다중 구동기로 이루어진 실시간 분산제어시스템으로 전기자동차, 다중 로봇시스템 등을 들 수 있다. 이러한 시스템들에는 여러 개의 프로세서가 필수적으로 요구된다. 시스템 구성요소별로 프로세서를 내장한 제어 기기에는 모듈화, 소형화, 저전력화 및 상호운용가능성과 내고장성이 요구되며, 이를 위해서 제어시스템이 네트워크기반 실시간 분산제어시스템의 형태로 구현될 필요가 있다. 네트워크기반 실시간 분산제어시스템 구현 시 각 구동부간 동기화 문제에 의해 고속, 고정밀 및 고신뢰성을 갖는 것이 어렵다. 동기화 문제의 원인으로는 부하변동, 구동부간 동특성 불일치 및 구동부 제어기기간의 통신에 따른 시간지연을 들 수 있다. 본 연구에서는 연결 부하가 서로 다른 경우와 연결부하 뿐만 아니라 구동 모터의 동역학적 특성도 다른 경우의 단일 링크 머니퓰레이터에 대하여 외란관측기와 칼만 필터를 이용한 동기화 제어법과 목표치와 실측치 및 실측치들 사이의 에러 벡터의 노름에 대한 스칼라 함수를 정의하고 이 함수의 기울기 벡터를 최소화시키는 목표궤적을 이용한 동기화제어법을 제시하고 실험을 통하여 그 유용성을 확인한다.
본 논문은 포트 당 일정 파워 제약을 전제한 상황에서, 다중 안테나를 장착한 분산 안테나 (distributed antenna: DA) 포트를 갖는 분산 안테나 시스템 (distributed antenna system: DAS)의 안테나 위치 설계 방법을 분석한다. 안테나 위치의 설계를 위해 복잡하게 셀 당 평균 ergodic sum rate를 최대화하는 대신, 본 논문에서는 단일 셀 상황에서는 signal-to-noise ratio (SNR) 기댓값의 lower bound에, 그리고 이중 셀 상황에서는 signal-to-leakage ratio (SLR) 기댓값의 lower bound에 각각 초점을 맞춘다. 단일 셀 상황의 경우, 기존의 반복적 알고리즘에 비해 SNR criterion의 최적화 문제는 닫힌 형태 (closed-form)의 솔루션을 제공한다. 또한, 이중 셀 상황에선 gradient ascent 방법을 이용한 알고리즘을 제안하여 SLR criterion의 최적화 솔루션을 도출한다.
라텍스 기법으로 제조한 폴리스티렌(PS)/다중벽 탄소나노튜브(MWCNT) 나노복합재료의 라텍스 입자 크기에 따른 유변학적, 전기적 물성을 고찰하였다. 나노복합재료는 무유화제 유화중합과 분산중합으로 합성한 단분산 PS 입자에 MWCNT를 초음파 분산시킨 다음 동결건조 과정을 거쳐 제조하였다. PS/MWCNT 나노복합재료는 MWCNT 함량이 증가할수록 점차 네트워크 구조를 형성하여 저장 탄성률, 복소 점도 및 전기 전도도가 급격하게 증가하였다. MWCNT 함량에 따른 저장 탄성률 및 복소 점도 증가 효과는 라텍스 입자 크기가 큰 경우 더욱 뚜렷하였다. 입자 크기에 따른 전기적 물성은 MWCNT 함량에 따라 상이한 경향을 보여 주었는데, 함량이 적은 경우 작은 입자로 제조한 나노복합재료가 높은 전기 전도도를 보여 주었으나 함량이 증가할수록 큰 입자의 경우가 높은 값을 보여 주었다.
본 연구에서는 표면처리된 Ga-doped ZnO (GZO)를 사용해서 태양열 차단 코팅제를 제조하였으며, 표면처리 화합물의 종류와 처리조건에 따른 입자의 분산성, 가시광선투과율, 자외선차단율, 적외선차단율, 단열특성 등에 대해서 고찰하였다. IPA나 아크릴 바인더를 사용했을 때에는 무기산화물 입자의 분산특성이 낮았으나, 무기산화물 입자를 우레탄(우레아)기와 아크릴기 그리고 실리카를 포함하는 하이브리드 화합물로 표면처리한 경우에는 입자의 분산성이 향상되어 침전되는 입자가 거의 발생되지 않았고 가시광선 투과율과 헤이즈(haze)가 크게 향상되었다. 그리고 실제 단열특성을 평가하기 위해서 단열평가 장치와 sunlamp를 사용하였으며, 평가결과 열차단 필름을 사용한 경우 PET 필름 자체만 사용했을 때와 비교해서 내부온도가 $4.8^{\circ}C$ 이상 낮은 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 여러 개의 마이크로 프로세서를 다중 접속 통신으로 연결하여 지능형 교통 신호 제어기를 설계를 다루었다. 제안된 제어기는 신호등, 입력장치, 교통량 측정장치 및 보조 신호등 등의 교통 신호 제어기의 여러 장치를 단일 프로세서에 의하여 제어하는 기존의 제어기와 달리 각각의 장치를 전용 마이크로 프로세서에 의하여 제어하도록 하고 각 프로세서들을 주 프로세서와 다중 접속에 의하여 연결하는 다중 프로세서 시스템에 의하여 제어하도록 하는 분산형 제어 시스템으로 설계하였다. 설계된 제어 시스템은 교통량 및 소통 속도의 실시간 측정, 신호등의 제어, 연동 장치 및 보조 교통 신호등을 각각의 전용 프로세서에 의하여 제어하도록 하여 교통 신호 제어 프로그램의 부담을 여러 개의 프로세서로 분산하였다. 이러한 분산형 제어 시스템은 단일 프로세서 제어 시스템에 비하여 프로세서의 프로그램 수행 부담이 줄어들어 연동제 신호 제어 및 관제형 신호 제어 등의 지능형 교통신호 제어 부가 기능을 실시간으로 처리할 수 있으며 장치의 추가 등, 확장성이 우수하다. 본 논문에서 제안한 방법은 실제 시스템을 제작하여 주 제어 프로세서와 각 프로세서간의 다중 접속 통신에 의한 연결 및 신호등 구동 및 제반 입출력 처리 기능을 실험하였다.
System Entity Structure/Model Base (SES/MB) 프레임워크는 하나의 시스템이 가지는 모든 대안들을 총체적으로 표현하는 다측면적인 시스템 모델링 방법이다. 이는 모델들의 재사용성을 향상시키고, 단일 시스템의 구조를 효과적으로 관리할 수 있다. 하지만 실세계는 단일 시스템으로만 이루어진 것이 아니라, 개별적인 시스템들의 집합체인 복합 시스템으로 이루어진 경우가 많다. SES/MB는 분산 환경에서 복합 시스템의 시뮬레이션 하는데 한계가 있기 때문에, 복합 시스템을 위한 확장된 방법이 필요하다. 본 논문은 분산 환경에서 시뮬레이터들 간의 시뮬레이션을 위한 System of Systems Entity Structure/Federate Base (SoSES/FB)를 제안한다. 제안하는 방법은 국제 연동 표준인 HLA/RTI에 기반하며, 시뮬레이터 집합의 구조를 표현하는 System of Systems Entity Structure (SoSES) 형식론과 시뮬레이터들의 라이브러리(FB)를 포함하는 환경을 제공한다. 또한 제안된 SoSES/FB를 분산 시뮬레이션 개발 과정에 적용한 방법론을 제안한다. 본 논문은 제안하는 방법을 다섯 개의 독립적인 시뮬레이터들로 구성되어 있는 대공방어 시뮬레이션에 적용한 사례를 소개한다.
본 논문에서는 분산 천이 광섬유를 전송로로 채택한 10 Gbps, 20 Gbps, 40 Gbps 전송 시스템에서의 전력 대칭 MSSI(mid-span spectral inversion)에 의한 보상 정도를 변조된 광 펄스의 다양한 첩 파라미터에 따라 분석하였다. 우선 각각의 전송 속도에서 입력 전력 변화에 따른 수신단에서의 EOP(eye-opening penalty)를 계산하여 수신 성능을 양호하게 유지할 수 있는 최대 입력 전력의 크기를 첩 파라미터에 따라 살펴보았다. 또한 MSSI의 장거리 광대역 WDM 전송 시스템에의 적용 가능성을 확인해 보기 위하여 송신단부터 광 위상 공액기(OPC; optical phase conjugator)가지의 첫 번째 광섬유의 분산 계수 D$_{11}$ 변동에 따른 EOP의 고찰을 통해 수신 성능이 양호하게 유지될 수 있는 송신 과장의 범위를 살펴보았다. 본 논문에서 제안된 최적 펌프 전력 조건을 유지하는 MSSI 방법은 이상 분산(anomalous dispersion) 영역에서 변조 과정을 통해 광 펄스에 인가된 초기 첩이 up-chirp 인 경우보다 down-chirp인 경우에서 더욱 효과적임을 확인할 수 있었고. 장거리 WDM 전송에서 비트율에 따라 3.5 dBm 이상의 비교적 높은 전력으로 수~수 십 nm 이상의 광대역 전송이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.다.
분산 제어와 광 위상 공액이 결합된 초장거리 광전송 링크의 구조를 제안하였다. 전체 전송 링크는 80 km (단일 모드 광섬유 span) ${\times}$ 56 fiber span으로 구성된다. 왜곡된 파장 분할 다중 채널을 보상하기 위하여 각 fiber span의 단일 모드 광섬유 길이와 중계 구간 당 잉여 분산을 점진적으로 증가/감소시키는 인위적 분포 구조를 채택하였다. 다른 선행 연구에서 제안된 인위적 분포는 fiber span이 많아질수록 보상 효과가 줄어들 수 있기 때문에 인위적 분포 패턴을 9개의 fiber span 마다 반복시키는 구조를 분산 제어와 광 위상 공액 링크에 적용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 4개의 분포 패턴 중 특정한 인위적 분포 패턴이 적용된 링크를 사용하면 기존에 제안되었던 반복이 없는 인위적 분포에 비해 왜곡된 WDM 채널의 보상 효과가 다소 크게 나타나는 것을 확인하였다.
최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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