세스의 병렬성을 효과적으로 제어할 수 있다는 규칙 기반 패러다임의 장점을 살리면서 기존 규칙 기반 PSEE의 단점인 사용의 용이성과 추른 엔진의 안정성 문제를 해결한 PRAiSE 시스템을 기술한다. PRAiSE에서는 RAiSE라는 그래픽 프로세스 모델링 언어를 제공하며 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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