최근 소프트웨어 아키텍처 설계 시 재사용성의 효율성이 강조되어지고 있다. 이러한 설계의 재사용성은 소프트웨어의 품질을 높이고 유지보수 효율을 높일 수 있는 비용절감 요소로 많이 활용된다. 이러한 재사용관련 객체지향 설계에서 GoF 디자인 패턴은 반복적인 설계 문제에 대해 재사용성이 높은 해법을 제공하므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이와 관련한 설계방법이 여러 응용시스템에서 적용되고 있다. 이중 다중 분산 센서네트워크 시스템에서 서로 다른 기능의 센서노드, 수집노드와 서버에서 수많은 컴포넌트와 클래스의 조합으로 시스템이 설계되어 복잡한 구조를 이루고 있다. 더군다나 이러한 시스템들은 개발자의 특정 목적에 맞추어 더욱 복잡한 시스템으로 변경되기도 한다. 본 논문은 TinyOS에 기반한 다중 분산되어진 센서네트워크 시스템에서 복잡하게 구현되어 있는 구조들을 클래스와 기능 등에 따라 재사용성의 효율성을 높이는 CATL 모델 구조를 설계하고 Facade 패턴을 응용하여 센서네트워크 시스템을 설계 하고자 한다. 이러한 모델구조와 패턴은 복잡한 센서네트워크 시스템에서 주요 기능들을 담당하는 클래스와 기능 들을 묶어 구조화함으로서 새로운 시스템의 설계나 변경 또는 유지보수 등에 효율적으로 활용될 것이라 판단된다.
본 논문에서는 RNS 시스템 상에서 시간 및 공간 복잡도 향상을 위한 병렬 모듈러 곱셈 알고리즘을 제안한다. 모듈러 감소를 위해서 새로운 테이블 참조 방식을 사용한다. 테이블 참조시 RNS 시스템이 비 가중치 시스템이므로 대수 비교를 비교하기 위해서 MRS 시스템을 이용한다. 제안한 곱셈 알고리즘은 RNS 컴퓨터 상에서 상대적으로 계간하기 쉬운 MRS 시스템을 사용함으로써 대수 비교를 효율적으로 수행할 수 있다. 기존의 RNS 시스템 상에서 테이블 감소를 이용한 모듈러 곱셈 알고리즘과 비교시 전체 테이블의 크기를 1/2로 줄일 수 있고, 산술 연산도 2ㅣ 개의 프로세서를 사용하여 0(ι) 만에 수행할 수 있다.
자동차 전장제품 활용의 급속한 증가에 대응하기 위하여 자동차 분야에서는 ISO 26262 안전설계절차를 도입하여 차량용 임베디드 시스템의 안전성을 확보하려고 노력하고 있다. ISO 26262는 자동차에서 발생 가능한 비정상상태(abnormal state)를 식별하고 그의 영향을 분석하며 전체 시스템의 안전을 검증하는 것을 목표로 하고 있다. 다양한 종류의 부품이 연동되는 복잡한 시스템의 안전 검증은 결함수목법과 고장모드영향분석법을 활용하는 위험분석법이 보편적으로 사용된다. 결함주입시험은 이러한 위험분석의 기반도구로서 안전성을 향상시키기 위하여 사용된 고장감내 기능의 동작여부 및 그에 따른 시스템의 안전성을 검증하는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 차량용 고신뢰성 임베디드 시스템에서 사용되는 고장감내 메카니즘들의 기능과 안전을 검증하는 방법과 사례를 소개한다. 최근의 복잡한 차량용 임베디드 시스템의 개발은 상위수준의 모델을 개발하여 지정된 위험 및 고장을 초래하는 결함을 시스템에 주입하고 그의 결과를 분석하여 안전을 검증하는 것이 일반적인 방법이다. 개발 목표 차량의 임베디드 시스템 모델을 개발하고, 식별된 결함의 결함모델을 준비한 뒤, 시스템 모델 기반 결함주입 도구를 이용하여 결함주입을 수행하는 시험방법과 그 결과에 대하여 논의한다. 하드웨어는 SystemC 하드웨어 설계언어를 이용하여 개발하고, 소프트웨어를 컴파일하여 실행화일을 확보하여 시험대상인 결함모델을 개발하고 이를 대상으로 결함주입시험에 대해 설명한다.
본 연구는 유역 수질의 효과적인 관리와 수질 모델의 효율적인 활용을 위하여 GIS를 기반으로 수질 모델과 지형 및 문자 데이터베이스를 통합한 모델링 시스템(Water Quality Management System)을 개발하고 전라북도 내 동진강에 대해 적용하였다. WQMS는 DOS 기반의 수질모델이 가지는 복잡성과 결과해석의 불편을 최소화하기 위하여 윈도우 기반의 하천모델을 운용하기 위한 시스템을 구축하고, 나아가 GIS 기반의 사용자에게 보다 편리한 모델링 환경을 제공하도록 설계되었다. 개발된 시스템의 구현 단계는 전처리와 모델링 실행, 후처리의 세단계로 구분될 수 있다. 전처리단계는 DB에 의해 모델실행을 지원하며 후처리 단계에서는 GIS를 이용하여 모델실행 결과를 그래프와 속성 자료로 확인할 수 있도록 하였다. 또한 실측자료를 활용하여 WQMS의 적용성을 평가한 결과 신뢰성이 높게 평가되었다. WQMS는 기존 DOS 기반의 모델링의 복잡성을 제거하고 정도 높은 수질분석을 수행하므로서 효율적인 유역 수질관리에 필요한 기본자료를 제공할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 스케치를 기반으로 한 3D 모델의 어셈블링 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 Teddy 모델링 시스템[4]을 기본으로 하여, 다양하고 복잡한 형태의 오브젝트의 모델링을 보다 단순한 오브젝트들의 합성을 통해 해결한다. 제안하는 시스템은 두 개 이상의 3D 모델을 생성하는 멀티 페이지 기능을 제공하며, 두 개 이상의 메쉬를 조립하여 하나의 메쉬를 만드는 조립 모드를 제공한다. 여기에서 두 개의 메쉬를 보다 직관적이고 쉽게 조립하기 위해 스케치 기반의 객체 조합 기법을 제안한다. 제안하는 시스템을 사용하면 복잡한 형태의 오브젝트를 보다 쉽고 빠르게 제작할 수 있다.
이 논문에서는 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 통신 시스템에서 고려해야할 중요한 문제 중의 하나인 PAPR(peak to average power ratio) 문제를 다루었다. SLM(selected mapping) OFDM 시스템을 기반으로 구현하였고, PAPR을 줄이기 위한 방법으로 새로운 위상 가중치를 곱하는 방법을 제안하였다. 여기서는 여러 가지 방법들(PSK, QPSK, 랜덤)로 위상 가중치를 발생시켰고, 발생된 위상 가중치를 병렬 조합으로 적용하여, 최저의 PAPR을 가져오는 값을 선택했다. 실험결과에서, 단일의 위상 가중치만을 곱하여 사용할 때 보다 위상 가중치를 복합적으로 사용했을 때 큰 PAPR 감소를 보임으로서, 제안된 방법의 우수성을 보였다. 그러나 아직 해결해야할 것들 중에서, 여러가지 위상 가중치를 사용함에 따른 시스템 복잡도가 증가하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비록 복잡도의 증가라는 단점을 가지고 있지만, 성능면에서의 향상은 커다란 장점이다.
데이터 웨어하우스는 기업의 통합된 데이터의 저장하는 곳이며, 대게는 상당한 규모를 가지고 있다. 또한, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 다양한 종류의 데이터를 저장함으로 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터는 의사결정 임무에 따라서는 그 질적, 적합성에 차이를 나타내고는 한다. 이러한 데이터 웨어하우스의 특성으로 인해서 때로는 데이터 웨어하우스의 데이터의 효용성이 기업의 의사결정을 지원하는데 있어 제한적일 수 있다. 정보 시스템의 문헌에는 데이터의 질이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 많이 알려져 있지 않다. 그래서, 본 연구는 contextual data(상황적 데이터)의 질과 업무의 복잡성이 의사결정 성과에 미치는 영향에 대해서 탐구해보고자 한다. Contextual data의 질과 업무의 복잡성이 의사결정의 성과에 미치는 영향을 조사하기 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스를 이용하는 실험을 실행했다. 연구의 결과는 contextual data의 질이 의사결정의 성과에 영향을 미친다는 것을 통계적으로 보여주었다. 이러한 연구결과는 의사결정자의 의사결정 성과를 향상시키기 위해서는 데이터 웨어하우스의 contextual data의 질을 향상시켜야한다는 것을 제시하고 있다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
차량용 에어컨시스템은 그림2.1과 같이 온도제어를 위하여 각Door의 위치를 제어하고 있는데 현재 적용중인 위치제어 방법은 주로 접점식Encoder 및 전위차계(Potentiometer)를 사용하여 구현하고 있다. 이는 접점식Encoder 및 전위차계를 사용하여 Position Sensing을 하는 Servo 위치제어 System이나 접점식Encoder의 분해능이 낮아 임의위치 제어가 곤란하고, 전위차계의 저항 비선형 특성에 의하여 출력에 영향을 주게되므로 정밀위치제어가 어렵다. 또한, 에어컨시스템 제어를 위해 D.I.O(Direct In Out)제어방법을 적용하고 있어 시스템전체가 복잡하게 구성되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 그림2.2와같이 자기저항(M.R센서)Type 엔코더를 사용하여 D.C Motor Actuator를 임의위치제어가 가능하게 하였고, 직렬통신(Serial Communication)방식을 사용하여 복잡한 시스템을 컴펙트하게 설계하여 차량용 에어컨에서 기존의 제어방법에 비하여 온도제어성 및 각토출구간 온도편차를 향상시켰다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 활발하게 연구되고 있는 실정이다. 이에 다양한 센서 노드 기술이 개발되면서 각기 다른 종류의 센서 노드로 구성된 이기종의 센서 네트워크의 연동에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존에 제안된 이기종 센서 네트워크의 통합, 관리를 위한 기술은 구현이 복잡하고, 각각의 노드에 많은 연산 부하가 발생하며, 기존의 시스템을 사용하지 못해 비효율적이다. 본 연구에서 제안하는 Overlay Sensor Network는 전체 센서 네트워크의 상위에 정의되어지는 네트워크로, Overlay Sensor Network를 구성하는 Base Station 노드가 각기 다른 센서 네트워크의 데이터를 연동함으로서 노드의 연산 부하를 줄이고, 기존에 구현된 센서 네트워크와 시스템을 사용함으로서 구현의 복잡성을 줄이며 효율성은 높이는 것이 가능하다. 본 연구에서는 이기종 센서 네트워크의 통합과 관리를 위한 Overlay Sensor Network를 제안하고, 그에 따른 시스템을 설계하고 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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