본 논문에서는 UWB(Ultra Wide Band) 다중 경로 채널에서 PRAKE(Partial RAKE) 기법을 이용한 시간 도약 다원 접속 시스템의 간섭 제거 기법을 제안한다. 제안된 간섭 제거 기법은 다중 사용자 간섭(MAI)의 효율적인 추정을 위하여 매 프레임마다 보호 구간을 적용하는 기존의 전송 방식과 달리 슬롯 단위의 보호 구간을 적용한 전송 모델을 사용한다. 일반적인 UWB 시스템이 다중 경로 채널 환경에서 심볼 간 간섭(ISI)과 다중 사용자 간섭에 의하여 사용자의 수에 따라 심각한 성능의 저하를 가져오는 반면, 제안된 간섭 제거 기법을 적용한 UWB 시스템은 사용자 수에 관계없이 일정한 성능을 보인다. 또한 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 간섭을 제거한 신호에 대한 PRAKE 결합 기법과 부분 사용자 간섭 제거를 이용한 저 복잡도 간섭 제거 기법을 제안한다.
주로 매립 지역에 적용되는 선행재하 공법은 가장 널리 사용되고 있는 지반개량 공법 중의 하나로서, 복잡다단한 설계과정을 포함하고 있는데, 특히 모래말뚝 공법파 같은 배수 공법이 병용될 때는 더욱 더 복잡해진다. 그러나 이와같이 복잡한 설계 과정도 일단 전문가 시스템화해 놓으면 사용자가 쉽게 설계할 수 있다. 전문가 시스템은 상업적 실용화에 성공한 대화식 컴퓨터 프로그램으로 최근 몇년사이에 지반 공학적 문제들에도 응용되기 시작한 새로운 CAE(computer aided engineering)분야 중의 하나이다. 이 논문에서는 배수 공법을 포함하는 선행재하 공법에 관한 지식베이스를 구축하여 공학자와 관련 기술자들에게 실질적인 도움을 주는 시스템을 개발하였다. 이 연구에서 전문가 시스템은 ClIPS를 사용하여 구축하였으며, Workstation환경에서 개발되었다.
본 연구는 주문형 반도체 생산공장이나 인쇄회로기판 제조공장과 같이 매우 다양한 제품들을 주문에 의해 생산하며 제조공정이 매우 길고 복잡한 생산 시스템에 대하여 다룬다. 이러한 생산 시스템은 그 특성상 APS (Advanced Planning and Scheduling)의 일정계획(scheduling) 모듈로서 시뮬레이션(simulation)이 유일한 대안이 되는 경우가 발생할 수 있다. 시뮬레이션 기법은 복잡한 상황도 대부분 묘사가 가능하기 때문에 사실적이고 실현 가능한 일정계획을 생성할 수 있다는 장점이 있는 반면 수행시간이 상당히 길다는 단점이 있다. 기업이 경쟁력을 가지기 위해서는 고객이 의뢰한 주문에 대하여 가능 납기(가능한 생산완료 시점)를 빠른 시간 내에 정확히 알려주어야만 한다. 따라서, APS 역시 "즉시 납기산정, 정시 납품:(commit now, deliver on time)을 캐치프레이즈(catch phrase)로 한다. 하지만 시뮬레이션은 :정시 납품:이 가능한 납기를 산정할 수 있을지는 모르지만 "즉시 납기산정"이 불가능하다. 따라서, 본 연구에서는 시뮬레이션에 근거한 일정계획 모듈을 가지고 있는 APS 시스템에서 납기산정을 빠르고 정확하게 할 수 있는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존의 MRP Ⅱ 및 ERP 시스템에서 행하던 ATP (available to promise) 흑은 CTP (capable to promise) 기법과 차별화 되며, 의뢰한 주문의 생산착수 시점과 제조 리드타임을 합리적이고 신속하게 산출한다.
본 논문에서는 구조적으로 복잡한 다변수 시스템에 대한 비간섭 강인제어 문제가 연구되었다. Riccati형 행렬 방정식과 상태궤환을 이용해 궤환회로 또는 조작단 신호회로 고장에 대해 강인성을 가지면서 비간섭 제어 될 수 있는 방법을 제안하고 2입력 2출력 터어보발전기 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다.그 결과 루프 고장시 종래의 방법에 의해 설계한 궤환 시스템에서는 불안정한 응답을 나타낸 반면 본 연구에서 제시한 방법으로 설계한 시스템에서는 고장에 관계없이 안정하고 비간섭된 응답을 나타내어 구조가 복잡한 다변수 시스템의 비간섭 강인 제어에 응용될 수 있음을 잘 입증하고 있다.
KSTAR(Korea Superconducting Tokamak Advanced Research)는 고성능 플라즈마 연구를 위한 대형 연구실험 장치이다. 이러한 거대 장치에는 많은 시스템이 분산되어 연결되어 있으며 그 구조 역시 매우 복잡하여 시스템간의 인터페이스에 많은 제약과 어려움이 따른다. 이러한 복잡하고 다양한 시스템을 통합하고 여기서 발생하는 여러 종류의 데이터를 획득하기 위해서 KSTAR는 EPICS(Experimental Physics and Industrial Control System)라는 오픈소스 기반의 분산 제어용 미들웨어를 구축하였고 이를 기반으로 KSTAR 통합 제어 시스템을 개발 하였다. 2008년 KSTAR 최초 플라즈마 실험 기간 동안의 운전을 통해 EPICS 미들웨어와 EPICS channel archiver를 이용하여 다양한 24시간 연속 운전데이터를 안정적으로 저장하고 추출할 수 있음을 확인하였다. 논문에서는 시스템의 구축 방법 및 운전결과에 대해 기술하고자 한다.
에너지 플랜트, 화학공장 등 대형 기계설비의 복잡도 증가는 그에 따른 위험요소 복잡도를 증가시키고 있다. 대형 기계설비에 대한 위험 관리와 시스템 신뢰도 향상을 위해서는 위험도 기반의 안전 설계/해석, 상태 감시 및 진단을 이용한 설비 모니터링, 인적 신뢰도 향상이 요구되며 설계 단계에서부터 운영 및 유지보수 단계까지의 시스템 생애주기 전반에 걸친 지속적인 활동을 필요로 한다. 인적 신뢰도를 향상시키기 위해서는 설비 운영자가 응급 또는 이상상황에 대처할 수 있는 능력 즉, 안전사고 대응 능력 확보가 필수적이다. 대상 설비에 대한 실제 훈련은 시간, 비용, 훈련자의 안전 확보가 어렵고 반복적인 훈련 및 평가가 어렵기 때문에 가상 환경을 이용한 안전대응 훈련 플랫폼을 설계하였다. 훈련자에게 몰입형 가상 환경을 제공하기 위하여 가상현실 및 안전사고 시뮬레이션 기술을 이용하였으며 이를 통하여 훈련자의 안전을 유지하면서 안전대응 능력을 향상시킬 수 있다.
본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 SLM (Selected Mapping)은 전송신호의 왜곡 없이 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)을 효율적으로 줄일 수 있는 기법이다. 하지만, 충분한 후보 OFDM 신호를 생성하기 위해서는 많은 양의 IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) 연산을 필요로 하고, 이는 SLM 기법을 매우 복잡하게 만든다. 따라서 본 논문에서는 첫 번째 후보 OFDM 신호를 변환하여 나머지 IFFT 연산들을 대체하는 새로운 SLM 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 SLM 기법과 비교하여 거의 같은 PAPR 저감 성능을 보임과 동시에 계산 복잡도는 크게 감소 시킬 수 있다.
본 논문은 다중 안테나를 사용하는 통신시스템의 수신부에서 사용하는 복잡도가 낮은 신호검출기법을 제안한. 선형검출기법에는 Zero-Forcing (ZF)기법과 minimum mean squared error (MMSE) 기법이 있고, ZF기법은 MMSE 기법에 비해 하드웨어 구현관점에서 더 간단하나 성능이 열등한 것으로 알려져 있다. 일반적으로 통신시스템에서는 채널상황에 따라 modulation coding scheme (MCS)을 적응으로 바꾸어 사용한다. 본 논문에서는 사용되는 MCS 레벨에 따라 ZF기법과 MMSE기법 중 더 적합한 방식을 선택할 필요가 있음을 보인다. 또한 하드웨어 구현을 통해 적응 선형수신기의 복잡도가 기존의 MMSE 기법의 복잡도와 유사함을 보인다.
본 논문에서는 계산의 복잡성을 단순화하고, 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Midden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 계산의 복잡성을 줄이기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT계수를 관측벡터로 사용함으로써 관측벡터의 크기와 인식 시스템의 복잡성을 줄일 수 있었다. 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하기 위하여 Yale, ORL의 얼굴 데이터베이스에 대하여 기존의 얼굴인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, LDA 방법과 본 논문에서 제안한 방법인 1D-HMM, 2D-HMM방법의 인식률을 비교 평가하였다. 실험결과 2D-HMM 방법의 인식률이 99.5%로 기존의 얼굴인식 방법들보다 우수한 성능을 나타냈다. 또한 일정 state수에 대해 mixture의 수가 증가할수록 인식결과가 좋아짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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