설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 대형 통신 시스템 같이 결과 산물이 매우 큰 시스템의 개발비용을 낮추는데 중요한 역할을 하고 있다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합을 필요로 하고, 설계 개체들을 위험 그룹과 비위험 그룹으로 나누는 기능만 지닌 분류 모델들이었다. 본 논문에서는 두가지 형태의 검증된 혼성 메트릭들을 사용하는 새로운 예측 모델 HMM을 제안한다. HMM의 장점은 설계 개체의 위험도를 정량화함으로써 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합이 필요 없다는 것과 개체 간에 위험도 비교가 가능하다는 것이다. HMM의 유용성을 보이기 위해 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 HMM을 비교하였다.
ZnO($Zn_{1+x}O$)는 n-type 반도성 세라믹스로 우수한 전기적, 광학적, 화학적 특성을 갖고 있어 바리스터, 투명 전도막, 화학 및 바이오 센서, UV light emitter 등 다양한 용도로 사용되고 있다. 또한 ZnO에 각종 천이 금속 산화물을 일정량 첨가함에 따라 발생하는 결함준위와 입계 특성의 변화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 천이 금속 산화물의 첨가에 따른 전기적 광학적 특성의 변화에 대한 결과들이 많이 보고되고 있지만 서로 상충되거나 해석상 다소 어려운 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 ZnO에 $Cr_2O_3$를 2.0 at% 첨가하여 Cr 첨가에 따른 ZnO의 결함준위와 입계 특성 변화에 대하여 각종 유전함수($Z^*$, $Y^*$, $M^*$, $\varepsilon^*$, and $tan{\delta}$)를 이용하여 고찰하였다 ZnO에 Cr을 첨가할 경우 결함 중 장범위 쿨롱 인력에 의한 결함(0.13~0.18 eV)이 ~100K 영역에서 나타났으며, ZnO 내 결함 중 대표적인 $Zn_j$와 $V_o$는 서로 겹쳐서 나타났다. 이들 중첩된 결함에 대하여 각종 유전함수를 이용할 경우 서로 분리해 낼 수 있는 강점이 있음을 논하였다. 또한 각 결함준위가 강는 정전용랑(C)과 저항(R)을 impedance-modulus spectroscopy를 이용하여 구한 결과, 소결온도가 높아질수록 정전용량은 증가하였으며, 측정온도가 놓아질수록 높아지는 경향을 나타내었다. 입계의 정전용량은 소결온도가 높아질수록 높아 지지만 측정온도가 높아질수록 낮아지는 경향을 나타내었다. 각 저항값은 소결온도 및 측정온도가 높아질수록 지수적으로 감소하였다. 또한 분포함수를 이용하여 입계 안정성에 대하여 고찰하였다.
입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 데이터 집합이 있더라도 현재 프로젝트와 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 기존 비감독형 모델 연구들에서 사용하지 않은 대표적인 클러스터링 알고리즘인 EM, DBSCAN을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 연구들에서 사용한 K-means 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 오류율 면에서 EM이 K-means보다 약간 나은 성능을 보였으며, DBSCAN은 두 모델에 떨어지는 성능을 보였다.
초기경향이 있는 보강평판의 비선형 운동 방정식을 Galerkin method에 의하여 유도하였다. Runge Kutta method를 사용하여 step-load를 받고 있는 보강평판의 동적 좌굴문제의 수치해를 구하였다. 정적 좌굴실험에 의하여 좌굴하중을 결정함에 있어 동적 해석법을 응용할 수 있음을 입증하였으며, step-load를 받는 보강평판의 동적 좌굴해석으로 정적좌굴의 초기결함 민감성을 해 석하였다. 보강평판의 초기결함민강성은 평판보다 훨씬 낮으며 보강재의 편심비가 높을수록 민감 성은 둔화된다.
고리원자력1호기에서 각각 2주기, 4주기동안 연소한 핵연료봉 G33-N2(평균연소도:3464MWD/MTU) 및 G23-14(평균연소도:13917MWD/MTU)에 대하여 와전류시험을 수행한 결과 G33-N2 핵연료봉 하단으로부터 각각 2290mm, 2878mm 위치에 관통결함신호와 내부결함신호를 얻었다. 또한 G23-l4 핵연료봉에서는 ridge 와전류신호를 획득하였다. 비파괴적 와전류시험을 통하여 관통결함 및 내부결함으로 예측된 위치에서 파괴적 금속조직시험을 수행하여 얻은 결과는 와전류시험결과와 잘 일치하였다 G23-l4 핵연료봉에서 획득한 ridge 와전류신호는 직경측정시험결과와 비슷한 경향을 보여 주었다. 따라서 와전류시험을 통하여 핵연료봉에 대한 건전성 평가 도구로서의 그 신뢰성이 양호함을 실증하였으며 핵연료봉의 ridge 정보도 제공할 수 있음을 입증하였다.
무선 센서 네트워크는 컴퓨팅 용량 및 전력 자원이 매우 제약적인 특징을 가지고 있으며, 이로 인하여 동작시 실패하려는 경향(Error-prone)을 지닌다. 이를 해결하기 위하여 센서 네트워크에 적용 가능한 결함 허용 기법이 요구되며, 현재 노드의 참가(Join), 삭제(Delete), 사망(Death) 및 상태 오염(State Corruption)으로 인하여 발생하는 결함을 처리하기 위하여 노드의 물리적 위치를 기반으로 클러스터를 구성한 후 발생 결함을 지역화하여 처리하는 기법이 제안되었다[1]. 본 논문에서는 결함을 처리하기 위한 기존의 위치 인식 노드 클러스터 시스템에서 발생할 수 있는 헤드 노드의 결함을 효율적으로 처리하기 위한 개선된 기법을 제안하여 전체 센서 네트워크 시스템의 실질적인 가용도(Availability)를 높이고자 하며, 이를 위한 간단한 분석을 수행한 후 효용성을 검증한다.
유무기 할로겐화 납 페로브스카이트 태양전지는 25%을 넘는 높은 효율에도 불구하고 낮은 구동 안정성으로 인해 상용화에 불리하며, 이에 페로브스카이트 재료 내구성 향상을 위한 전략이 필요하다. 페로브스카이트 내구성을 높이기 위해서는 페로브스카이트 재료의 결함 특성과 열화 메커니즘 원리에 대해 이해해야 하며, 결함 제어를 통한 소자 안정화 전략을 취해야 한다. 이 총설에서는 페로브스카이트 내 결함 형성 및 소자 구동에 연관된 광물리 특징과 물질 열화 현상을 소개하고, 이를 해결하기 위한 다양한 결함 제어 기술 동향을 정리하였다.
소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.
하드웨어 기술의 발전으로 인해 컴퓨터 하드웨어의 결함 발생률은 상수 값이거나 점차 작아지는 경향이 있다. 반면에 하드웨어에 탑재된 소프트웨어의 복잡성 및 크기는 이전에는 상상할 수 없을 정도로 방대해져가고 있기 때문에, 소프트웨어의 결함 발생으로 인한 컴퓨터 시스템의 장애 발생 가능성은 점차 더 높아지고 있다. 본 논문에서는 Active/Active 클러스터 시스템의 가용도 개선을 위해서 소프트웨어적인 결함 발생을 미연에 방지할 수 있는 능동적 결함허용 기법인 소프트웨어 재활(rejuvenation) 방법에 대하여 연구하였다. 소프트웨어 재활 과정 및 여분서버로 작업전이(switchover) 과정을 semi-Markov 프로세스로 모델링 한 후, 수학적 분석을 통해 구한 Active/Active 클러스터 시스템의 bud형 상태 확률을 이용하여, 다양한 운영 조건하의 가용도 및 손실비용을 계산하였으며, 이를 통하여 소프트웨어 재활을 통한 Active/Active 클러스터 시스템의 가용도 개선 가능성을 확인하였다.
입력 모듈의 결함경향성을 결정하는 결함 예측 모델 연구들은 대부분 훈련 데이터 집합을 사용하는 감독형 모델에 관련된 것들이었다. 하지만 과거 데이터 집합이 없거나 현재 프로젝트 성격이 다른 경우는 비감독형 모델이 필요하며, 이들에 관한 연구들은 모델 구축의 어려움 때문에 극소수 존재한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘들을 사용한 비감독형 모델들을 제작하여, 기존 모델들이 많이 사용한 K-means 모델과 나머지 모델들의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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