SFG 를 利用한 GAN 의 硏究A study on the generalied activity networks using signal flow graphs
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 차동완 | - |
| dc.contributor.advisor | Tcha, Dong-Wan | - |
| dc.contributor.author | 이대주 | - |
| dc.contributor.author | Lee, Dae-Joo | - |
| dc.date.accessioned | 2011-12-14T04:12:30Z | - |
| dc.date.available | 2011-12-14T04:12:30Z | - |
| dc.date.issued | 1979 | - |
| dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=62496&flag=dissertation | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/41028 | - |
| dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 산업공학과, 1979.2, [ [vi], 101 p. ] | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 Semi - Markov성질을 가지는 네트워크를 대상으로 하여 이의 각 특성에 대한 확률분포 및 기대치를 Mason의 법칙을 이용한 분석적기법을 통하여 해석하는 방법을 제시하고자 하였다. 이에 대한 해법으로서 대상체계가 Semi-Markov모형을 가지는 점에 유의하여 GAN(Generalized Activity Networks ) 모형으로 정식화한 후 이의 분석적인 해를 도출해내기 위하여 feedback loop를 가지는 체계를 분석하는데 유용한 SFG(Signal Flow Graphs)기법을 사용할 수 있도록 GAN의 node 들을 ``Exclusive-or`` node로 변환하고 GAN의 특성원소 들을 Laplace-변형등을 이용하여 변환함으로써 GAN과 SFG를 연계시켜 해석하는 방법을 택하였다. 이렇게 하여 변환된 SFG 를 대상으로 하여 Mason의 법칙을 이용하여 시점node로부터 각 node까지의 전달량에 대한 확률모함수 및 확률밀도함수, 특정한 한 node에 대한 제k회 통과시점의 조건부분포, 그리고 흡수상태에 도착하기까지 특정한 한 node를 방문하는 회수에 관한 확률 및 평균방문회수 등을 산출하였다. 끝으로 구매계약체결과정에 대한 사열연구를 통하여 이와 같은 분석적 해법의 실제적인 적용을 보여주었다. | kor |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
| dc.title | SFG 를 利用한 GAN 의 硏究 | - |
| dc.title.alternative | A study on the generalied activity networks using signal flow graphs | - |
| dc.type | Thesis(Master) | - |
| dc.identifier.CNRN | 62496/325007 | - |
| dc.description.department | 한국과학기술원 : 산업공학과, | - |
| dc.identifier.uid | 000771088 | - |
| dc.contributor.localauthor | 차동완 | - |
| dc.contributor.localauthor | Tcha, Dong-Wan | - |
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- IE-Theses_Master(석사논문)
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