시뮬레이션 출력 분석 방법인 이동 블록 부트스트랩이나 정상 부트스트랩, 그리고 임계값 부트스트랩은 자기상관성이 존재하는 데이터에 적용 가능한 표본 재추출 방법론들이다. 이러한 부트스트랩 방법들은 데이터의 정상성을 가정하여 적용해 왔다. 그러나 실제 자료 또는 시뮬레이션 출력에 계절성이나 추세를 동반하여 그 정상성을 보장할 수 없는 경우에는 부트스트랩을 시뮬레이션 출력 분석에 적용하지 못하였다. 시뮬레이션 출력 분석 기법 중 자기상관성을 가장 잘 묘사하는 방법은 임계값 부트스트랩 방법이다. 임계값 부트스트랩은 자료의 임계값을 기준으로 주기를 형성하여 재추출하는 방법으로써 계절성이 존재하는 데이터에 부트스트랩을 적용한다면 임계값 부트스트랩과 유사한 정확도를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 계절성이 존재하는 시계열 자료에 대한 부트스트랩 적용 가능성을 제시 및 검증해보고자 한다.
에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.
시계열의 구조 변화란, 전체 시계열 자료를 구성하는 기간에서 관측치들의 분포가 상대적으로 안정적이다가, 특정 시점에서 분포 특성의 급격한 변화를 보이는 것을 의미한다. 비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적인 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. 이는 시계열 추세의 변화를 상시 감지하여, 변화에 맞는 적정한 대응을 할 필요가 있기 때문이다. 본 연구에서는 단위근 검정법을 기반으로 한 검정 결과를 시각화함으로써, 의사결정자가 시계열의 구조 변화를 손쉽게 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 특히 시계열을 분할한 후 검정하는 방법을 통해, 장기 시계열일 때에도 단기 구조 변화를 파악할 수 있도록 하였다.
안드로이드 기반 오픈 마켓의 개방성으로 인해 일반적인 정상 어플리케이션 뿐만아니라 공격자에 의해 개발된 악성 어플리케이션의 배포 역시 점차 증가하고 있는 추세이다. 악성 어플리케이션들의 확산으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 상용 모바일 단말을 대상으로 보다 정확한 방법으로 정상 앱과 악성 앱을 판별할 수 있는 메커니즘이 개발되어야 한다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 단말을 대상으로 정상 앱과 악성 앱으로 부터 이벤트 패턴을 분석하기 위해 안드로이드 오픈 마켓에서 가장 사용자 이용도가 높은 게임 앱을 대상으로 정상 이벤트 패턴을 분석하였고, Android MalGenome Project에서 배포하고 있는 1,260개의 악성 샘플들 중에서 게임 앱 형태에 해당하는 악성 앱과 유사 악성 앱 등을 대상으로 악성 이벤트 패턴을 분석하였다. 이와 같이 안드로이드 기반 모바일 단말에서 정상 앱과 악성 앱을 대상으로 리눅스 기반 시스템 콜 추출 도구인 Strace를 이용해 정상 앱과 악성 앱의 이벤트를 추출하는 실험을 수행하였다. 정상 앱 및 악성 앱이 각각 실행되었을 때 발생하는 이벤트를 수집하여 각각의 이벤트 집합에 대한 연관성 분석 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 정상 앱과 악성 앱 각각에 대한 이벤트 발생 특징 및 패턴과 분포도를 분석하여 이벤트 유사도를 추출할 수 있었으며 최종적으로는 임의의 앱에 대한 악성 여부를 판별하는 메커니즘을 제시하였다.
본 연구에서는 튜브-열차 시스템의 기본적인 유동장의 특성을 파악하고, 튜브열차의 공기저항을 계산할 수 있는 보다 효율적인 수치 해법을 제시하고 계산 결과에 대한 타당성을 논하였다. 최소한의 계산 영역 내에선 정상상태의 해를 찾기 위하여 비정상 해석의 결과를 기준으로 하여 경계조건의 부여 방법을 변화시킨 정상 해석의 결과를 비교한 결과, 열차속도가 300 km/h일 경우에는 공기저항의 값이 정상해석 결과와 비정상해석 결과가 잘 일치하였으며, 동일 속도 대역에서의 고속열차 현장시험 결과와 비교한 결과 열차/터널 단면적비에 따라 공기저항의 비가 동일한 추세를 나타나는 것으로 나타났다.
한국인 청년 남, 여 1,027명(남자=475, 여자=552)을 대상으로 안압의 상대 빈도 분포를 조사하였다. 상대적 빈도의 최고값은 남, 여에서 각각 14.5mmHg와 17.5mmHg이었으며, 전체 안압 빈도 분포범위는 남, 여에서 각각 7~23mmHg와 7~22mmHg이었다. 그리고 누적 빈도 중앙값 (누적빈도=0.5)은 남, 여에서 각각 13.0~16.5mmHg와 16.5~18.5mmHg로 여자가 남자 보다 더 높았다. 평균 안압은 남, 여에서 각각 15.2mmHg와 15.8mmHg이었고 조사 대상의 98%가 정상 안압의 범위에 속했다. 안압은 일차 변동을 나타냈는데 아침에서 저녁으로 가면서 감소하는 추세를 보였다. 안압 변동의 추세선을 보면 운동에 의해 안압이 감소되었으며 넥타이를 맨 경우와 누워있는 자세를 유지하는 동안 안압은 추세적으로 증가되었다.
구조물에 작용하는 토압의 방향과 장기변위상태변화를 직관적으로 파악하기 위해 수평, 수직방향의 변위 데이터를 시그모이드 함수를 이용하여 가공하고 각각 좌표계의 한 축으로 하여 변위좌표계 시스템을 설정하였다. 이러한 변위좌표계에 변위상태(압축 또는 팽창) 구분영역과 관리단계 구분영역 설정하여 각 계측지점의 변위상태와 관리단계를 직관적으로 확인할 수 있었다. 관측점을 연속적으로 나타내어 변위경로를 나타내었으며, 변위경로를 통해 변위이력, 변위추세, 지반에 작용하는 응력방향 등을 알 수 있었다. 흙막이 가시설의 실계측데이터 분석 결과 모든 계측지점에서 응력해방 방향으로 변위가 일어났으며, 정상관리상태에 위치하였다. 또한 공간적 상관성이 높은 계측지점 간 거동은 비슷한 거동추세를 보였으며, 공간적 상관성이 낮은 계측지점 간에는 상이한 거동 추세를 보였다. 공간적으로 연속되어 분포하는 지표침하데이터를 변위좌표계를 이용하여 전조현상과 거동영역에 대한 상관성 분석을 수행하면 파괴시간, 영역 예측이 가능 할 것으로 판단된다.
21세기는 유전자, 질병검사를 통해 질병 예방, 예후 관리, 재택 및 원격 진료 시스템을 구축하여 초고감도, 실시간으로 환자의 건강 상태를 모니터링 하고, 진단, 처방할 수 있는 IT/BT/NT를 결합한 유비쿼터스 의료 시스템이 대두할 것으로 기대되고 있다. 유비쿼터스 의료 시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되는 바이오센서는 측정 기술로서 획기적인 발전을 거듭하고 있으며 생물학, 화학, 의학, 전자, 물리, 컴퓨터, 기계 공학 등 최첨단 학문의 관련 기술이 복합적으로 융합되면서 실용화에 필요한 요소 기술들이 접목되고 점점 소형화, 시스템화 되어 가고 있는 추세이다. 특히 SiNW(silicon nanowire) 바이오센서 같은 경우 양쪽의 전극이 소스와 드레인 역할을 하고 SiNW receptor가 검출대상과 결합하면 게이트 역할을 하게 된다. 불순물의 농도에 따라 전기적 특성이 결정되는데 검출하고자하는 대상이 receptor와 결합하게 되면 마치 MOS에서 게이트에 전압을 인가한 동작과 같은 역할을 하게 되어 소소와 드레인 사이에 채널이 형성되고 하나의 저항처럼 동작하게 된다. 본 논문에서는 기존의 MOS를 이용하여 현재 전자소자나 바이오센서 등 많은 분야에서 응용되고 있는 SiNW 바이오센서의 기능과 유사하게 피드백 회로를 통해 구현하였다. 피드백 회로의 정상 작동 확인과 SiNW 바이오센서의 역할을 대체한 MOS 소자의 정상 작동을 확인을 위해 블루투스 통신을 이용하여 모니터에 전압 값을 표시한다.
모바일의 확산, 이동성, 그리고 휴대성은 유선 인터넷의 추세를 점차 무선 인터넷으로 전이시키고 있다. 이에, 기업의 일선 업무 담당자들과 일반인들은 모두 모바일 폰. PDA를 활용하여 지역에 관계없이 이동을 하면서 기업정보와 국가정보에 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 기업정보 도용과 개인정보를 악용하는 경우가 자주 등장함에 따라 정보보호가 사회전반에 큰 이슈화되고 있다. 본 논문에서는 정보보호를 위한 침입탐지 시스템을 설계하고자, 유선 인터넷의 침입 유형과 침입탐지 기법을 살펴보았다. 본 논문은 모바일 무선 인터넷에 의한 시스템 접근 시에 침입을 탐지, 분리하며, 정상으로 가장하여 시스템 내부에 침입한 경우를 탐지하고자 circuit patrol을 시스템 내부에 위치시켜 정상적인 것처럼 시스템에 들어온 침입에 대한 공격을 탐지하는 모델을 제시하였다.
2007년 IPCC 4차 기후변화 평가보고서 발간 이후, 최근 제 5차 기후변화 평가보고서에 표준 온실가스 시나리오를 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP)로 새롭게 선정하여 발간되었다. 이러한 기후변화 시나리오를 적용하여 수자원변화를 예측하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기후변화 모델을 제공하는 기관이 많고 전지구적인 스케일로 제공되고 있어 모델의 선택여부와 지역적인 특성으로 인해 발생하는 스케일 불일치 등 다양한 불확실성을 포함하고 있다. 또한, 본 연구 대상지역인 도암댐 유역은 상류에 고랭지 밭이 다수 위치해 있으며 2018년 동계올림픽을 유치하는 평창에 속해있어 2011년 이후로 급격한 개발이 이루어졌고 지속적으로 토지 이용변화가 일어나는 유역이다. 따라서 본 연구에서는 RCP 4.5와 8.5시나리오를 대상으로 총 20개의 기후변화 모델 자료를 수집하였고 지역오차보정을 통해 지역적인 스케일의 불일치를 개선하고 미래시나리오에 대해서는 비정상성을 고려한 비정상성 분위사상법을 통해 미래 시나리오의 정확성을 높였다. 과거 토지이용변화추세를 반영하여 5가지의 미래토지이용변화 시나리오를 생성하고 이를 유역모형인 SWAT모형에 적용하여 미래기후변화와 토지이용변화를 모두 고려하여 도암댐 유역에서의 유출을 전망하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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