본 연구에서는 먼저 전파관리시스템(RFMS)의 전체 구성 및 기능과 함께 RFMS의 기능 중 전파전파 분석 기능의 문제점과 개선방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 바탕으로 사용자가 분석을 원하는 환경 및 조건에 적합한 적정 분석 알고리즘을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선택 기준안 도출을 위하여 기존 및 추가될 전파손실 알고리즘 및 회절 모델에 대해 파라미터별로 분석을 수행하였다. 이러한 분석 결과로부터 사용자가 원하는 환경 및 조건에 적합한 적정 분석알고리즘을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선택 기준안을 마련하고, 이를 활용하여 알고리즘 자동 선택을 할 수 있는 프로그램의 작성 및 활용 예를 보였다. 이와 함께 RFMS에서의 전파전파 분석을 효율적으로 수행할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.
이 연구에서는 정적 변위를 사용하는 유전자 알고리즘을 이용한 교량의 유한요소해석모델 개선 기법을 제안하며, PSC 거더교를 대상으로 한 실증시험 데이터를 이용하여 제안된 방법을 검증하였다. 실증 재하시험으로 정적재하시험과 의사정적재하시험을 수행하였으며, 각 재하시험의 계측 데이터를 이용하여 대상교량의 유한요소해석모델 개선을 진행하였다. 최종적으로 의사정적재하시험의 계측 데이터를 통해 개선된 모델을 이용하여 공용 내하력평가를 수행하였다. 내하력평가에는 현 도로교설계기준과 구 도로교설계기준, AASHTO LRFD의 설계 활하중을 이용하였으며, 각 설계기준 별 내하력평가 결과를 비교하였다.
소프트웨어 재사용은 새로운 소프트웨어 개발에 소용되는 시간과 비용을 현저히 감소시켜 소프트웨어 개발환경과 생산성을 향상시키는 방법으로, 소프트웨어 위기를 해결하기 위한 중요한 방법이다. 그러나 소프트웨어 부품을 위한 형식 명세서(formal specification)의 부족, 소프트웨어 재사용에 대한 부정적 심리적인 효과 등의 이유 때문에 현실적으로 재사용이 잘 이루어지고 있지 않다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 부품의 품질 보증에 관한 연구가 소프트웨어 재사용에 관한 연구 분야에서 최우선적으로 이루어져야 하지만, 기존의 연구들은 일반적으로 설정된 재사용 품질 기준을 표준으로 하였으므로, 사용자의 요구가 복잡하고, 다양화되면서 소프트웨어의 크기, 알고리즘과 구조의 복잡도는 증가있는 변화하는 환경에 능동적으로 대처하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 부품의 삽입과 기존 부품들의 삭제, 분류 기준의 변경 등의 환경 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 적응성이 있는 재사용성 결정 모델을 제안한다. 이 모델은 적응성 있는 재사용 결정 알고리즘을 찾기 위해서 데이터에 숨겨진 패턴들을 발견하는 효율적인 알고 ?遲\ulcorner 제공하는 Rough set 이론을 이용한다.
웹 캐시는 클라이언트와 서버사이에 위치하여, 대리자의 역할을 하는 프락시 서버의 기능적측면의 다른 이름이다. 클라이언트와 프락시 서버사이는 주로 LAN을 통해 연결되므로 넓은 대역폭을 갖게 되지만 웹 캐시의 저장공간은 한정되어 있으므로 웹 캐시내에 존재하는 개체들은 대체 알고리즘이라는 어떤 규칙에 의해 새 개체를 위한 공간확보를 위해 삭제되게 된다. 대부분의 대체 알고리즘들은 성능평가기준인 히트율과 바이트히트율 중 단지 하나의 성능평가기준만을 만족하던지, 때때로 어느 한 기준도 만족시키지 못한다. 본 논문에서 우리는 히트율과 바이트히트율 모두에서 높은 성능을 나타내는 두 가지의 대체알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 기본모델로서, 캐시를 파일타입에 따라 적절히 분할시킨다. 두 번째 알고리즘에서는 2-레벨의 캐시구조를 사용한다. 상위레벨캐시는 기본 모델에서처럼 운용되고, 하위레벨캐시는 공유공간으로서 모든 타입의 개체들을 집합적으로 수용하게 된다. 트레이스-드리븐 시뮬레이션을 사용하여 히트율과 바이트히트율을 측정함으로써 제안 알고리즘들의 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 전파관리시스템(RFMS)의 효율적 운용을 위하여 전파전파 분석 기능 개선 방안을 도출하였다. 즉, ITU-R에서 권고하는 파라미터별 전파전파 알고리즘, 간섭분석 알고리즘 및 공유기준들에 대한 체계적인 분석을 수행한 후, 사용자가 원하는 환경 및 조건에 적합한 전파간섭 분석 알고리즘과 보호기준을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선정 기준안을 도출하였다. 이 결과를 이용하여 RFMS에서 최적의 전파 간섭 분석 알고리즘을 자동 선택하여 효율적으로 분석을 수행하도록 해주는 프로그램 및 그 활용 예를 제시하였다.
순환 스케줄분석은 효율성과 경제성을 모두 제고하여야 하는 문제로 분석알고리즘의 구성이 쉽지 않다. 따라서, 서로 다른 요소들을 활용한 알고리즘들과, 새로운 분석알고리즘의 효율성 비교분석이 어렵다. 본 연구에서는 예제 모델을 통한 비교 알고리즘의 처리과정과 결과를 복잡도, 최적도와 노력도를 기준으로 비교 분석 하였다.
학교현장에서 활용할 수 있는 SW교육과정 구성을 위해 알고리즘과 프로그래밍 영역에서 개념이해와 학습활동을 구성된 프레임워크를 개발하였다. 이를 기반으로 영역별 5단계 성취기준 체계로 구성되어 있으며 알고리즘 영역은 18개, 프로그래밍 영역은 21개의 성취기준 요소로 구성되어 있다. 각 영역별 성취기준에 대한 내용의 중요도와 교육시기의 적절성을 검토하기 위해 전문가 델파이조사 검증을 통한 타당도를 제시하였다. 연구의 결과는 정보과 교육과정 표준모델 구성을 위한 연구 자료로 활용될 수 있으며 학교 현장에 적용을 위한 SW교육과정 개발을 위한 시사점을 제공하고 있다는 점에 의의가 있다.
본 논문은 기준 모델 적용-이산 슬라이딩 모드(MRA-DSN) 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어에 관한 연구이다. 유도전동기의 속도 제어시, 부하 변동에 따라 전체 시스템이 파라미터 변화나 외란에 대해 둔감힌 강인성을 갖도록 하기 이해 이산 슬라이딩 모드(DSM) 알고리즘을 이용하여 마이크로프로세서에 의한 디지털 제어기로 시스템의 동특성을 제어하였다. 또한 슬라이딩 동작시에 발생하는 불연속 제어 입력을 보상하고 제어 대상의 파라미터 변동에 관계없이 기준 모델을 추종하여 제어할 수 있는 기준 모델 적응(MRA) 알고리즘을 부가한 MRA-DSM제어 알고리즘을 제시하였다. 제어 시스템 구성시, 제어 시스템의 성능을 국대화하고 실시간 처리를 위하여 각각의 기능을 갖는 마이크로프로세서들로 병렬 처리 제어기를 구성하였다. 또한 소프트웨어를 이용하여 시스템을 제어함으로써 하드웨어 구성을 단순화시킬 수 있었고, 시스템의 신뢰성을 향상시켰다. 그리고 DSM 제어를 기준으로 할 때, MRA-DSM 제어시 27.2%의 빠른 응답특성을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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