시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.
본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.
본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
도시 내의 교통흐름을 정확히 분석하는 것은 매우 어렵다. 특히, 교통사고나 보행자, 교차로 등은 도시 내의 교통흐름을 분석하는데 있어서 어려움을 가중시킨다. 현재 소도시(예를 들어 전라남도 순천시)들에도 버스 정보시스템(Bus Information System, BIS)이 보급되어 있고 이를 통하여 도착시간 예측 등과 같은 정보를 제공하고 있다. BIS는 버스의 위치, 구간별 이동시간, 출발-도착 시간등을 제공하고 있다. 따라서 본 논문에서는 BIS로부터 정류장 간의 평균 이동 시간, 그리고 이동 거리 등을 시간대 별로 추출하여 도시 내의 교통흐름을 시계열 분석하고자 한다. 소도시의 경우 버스 정보는 도시교통 흐름을 설명하는 중요하고 효과적인 자료이다. 앞서 언급한 신호등 지연, 보행자, 교차로 등은 교통흐름을 분석하고 예측하는데 어려움을 더한다. 본 논문에서는 동적 선형 모델(Dyanamic Linear Model, DLM)을 이용하여 중요 구간의 교통흐름을 시계열 분석하고 예측하는 방법을 제시한다. 이때 구간별 통행 속도를 평일과 주말로 나누어 분석한다. DLM을 이용하여 구간별 이동속도의 시계열 분석을 통하여 도시 내의 교통흐름을 파악하여 향후 교통 체증 및 혼잡 구간을 예보하고 버스의 정확한 도착시간을 예측하는데 도움을 줄 수 있으리라 생각한다.
본 연구는 신호교차로의 좌회전 용량을 파악하기 위하여 bay차로를 포함한 좌회전 이동류의 용량산정 모형을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 신호교차로의 혼잡을 완화시키기 위해 설치 운용되고 있는 좌회전 bay 차로의 용량을 파악하여 보다 정확한 용량산정치 적용을 통한 교차로 운영의 분석자료를 제시하고자 한다. 연구방법은 좌회전 bay길이를 20∼120m까지 변화시키며, bay차로와 전용차로에 대한 차두시간을 분석하였다. Bay차로의 용량산정을 위해 차두시간과 차량유출행태 특성에 따라 1구간(출발손실구간:SLP), 2구간(포화차두구간:SFP), 3구간(차로선택구간:LSP)으로 구분하여 분석하였다. 수집된 차두시간 자료로 차량 대기위치순서별로 분석하였다 자료의 통계적 검증을 통하여 구간대별 평균차두시간을 설정한 후, bay길이별 용량산정 모형을 도출하였으며, 이를 이용하여 bay길이별 좌회전 용량을 산출하였다.
점착성 유사는 응집 현상을 겪는 유사로, 응집 현상(Flocculation Process)는 응집 과정(Aggregation Process)와 파괴 과정(Breakup Process)의 경쟁으로 이루어진다고 여겨진다. 응집 현상을 통해 점착성 유사는 물과 점착성을 띠는 작은 입자들의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하여 흐름 내에서는 대부분이 플럭의 형태로 이동한다. 점착성 유사의 응집 모형 중 하나인 플럭 성장모형(Floc Growth Model, FGM)은 상미분 방정식으로 시간에 따른 플럭의 크기를 계산하는 모형이다. 응집과 파괴의 평형 상태에서 평균 입경을 얻는다. 이러한 FGM은 낮은 수치 계산 비용으로 합리적인 계산 결과를 얻을 수 있으며, 유사 이동 모형 혹은 흐름 모형과의 결합이 수월한 장점을 가진다. 또한, 닫힌 계(Closed System)에서 질량이 보존되는 특징이 있다. 반면, 결정론적인 특성을 띠면서 특정 플럭 크기만을 계산하기 때문에 점착성 유사의 입도 분포에 대한 정보를 얻을 수 없다. 결정론적 특성을 띠는 FGM에 추계학적 방법을 적용함으로써 특정 확률 분포형을 가지는 플럭의 입도 분포를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 추계학적 FGM과 유사 이동 모형의 결합을 통해 변화하는 유수동역학적 조건에서 플럭의 입도 분포를 산정하고자 한다. 이전의 많은 실험실 실험 결과들은 부유가 발생한 상태를 유지하면서 수행되는 것으로, 특정 난류 특성(난류 소산 매개변수)와 특정 유사 농도 조건에서의 입도 분포를 얻는다. 그러나 하구부 및 하천의 하류는 조류의 영향을 받는 구간으로, 점착성 유사의 특성을 분석하기 위해서는 변화하는 유수동역학적 특성에 관한 고려가 필수적이라 할 수 있다. 결합된 점착성 유사 입도 분포 모형은 플럭의 침강과 재부유를 고려할 수 있는 특징을 가지며, 실측자료와의 비교를 통해 입도 분포를 합리적으로 모의하는 것으로 나타난다. 본 연구에서 개발된 점착성 유사 입도 분포 모형은 나아가 비점착성 유사의 입도 분포 모형과의 결합을 통해 두 종류의 유사가 혼재하는 구간에서도 합리적인 입도분포와 유사의 이동을 모의할 수 있을 것으로 예측된다.
GPS의 이동측량 방법을 사용하여 위치정보와 속성정보를 취득하는 경우, 대상지의 지형학적 위치와 여러가지 오차요인에 의해 이상점이 발생하게 된다. 본 연구에서는 절사평균 방법과 1차 미분을 이용한 이상점 검출 알고리즘을 작성하고, 선형보간법과 다항식보간법을 사용하여 이상점 보간을 하였다. 또한 정확하게 보간된 데이터를 이용하여 국도 30 km구간에 대해 수치지도를 제작하였으며 수치지도를 제작하는 과정에서 발생될 수 있는 문제점들을 고찰하고 문제점들의 해결을 통해 정확한 GIS 커버리지 맵을 작성하였다.
본 논문은 광대역 ISDN에서 음성 서비스를 효율적으로 제공하는 방법에 관한 연구이다. 음성은 그 특성상 유음구간과 북음구간으로 나누어지며, 음성활성검출에 의하여 실제로 말을 하는 동안만 전송이 이루어질 수 있도록 음성 트래픽을 발생한다. 본 논문에서는 ATM통신망에서 음성을 음성활성검출과 삽입(Embedded) ADPCM으로 코딩하고, 멀티플렉서에서 셀 폐기를 통하여 트래픽을 제어하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 트래픽 제어는 버퍼에 임계값을 주어, 버퍼의 상태가 임계값을 초과하는 경우에 낮은 우선순위를 갖는 음성 셀을 폐기하는 셀 폐기 알고리즘을 사용하였다. 셀 손실 확률, 큐 크기, 평균지연등을 성능분석 파라메터로 설정하고, 트래픽 제어 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 이를 통하여 센 폐기방식에 의한 트래픽 제어가 음성의 질을 많이 저하시키지 않으면서도 트래픽 제어를 하지 않을 때에 비하여 전송 대역 이득을 향상시킨다는 것을 확인하였다.
R파 검출에 사용되는 여러 심전도 데이터베이스는 샘플링 주파수의 차이로 인해 서로 다른 환경에 적용할 경우 성능에 변화가 많아 알고리즘의 신뢰도를 보장하기 어렵다. 본 연구에서는 심전도신호의 샘플링 주파수에 따른 R파 검출의 최적 문턱치 설정 방법을 제안한다. 이를 위해 미분 기반의 이동평균과 제곱합수를 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 샘플링 주파수에 따라 피크 문턱치에 대한 최적 값을 검출하였다. 문턱치 단계는 신호의 변화와 이전 검출된 피크 값에 따라 문턱치를 변경함으로써 최적의 성능을 나타내는 값을 선정하는 과정으로 실험하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 실험한 결과 MIT-BIH 샘플링 주파수 360Hz에 대한 미분 구간($N_d$), 윈도우 사이즈(N), 문턱 계수($p_{th}$)의 최적 값은 각각 7, 8, 6.6일 때 R파 검출율은 99.758%의 우수한 성능을 나타내었다.
JIT 생산시스템이 세계적으로 많은 회사에 적용됨에 따라 earliness와 tardiness의 페널티를 동시에 최소화하는 문제에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이 연구에서는 한정된 완료시간의 편차에 대해서는 페널티를 부과하지 않는, 즉 허용오차가 존재할 때, 공통의 납기로부터 평균제곱편차(MSD : Mean Squared Deviation)를 최소화하는 단일기계 문제를 다룬다. 허용오차가 존재하는 MSD 문제에서 최적의 공통 납기를 결정하는 방법을 개발한다. 스케줄과 허용 오차가 주어질 때, 최적의 납기를 찾는 두 개의 선형시간이 소요되는 알고리즘을 제시한다. 주어진 허용오차 중 하나는 가장 짧은 가공시간을 가지는 작업의 절반보다 작은 경우이며 다른 하나는 허용오차가 임의인 경우이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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