소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
같은 도로를 달리고 있는 차량들 사이에서 긴급메시지를 이용하여 긴급정지, 사고, 방해물, 차량 고장 등의 위험 관련 정보를 교환하는 고도화된 차량안전 시스템을 구축할 수 있다. 차량의 고속 이동성으로 말미암아 네트워크위상 변화가 심하고, 미리 설정된 연계성이 없는 상태에서 전달되기 때문에, 브로드캐스팅의 형태로 긴급메시지를 전파하고 있다. 하지만, 다중 홉의 영역과 무선 충돌 문제로 말미암아 효율성에 많은 문제점이 제시되고 있다. 차량안전통신을 위한 메시지 전달 방법으로 본 논문에서는 줄기와 가지 구조를 이용하는 선별적 재송신 방법을 제시한다. 제안된 방법은 같은 도로를 이동 중인 후방의 차량들에게 네트워크 플러딩과 유사한 방법으로 메시지를 전파하나 적절한 위치의 노드에게 높은 우선순위 부여하는 선택적인 전달 방법으로 메시지 전달의 효율성을 극대화 한다. 본 논문에서 제시한 방법과 유사연구를 비교하여 성능을 분석, 평가한다.
본 연구에서는 조선소에서 작업자의 안전 확보를 위하여 스마트디바이스를 기반으로 동작, 체온, 외부온도, 맥박, 호흡, 청각적 기능을 탑재하였고, 이로부터 획득되는 정보들을 취합하여 서버 컴퓨터로 보내기 위한 클라이언트/서버 프로그램을 개발하였다. 또한, 작업자의 안전 상태를 진단할 수 있는 종합안전지수의 개념을 제시하였고 실제 선박에 탑승하여 센서모듈 및 스마트디바이스 테스트를 수행을 통해 획득된 데이터들에 대한 상관관계분석 및 다중 회귀분석을 통해 결과데이터와 센서 값 사이에 유의미한 상관관계를 가지고 있음을 확인하였다.
최근 환경 감시용 센서장치, 유비쿼터스 센서 네트워크, 지능형 로봇의 센서와 같이 다양한 분야에서 센서를 이용한 감지, 검출 시스템이 날로 증가하고 있다. 센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정하게 된다. 하지만 센서의 노후화나 다양한 측정 환경으로 인하여 데이터 오류가 발생할 문제점이 있다. 따라서 센서 데이터의 신뢰성 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 센서에 적용 가능한 신뢰성 있는 센서 신호 처리 플랫폼을 제안하고자 한다. 신뢰성 확보를 위하여 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용하였다. 여러 센서의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 신호처리 알고리즘을 이용하여 센서 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰다. 또한 다양한 환경에서 센서의 이상 유무 확인 및 데이터를 확인하기 위하여 플랫폼 구성요소 간 통신을 위한 전용 프로토콜을 개발하였다.
본 연구에서는 레이놀즈 평균 나비어-스톡스(Reynolds-averaged Navier-Stokes, RANS) 방정식을 적용하여 스러스터(thruster) 상호작용에 대한 점성 유동 CFD 해석을 수행하였다. 수치해석은 상용 프로그램인 STAR-CCM+를 이용하였으며, 프로펠러와 No.19a 덕트로 스러스터 모델을 구성하였다. 프로펠러의 회전에 의한 동적인 움직임의 해석을 위해 슬라이딩 격자(sliding mesh)기법을 사용하였으며, 격자구성은 다중영역으로 구분하여 육면체 격자(hexahedral element)로 구성하였고, 계산 시간의 경제성을 고려하여 비등각(non-conformal) 격자를 이용하였다. 스러스터 배치를 그대로 유지한 상태에서 상류방향 스러스터의 방위각(azimuth angle)과 축 기울기에 따라 스러스터 상호작용이 크게 변화하였다. 이러한 결과를 통해 축 기울기와 방위각이 추진성능에 중요한 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 연구는 다중박막(multi-layer) 구조 모델에 대한 초음파신호처리 적용으로 접합경계면의 결함검출에 관한 연구이다. 이를 위해서 먼저 반도체 검사법에 의하여 박리(delamination). 다이 균열(die crack) 기포(void)의 유무를 확인할 수 있었고, 각 접합계면에서의 단위 cm당 결함 오차율을 모집군 25%이하에서 0.003%까지 측정 가능하였다. 또한 초음파 화상처리를 이용하여 결함 판독 프로그램을 위한 각 패키지별 화상을 8단계에서 16단계까지 데이터 베이스화할 수 있었고, 최종 결과 화면에서는 결함정도를 확률로 표현 가능하도록 하였으며 기포의 가능성도 추론해 볼 수 있다. 그리고, 박리검사 프로그램(delamination inspection program)에 의하여 결함의 크기와 결함의 원인을 16단계로 추론하고. S.A.T 장치에 귀환(feedback)시킬 수 있는 매개변수를 찾을 수 있었다. 특히, 반도체 결함추출 알고리즘 개발로 반도체 결함검사자동화의 기틀을 마련하였고, 향후 결함을 세분화하고 다양한 반도체 패키지별로 데이터베이스를 구축한다면, 온라인 상태에서 보다 많은 검사를 수행 할 수 있는 인공지능형 자동검사 시스템 구현이 가능할 수 있도록 하였다.
랜덤 심볼열을 기반으로 한 정보이론적 학습법 (ITL)은 특정 확률분포를 갖도록 랜덤하게 발생시킨 심볼열을 타겟 데이터로 활용하고, 입력 데이터 사이의 확률분포 거리 최소화를 비용함수로 하여 설계된다. 이 방식의 단점으로, 고정상수를 알고리듬 갱신의 스텝사이즈로 사용하므로 입력 전력의 통계적 추이를 활용할 수 없다. 정보포텐셜 출력(information potential output, IPO)와 연관된 기울기에서는 정보포텐셜 입력(information potential input, IPI)이, 정보포텐셜 오차(information potential error, IPE)와 관련된 기울기에서는 입력자체가 입력으로 작용함을 이 연구에서 밝혀내고, 입력의 전력 추이를 따로 계산하여 스텝사이즈 (step size)를 정규화하도록 제안하였다. 제안된 알고리듬은 충격성잡음과 다중경로 페이딩 환경의 통신시스템 실험에서 기존 방식보다 약 4dB 정도 더 낮은 정상상태 오차 전력, 약 2배 이상 빠른 수렴속도를 나타냈다.
비동기 설계 기법은 시스템 클럭을 사용하지 않고, 동작이 필요한 모듈만 활성화시켜 전력 및 성능면에서 동기식 설계 기법에 비해 높은 성능을 갖는다. 본 논문은 임베디드 컨트롤러인 Intel 80csl과 완전한 명령어 호환성을 갖고, 비동기식 파이프라인 구조로 최적화된 A8051 아키텍쳐를 제안한다. 다양한 어드레싱 모드와 명령어를 제공하는 CISC 명령어 수행 스킴은 동기식 파이프라인 구조에 적합하지 않고 많은 오버헤드를 유발한다. 본 논문에서는 명령어 실행 사이클을 비동기식 파이프라인 수행에 적합하도록 명령어별로 그룹화하고, 동기화 및 다중 실행 사이클로 인한 오버헤드로 발생된 버블을 제거함으로서 최적화하였다. 또한 적합한 분기 처리 기법 및 가변적인 명령어 길이의 처리 방법을 제시함으로서 명령어 수행시 필요한 상태 수를 최소화하고, 명령어 수행의 병렬성을 증가시켰다. 제안된 A8051 아키텍쳐는 Verilog HDL로 설계하여 0.,35㎛ CMOS 공정 표준 셀 라이브러리로 합성하였다. 실험 결과로 A8051은 36㎒ 클럭을 사용하는 인텔 80C51과 다른 비동기 80C51에 비해 약 24배의 성능 향상을 얻었다.
스마트폰을 비롯한 최신의 사용자 단말은 대체로 복수 개의 무선 인터페이스를 갖는다. 이러한 복수 개의 무선 인터페이스를 결합하여 동시에 사용함으로써 데이터 전송 속도를 향상시킬 수 있다. 하지만, 이 경우 각 인터페이스가 전력을 소모하므로 단말의 총 소비 전력은 매우 클 수 있다. 본 논문에서는 이중 무선 인터페이스를 결합하여 사용 시 단말의 버퍼 상태에 따라 무선 인터페이스를 적응적으로 활성화시키는 기법의 성능 모델을 마코브체인을 이용해 도출한다. 도출된 성능 모델은 패킷 발생률, 딜레이 성능 요구 조건, 결합으로 인한 성능 손실 등 다양한 동작 환경 및 설정에 대해 전송 딜레이 성능과 전력 소모를 예측할 수 있게 한다. 모델을 통해 적응적 활성화 기법이 일정 이하의 낮은 트래픽 발생 상황에서 기존 대비 절반 정도의 전력 소모를 하는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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