본 연구에서는 중소기업의 상장시장인 KOSDAQ에서 신규공모(initial public offering) 인수회사에게 부과하는 공모주 매각제한제도(underwriter lockup)와 공모주 상장초기 수익률의 관계를 분석하였다. 2008년부터 KOSDAQ에 상장된 공모주의 상장초기 수익률 평균은 감소하였으며, 일부 공모주 상장초기 수익률은 음이었다. 이런 환경에서 KOSDAQ는 매각제한제도를 실행하였는데, 매각제한제도란 신규공모 인수회사가 공모주를 발행가격으로 매입하고 상장부터 3개월간 보유하는 의무를 의미한다. 따라서 매각제한제도에서 인수회사는 공모주를 저가(underpricing)로 매입하고 고가(stabilization)로 매각하려는 의도를 가지게 될 것이므로, 매각제한제도에서 상장초기 수익률이 증가할 수가 있다. 본 연구에서는 2009년부터 KOSDAQ에 상장된 공모주에 관한 자료들을 수집하고, 매각제한제도에 의해서 상장초기 수익률을 증가시키는지를 혼합분포(mixture of distributions) 관점에서 검증하였다. 분석결과 매각제한제도가 적용되지 않는 신규공모보다는 매각제한제도가 적용되는 신규공모에서 공모주 상장초기수익률은 유의적으로 증가하였다. 그리고 이런 결과는 상장초기 수익률에 영향을 주는 요인들을 통제하더라도 유의적으로 존재하였다. 이것은 매각제한제도가 상장초기 수익률의 상승에 매우 유효한 제도라는 것을 의미한다.
TFRC는 전송률 산출을 위해 Loss Rate와 RTT정보를 TCP-equation에 적용한다. 그러나 무선망과 같이 지연 변화가 큰 환경의 경우 RTT 값이 정확한 망상황을 표현한다고 할 수 없다. 모바일 단말의 경우 움직임에 따라 지연정보는 계속 변화하게 되며 순방향, 역방향 지연정보간의 차이도 발생하게 된다. 본 논문에서는 지연 변화가 큰 환경에 맞는 지연정보인 One-way Delay를 사용하여 TFRC의 전송률 예측방법을 개선한다. One-way Delay 정보를 이용하여 Average Weighting을 거쳐 TCP-equation에 적용하여 전송률을 산출함으로써 정확한 Bandwidth의 예측이 가능함을 시뮬레이션을 통해 나타낸다.
최근 무선 네트워크 환경이 확대됨에 따라 전송률 향상을 위해 MANET(Mobile Ad Hoc Networks)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 TCP 프로토콜은 전송오류가 거의 발생하지 않는 유선망에서 효율적인 동작을 하도록 설계되었기 때문에 MANET에 적용하기에는 어렵다. 무선망에서는 경로손실, 페이딩. 간섭 등의 영향에 의해 유선망에 비해 전송오류 발생률이 훨씬 높기 때문이다. 이런 문제점을 해결하기 위한 전송률 향상에 대한 접근뿐만 아니라 이동성과 휴대성을 갖는 우선 단말의 에너지 효율 역시 고려한 접근 방법이 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 TCP-Probing을 개선하여 ad hoc 망에 적합하도록 적용함으로써 전송률뿐만 아니라 에너지 효율을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 또한 NS-2시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 TCP의 성능 및 에너지 효율이 개선됨을 확인하였다.
기존 음성 인식의 실세계 적용에서 큰 문제점은 잡음이다. 본 논문에서는 잡음이 섞인 음성 신호로부터 잡음 성분을 분리해 내는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음이 섞인 음성 신호에 독립성분분석(ICA:Independent Component Analysis)을 사용한 암묵신호 분리(blind source separation)를 적용하여 잡음 성분을 제거하게 된다. 잡음이 혼합된 음성 신호에 독립성분분석을 전처리(preprocessing) 과정에 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 깨끗한 음성 신호에 음악과 거리잡음을 섞었을 경우 인식률이 잡음 없는 음성의 인식률보다 각각 최대 14.98%, 13.78%까지 저하되었다. 그러나 독립성분분석으로 복원된 음성의 경우 잡음 없는 음성의 인식률 수준(각각 97.39%, 96.49%)으로 나타났으며, 독립성분분석을 이용한 음성의 잡음 제거가 인식률 향상에 좋은 결과를 가져옴을 확인 할 수 있다.
고가용성 시스템의 소프트웨어 재활 기법은 시스템의 결함 발생 이후에 수동적으로 대처하기보다는 결함이 발생하기 전에 이를 미연에 방지하는 능동적 차원의 결함 허용 방법이다. 본 연구에서는 서버에서 수행되는 소프트웨어의 재활 주기, 재활 소요시간, 서버의 고장률, 수리률, 동시에 가동되는 서버의 수, 서버의 가동 기간 및 가동 방식등의 시스템 운영 파라미터에 기초하여, 소프트웨어 재활 정책에 대한 평가를 위한 평형상태에서의 확률, downtime, 가용도, 손실 비용 등을 계산하였다. 수학적 분석을 통해 구한 재활 모델의 closed-form 해는 다양한 시스템 운영 상태에 대한 실험을 통해 검증하였으며, 소프트웨어 재활을 통한 재활 모델의 closed-form 해는 다양한 시스템 운영 상태에 대한 실험을 통해 검증하였으며, 소프트웨어 재활을 통한 예방적 결함허용 기법의 적용 가능성이 높다는 것을 확인하였다. 또한 서버의 고장률 및 불안정률이 소프트웨어 재활 정책결정에 중요한 요소임을 파악하였다.
인터넷을 기반으로 한 고품질 오디오 스트리밍 서비스를 위하여 오디오 데이터 전송 시 발생되는 품질의 열화를 극복하여 고품질의 오디오 재생이 가능한 QoS 보장기법을 제안한다. 오디오 데이터는 연속성과 시간제약성을 가지고 있기 때문에 전송 시 통신망의 상황에 따라 그 재생품질이 결정된다. 이때 필요한 QoS 보장 기법으로 통신망의 상황에 따라 동적으로 전송률을 가변시키고 ARQ에 의한 재전송 방식과 동적 버퍼 제어기법을 복합적으로 적용하는 기법을 보인다. 클라이언트 내의 오디오 데이터 버퍼를 현재 망 상황에 따라 제어함으로서 재전송에 필요한 시간을 확보하고, 전송률도 함께 연동 조정하여 재전송에 따른 전송률 저하 현상을 방지한다. 동적인 클라이언트 버퍼/전송률 제어에 필요한 파라미터는 현재 통신망에서의 UDP 패킷 에러율과 왕복시간 이다. 실제 인터넷 환경에서 위 복합적 QoS 보장기법을 적용하여 고품질로 재생되는 오디오 스트리밍 서비스의 성능을 확인하였다.
사무소용 빌딩과 같은 전력다소비 건물에서는 전력의 효율적 이용에 의한 에너지절감을 위해서 설계 단계부터 합리적인 전기설비 설계가 요청되고 있다. 본 연구에서는 사무소용 빌딩을 중심으로 일본과 우리나라에 있어서 일반전등전열부하 및 일반동력부하의 전력 소비특성을 조사 분석하였고, 전기설계사무소의 설계단계에서 적용하는 수용률값을 조사하였다. 조사된 자료의 전체 특징과 중심적인 경향을 알아 보기 위해서 평균값 표준편차, 최대값, 최소값, 중앙값 등의 특징파라메터를 분석하였고, 회귀분석을 통한 선형적인 방법과 비선형적인 방법으로 그 경향을 확인하였다. 그 결과 국내 합성 수용률/부등률 평균값은 46.4%로 나타나 전력용변압기는 용량에 있어서 많은 여유를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 변전설비용량의 합리적인 설계를 위하여 부하종별 수용률 기준(안)을 제시하였고, 변전설비용량 산정에 필요한 자료를 데이터베이스화하였다.
우리나라의 항로표지는 육지초인표지, 연안표지, 항만인지표지, 유도표지 및 장해표지 등으로 구분하여 설치되고 있다. 그러나 이러한 항로표지의 종류를 구분하기 위한 이론적 근거가 부족하고 항로표지의 카테고리 및 운영률 기준에 근거한 항로표지의 관리는 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 항로표지를 육지초인표지 및 연안표지 등으로 구분하고 이와 관련한 계산근거를 제시하여 보다 체계적인 항로표지의 구분 및 이에 따른 관련 국제기준(IALA)에서 제시하는 카테고리 및 운영률을 우리나라의 항로표지에 적용하는 연구를 수행하였다. 이를 통하여 체계적인 항로표지의 관리 및 설계시 기준으로 적용하기 위한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
신경망의 퍼셉트론 학습법에는 이진 또는 연속 활성화 함수가 사용된다. 초기 연결강도는 임의의 값으로 설정하며, 목표치와 실제 출력과의 차이를 이용하는 것이 주된 특징이다. 즉 구해진 오차는 학습률에 따라서 다음 단계의 연결강도에 영향을 주게 된다. 이런 경우 학습률이 너무 크면 수렴성을 보장할 수 없으며, 반대로 너무 작게 선정하면 학습이 매우 느리게 진행되는 단점이 발생한다. 이런 이유로 능동적인 학습률의 변화는 신경망의 퍼셉트론 학습법에 중요한 관건이 리며, 주어진 문제를 최적으로 학습을 위해서는 결국 상황에 따른 적절한 학습률 조정이 필요하다. 본 논문에서는 학습률 조정에 퍼지 모델을 적용하는 신경망 학습 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의한 학습은 오차의 변화에 따라 학습률을 조정하는 방식을 사용하였고, 그 결과 연결강도를 능동적으로 변화시켜 효과적인 학습 결과를 얻었다. 학습률 변화는 'Sugeno 퍼지 모델'을 이용하여 구현하였다.
최근 연안에서 시행되고 있는 간척 및 매립공사로 인하여 필연적으로 발생하는 부니가 간석지 생물에 주는 영향을 정량하기 위하여 간석지 생물 중 비교적 호흡량이 큰 동죽을 대상으로 염분 $10\%0,\;20\%0,\;30\%0$과 수온 $15^{\circ}C,\;20^{\circ}C,\;25^{\circ}C$의 실험조건에서 부니농도 0, 10, 25, 50, 100 및 250ppm을 적용시켜 동죽의 생리활성에 미치는 영향을 조사하였다. 1. 동죽개체의 비체중호흡률은 각장이 클수록 감소하는데 수온과 염분이 낮을수록 감소경향이 크게 나타났다. 2. 정상해수(염분 $30\%0$)에서 동죽집단의 평균호흡률, 여수율, 암모니아질소배설률 등은 수온의 저하에 따라 현저한 감소경향을 나타내었다. 3. 부니농도가 높아짐에 따라 호흡률은 감소하는데, 그 감소경향은 회귀직선(R=a+b LogC)으로 표시되며 $30\%0-25^{\circ}C$의 실험구가 저온-저염분 실험구보다 호흡률 감소경향이 더 크게 나타났다. 4. 여수율에 미치는 부니의 영향도 호흡률과 마찬가지로 부니 증가에 따라 감소경향을 보이며 회귀직선(LogF=a+b LogC)으로 표시되었다. 5. 부니농도 50ppm에서 적용일수별 동죽의 누적폐사율(M)은 적용일수(T)에 따라 $M=0.0186T^{2.7965}$로 표시되며 $50\%$ 폐사를 가져오는 일수는 16.8일로 계산되었다. 6. 부니농도 50ppm에서 적용일수별 대사율변동을 보면 대조구 및 실험구 모두 감소경향을 나타내지만 실험구의 호흡률 및 암모니아질소배설률은 대조구보다 더 큰 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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