상수관망의 수리학적 거동을 해석함에 있어 현재까지 제안된 일반적인 방법은 유량기반 수리해석(Demand Driven Analysis, DDA)과 압력기반 수리해석(Pressure Driven Analysis, PDA)이다. DDA는 상수관망이 정상적으로 운영되는 상태에서 수리해석 결과를 빠르게 제시할 수 있으며, PDA는 관파괴 및 관내 저압력 상태시 DDA 방법으로는 모의할 수 없는 각 절점의 실질적인 공급가능유량을 제시할 수 있다. PDA 수행에 있어 우선적으로 각 절점에서 특정 압력마다 공급가능유량을 산정할 수 있는 관계식(Head-Outflow Relationship, HOR)을 결정해야 한다. 기존 연구들에서는 상수관망을 구성하는 각 절점에서 HOR이 다르고 각 절점의 HOR 검증을 위해서는 현장데이터의 실측이 필요하다고 지적하였다. 또한 다중 관파괴 상황과 같이 수리학적 조건이 변경된 상태에서 각 절점의 HOR 특성을 파악하기 위해서는 모든 절점에 모니터링 시스템이 구축되어 있어야 하는 제약조건이 있다. 본 연구는 실제 상수관망 형태의 모의 상수관망을 제작하여 상수관망의 정상상태 및 현장에서 측정이 어려운 비정상상태 운영조건을 시나리오별로 구성하고 각 조건 하에서 절점들의 압력 및 유량을 실시간으로 확인하였다. 또한 측정된 실험결과와 기존 HOR 관계식을 비교 평가하여 최소 오차 결과를 보이는 HOR을 제시하였으며, 특정 절점에서 다중 관파괴 발생시 HOR 특성을 파악하였다. 이로부터 관파괴 위치가 다르거나 다중 관파괴가 발생하더라도 특정 절점의 압력(수두) 저하에 따른 공급가능유량의 축소 현상은 본래 대상 절점이 가지고 있는 지수함수 형태인 고유한 HOR을 따라 감소하는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 실험을 통해 측정한 압력-유량 관계와 기존 HOR 식들을 비교한 결과 최소 오차를 보이는 지수함수 형태의 Wagner 등1)이 제안한 식을 최적의 HOR 관계식으로 제안하며, 해당 식의 지수 m은 3.0으로 적용할 것을 제안한다.
코그니티브 라디오(cognitive radio) 기술 중 같은 지역에서 코그니티브 사용자와 우선사용자가 주파수를 공유하여 사용하는 방법은 단위 지역 당 주파수 사용효율을 향상시킬 수 있는 중요한 기술로 인식되고 있다. 본 논문에서는 코그니티브 라디오 시스템이 우선사용자에게 간섭을 미치지 않으며 동일 지역에서 우선사용자와 주파수를 공유할 수 있는 직교 빔 형성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 우선사용자의 채널상태정보(channel state information)로부터 얻어진 부공간에 직교하는 코그니티브 라디오 사용자를 위한 부공간을 형성함으로써 우선사용자에게 간섭을 주지 않으며 주파수를 공유할 수 있는 코그니티브 라디오 사용자를 위한 다중 빔을 생성한다. 그러고, 코그니티브 라디오 시스템의 합 용량을 증가시키기 위해 기회적 무선자원할당 기법을 적용하였다. 전산모의 실험을 통해 제안된 주파수 공유 방법이 우선사용자에게 간섭을 주지 않음을 보였고 코그니티브 라디오 기지국이 2개의 안테나를 사용할 경우 시스템 합용량이 일반 셀룰라 시스템의 빔 포밍을 적용한 결과와 유사하게 사용자 20명에서 최대 2.72bps/Hz를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 멀티미디어 환경하에서 WPAN 시스템에 미치는 WLAN 시스템의 간섭신호 경감을 위한 MAC schedule 기법에 대해 연구한다. 본 연구에서 고려하는 파라미터는 간섭신호평가와 주장치 지연정책을 고려한다. 제안된 스케쥴링 기법은 패킷 전송손실과 다중 슬롯 패킷의 경우 전송지연시간을 감소시키는데 효과적임을 알 수 있었다. 또 다른 장점은 채널 상태가 나쁠 경우 패킷의 전송이 이루어지지 않기 때문에 전송 전력의 낭비를 막을 수 있다는 것이다. 더욱이 다른 장치에 의해 차지하고 있는 채널을 피함으로 인해 같은 주파수 대역을 사용하고 있는 다른 시스템으로의 간섭의 영향을 줄일 수 있었다. 음성 패킷은 고정된 기간에 보내지기 때문에 스케쥴링 정책은 데이터 트래픽에 한하여 적용된다. 그러나 지연분산이 일정하고 한 슬롯내로 제한된다면 음성을 위한 DM패킷에도 적용 가능 할 것이다.
본 논문에서는 자동차의 안전운전을 위해서 운전자의 생체정보를 수집하여 운전자의 상태에 따라 운전자에게 적절한 경보를 하거나, 직접 자동자를 제어할 수 있는 기반 시스템을 제시하였다. 기존의 운전자 얼굴정보를 촬영하여 정보를 획득하거나, 운전자의 시트나 스티어링 휠에 센서를 장착하여 생제정보를 획득하는 방식이 부정확하거나 단속적인 정보만을 얻을 수 있는데 비하여, 본 논문에서 제시한 웨어러블 장치는 의료장비 수준의 정확도를 얻을 수 있었으며, 지속적으로 높은 정확도의 생체신호를 얻을 수 있었다. 개발된 웨어러블 장치에는 심박, 피부전도도, 피부온도를 측정할 수 있는 센서를 장착하였으며, 자동차에서 발생되는 각종 잡음을 제거할 수 있는 필터 기술을 적용하였고, 가속도센서와 자이로 센서를 장착하여 측정 오차를 제거하는 기술을 적용하였다. 수집된 생체신호를 바탕으로 운전자의 상태를 판별할 수 있는 기준을 제시하였고, 공인인증기관에 의뢰하여 의료수준 정도의 정확성이 있음을 검증하였다. 실험실 시험과 실차 시험을 통하여 개발된 장치가 운전자의 상태를 측정할 수 있는 장치로 활용될 수 있음을 검증하였다.
대면적 용융탄산염 연료전지 운전 시 스택에서 발생하는 스택내 온도차와 극간 차압의 문제점을 해결하기 위하여 정상상태특성 및 동특성을 분석하였다. 두가지 용융탄산염연료전지 스택(5 kW(3,000$\textrm{cm}^2$, 20장), 3kW(6,000$\textrm{cm}^2$, 5장) 의 운전결과를 통하여 스택성능에 중요한 영향을 미치는 조작변수(전류밀도 , 연료 이용률, 공기 이용률)와 조절변수(스택 온도차, 연료극 차압, 공기극 차압)를 결정하였다. 조작변수들에 대한 조절변수들의 변화량인 스택의 정상상태 이득률을 구하여 시스템의 안정성을 분석하고 동특성을 나타내는 전달함수를 구하였따. 전달함수는 3$\times$3 행렬로 시간 지연항이 없는 전형적인 1차 시스템으로 표현되었다 동특성 분석에 의해 대면적 용융탄산염 연료전지 시스템의 최적 운전 조건을 설정할 수 있었다. 5 kW 스택의 경우 전류밀도가 150mA/$\textrm{cm}^2$ 일 때 스택 출구 온도를 68$0^{\circ}C$ 이하로 유지하기 위해서는 공기극 가스 recycle 에 의한 가압 운전이 필요하였으며, 효과적으로 용융탄산염 연료전지 시스템을 제어하기위해서는 조작변수의 조절변수상호간의 연계성을 제거하기위한 다중 입.출력 제어 및 연계 제거기가 필요함을 확인하였다. 이 결과는 향후 대면적 용융탄산염을 연료전지 시스템의 제어구조 설계와 운전모드설정에 중요한 자료로 사용될 것이다.
몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
SIP(Session Initiation Protocol) 환경에서의 프레즌스 서버는 사용자로부터 다수의 프레즌스 자원의 주소를 담은 SIP SUBSCRIBE 요청 메시지를 처리해야하고 등록한 프레즌스 자원에서 발생하는 다량의 통지 메시지도 처리해야 하므로 사용자 수가 증가 할수록 프레즌스서버의 부하가 크게 증가하여 확장성의 제한을 받게된다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 사용자 수의 증가에 따라 동적으로 프레즌스 서버가 추가되고 각 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 제어 할 수 있는 다중 프레즌스 서버 구조를 제안하였다. 여기서 각 프레즌스 서버들은 본 논문에서 새롭게 제시한 프레즌스 부하 제어 이벤트 패키지를 사용하여 전체 프레즌스 시스템의 현재 부하 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 특정 프레즌스 서버의 부하가 지정된 한도 이상으로 증가하는 경우 부하 분산을 위하여 전체 프레즌스 시스템에서 가장 부하가 적은 프레즌스 서버를 선택하여 프레즌스 서비스 처리를 분산시키거나 새로운 프레즌스 서버를 동적으로 생성한다. 따라서 이와 같은 구조를 사용하여 프레즌스 시스템의 전체 부하를 적절히 제어 할 수 있으며 확장성도 아울러 높일 수 있게 된다. 이를 위하여 본 논문에서는 프레즌스 부하 제어를 위한 새로운 프레즌스 부하 제어 이벤트 패키지 및 프레즌스 정보 데이터 포맷이 제시되었다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였고 SIP SUBSCRIBE 메시지 처리시간에서 44.3%, SIP 통지 메시지 처리 시간에서 43.1% 향상됨을 보여주고 있다.
지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.
4세대 이동통신에서 LTE-Advanced 시스템은 최대 1Gbps의 전송 속도를 구현하기 위해 최대 l00MHz의 넓은 주파수 대역을 필요로 한다. 그러나 현재의 상태에서는 이러한 넓은 대역의 주파수를 얻기가 힘들어 대안으로 여러개의 조각난 대역을 합쳐서 사용하는 Carrier Aggregation기법이 제안되었다. 기본적으로 Carrier Aggregation과 같이 다중 대역을 통해 수신되는 신호는 대역별 여러 개의 수신기를 이용해 각각의 대역별로 병렬 수신 처리하는 Multi-Chain방식이 사용되는데 이는 효과적인 방법이 아니다. 그러므로 본 논문에서는, Time division Multiplexing(TDM)방법을 이용하여 단일 수신기로 수신할 수 있는 방법을 연구한다. TDM 방식은 수신된 여러 대역의 신호를 시간적으로 나누어 수신하고 하나의 DSP를 통해 처리할 수 있는 방식이다. 그런데, 이러한 TDM 방식 기반에서는 Sampling Timing Offset (STO)에 의하여 심각하게 성능 왜곡이 발생하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 TDM 방식 기반에서 발생하는 샘플링 타이밍 오프셋의 영향을 분석한다. 그리고 그 분석을 통해 구한 STO 추정 값을 이용하여 보상하는 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 BER 성능을 확인하고 제안된 시스템이 OFDM 기반의 시스템에서 다중 대역을 단일 수신기로 수신하는 방법에 적합함을 보인다.
본 논문에서는 다중 시계열 패턴인식 사용하여 생산장치의 상태자료부터 공정결과를 예측하여 정상 또는 비정상을 판정하는 지능형 감시시스템에 관하여 기술한다. 제안하는 감시스템은 초기화, 학습 그리고 인식의 세 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 감시대상의 생산장치가 가지는 인사들 각각의 가중치와 각 인자들이 가지는 시계열 자료 중에서 학습과 인식에 유효단계를 설정한다. 학습단계에서는 LBG알고리즘을 사용하여 이 생산장치에 의하여 생성되고 수집된 패턴들을 군집화 한다. 각 패턴은 시계열 형태의 자료와 처리 완료 후 계측기에 의하여 측정된 ACI로 구성된다. 인식단계에서는 DTW를 사용하여 실시간으로 입력된 패턴과 군집화된 패턴들 사이의 대응을 수행하여 가장 잘 정합되는 패턴을 찾는다. 다음은 이 패턴이 가지는 ACI, 차 그리고 가중치들의 조합으로 예측된 ACI 값을 산출한다. 최종적으로 예측된 ACI가 정상으로 수용할 수 있는 값 범위에 없는지 여부를 결정한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위하여 식각장치로부터 획득된 자료를 대상으로 실험하였다. 실험결과에서는 학습횟수가 증가함에 따라 예측 ACI값과 실측ACI값 사이의 오차가 현저히 감소함을 볼 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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