본 논문은 신경회로망과 같은 경험적 모델에서 출력별로 신뢰 구간을 추정하는 세 가지 대표적인 방법을 검토하고, 검토한 방법을 뉴로-퍼지 모델에 적용하여 장단점을 비교 분석한다. 본 논문에서 고려한 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 cross-validation을 이용한 stacked generalization, 회귀 모델에서 유도된 predictive error bar, 지역 표현하는 신경회로망의 특성에 기반한 local reliability measure이다. 간단한 함수 근사화 문제와 혼돈 시계열 예측 문제를 이용하여 모의 실험을 수행하고, 세 가지 신뢰도 추정 방법의 성능을 정량적, 정성적으로 비교 분석한다. 분석 결과를 기초로 각 방법의 장단점 및 특성을 고찰하고, 모델링 문제에서 모델의 출력별 신뢰 구간 계산 방법의 실제 적용 가능성을 탐색한다.
본 논문에서는 3D 광선추적법에 기반한 전파 예측 모델을 이용하여 MIMO 채널 특성을 해석적으로 분석하는 방법을 제시한다. 경로들의 위상차를 고려하여 채널간 discrete spatial correlation을 계산하고 이를 이용하여 젠센 부등식을 이용해 평균 MIMO채널 용량의 최대치를 추정한다. 본 해석 모델은 측정을 통한 통계적 접근이나 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 확률적 접근을 하지 않는 결정적인 모델이므로 시간과 비용측면에서 큰 효율을 가진다. 또한 전파 이론에 기초한 방법이므로 채널 용량에 영향을 미칠 수 있는 안테나 패턴이나 편파, 상호간섭, 안테나 구조 등의 파라미터를 정량적으로 분석 할 수 있는 장점이 있다. 본 모델은 MIMO 시스템에 적합한 안테나 구조 등의 개발에 이용될 수 있을 것이다.
네트워크 기반 컴퓨터 시스템이 각종 악의적 공격에 의해 손상되더라도, 지속적인 서비스를 제공할 수 있게 해주는 침입 감내시스템(Intrusion Tolerance Systems) 설계기법의 중요한 요소 기술 중의 하나는 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(Dependability) 분석이라 할 수 있다. 본 논문에서는 침입 감내시스템의 신인도를 분석하기 위해 자율컴퓨팅(Autonomous Computing)의 핵심 기술인 자가 치유(Self-healing) 메커니즘을 적용하였다. 즉, 주 서버와 보조서버로 구성된 이중계 침입 감내시스템의 상태천이(State Transition)를 자가치유 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여 분석하였으며, 시뮬레이션 실험을 통해 침입 감내시스템의 가용도(Availability)를 정량적으로 정의하였다.
소프트웨어 개발자와 사용자에게 직면한 가장 중요한 문제는 프로그래밍 시스템 의 크기와 개발 노력의 예측이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 자료 흐름도, 자료 사 전, 소단위 명세서로 구성된 구조화 명세서에 관한 각각의 특성을 정의하고, 구조화 명세서의 정량적인 평가 요소를 프로그램 메트릭스에 적용하였다. 또한 구조화 명세 서를 구성하는 자료 흐름도에 관해서는 정량적인 평가 실험을 하였다. 그 결과 상위 공정의 분석 단계에서의 산출물에 의한 하위 공정에 관한 공수 예측 모델을 제안한다.
동시공학 연구는 최근까지 국내에서 인식이 부족하여 잘 활용되지 못하였고 다만 패스트 트랙에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 본 연구는 기존의 패스트 트랙 방법에서 정량적인 분석과 논리적으로 증명 및 평가하는 연구가 미비하다고 판단하여, 상위 개념인 동시공학 방법을 분석하였다. 설계단계에서 정성적인 분석이 아닌 실제 예제를 통하여 정량적인 자료를 이용하여 각 공정별 중첩이 전체 프로젝트에 미치는 영향을 명확하게 보여주는 분석방법을 제시하였다. 시뮬레이션 기법을 이용한 정량적인 분석방법을 통하여 실제 분석 결과를 가지고 의사결정에 참고 자료로 활용이 가능하도록 하였다. 사례분석 결과 중첩 비율별 공기 비용 간의 관계를 알 수 있었고 중첩 비율별 값을 가지고 공기 비용간의 정량적인 분석을 통해 최적점을 제시함으로서 의사결정이 가능토록 하였다.
AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.
본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 평가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험 및 분석을 실시하여, 최종적으로 색채감성 분석기법에 의한 이미지 유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, $\ulcorner$품위있는.귀족적인$\lrcorner$, $\ulcorner$깔끔한.여성스러운$\lrcorner$, $\ulcorner$강렬한.도발적인$\lrcorner$, $\ulcorner$캐주얼한.경쾌한$\lrcorner$, $\ulcorner$수수한.부드러운$\lrcorner$의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.
육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.
대기 중 입자상 및 가스상 오염물질에 대한 오염원의 영향을 확인하고 기여도를 정량화하기 위하여 수용방법론 (receptor methods)이 이용되고 있다. 수용방법론은 각종 응용통계학을 기반으로 한 계량화 학적 분석기술로서, 일반대기 중 수용체에서 가스상ㆍ입자상 오염물질의 물리ㆍ화학적 특성을 분석한 후, 대기질에 영향을 미치는 오염원을 확인하고 기여도를 정량적으로 파악하여 대기오염 관리를 합리적으로 수행할 수 있는 통계적 방법이다. 또한 수용방법론은 입자상 및 가스상 오염물질의 분석에 다각도로 응용할 수 있으며, 합리적인 대기오염 관리를 유도하는 기초기술이라 할 수 있다(황인조 등, 2001). (중략)
임베디드 시스템의 개발에서 저전력을 소모하는 소프트웨어 개발에 대한 요구가 증대하고 있다. 따라서 임베디드 소프트웨어 개발 과정에서 소모 전력에 대한 정량적인 예측을 가능하도록 하는 연구가 늘어나고 있는 추세이다. 기존의 소모 전력 분석은 소스 코드를 중심으로 이루어져왔으나 분석을 위한 노력 및 시간이 많이 요구된다는 단점으로 인하여, 소프트웨어 모델 기반의 소모 전력 분석 기법에 관심을 두는 추세이다. 본 논문은 UML 모델 기반의 임베디드 소프트웨어 모델링 과정에서 설계 모델을 이용한 소모 전력 분석에 주안점을 두었으며, 이를 위하여 OMG가 개발한 MARTE 프로파일을 확장하였다. 이러한 확장은 별도의 분석용 모델을 개발하지 않고, UML 다이어그램을 이용한 소모 전력 분석이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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