본 논문에서는 모형 헬리콥터의 동적방정식을 유도하고 이 헬리콥터의 자세를 제어하기 위해서 신경망을 이용한 제어법을 제안하였다. 신경망의 결합계수들은 제어계의 출력과 기준시간의 오차를 최소화하도록 조종된다. 제안한 제어기의 이득은 신경망의 역전파 알고리즘에 의해서 자동적으로 조정된다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
TCP 프로토콜의 혼잡 제어 알고리즘은 인터넷 망 내로 들어오는 트래픽 량을 조정하여 망이 혼잡 상태에 빠지는 것을 방지하는 기능을 수행한다. 따라서, 망에서는 어떤 TCP에서 발생하는 트래픽이 표준 TCP 흐름 제어 알고리즘을 따르고 있는지 감시할 필요가 있다. 이러한 기능르 수행할 수 있는지 감시할 필요가 있다. 이러한 기능을 수행할 수 있는 몇 가지 방안들이 제안되었으니 이들은 TCP 플로우(flow)의 RTT(round trip time)를 얻지 못하여 실제로 사용될 수 없는 문제를 갖고 있다. 본 연구에서는 인터넷 망 내 라우터에서 각 TCP 플로우의 RTT 값을 측정할 수있는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 올바른 동작을 확인하였다.
퍼지 시스템 모델링에 있어서, 퍼지 규칙을 인식하고 퍼지 추론의 소속함수를 조 정하기란 매우 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망을 이용함으로써, 자동으로 퍼지 규 칙을 인식하고 동시에 퍼지 추론의 소속함수를 조정할 수 있는 퍼지신경망 모델을 제 시하고, 인공신경망의 수렴도를 향상시키기 위해 개선된 역전파 알고리즘을 사용하여 학습에 사용하였다. 이 방법의 타당성을 로보트 매니풀레이터를 통해 검증 한다.
OSI 망 관리는 TMN의 하부 구조로 채택됨에 따라서 앞으로 더욱 많이 쓰일 것으로 기대된다. OSI 망관리는 관리자-대리인 모델을 기본으로 하는데 , 관리 시스템(관리자 역할) 보다 관리대상 시스템(대리인 역할)이 더 중요한 역할을 수행하는 특징을 가진다. 기존의 관리대상 시스템들은 많은 관리 객체들을 대상으로 하는 CMIS 연산 요구를 받았을 때, 관리 객체들을 순차적으로 처리하기 때문에 빠른 응답시간을 보장할 수 없었다. 본논문에서는 CMIS 연산을 효율적으로 처리하는 관리대상 시스템을 위한 다중 쓰레드 기반의 프로세스 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 OSIMIS TMN플랫폼을 이용해서 솔라리스 운영체계에서 구현되었다. 제안된 시스템의 성능을 측정해본결과, 관리대상 시스템 내부의 망 자원들을 관리할 때는 성능이 그리 좋지 않았으나 , 시스템 외부의 망 자원들을 관리 할 때는 뛰어난 성능을 보였다.
향후 인터넷은 이동 환경에서 메일, 파일 전송 등의 비실시간성 응용뿐만 아니라 오디오, 비디오, 인터넷 방송 등의 실시간성 응용 서비스를 이용할 것으로 예상되며, 이를 위해 광대역 서비스뿐만 아니라 사용자의 QoS 보장이 요구된다. 본 논문에서는 멀티미디어 서비스를 위한 WDM IP전송망 기반 이동 인터넷에서 무선 접속망의 QoS 제공 방안을 제시한다. 멀티미디어 서비스를 위한 인터넷망의 모델을 제시하고, 무선 접속 구간의 트래픽의 특성 및 QoS 파라메타를 분석하며, 무선접속구간의 QoS 제공 방안을 제시한 다음, 무선접속망의 QoS 제어를 위한 프로토콜 모델 및 각 계층별 기능을 기술한다.
실제 자원과 이에 대한 에이전트의 개발이 완료되기 전에는 망 관리시스템의 개발과 운용이 어려운 문제점을 해결하기 위한 방안으로 망 관리 시스템을 위한 테스트베드를 이용하는 방법이 있다. 이러한 테스트베드를 이용하기 위해선 사용자가 실제 자원의 동작을 반영하는 관리 객체의 속성과 통고에 대한 데이터를 조정할 수 있어야 하는데, 그중 하나의 방법이 기존의 관리 객체에 대한 기술을 지원하는 GDMO(Guidelines for Definition of Managed Objects)를 확장하여 이용하는 것이다. 본 논문에서는 망 관리 시스템의 개발과 운용을 돕는 테스트베드를 지원하기 위한 GDMO 문법의 확장 방안과 이를 위한 확장된 GDMO 컴파일러를 소개한다.
본 연구의 의사결정지원 모형을 대상으로 한 시뮬레이션 결과에 의하면 맥주 산업의 조정을 기반으로 한 빅 데이터 협업 플랫폼 하에서 공급망 운영 조건을 동원하고, 공급망 직접 물류 재고는 상대적으로 안정적인 가치를 유지하며 재고가 없거나 심각한 부족도 발생하지 않는다. 따라서 전통적인 맥주 공급망 운영과 같은 재고 상황에서 맥주의 심각한 공급 부족으로 인해 체인 재고 수준 보고서로 인한 수요 정보 확장 상황을 피할 수 있다.
본 논문은 망에 대한 유연성과 망의 성능의 효율성을 개선하기 위하여 회선 교환 위성 망에서 데이터 트래픽을 동적으로 다루는 시스템을 제안하고 제안한 시스템에 대한 성능을 분석한다. 제안한 시스템은 각 연결대한 용량 변경 요구를 동적으로 허락하기 때문에 그 연결 자체의 초기화 설정 및 연결을 해제하는 다른 별도의 알고리즘이 필요 없이 기존의 회선 교환 위성 망보다 효율적이다. 또한, 서비스 질을 결정적으로 보장함으로 망의 유연성 및 신뢰성을 높인다. 트래픽 소스는 표준 듀얼 리키 버켓에 의해 일정하게 조정된 트래픽을 사용하며, 이러한 트래픽을 이용하여 제안한 시스템의 성능을 해석적으로 분석하고, 이를 시뮬레이션을 통해 검증한다. 이러한 분석 결과는 앞으로 회선 교환 위성 망에서 프로토콜의 설계 및 구현 시 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 퍼지 망(Fuzzy Network)외 개념을 도입하여 한국어 단어의 품사 태깅에 관한 새로운 모델을 제시하고자 한다. 한국어 단어의 품사 태깅이란 여러 개의 품사를 가진 단어가 한국어 문장 속에 나타났을 때, 단어의 품사를 올바르게 결정하는 것이다. 여기서 가장 기본적인 문제는 여러 가지의 태그를 포함하고 있는 단어들의 나열을 어떻게 퍼지 망으로 표현하는가 하는 문제이다. 본 논문에서는 한국어 품사를 태깅할 때 사용한 퍼지 망을 정점(vertex)으로 단어 품사의 퍼지 집합을 표현하고, 연결선(edge)으로 품사와 품사간의 퍼지관계를 표현한다. 일단 퍼지망으로 표현되면, 퍼지망에서의 최적의 경로를 찾는 문제와 동일하게 풀 수 있다. 일반적으로 퍼지 망에서 최적의 경로를 찾는 문제는 dynamic programming 방법에 의해서 효과적으로 해결할 수 있다. 약 2만 6천개의 형태소를 실험 데이타로 하여 실험한 결과, 전체적인 품사 태깅 정확률은 95.6%로 비교적 좋은 결과를 보였다. 앞으로 좀 더 세분화된 태그 집합과 정확히 태깅된 실험 데이타로부터 추출된 소속함수를 이용한다면, 더 좋은 결과를 기대할 수 있다.
공급망의 빅데이터는 주로 네 가지 측면에서 발생된다. 하나는 생산 장비 품질 데이터, 계획된 조달 데이터, 제품 데이터 등과 같은 공급망에서 기업의 제품 가치 이전 과정에서 불가피하게 생성되는 관련 데이터이고, 두 번째는 공급망에 있는 다양한 회사의 ERP 데이터에서 파생된다. 세 번째는 고객의 전자 상거래 데이터이고 마지막은 외부 또는 수동으로 입력한 데이터의 데이터이다. 따라서 본 연구를 통해서 공급망 운영 과정에서 재고를 예측하고 제어하기 위해 타사 데이터 서비스 센터 분석 및 데이터 마이닝. 그것은 여러 측면에서 전체 공급망에 혁신과 관리 기술 및 사고방식의 변화를 가져오고 마침내 전체 공급망의 재고 조정 및 제로 재고 목표를 달성하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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