본 논문에서는 신뢰성을 명가하는 데 있어서 소프트웨어 및 하드웨어 측면을 고려한 통합된 마코브 모델링(Markov modeling)으로 AVTMR(AlI Voting Triple Modular Redundancy) 시스템의 신뢰성을 분석한다. 본 시스템의 모델링은 하드웨어의 경우에 고장율이 시불변 특성을 가지며, 소프트웨어 경우에는 시 가변 특성으로 모델링되어 AVTMR 시스템과 단일 시스템에 대한 신뢰성 비교를 한다. 특히, 소프트웨어적인 특성은 G-O/NHPP 기법을 이용하여 분석이 되며, AVTMR 시스템의 전체적인 특성을 소프트웨어 및 하드웨어적인 관점에서 고장율 따른 특성을 이해할 수 있게 된다. 평가된 AVTMR 은 엄베디드 통신 시스템, 항공기 등의 결함 허용 시스댐에 요구되는 스팩에 맞도록 설계를 하기 위한 기반을 제시한다.
분산 멀티미디어 시스템에서는 미디어들 간에 존재하는 시간 관계성을 정확하게 표현하면서 네트워크의 가변적인 지연으로 인해 유발되는 비동기 문제를 해결할 수 있는 동기화 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 분산 환경의 멀티미디어 응용을 지원하기 위해 Petri Net에 기반한 RTPN(Real-Time Petri Net) 동기화 명세 모델을 제안한다. 제한하는 모델은 미디어의 지연관계나 중요도에 의해 주요 키 미디어와 상대 키 미디어를 정의하여 다양한 미디어 객체간의 시간 관계를 유연하게 명세 한다. 그리고 점화 규칙은 비동기 허용율에 기반한 점화 함수에 의해 즉시 발생 되어 미디어 내 및 미디어간 실시간 동기화를 지원한다. 한편 프리젠테이션 레벨의 재동기를 위한 비동기 제어 알고리즘은 보다 효율적인 QoS 보장이 가능하다.
본 연구에서는 수중표적의 반사신호를 재현하기 위한 공간적 하이라이트 분포처리 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 입사되는 핑펄스의 각도에 따라 가변적인 불연속 하이라이트와 표적내부 및 특정위치의 하이라이트를 신호 입사각에 따라 분포시켜 합성한다. 완성된 UTAHID 모델은 핑펄스의 입사각도 및 펄스폭에 따라 첨두치 표적강도, 에너지 표적강도, 에코신장효과, 표적 시간분산 손실 및 포락선의 불규칙성 등을 각종 모의실험으로 타당성을 확인하였으며, 이는 능동소나의 표적 반사신호 합성에 관련된 각종 실제 시스템에 효율적으로 적용될 수 있다.
최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정부호와 텍스트간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
로보트 매니퓰레이터를 제어하는데 있어서, 토오크 계산법을 이용한 새로운 가변구조 모델 추종제어기를 설계한다. 슬라이딩 모드가 존재하기 위한 충부조건은 Lyapunov 함수에 의해 유도된다. 기준 모델은 이중 적분기를 사용하고 가속도 입력은 시스템의 안정성과 원하는 성능을 얻기 위하여 비례-미분 제어기로 구성한다. 제안된 제어기법은 매니퓰레이터 동력학 방정식 각 항들의 상한값과 추정값을 부여함으로써 정확한 매개변수의 지식과 역행렬 계산을 요구하지 않는다. 따라서 모의실험 결과 제어된 제어기가 목적궤적의 수렴성이 개선되었음을 보여준다.
일반적으로 의사결정의 대상이 되는 현실 시스템은 매우 가변적 (variable)이며 때로는 많은 불확실성(uncertainty)이 포함된 상황에 놓일 수 있다. 이러한 문제의 처리를 위한 통계적 방법으로 유의수준이나 확신도, 민감도 분석 등이 사용된다. 본 논문에서는 먼저 근접관계 행렬에서 근접도를 구하는 방법으로 상대적 해밍거리와 max-min방법을 이용한 다음, 다중임계치를 사용하여 최적구간분할을 하는 방법을 제안한다. 결과적으로 max-min방법을 이용하여 다중임계치을 적용한 근접관계의 분류가 상대적 해밍거리로 근접도를 구하여 다중임계치를 구하는 방법보다 계산과정이 더 간단하고 명확하며 분할과정을 줄일 수 있고 최적의 의사결정에 효율적이라는 것을 알 수 있다.
전산 해석과 병렬처리를 이용하여 정사각 관 내부를 전파하는 데토네이션파의 삼차원 구조를 살펴보았다. 가변 비열비 공식과 간략화 된 일단계 Arrhenius 반응 모델과 연계된 비점성 유체 방정식을 MUSCL 기반 TVD 해법과 4단계 Runge-Kutta 적분 방법을 이용하여 해석하였다. 삼차원에서의 비정상 해석 결과로부터 그을음 막 기록(smoked-foil record)에서 같은 길이와 다른 폭을 가지는 수평 및 대각 방향 불안정에 의한 상세한 파면 구조를 파악할 수 있었다.
Euler and Navier-Stokes flow analyses for helicopter rotor in hover were performed as low and high fidelity analysis models respectively for the future multidisciplinary design optimization(MDO). These design-oriented analyses possess several attributes such as variable complexity, sensitivity-computation capability and modularity which analysis models involved in MDO are recommended to provide with. To realize PC-based analyses for both fidelity models, reduction of flow domain was made by appling farfield boundary condition based on 3-dimensional point sink with simple momentum theory and also periodic boundary condition in the azimuthal direction. Correlations of thrust, torque and their sensitivities between low and high complexity models were tried to evaluate the applicability of these analysis models in MDO process. It was found that the low-fidelity Euler analysis model predicted inaccurate sensitivity derivatives at relatively high angle of attack.
본 논문은 지상파 DMB에서 각 서비스 사업자들을 위해 이미 할당된 주파수 블록(block)들간 가드밴드내에 신규 블록을 추가로 할당함으로써 주파수 이용 효율을 높이기 위한 방법을 제안한다. 본 논문은 특히 6 MHz TV 대역내에 이미 할당되어 서비스 중인 현재의 지상파 DMB 서비스와 역방향 호환성을 유지하면서 주파수 가드밴드 영역을 최대한 활용하기 위해, 종래의 송신 시스템에 새로운 서브캐리어를 삽입하고 단일 6MHz 주파수 대역의 전송신호를 생성하기 위한 방법을 제시하고 있다. 본 논문에서의 제안한 방법을 활용하면, 서비스 사업자 입장에서는 가변적인 주파수 대역폭 이용을 통해 좀 더 다양한 서비스 모델을 구상할 수 있고, 사용자 측면에서는 단말 상황에 따라서 기본적인 서비스부터 고품질의 모바일 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있을 것이다.
본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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