시뮬레이션 상의 입력모델에 대한 기존의 연구는 과거의 자료를 바탕으로 선형의 모수적인 (parametric) 모형을 개발하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이 경우에는 입력이 매우 복잡한 형태를 가지면 모수적인 모형을 잦는 것이 불가능해지므로 비모수적인(non-parametric) 접근방법이 절실한 실정이다 예로 인터넷 트래픽 모델의 시뮬레이션 수행시 입력으로 제공되는 단위 시간당 요구되는 웹 페이지의 수 같은 경우 데이터들 간데 종속관계가 매우 심하고 복잡하여 모수적 모형을 세우는데 어려움이 있다. 이러한 시스템들을 시뮬레이션 방법으로 분석 하고자 할 때, 기존의 trace-driven 시뮬레이션 방법이나 모수적 모형을 찾아 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 확보하는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 따라서. 비모수적인 방법으로 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 생성하는 것이 필요하다. 이러한 비모수적인 방법에 대한 평가기준 설정은 시뮬레이션 상의 입력 모델에 대한 타당성을 제시한다는 점에서 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 붓트스트 랩의 방법중의 하나인 임계값 붓트스트랩을 이용하여 시뮬레이션 입력 자료 생성 방법을 개발하였고 Turing test를 통해 붓스트랩으로 생성산 입력 시나리오를 검증하였다.
본 논문에서는 단상 NPC 멀티레벨 인버터의 출력단 고조파 저감을 위한 LC 트랩 필터의 설계 방법을 제시하였고, 출력전압 THD와 출력전류 고조파 FFT 분석을 수행하였다. 제시된 LC 트랩 필터는 일반적인 LCR 필터와 종속 접속된 구조를 가지며, 스위칭 주파수에 동조되었다. 인버터 시스템은 고전력 응용에 적합한 NPC 멀티레벨 인버터를 사용하였으며, 제어기는 DSP(TMS320C31)을 사용하여 구성하였다. 제안된 시스템의 효용성은 시뮬레이션과 실험 결과를 통하여 증명하였다.
수리 가능한 시스템에 대한 고장시간을 표현하는 여러가지 형태의 통계적 모형이 최근 엔지니어들과 신뢰성분야 학자들의 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 수리가능한 시스템의 신뢰성 증가를 나타내는데 유용하게 적용되는 power law process를 고려하고 특히 정시중단자료(time truncated data)인 경우 고장간격에 대한 신뢰구간을 붓스트랩 기법을 이용하여 구하고 이것을 Crow(1982)가 구한 기존의 신뢰구간과 비교 분석하였다.
유전영동(DEP)이란 비균질의 전기장과 그에 따라 입자 내부에 형성되는 극성힘에 의해 용매에 분산되어 있는 입자에 야기되는 운동을 의미하며, 세포, 바이러스, 나노입자 등의 트래핑, 입자분류, 셀분리 등과 같은 다양한 생물학적 응용에 이용되어 왔다. 지금까지 유전영동트랩에 대한 해석은 주기평균 ponderomotive force 에 기반한 정특성 해석이 주를 이루고 있으며, 동특성에 대해서는 많은 연구가 이루어져 있지 않다. 이는 지금까지 유전영동트랩이 적용된 입자들의 크기가 상대적으로 매우 크기 때문으로, 분석입자의 크기가 매우 작은 나노단위 분석에서는 적절하지 않다. 본 연구에서는, 다양한 시스템 파라미터들에 대한 트래핑의 동역학적 반응 및 그들의 트래핑 안정성에 대한 영향을 심도깊게 관찰하고자 한다. 특히, 입자의 전도율에 따른 입자의 동특성의 변화 또한 관찰하고자 한다.
안정상태 시뮬레이션의 출력 분석에서 백분율의 추정은 시스템 설계와 성능분석에 매우 유용하다. 그러나 지금까지 지속적으로 발전된 대부분의 안정상태 시뮬레이션 연구는 그 대상이 주로 시스템의 평균값에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 시뮬레이션 출력 과정의 안정상태 백분율에 대하여 Bonferroni 동시 신뢰구간 추정 방법과 붓스트랩을 이용하는 신 뢰구간 추정 방법을 제시한다. 이 방법들은 전통적인 방법보다 적은 수의 관찰 값을 가지고 상대적으로 좁은 신뢰구간을 얻으며, 시뮬레이션 출력 분석에 있어 널리 사용되는 배치 평 균 방법을 응용하므로 적용하기도 쉽다. 새로운 두 가지 추정 방법의 타당성을 검증하기 위 하여 이들을 전통적인 배치 백분율 방법과 서로 비교, 평가한다. 대기 행렬 모델(MIMI)과 시계열 모델(AR(1))에 적용한 결과, 새로운 방법들은 전통적인 방법에 비하여 상당히 적은 수의 관찰 값만으로 신뢰성 있는 추정치를 얻을 수 있었다.
데이터의 군집화를 수행할 때 최적 군집수 결정은 군집 결과의 성능에 많은 영향을 미친다. 특히 K-means 방법에서는 초기 군집수 K에 따라 군집결과의 성능 차이가 많이 나타난다. 하지만 대다수의 군집분석에서 초기 군집수의 결정은 경험을 바탕으로 하여 주관적으로 결정된다. 이때 개체수와 속성수가 증가하면 이러한 결정은 더욱 어려워지며 이때 결정된 군집수가 최적이 된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 군집의 수를 자동으로 결정하고 그 결과의 유효성을 보장하기 위해 유전자 알고리즘에 기반한 최적 군집수 결정 방안을 제안한다. 데이터의 속성에 근거한 초기 해 집단이 생성되고, 해 집단 내에서 최적화된 군집수를 찾기 위해 교차 연산이 이루어진다. 적합도 값은 전체 군집화의 비 유사성의 합의 역으로 결정되어 전체적인 군집화 성능이 향상되는 방향으로 수렴된다. 또한 지역 국소값을 해결하기 위해 돌연변이 연산이 사용된다. 그리고 유전자 알고리즘의 학습 시간의 비용을 줄이기 위해 붓스트랩 기법이 적용된다.
The bootstrap procedure is suggested as a useful method for point and interval estimation of system availability. Its validity and robustness has been shown in special, but representative case, by various sampling experiments. Alternative to the bootstrap suggest themselves e.g. a variation of the 'F'technique, but remain to be evaluated, as do variations on the bootstrap itself.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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