검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 많은 연구들이 개발 초기 단계에 예측하기 위한 목적으로 연구를 하고 있다. 기존의 많은 연구들이 결함을 예측하기 위한 모형들을 제시했지만 기존의 연구에서는 결함 예측 모형을 다른 시스템에 범용적으로 적용이 가능한지에 대한 충분한 연구가 없었다. 또한 대부분의 결함 예측 모형은 모형 개발 당시와 같은 동일 시스템에서 예측력을 평가하였다. 그러므로 본 연구에서는 결함 예측 모형이 개발 당시와 다른 시스템에 범용적으로 적용될 수 있는지에 관하여 실험하였다. 실험은 3개의 실험 대상 시스템에 3개의 결함 예측 모형을 적용하여 예측력을 평가하였다. 실험 결과에서는 모형의 범용성에 대하여 찾을 수 없었다. 이는 모형의 개발 당시 시스템의 메트릭 분포가 실험 대상 시스템과 다르기 때문으로 분석된다. 따라서 결함 예측 모형을 타 시스템에도 적용할 수 있도록 결함 예측 능력의 범용성을 높이기 위한 추후 연구가 필요함을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 또, 랄리 분포를 이용한 랄리 모형을 적용하여 모수 추정방법을 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 최우추정법과 잠재변수를 도입하여 깁스 샘플링(Gibbs sampling)을 이용한 베이지안 모수추정 방법을 비교하고 그 특징을 분석하고자 한다. 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 잔차제곱합(Sum of the squared errors ; SSE)과 Braun 통계량을 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 그리고 수치적인 예로서 실제 자료를 이용한 수치 견과를 나열하였다. 이 접근방법을 기초로 하여 수명분포가 중첩(Superposition) 및 혼합(Mixture)인 경우에 대한 접근방법이 연구되었으면 한다.
소프트웨어 도메인모형(Domain Model)으로부터 행위패턴을 식별하고, 개발 시스템의 동적 행위를 구체화한 사용 사례추출 및 구조화로 재사용을 증진시키는 소프트웨어 프레임워크(Framework) 구축방법을 제안한다. 대부분의 소프트웨어 행위모형이 이질적인 개발자의 요구사항이나 의도를 일관성 있게 모형화 하지 못하며, 재개발과 유지보수를 위한 구체적인 활용방안이 마련되어 있지 못하다. 따라서, 행위패턴을 식별하고 시스템에 반응하는 구체적인 기능성 항목인 사용 사례(Use Case)를 구조화하여 개발된 모형의 일관성을 보완하고, 재사용과 유지보수를 하는 재사용 프레임워크를 구축한다. 사용 사례의 구조화를 위해 격자모형(Lattice Model)이 이용되며, 재사용 구성항목을 추출하도록 유도할 수 있는 재사용 프로세스 구조와 세부절차를 소개한다.
본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 연구에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial neural network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 9월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였다. 전방향 신경망(Feedforward neural network)의 모형 훈련 과정에서, 그리드 탐색(Grid search)을 적용하여 최적의 초모수(Hyperparameter)를 찾고자 하였다. 그 결과, 그리드 탐색법의 최적 모형을 이용한 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 평균 20.9% 였다. 앙상블 기법을 이용한 모형의 MAPE는 평균 20.0%였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 26.3%, 30.3% 높은 예측력을 보인다.
Laser Range Finder를 이용하여 생성한 3차원 점군 정보는 단면적인 부분만 볼 수 있으며, 잡음이 포함되어 작은 물체를 추출하는데 많은 영향이 생긴다. 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 정보 사이에서 밸브의 중심의 위치에 대한 추가적인 입력을 받아 원환체, 원통, 평면의 정보를 복합적으로 포함하고 있는 밸브의 모델을 추출한다.
본 논문에서는, multiple-buffered crossbar 스위치를 이용한 다층 연결 망의 성능 분석 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 buffer의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 다층 연결 망 (Multistage Interconnection Network, MIN)의 내부의 데이터 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 알려져 있다. 제안된 성능 분석 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 패턴을 확률적으로 분석하여 수립하였다. 분석 모형의 수학적 복잡도 절감을 위하여 확률식 유도 과정에 정상상태 확률 rosa(steady state probability)을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치의 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 수와 무관하게 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 처리 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 2$\times$2 스위치로 구성된 8$\times$8 MIN을 대상으로 분석을 시행한 결과 스위치에 2~4개의 buffer를 장착했을 경우 unbuffer 스위치 경우와 비교하여 네트웍 정상상태 Throughout의 증가율이 높고 네트웍 Delay 또한 낮아져 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 2~2 crossbar 스위치로 구성된 MIN의 경우 스위치에 장착된 buffer의 개수가 네 개 정도일 경우가 가격 대 성능비 면에서 가장 유리한 것으로 연구되었다.
최근 수산물 유통 및 물류구조 합리화 방안의 일환으로 수산물 산지종합처리장 설립이 적극 추진되고 있으나 부지 선정을 위한 합리적 의사결정 모형이 마련되지 않고 있다. 이에 본 연구는 수산물 처리의 특성을 반영할 수 있는 평가 모형을 개발ㆍ제시한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법을 선택하는 과정이 포함된다. 평가 기준의 확립을 위하여 시설 입지와 관련된 문헌을 고찰하고 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process : AHP) 기법을 선택하여 평가 모형을 완성하였다. 모형 적용의 일부분인 기준 간 중요도 평가를 위한 실사를 수행하고, AHP에서 제공하는 계층 일관성 기준에 따라 신뢰성 있다고 판단되는 자료만을 분석에 사용하여 결과를 제시하였다.
본 연구의 목적은 분포형 추문모형에 있어 공간변수의 디테일함을 고려하기 위해 GIS와 결합된 SCS-CN 값 산정 모형을 개하는데 있다. 모형은 (주)한국공간정보통신의 GIS 소프트웨어 개발도구인 IntraMap/Objects를 사용하였고 마이크로소프트사의 닷넷 플랫폼 개발 언어인 C#으로 개발하였다. 모형의 입력자료인 토지이용도와 토양도의 지형학적 가공을 위해 클립(Clip), 디졸브(Dissolve), 인터섹션(Intersection)과 같은 지형전처리 모듈(GeoPreprocessing Module)을 개발하였다. 또한 전처리된 토지이용도(토지이용항목필드)와 토양도(추문학적 토양그룹필드)를 CN 값 기준도표에 매치시킴으로서 유역의 선행토양함수조건에 따른 분포형 CN 값 및 개략적인 유출량을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 연구의 모형은 지형, 토양도 토지이용도, 토지피복도 변화에 따른 미래 유출량을 예측하는데 사용될 수 있을 것이다.
오늘날 우리나라는 기후변화로 인하여 하절기 국지성 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인해 발생하는 돌발홍수로 매년 인명피해가 발생하고 있다. 이러한 돌발홍수는 작은 지역에서 빠르게 발생하기 때문에 일반적인 홍수예보로는 대비하기 적합하지 않다. 따라서 이렇게 국지적으로 발생하는 돌발홍수를 대비하기 위해서는 최대한 빠른 시간 안에 집중호우 지역에 대한 기상정보 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 보다 신속 정확한 기상정보 분석을 위하여 고성능컴퓨터(High Performance Computer) 기반의 홍수예보모형을 운영하는 방안을 제시하였다.
전용회선은 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환 회선의 급격한 증가에도 불구하고 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 시계열 데이터 예측 모델을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 모형 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모델들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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