• 한국통신학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.1870-1883
• /
• 1993

본 논문에서는 ATM 방식으로 운용되는 사용자 네트워크를 구축하기 위해서 필수적인 주요 기능 그룹들-B-TE, B-NT2, LEX-이 수행하여야할 트래픽 제어기법에 대하여 연구한다. 사용자 네트워크에서 가장 중요한 기능 그룹인 B-NT2의 구성을 매우 단순화하여 정의한다. 또한 LEX의 구성기능 역시 B-NT2와 유사하게 정의한다. 가상 경로 식별자를 트래픽의 특성별로 고정할당하여 전체적인 트래픽 제어 기능의 분산을 가능하게 한다. 트래픽 제어를 위하여 연결수작 제어, 사용 파라미터 제어, 대역폭 할당 기능등의 연관성을 정의하고 소스 트래픽 특성에 따라 최적의 제어를 수행하기 위한 구조로서 멀티 룰-베이스 트래픽의 특성에 따른 최적의 제어를 수행하기 위한 구조로서 멀티 룰-베이스 구조를 제안한다. 그리고 멀티 룰-베이스 구조에 적합하도록 간단하게 구성된 실시간 가변 윈도우 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 하드웨어적인 구성을 가지는 가상 시스템에 온 오프 소스 트래픽을 발생시켜서 제안한 알고리즘의 성능을 분석한다. 그리고 분산 제어의 기능성과 보다 단순화된 시스템의 구현이 가능함을 확인한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.328-334
• /
• 2012

산전 및 분만 중 연속적인 태아감시는 임상의에게 태아의 안녕 평가하는데 필요하다. 또한 태아의 심장박동은 임신 중 태아의 건강을 평가하는 중요한 파라미터이다. 초음파 도플러는 태아 심박을 비관혈적으로 측정할 수 있는 방법으로 매우 유용하다. 그러나 현재 임상에서 널리 쓰이고 있음에도 불구하고, 태아 심박을 검출하는데 있어서 제한적인 정보만 제공할 뿐만 아니라 검출 오류에 대한 문제가 완전히 해결되지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 태아의 초음파 도플러 신호로부터 태아 심박을 검출하는 알고리즘을 간단한 방법으로 개선하고자 한다. 신호 주기를 검출하는데 가장 널리 쓰이는 자기상관함수의 수정된 함수를 제안하고, 신호의 주기를 찾기 위해 설정하는 데이터 분석 구간의 크기와 이동 간격을 가변하도록 하였다. 제안된 방법은 실제 산모에게서 측정된 데이터에 적용하여 태아 심박의 beat-to-beat 검출이 가능함을 확인하였으며, 태아 심전도 신호와도 비교하였다. 제안하는 방법은 간단하면서도 효과가 있으므로 실제 장비에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제44권6호
• /
• pp.57-65
• /
• 2007

본 논문에서는 DSP(TMS320F2812)를 사용하여 단상 역률개선을 디지털로 설계하였다. 이러한 승압형 역률개선 컨버터를 디지털로 구현하기 위하여 DSP는 컨버터의 입력전압과 인덕터전류, 컨버터의 출력전압이 필요하며 이를 DSP 내부에 있는 12비트 A/D변환기로 구현하였다. 승압을 위한 스위칭소자인 FET가 ON/OFF 될 때 심한 고주파 노이즈와 스위칭 리플이 발생한다. DSP에 의해 구현시 어느 시점에서 A/D 변환을 시작할지 결정하는 것은 대단히 중요하며 스위칭 노이즈가 발생하지 않는 곳에서 A/D 변환을 할 필요가 있다. PWM의 시비율(duty ratio)은 약 5 %에서 95 %까지 가변적이기 때문에 A/D 변환의 고정된 시작점을 찾을 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 25 us 마다 PWM의 ON/OFF 폭을 미리 예측한 후 타이머를 이용하여 A/D 변환을 하도록 하였다. 실험 결과들로부터 광범위한 입력전압에 대하여 약 0.99의 역률과 80 Vdc 출력 전압에 대한 리플이 약 5 Vpp임을 확인하였다. 또한 윈도우즈 Xp 환경 하에서 수행되는 응용프로그램을 작성하여 원격에서 단상 PFC 컨버터의 각종 파라미터들과 전압 및 전류 제어기의 이득들을 모니터링하며 원격제어가 가능함을 보여 상용화의 가능성과 유용성을 제시하였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.16-23
• /
• 2006

본 논문에서는 고역률을 가지고 영전압 스위칭으로 동작되는 새로운 단일 전력단 고주파 공진 인버터 링크형 DC-DC 컨버터 회로에 관하여 기술하고 있다. 제안된 토폴로지는 역률 교정기로써 하프 브리지형 부스트 컨버터와 하프 브리지 고주파 공진 컨버터를 단일 전력단으로 일체화 시켰다. 역률 보상용 부스트 컨버터의 부스트 인덕터 전류를 가변 스위칭 주파수와 일정 듀티비를 가지고 불연속 전류 모드(DCM)로 동작시킴으로써 부가적인 입력 전류제어기 없이 높은 입력 역률을 얻을 수 있다. 또 제안한 토폴로지의 이론해석을 무차원화 파라미터를 도입하여 범용성 있게 하여 회로 설계 전단계에서 필요한 특성값을 도식적으로 표현하다. 첨가해, 제안한 토폴로지의 상용화 가능성과 이론해석의 정당성을 입증하기 위해 스위칭 소자로 Power-MOSFET IRF 740을 제안회로 토폴로지의 스위칭 소자로 채용해 실험 장치를 구성하여 검토를 행하였다. 제안된 컨버터는 향후 통신용 DC/DC 컨버터의 전원장치, 방전등용 진원장치 등의 전원시스템에 유용히 사용될 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제37권2호
• /
• pp.45-53
• /
• 2000

무선 ATM의 중요한 문제 중 하나는 제한된 자원을 가지고 서로 다른 서비스의 QoS를 어떻게 보장하느냐 하는 것이다 그리고 셀의 크기가 작아짐에 따라 많은 빈도로 핸드오버가 발생하게 되고, 이러한 핸드오버 호는 빈번한 호 수락 요청을 하게 된다. 따라서, 멀티미디어 다중 서비스가 요구하는 다양한 QoS와 마이크로 셀이 갖는 특징을 모두 지원하는 호 수락 제어는 사용자의 요구와 공급자의 요구를 동시에 만족시킬 수 있은 중요한 기술적 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 QoS를 보장하는 다중 서비스를 위한 분산된 방법의 호 수락 제어를 제시하고 이를 일반적인 호 수락 제어 및 가드 밴드 호 수락 제어 방법과 비교하여 강제 호 종료 확률이 낮아짐을 보였다. 호 수락 제어의 파라미터로 QoS임계치와 채널 과부하 확률을 호 수락 제어 정책에 직접 적용시키므로 각각의 서비스에 대해 새로운 호나 핸드오버 호가 호 수락을 요청할 시에 QoS를 만족시킬 수 있었다. 채널 할당 방법으로는 동적 채널 할당 방법을 고려했으며, QoS는 분산된 방법으로 측정하였다. 또한, 핸드오버 호와 새로운 호에 대해 가변 데이타율을 적용함으로 망의 상태에 따른 QoS의 저하를 막고자 했다. 셀 레벨이 아닌 호 레벨에서의 호 수락 제어는 미래의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서 필수적으로 제공되어져야 할 망의 기능으로 앞으로 다양한 호 수락 제어 정책의 연구가 요구되어 진다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권10A호
• /
• pp.1003-1013
• /
• 2006

IEEE802.11g VoWLAN (Voice over Wireless LAN) 단말기는 802.11b 전용 단말기에 비해 통화시간이 30 % 이상 감소하는 문제점이 있어 통화시간이 문제로 대두되고 있다. 일반적으로, 802.11g에서는 멀티캐리어 방식인 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조방식을 사용하여 54 Mbps속도로 전송하기 때문에 기존의 802.11b MAC (Medium Access Control) 전송방식과 비교하여 통화시간을 만족시키는 것이 어렵다. 본 논문에서는 802.11g 규격을 적용한 단말기에서 통화중 Power Save 방법으로 Holdover Time을 처음으로 제안하므로 통화시간을 만족시킨다. 다만, 통화 단말기 수 증가에 따른 네트워크 혼잡으로 경합 창 (contention window)이 많이 발생하여, Back-off 수 증가로 인한 통화품질(QoS)의 문제가 발생하지만, QoS 해결 방안으로 다운 링크 시 802.11 G.711 Sequence Number를 단말기 MAC 단에서 분석하여 손실율에 따른 Holdover Time을 가변 하는 방법을 제안하므로 이 문제를 해결한다. 802.11b/g 소비전류 분석과 통화 단말기 증가에 따른 네트워크 혼잡에 의한 MAC 파라미터 성능을 분석하며, VQT장비와AiroPeek를 이용하여 실제적인 데이터를 분석한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.732-743
• /
• 2008

본 논문은 H.264/AVC가 이전의 비디오 코덱에서 사용하는 8$\times$8 변환이 아닌 4$\times$4 변환을 도입하면서 인트라 및 인터 예측 성능을 높인 반면 공간적 압축도가 낮은 점을 개선하기 위한 다차원 변환 방법을 제안한다. 다차원 변환 방법은 H.264/AVC가 갖는 시간적 예측의 장점과 공간적 압축도를 동시에 충족시킬 수 있는 방법이다. 먼저 실험을 통해 다차원 DCT가 H.264/AVC의 2차원 정수 변환(Integer Transform)보다 에너지 압축율이 높다는 것을 보였다. 다차원 DCT를 위한 정수형 변환과 양자화기를 설계하였으며, H.264에서 사용하는 컨텍스트 기반 적응 가변 길이 코딩 (CAVLC)을 엔트로피 코더로 사용하여 다차원 부호화기를 설계하였다. 다차원 부호화기에는 다차원 변환에 따른 블록 주사 방식과 파라미터 갱신, 다차원 변환 모드 선택 등의 도구가 적용되었다. 실험 결과, 다차원 부호화기는 낮은 비트율에서 H.264/AVC와 유사한 압축 효율을 보였지만, 엔트로피와 0이 아닌 계수를 계산하여 비교한 통계적 성능 비교에서는 높은 성능을 보였다. 따라서, 다차원 부호화에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 기존의 H.264/AVC의 성능을 보완할 수 있는 부호화 알고리즘으로서 발전할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제4권11호
• /
• pp.369-382
• /
• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.11-18
• /
• 2022

An electromagnetic generator with variable stimulation parameters is required to conduct basic research on magnetic flux density and frequency for pulsed electromagnetic fields (PEMFs). In this study, we design an electromagnetic generator that can conduct basic research by providing parameters optimized for cell and animal experimental conditions through adjustable stimulation parameters. The magnetic core was selected as a solenoid capable of uniform and stable electromagnetic stimulation. The solenoid was designed in consideration of the experimental mouse and cell culture dish insertion. A voltage and current adjustable power supply for variable magnetic flux density was designed. The system was designed to be adjustable in frequency and pulse width and to enable 3-channel output. The reliability of the system and solenoid was evaluated through magnetic flux density, frequency, and pulse width measurements. The measured magnetic flux density was expressed as an image and qualitatively observed. Based on the acquired image, the stimulation area according to the magnetic flux density decrease rate was extracted. The PEMF frequency and pulse width error rates were presented as mean ± SD, and were confirmed to be 0.0928 ± 0.0934% and 0.529 ± 0.527%, respectively. The magnetic flux density decreased as the distance from the center of the solenoid increased, and decreased sharply from 60 mm or more. The length of the magnetic stimulation area according to the degree of magnetic flux density decrease was obtained through the magnetic flux density image. A PEMF generator and stimulation parameter control system suitable for cell and animal models were designed, and system reliability was evaluated.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.261-261
• /
• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.