3GPP2가 제안하는 방식에서는 Macro Mobility 지원을 위하여 MIP를 이용하며 PDSN은 FA의 기능을 수행한다. 이때 하나의 PDSN에서 다른 PDSN으로 MS가 이동할 경우 지원되는 이동성을 Macro Mobility라 하며, PDSN 관리 영역 내의 하나의 RN에서 다른 RN으로 이동 시에 지원되는 이동성을 Micro Mobility라 한다. 3GPP2가 제안하는 방식에서는 PDSN이 FA의 역할을 수행하므로 이동성 지원이 가능하지만, 이는 Macro Mobility를 지원하기 위한 메커니즘으로, Micro Mobility를 지원하기엔 빠르고 Seamless한 핸드오프에 취약하다. 본 논문은 Micro Mobility를 지원하기 위한 멀티캐스트 그룹 메커니즘 기반의 Seamless 핸드오프 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 MS의 이동방향과 속도를 계산하여, 예상 이동경로에 인접한 RN들을 멀티캐스트 그룹으로 구성하고, 그룹 join 시점을 최대한 늦춤으로서 망의 효율성을 높인다. 또한, 기존의 멀티캐스트 연결 방법이 가지고 있는 버퍼 오버헤드에 대한 문제점을 해결하기 위해, RN은 예상 핸드오프 시간 이후의 데이터만을 버퍼링 한다. 제안된 알고리즘의 Deadlock Freeness 및 Liveness를 검증하기 위해 State Transition Diagram을 작성하고, 페트리네트 모델을 이용 도달성 트리를 작성하였다. 또한, 시뮬레이션을 통한 성능분석을 수행하였다.
체계의 신뢰도 향상을 위한 활동으로 고장 보고, 분석 및 고장 수리체계 (FRACAS: Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System)가 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. FRACAS는 식별된 고장에 대한 원인 분석과 적절한 시정 조치, 결과 검증을 반복 수행하는 활동으로 신뢰도 향상에 효과적이지만, 기존의 개발 환경에 통합 운용하기에는 프로세스, 데이터 수집 및 관리 등 여러 가지 측면에서 제약사항이 있다. 국내 방산분야에서는 FRACAS 적용의 어려움을 해소하기 위해서 FRACAS 시스템 개발 및 프로세스 개선에 관한 연구가 진행되었지만, 대부분이 운용/유지 단계에 집중되어 있다. FRACAS는 총 수명주기 체계관리(TLCSM: Total Life Cycle System Management) 관점에서 운용되어야 하므로, 개발 초기인 설계 단계부터 FRACAS를 적용할 수 있도록 참조 아키텍처에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 국방 무기체계의 전 수명주기에 걸쳐 FRACAS를 효과적으로 적용하기 위해, 체계 수명주기 단계와 FRACAS Closed-Loop 프로세스, FRACAS 필수 요소 등을 고려한 TLCSM 기반의 통합 아키텍처 구축에 대해 연구하였다. 제시된 아키텍처는 함정 전투체계 사업에서 FRACAS 수행 시 참조 모델로 활용하였다.
Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
디지털 위상 고정 루프는 위상 동기화를 위해 사용되는 회로로 일반적으로 통신, 회로분야 등 다양한 분야에서 사용된다. 디지털 위상 고정 루프를 설계 시 상태추정기를 사용하는 경우 보통 칼만 필터와 같은 무한 임펄스 응답 상태추정기를 활용해왔다. 일반적으로 무한 임펄스 응답 상태추정기 기반 디지털 위상 고정 루프의 성능은 우수하지만, 초기값의 부정확, 모델 오차, 외란 등의 예상하지 못하는 상황에서 급격한 성능저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계 하기 위해 최적의 측정값 구간 길이를 갖는 최소 공분산 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 제안된 유한 임펄스 응답 필터의 중요 파라미터인 측정값 구간 길이를 구하기 위해 수치적 방법을 소개하며, 필터의 이득을 얻기 위해 비용함수로 오차의 공분산 행렬을 설정하고, 이를 최소화 하기 위하여 선형 행렬 부등식을 사용하였다. 제안된 디지털 위상 동기 루프의 우수성과 강인성을 검증하기 위해 노이즈 정보가 부정확한 상황에서 기존 방법과의 비교 및 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
잠수함에서 발생하는 수중방사소음은 적함의 소나에 의해 피탐될 확률과 직결되며, 잠수함 저소음화 방안은 생존성 향상을 위해 필수적이다. 최신 잠수함의 경우 기계류 소음저감 및 고속/대형화가 진행됨에 따라 선체 주위에 발생하는 유동소음에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자유수면의 효과를 고려하여 잠수함 형상 주위에 발생하는 유동소음 수준을 예측할 수 있는 소음해석기법을 개발하였다. 잠수함이 자유수면 근처 운항시에 잠수함 주위 유동장의 교란에 의해 발생하는 난류유동소음과 쇄파버블에 의한 소음이 발생한다. 먼저 잠수함 주위 유동장 해석을 위해, VOF법 기반의 비압축성 이상유동(two-phase flow)해석을 수행하여 잠수함 주위 자유수면 형상과 유동장 정보를 도출하였다. 이후 난류유동소음해석을 위해 음향상사기법인 Permeable FW-H를 적용하였고, 쇄파버블 소음해석을 위해 유동해석에서 도출된 난류운동에너지 분포결과를 기반으로 쇄파버블 소음모델을 적용하였다. 최종적으로 개발된 유동소음 해석기법은 선박해양플랜트연구소(KRISO)의 대형캐비테이션터널(LCT)에서 수행된 잠수함 모형 유동소음계측 실험결과와 비교를 통해 검증을 수행하였다.
딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.
지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
도시 개발로 인한 영향을 최소화하여 물 순환 체계를 개선하기 위해서는 적극적인 강우유출수 관리가 필수적이다. 최근에는 도시의 강우유출수 관리를 위한 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기법이 합리적인 대안으로 주목받고 있다. Storm Water Management Model(SWMM)은 LID 모듈을 통해 다양한 GI(Green Infra) 시설에 대한 모의 기능을 제공하고 있어 도시 물순환 개선 사업에 적극 활용되고 있다. 그러나 SWMM을 이용하여 GI 시설을 모의하기 위해서는 복잡한 유역 설정과 GI 시설 배치에 많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 GI 시설의 핵심적인 수문 프로세스를 구현하면서도 상대적으로 간단하게 GI 시설의 성능을 평가할 수 있는 모형이 제안된다. 제안된 모형은 수문학적 추적을 기반으로 작동되므로 GI 시설의 침투, 저류, 증발산을 모두 반영할 수 있을 뿐만 아니라 GI 시설에 의한 도시 물순환 개선 효과를 정량적으로 평가할 수 있다. 제안된 모형의 결과와 SWMM의 결과를 비교함으로써 제안된 모형의 적용성을 검증하였다. 더붙여서 SWMM의 투수성 포장 모의에서 발생되는 오류에 대한 논의가 포함된다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
조직 내 개인 및 개별 기기에 산재 되어 있는 지식의 체계적 관리가 조직의 지속적 성장을 위한 핵심 요인으로 인식되면서, 조직들은 지식경영에 대한 관심을 높이고 있다. 하지만, 조직 지식경영의 지속적 운영은 지식을 생산하는 구성원의 능동적인 공유 행동을 필수적으로 요구하지만, 리더 및 조직원의 참여 부족과 같은 이유로 실패 사례들이 제시되고 있다. 본 연구는 지식 생산 역량이 상대적으로 부족한 중소기업 내 리더의 진성 리더십이 조직에 대한 가치 인식을 통해 개인의 지식공유 의도로 이어지는 메커니즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 또한, 업무적 활동의 상호교환 관점에서 상호피드백과 업무 상호의존성이 지식공유 의도에 미치는 영향을 조절하는 것을 확인한다. 연구는 선행연구를 기반으로 연구 모델을 도출하였으며, 지식경영 정책을 도입한 중소기업에 근무하는 직원들을 대상으로 설문을 실시하여 272개의 표본을 확보하였다. 또한, 연구는 AMOS 22.0 기반의 구조방정식모델링을 적용하여 가설을 검증하였다. 연구 결과는 진성 리더십이 조직 동일시와 조직 몰입을 매개로 지식공유 의도에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 상호피드백과 업무 상호의존성이 지식공유 의도에 영향을 주는 선행요인들에 대한 조절 효과를 가지는 것을 확인하였다. 본 연구는 중소기업의 리더의 진정성 있는 행동이 구성원의 지식공유 행동에 미치는 절차를 제시하고, 업무적 협력이 절차의 영향을 강화하는 것을 제시하였기 때문에, 지식경영을 위해 중소기업 리더와 조직 차원에서 접근해야 할 행동 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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