광대역 종합정보 통신망의 핵심요소라 할 수 있는 ATM 스위치의 성능척도 중 가장 중요하게 다루어지고 있는 것은 셀 손실확률과 셀 전달지연시간이다. 이 중에서도 샐 손실확률기 추정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, ATM 스위치는 손실에 민감한 트래픽까지도 제대로 다루기 위하여 정도까지의 샐 손실확률을 보장할 수 있어야 한다. 이와같은 희소사건(rare event)의 확률 추정에 있어 원하는 정도의 precision을 가능한한 적은비용으로 얻어내기 위한 분산축소기법은 필수적이라 할 수 있다. Homogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실확률 추정에 관련된 이전의 연구결과는 시뮬레이션과 분석적기법을 혼합시켜 얻어지는 새로운 개념의 추정치, 즉 hybrid 시뮬레이션 추정치의 도입을 통하여 상당한 정도의 분산축소 효과를 거둘 수 있음을 나타내주고 있다. 본 연구는 이에 대한 확장으로, 각각의 도착 프로세스가 서로 다른heterogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실화률 추정에 적용될 수 있는 hybrid 시뮬레이션 기법을 개발하고자 한다. 사용된 모델은 이산시간대기모델()로 각입력원의 도착 프로세스는 Interrupted Bernoulli Process로 가정하였으며, 분석적 기법의 적용을 위한 입력원 통합(aggregation) 알고리듬과 실제 시뮬레이션 방법 등을 제시하였다. 또한 제시된 기법의 성능은 기존의 일반적인 시뮬레이션 추정치를 이용하여 얻어진 결과와의 비교를 통하여 분석되었다.
여기 산란계 10,000수를 확보한 양계장 주인이 있다고 가정하자. 대부분 다른 사람과 마찬가지로 그도 사소한 일에 도저히 신경쓸 겨를이 없었으나 몇달전 주의를 환기, 첵크해보니 계란 1타스 생산에 약2kg의 사료가 소비됨을 알았다. 그는 사료소비가 약간 높다는 것을 알았지만 사료를 허비하여 비용이 올라가는 줄은 몰랐다. 어느날 부화장 세일즈맨이 와서 계란 1타스 생산에 필요한 기준 사료 요구량은 약 1.86kg라고 했다. 그때 그는 계란 1타스당 140g의 사료가 낭비됨을 알았다. 그래서 곰곰히 계산해보니 1년에 1마리가 계란 20타스 생산하면 1타스당 140g 손실이니 20타스면 2.8kg의 사료를 낭비하고 년간수당 140원의 돈을 버리고 있음을 알았다. 1마리당 140원의 손실은 10,000수면 140,000원의 돈을 매년 버리고 있음을 발견하고 깜짝 놀라지 않을 수 없었다. 다행이도 그는 사소한 사료의 손실이 수익에 얼마나 손해를 끼치게 되는가 알게된 것이다. 그때부터 그는 고용인에게 하루 1회 사료를 주던것을 2회로 나누어 주도록 하고 사료운반통은 좀더 서서히 끌도록 하였다. 지금 그는 계란 1타스당 1.86kg의 사료를 소비하고 있으며 사소한 손실에 신경을 쓴 댓가로 전보다 1년에 140,000원의 돈을 더 벌고 있다.
본 연구에서는 A청감보정 소음레벨과 폭로기간에 대한 소음유발 청력손실과 소음폭로 사이의 관계를 해석하였다. 연령과 소음폭로등 다양한 변수에 대하여 청력손실과 청감민감도 변화를 조사하였다. 연구결과 전체 청력손실은 음압의 시간적분에 의한 소음폭로 레벨에 비례하였다. 만약 소음폭로가 노인성 난청보다 크면 연령과 소음에 의해 발생하는 청력손실은 주된 원인이 소음에 의한 것임을 확인하였다. 과도한 소음은 일시적 청력손실의 원인이며, 폭로가 길어지거나 강력하면 영구적 청력손실의 원인이 될 수 있다. 소음유발 청력손실을 겪는 사람의 청력도는 4kHz 영역에서 청감민감도의 급격한 손실을 보여주며, 이 영역은 여러 형태의 산업소음으로 인해 가장 손상받기 쉬운 전형적인 주파수영역임을 확인하였다.
서울시 효자배수분구(광화문 지역)는 2010년, 2011년 호우로 인해 침수 피해가 많이 발생했던 지역으로 당시 주요 침수피해 원인은 광화문 사거리 및 경복궁역 인근에 위치하고 있는 굴곡 관로의 손실수두 증가(유입, 만곡, 마찰손실 등), 지하매설물로 인한 통수단면 감소 등으로 조사되었다. 따라서 대상지역의 침수 원인을 정확히 분석하기 위해서는 관거의 만곡, 급 확대 및 급 축소에 따른 손실계수의 적용이 요구된다. 손실계수는 유입부, 만곡부에 대한 계산식을 이용하여 산정하고 모형에 적용하였으며 적정 손실계수 값을 얻기 위해 손실계수에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 모의 검토 대상기간은 우수관거내 수심 측정자료가 존재하는 4개의 이벤트를 선정하였으며 같은기간에 해당하는 AWS 매분단위 강우자료를 취득하여 모의에 적용하였다. 또한, 적정 손실계수를 선정하기 위해 관측치와 모의치의 적합도를 평가하였으며, 평가지표는 자료 개수에 관계없이 절대적으로 평가할 수 있는 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 사용하였다. 손실계수 적용 여부에 따른 분석결과 손실계수를 적용한 모의치가 관측치의 오차가 미적용한 모의치보다 적합도의 평가지표가 우수하게 분석되었다. 손실계수 민감도 분석 결과는 경험식에 의해 산정된 손실계수를 적용한 Case3의 NSE가 가장 우수하게 분석되었다. 이와같이 도시 지역의 침수분석에 있어 우수관거에 대한 손실계수 적용으로 분석모형의 정밀도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
본 논문에서는, 영상 분류 문제에서 손실 값 계산 시 정답 부류를 제외한 나머지 부류에서 우세한 결괏값이 나오지 않도록 평활화하는 보조적인 손실함수를 고안한다. 합성곱 신경망 구조를 이용해 학습이 진행되면 손실함수가 작아지는 방향으로 가중치가 갱신되기 때문에, 정답을 제외한 나머지 부류들의 결괏값은 줄어든다. 하지만, 정답을 제외한 나머지 부류들 사이의 상대적인 값이 고려되지 않고 손실함수가 줄어들기 때문에 값들은 균일하지 않게 되고, 정답 부류와 유사한 특징을 가진 부류들의 값이 상대적으로 커지게 된다. 이는 정답 부류와 나머지 부류 중 가장 값이 큰 부류 사이에 공통의 특징을 공유한다고 생각할 수 있다. 정답 부류만이 가지고 있는 고유의 특징을 추출하지 못하고, 다른 부류도 가지고 있는 특징의 흔적이 남아있게 됨으로써 테스트 시 소스 도메인과 전혀 다른 도메인의 영상이 보일 때 그러한 특징이 부각 되어 부정확한 결과를 초래하게 된다. 본 논문에서는 단순한 손실함수의 추가로 도메인이 다른 환경에서 기존의 연구보다 좋은 분류 결과를 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.
동적위치제어선박의 위치손실사고는 해양플랜트 운영에 있어서 치명적인 결과를 초래할 수 있음에도 불구하고 이러한 사고의 원인 및 대응방안에 대한 연구는 매우 드물다. 이 연구에서는 2011년부터 2016년까지 6년간의 위치손실사고에 대한 분석을 수행하고 그 결과를 기존에 있었던 분석 결과와 비교 검토하였으며, 이를 기반으로 DPO교육훈련의 개선방안을 제시하였다.
본 논문은 전압원 인버터를 모델 예측 제어 (Model Predictive Control)를 하는데 있어 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 벡터 (zero-vector) 선택 방법을 제안한다. 기존의 전압원 인버터의 모델 예측 제어는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법이 제시되지 않아, 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법으로 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 시퀀스 전압을 생성하고, 생성된 제로 시퀀스 전압의 부호를 통해 제로 벡터의 중복을 선택하였다. 따라서 전류의 품질은 그대로 유지시키는 동시에 스위칭 손실을 감소시킬 수 있다. 이를 시뮬레이션으로 검증하였다.
본 연구는 관절병증질환자의 의료이용에 따른 의료비와 생산성손실비용 조사하고자 하였다. 본 연구를 위하여 2012년 한국의료패널 총 5,434가구, 15,872명을 이용하여 만19세 이상 관절병증질환자는 1,370명을 대상으로 하였다. 연구방법은 응급의료이용, 입원의료이용, 외래의료이용에 대한 평균의료이용횟수와 의료비를 구하였고, 연간관절병증 질환자의 응급생산성손실비용은 2012년 1일 평균임금 ${\times}$ N ${\times}$ 평균의료비를 곱하여 산출하였다. 연간응급 의료이용횟수는 1회, 의료비는 42,128,870원, 생산성손실비용은 98,640,000원이였다. 연간입원의료이용횟수는 4.79회, 의료비는 42,128,870원, 생산성손실비용은 945,036,820원이였다. 연간외래의료이용횟수는 12.7회, 의료비는 42,128,870원, 생산성손실비용은 91,252,728,000원이였다. 이상과 같은 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 관절병증의 발생은 의료비증가와 생산성저하에 영향을 미칠 수 있으며 가구 및 환자에 있어 큰 부담이며 삶의 질도 저하될 것이다, 관절병증질환의 감소를 위한 운동 및 관리에 철저한 검토가 필요하다.
본 논문에서는 대학교를 대상으로 하여 발생 가능한 위협을 분류하여 그에 따른 손실의 크기를 수치화 하는 방법론을 제시하고자 한다. 이러한 손실의 수치화는 경제학적 예측모델을 수립함으로서, 향후 동일한 피해 사례에 대한 예측을 용이하게 하여 손실비용을 최소화하는데 있어서 하나의 방법론이 될 수가 있다. 손실을 수치화 시키는 방법은 다음과 같은 단계로 나눌 수가 있다. 첫째로는 자산을 평가한다. 둘째로는 자산에 영향을 미치는 위협요소를 분류한다. 셋째로는 자산이 가지고 있는 취약성을 분석한다. 넷째로는 어떠한 위협요소가 자산에 손실을 발생시켰을 경우에 손실의 크기를 수치화 시킨다. 그러면 이렇게 수치화 시키는 방법을 예제를 통해서 설명하려고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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