인간과 같은 2배체의 각 염색체는 부모로부터 물려받은 2벌의 복제로 이루어져 있다. 이들 각 복제에서 SNP(single nucleotide polymorphism) 서열 정보를 하플로타입이라 부른다. 인간의 하플로타입 지도를 완전히 찾는 것은 인간 지놈의 중요한 작업 중의 하나인데, 실험적인 방법으로 하플로타입을 직접 얻는 것은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 든다. 따라서 두 하플로타입 정보가 혼합된 지노타입의 샘플들로부터 하플로타입을 추론하는 것에 대하여 연구되어왔다. 이 논문에서는 지노타입들을 설명하는 최소 개수의 하플로타입들을 찾는 모델(최소 하플로타입 추론문제)에 근거하여, 유전자 알고리즘을 사용하여 하플로타입을 추론하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 좋은 결과를 주는 것으로 알려진 HAPAR[1]와 이 논문에 제시한 알고리즘을 컴퓨터 실험에 의한 비교를 통하여, 입력이 클 때 이 논문의 알고리즘이 수행시간은 적게 걸리면서 정확성이 비슷함을 보인다. 또한 이 실험 결과를 최근에 제시된 방법인 PTG[2]와 비교한다.
A single fire event within a fire area can cause multiple initiating events considered in internal events probabilistic safety assessment (PSA). For an example, a fire event in turbine building fire area can cause a loss of the main feed-water and loss of off-site power initiating events. This fire initiating event could result in special plant responses beyond the scope of the internal events PSA model. One approach to address a fire initiating event is to develop a specific fire event tree. However, the development of a specific fire event tree is difficult since the number of fire event trees may be several hundreds or more. Thus, internal fire events PSA model has been generally constructed by modifications of the pre-developed internal events PSA model. New accident sequence logics not covered in the internal events PSA model are separately developed to incorporate them into the fire PSA model. Recently, many fire PSA models have fire induced initiating event fault trees not shown in an internal event PSA model. Up to now, there has been no analytical comparative study on the constructions of fire events PSA model using internal events PSA model with and without fault trees of initiating events. In this study, the changing process of internal events PSA model to fire events PSA model is analytically presented and discussed.
에스테렐은 반응형 시스템 설계에 적합하도록 디자인 된 명령형 동기언어이다. 시스템 개발 시에는 디버깅을 위해 다양한 테스트가 필요하다. 반응형 시스템을 테스트 하려면 일련의 입력을 시간의 흐름에 따라 순서대로 나열하여야 한다. 하지만 원하는 목적에 적합한 테스트 데이터를 생성해 주려면 많은 노력이 필요하며, 이 과정에서 오류가 발생하기도 한다. 따라서 디버깅의 특성상 빠르면서 원하는 목적의 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있는 도구가 필요하다. 본 연구에서는 디버깅에 도움을 줄 수 있는 테스트 데이터 자동 생성기를 개발하였다. 본 연구는 개발자가 원하는 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있고, 빠르게 테스트 데이터를 만들어내는 것에 초점을 두었다. 또한 사례 연구를 통해 실제 시스템 개발에 우리의 테스트 데이터 생성기를 적용한 예를 보여준다.
Native Command Queueing(이하 NCQ)는 디스크 드라이브 내의 명령어 큐에 존재하는 요청들의 순서를 재조정하여 throughput을 최대화하는 기술이다. NCQ는 최신 S-ATA 2의 표준 스펙에 포함되었고, 다수의 디스크 벤더들이 자사의 디스크 모델에 이를 구현하고 있다. 하지만 이 새로운 기술이 운영체제와 디스크 드라이브간의 정보 차이를 유발할 가능성이 있다. 운영체제는 자신이 지시한 순서대로 디스크가 입출력 요청을 서비스할 것이라 생각하지만, NCQ가 지원되는 디스크는 이를 무시하고 throughput을 최대화할 목적으로만 요청을 처리할 것이다. 이것을 기대 불일치라 부를 수 있다. 이로 인해 성능에 이상한 현상이 발생하거나, 입출력 요청이 심각하게 굶주릴 가능성이 있다. 본 논문에서는 기대 불일치로 인한 입출력 요청의 굶주림 현상을 실제로 확인하고, 이를 해결하기 위한 해결책을 제시한다. 이 해결책은 간단하고, 특별한 하드웨어의 추가나 변경을 요구하지 않으며, 이식성이 좋다. 이를 실험 결과를 통해 확인하도록 한다.
본 논문은 FEXT (far-end crosstalk) canceller에 관한 연구이다. Fiber to the curb (FTTC), very high speed digital subscriber와 같은 많은 동축선로 시스템에서 양방향 전송을 위해 frequency-division duplexing (FDD)를 사용한다. FDD 동축전송 시스템의 최고의 도달 거리는 하향채널보다는 높은 주파수에 위치한 상향 채널에 의해서 제한된다. 그런 FDD 송수신의 성능을 개선하기 위해서 높은 주파수에 있는 채널은 FEXT 제거를 적용하게 된다. 시스템을 배열과 그것은 blind startup 은 채널의 intersymbol interference (ISI), FEXT와 다른 잡음을 막기 위해 FEXT 제거기와 등화기를 함께 적용함으로써 연구한다. 이상적 훈련 신호를 전송하지 않고, 제안된 동축선로상에서 초기 수렴과 수렴된 후의 상태를 알아본다. 또한 FEXT 채널의 분석한 모델뿐만 아니라, 측정된 특성은 FEXT 제거기를 위해 필요한 기간을 측정하기 위해 사용되어진다. 또한 FEXT 제거기를 위한 메모리 수가 채널에 독립적이기 때문에, 제안된 시스템은 모든 독립적인 채널 상에서 동축 시스템에 대해 유용하게 적용할 수 있다.
발사를 위해 로켓과 지상 장비를 작동시키고 제어하는 과정에서 시나리오는 운영 및 통제의 지침 역할을 한다. 따라서 시나리오를 작성하는 것은 로켓 발사 작업을 준비하는 첫 번째 작업으로서, 발사를 성공적으로 수행하기 위한 핵심적인 임무 중 하나이다. KSR-III 비행시험 시나리오는 발사를 준비하기 위해 로켓과 지상 장비를 작동시키는 순차적인 작업 명령의 시퀀스이다. 본 논문에서는 발사 시나리오 개발에 UML 객체 모델링 방법을 적용한다. 먼저, 발사 시스템의 각 서브시스템을 객체로 모델링하고 각 두 서브시스템 간의 인터페이스를 association link로 모델링한다. 이를 통해 얻어진 최종적인 KSR-III 발사 시스템 객체 다이어그램은 데이터와 명령의 흐름, 통제, 상호작용 등을 분석하는데 사용된다. 전체 시나리오는 사전 시나리오, 본 시나리오, 비상시 조치사항 등으로 구성된다.
컨포넌트 개발 프로세스에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 작업이면서 어려운 작업이다. 따라서 현존하는 컴포넌트 개발 방법론들에서는 컴포넌트 식별을 위해서 체계적이고 명확한 기준이 제시되지 않아 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 그 결과 평이한 개발자에 의해서 소프트웨어의 재사용 단위인 컴포넌트를 식별하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트를 용이하게 식별할 수 있도록 유스케이스 다이어그램, 클래스 다이어그램 그리고 시퀀스 다이어그램 등 도메인 모델을 기반으로 컨포넌트를 식별하는 기준과 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2단계 즉, 시스템 컨포넌트 식별과 비즈니스 컴포넌트 식별을 통하여 컴포넌트론 식별하는 방법을 제시한다. 특히, 제안된 기법에서는 컴포넌트 식별에 있어서 구조적 특성뿐만 아니라 메소드 호출 유형과 방향에 따른 의존성 특성을 함께 괴려하고 있다 이러한 제안된 기법의 실용성을 검증하기 위해 사례 연구와 기존 식별 방법과의 비교 분석 및 평가를 제시한다.
복합재 적층판의 기계적 특성값 $E_1,\;E_2,\;V_{12},\;G_{12}$을 설계변수로 하는 변수식별을 수행하여 동적 거동을 보다 정확하게 예측할 수 있는 동적 모델을 확보하였다. 간단한 진동실험을 통해 고유진동수를 측정한 후 대상구조물에 대한 고유치의 실험값과 수치해석값 사이의 오차들의 합으로 목적함수를 구성하였다. 목적함수를 최소화하기 위해 최적화 방법으로 conjugate gradient method를 사용하였다. 최적화 과정 중 설계변수를 증감시키기 위해 민감도 해석이 수행된다. 민감도 해석을 통해 변수식별 결과도 설명할 수 있었다. 변수식별 결과의 타당성을 검토하기 위해 식별전후의 모드형상을 비교하였다. 식별된 기계적 특성값을 사용하여 보다 정확하게 복합재 적층판의 고유진동수를 예측할 수 있었다. 결과의 적용을 위해 식별된 기계적 특성값을 사용하여 다른 적층순서를 가진 복합재 적층판의 고유진동수를 예측해 보고 실험결과와 비교해 보았다.
탐색 테스트는 빠른 개발 주기라는 특징으로 바람직한 테스트 방법으로 소개되었으나 적용을 위하여 문서화 및 테스트 범위의 분석이 요구되어 적극적으로 채택하지 않고 있다. 한편 키워드 기반 테스트는 리소스 절약 및 유지 관리를 용이하게 하는 방법으로 소개되었으나 데이터, 설정, 상호 작용, 시퀀스 및 타이밍과 같은 변수가 많아 테스트를 미리 계획하는 것이 쉽지 않다. 하지만 키워드 기반 테스트에서 키워드를 작성하기 위한 명확한 기준과 방법을 제시하고 탐색 테스트 프로세스를 적용하여 키워드를 기반으로 테스트 사례를 만들 수 있다. 이 논문에서는 키워드 기반으로 탐색적 테스트를 자동화 하는 모델을 제안하고 실험한다. 효과를 검증하기 위해 일반 키워드 기반 테스트(KBT)와 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였고 탐색적 정상 테스트 사례(ETC) 및 탐색적 키워드 기반 테스트(KBET)와 비교하였다.
This paper considers that advanced planning and scheduling (APS) in manufacturing and the efficient purchasing where each customer order has its due date and multi-suppliers exit We present a Make-ToOrder Supply Chan (MTOSC) model of efficient purchasing process from multi-suppliers and APS with outsourcing in a supply chain, which requires the absolute due date and minimized total cost. Our research has included two states. One is for efficient purchasing from suppliers: (a) selection of suppliers for required parts; (b) optimum part leadtime of selected suppliers. Supplier selection process has received considerable attention in the businessmanagement literature. Determining suitable suppliers in the supply chain has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions usually is complex and unstructured. These influence factors can be divided into quantitative and qualitative factors. In the first level, linguistic values are used to assess the ratings for the qualitative factors such as profitability, relationship closeness and quality. In the second level a MTOSC model determines the solutions (supplier selection and order quantity) by considering quantitative factors such as part unit price, supplier's lead-time, and storage cost, etc. The other is for APS: (a) selection of the best machine for each operation; (b) deciding sequence of operations; (c) picking out the operations to be outsourcing; and (d) minimizing makespan under the due date of each customer's order. To solve the model, a genetic algorithm (GA)-based heuristic approach is developed. From the numerical experiments, GAbased approach could efficiently solve the proposed model, and show the best process plan and schedule for all customers' orders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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