본 연구에서는 기상 자료와 적설 특성 자료의 관계를 도출하고, 이와 추계 일기 생성 모형을 활용하여 합성 적설심 시계열을 모의하는 방법에 대하여 제안한다. 추계 일기 생성 모형에서는 적설량을 직접 모의하지 않기 때문에 강수량을 적설량으로 변환해야한다. 이를 위해 도입한 관계식은 다음과 같다. 첫째로 기상청 적설 예보의 적설 유무 판단 기준을 이용하였다. 이 기준에서는 상대습도와 지상기온에 따라 강수의 형태를 비, 눈, 진눈깨비로 구분한다. 둘째로 강수가 적설로 판단되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 수상당량비를 지상기온과 회귀 분석하였다. 선행 연구에 따라 3시간 1 mm 이상 5 mm 이하 강수와 3시간 5 mm 이상 강수 사상에 대하여 나누어 sigmoid형 곡선을 이용하여 회귀 분석하였다. 마지막으로 융설에 의한 적설심 감소량을 지상기온과 복사량의 함수로 표현하였으며, 각 변수의 계수는 입자 군집 최적화 방법을 통하여 보정하였다. 추계 일기 생성 모형으로는 AWE-GEN 모형을 활용하였으며, 시험 자료로 강릉(105) 종관기상관측소의 24년 기간(1982-2005) 자료를 활용하여 합성 적설심 시계열을 생성하였다. 합성 적설심 시계열 모의 과정은 다음과 같다. (1) 추계 일기 생성 모형으로 합성 일기 자료 생성, (2) 강수 발생 시 적설 유무 판단, (3) 적설로 판단 시 수상당량비를 계산하여 신적설심 추정, (4) 기존 적설심에 신적설심을 더하고, 적설심 감소량만큼 감소. 위와 같은 과정으로 200년 길이 합성 적설심 시계열을 모의한 결과 극한 사상을 과소 추정하는 경향이 나타나 추가적인 개선이 필요한 것으로 판단된다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
인공위성의 효율적인 열제어를 위해 알루미늄으로 만들어진 하니콤 패널과 OSR로 구성된 방열판을 사용한다. 또한 추가적으로 발열량이 많은 부품의 경우, 알루미늄으로 만들어진 더블러와 히트파이프 등을 이용하여 열제어를 수행한다. 최근 위성 전장 부품의 발열량의 증가로 정해진 위성의 크기, 발사 중량 및 비용으로 더 많은 열을 외부로 효율적으로 방출할 수 있는 방열 능력향상에 대한 필요성으로 새로운 열제어 물질에 대한 연구가 진행 중이다. 특히, 탄소 복합재는 일반적으로 열전도가 매우 높고, 가볍고, 기계적 강성에 좋은 특성이 있어 차세대 열제어를 위한 물질로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 차세대 탄소 복합재인, APG(Annealed Pyrolytic Graphite)와 탄소-탄소 복합재(carbon-carbon composites)를 이용하여 통신패널의 열제어를 수행하는 경우와 기존의 열제어 방식과의 차이를 수치적으로 비교하였다.
헬기는 수용할수 없는 추가적인 비용의 소모와 공중역학상 적용하기 어려운 중량의 증가없이는 속도와 기동성 및 무장수준의 한계에 도달하였다. 헬기가 비록 지표면 비행기술로 200mph의 속도로 비행할수 있다해도, 10배 또는 그 이상의 속도로 비행하는 열추적 다탄두 전술미사일의 표적이 되는 것이 어느 시점인가를 물어야될 것이다
한국CA는 최근 오픈잉그레스 2.0 국내 출시를 앞두고 (주)포시에스와 제품 영업 및 기술 지원을 위한 국내 독점 공급계약을 체결했다. 이 계약을 통해 양사는 오픈잉그레스 2.0을 위한 활발한 마케팅 활동을 계획하고 있으며, 특히 사용자 정기교육과 콜 데스크 운영을 통해 고객 서비스를 강화할 계획이다. 오픈잉그레스 2.0은 웹 버전 추가 및 열 레벨 잠금 등의 문제를 완벽하게 해결했다는 평가를 받고 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.423-433
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1995
자료분석에서 다루는 차원의 수는 무한히 클 수 있다. 따라서 컴퓨터 그래픽스 분야에서 많이 연구하고 있는 결과를 그대로 적용하는 것은 한계가 있다. 이에 통계학자들은 다차원자료의 구조 탐색을 위해 여러 가지 간접적인 방법을 동원하였다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 정리해보고 여기에 조정변수를 사용하는 새로운 방법을 추가하여 제시하였으며 이러한 방법들의 효율성을 실제의 예를 통해 보여 주고 있다.
주어진 작은 크기의 칩 내부에 많은 기능 (예: 멀티미디어, 음성/영상 등)을 작동시키기 위해서는 고집적(high-integration)의 회로가 구현되게 된다. 이러한 고집적 회로는 작동할 때 상당한 양의 전력 소모를 유발하게 되어 결국 배더리 수명을 단축시키는 상황을 가지게 한다. 더욱 심각한 상황은 고 밀도의 칩 안에서의 많은 전력 소모는 열의 발생을 더욱 가속화 시키게 되며, 결국 칩 작동의 신뢰성(reliability)을 상당히 잃게 만든다. 본 연구에서는 칩의 작동에 따른 열 발생으로 유발되는 칩의 온도 상승을 감지하는 센서회로 구현에 관한 것이다. FPGA 칩은 주 목적의 기능을 수행하는 회로들을 구현함과 동시에 추가적으로 열 감지 센서 회로를 구현할 자원을 FPGA가 제공을 해 주어야 하는데, 주목적의 회로 공간(즉, 자원) 사용으로 인해 열 센서 회로 구현 자원이 충분하지 않을 경우나 여러 지역에 사용 가능한 자원이 소규모로 흩어진 경우 등 센서 구현을 위한 자원 탐색 및 구현 가능성에 대해 점검하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 이러한 알고리즘을 개발하여 그 효용성을 실험을 통해 보이고 있다. 제안한 알고리즘의 특징은 Branch-and-Bound에 기반을 두고 있으며, 알고리즘의 수행 시간 단축을 위한 효과적인 search tree pruning 기법을 제안하고 있다.
기존의 연구는 FSM을 기본으로 제어흐름만을 분석하거나 시험목적을 시험열 생성 단계에서 고려하지 않음으로써 시험열의 실제 적용에 있어 많은 문제점을 갖는다. 따라서 이 연구에서는 SDL로 기술된 프로토콜 명세서를 시멘틱 모델인 LTS로 변환 후 LTS로부터 서브투어 단위로 시험열을 생성하였다. 그리고 생성된 시험열을 TTCN으로 변환하고 단위 테스트를 위한 추가 정보로서 프리앰블, 포스트앰블, 리셋 정보등을 LTS로부터 생성하였다. 또한 LTS로부터 한 노드에서 전이 가능한 모든 경로를 트리로 표현함으로서 향상된테스트 커버리지를 갖는 서브투어를 생성하였으며 SDL을 시맨틱 모델인 STS로의변환 EH한 기존의 입력과 출력만을 고려하는 FSM에서 발생하는 비결정성 문제를 해결할 수 있다. 따라서 이 연구에서의 테스트 목적이 고려된 TTCN 표현의 테스트 케이스 생성은 적합성 시험을 위한 테스스 케이스의 실제 적용 및 프로토콜 구현의 생산성을 높일 수 있으며 테스팅 환경의 기반을 제공한다.
3차원 적층 반도체에서의 열관리를 위한 연구 동향에 대해서 살펴보았다. 적층 구조는 평면구조와 달리 단위 패키지당 발열량 증가, 단위 바닥면적당 전력 소비량 증가, 이웃 칩의 영향으로 과열 가능성의 증가, 냉각구조 추가의 어려움, 국부 열원의 발달 등으로 발열 문제가 매우 심각해질 수 있으며, 특히 국부 열원은 적층을 위해 칩 두께가 얇아짐으로 더욱 심화되고 있어 이를 고려한 발열관리가 필요하다. 구리 TSV는 높은 열전도도를 이용하여 열원의 열을 효과적으로 주변으로 배출하는 역할을 하며 범프 및 gap 충진 재료, 적층 순서와 함께 적층 반도체의 열확산에 큰 영향을 미친다. 이는 실험으로나 수치해석으로 확인되고 있으며, 향후 적층 구조의 각 구성 요소들의 열 특성을 반영한 회로 설계가 이루어질 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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