주기억장치 데이터베이스 시스템(MMDBMS)은 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로 사용하므로, 고성능이 요구되는 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 최근, 인터넷을 중심으로 고속 데이터 처리와 함께, 보다 향상된 데이터 표현력과 보다 엄격한 데이터 일관성 보장에 대한 요구가 증대되고 있다. MMDBMS에서는 모든 데이터가 주기억장치에 상주하기 때문에, 성능에 대한 오버헤드 없이 그러한 요구를 만족시킬 수 있는 방법을 제공할 수 있다. 이들은 구체적으로 데이터를 처리하기 위한 연산과 참조 무결성과 같은 제약들로 이루어진다. 이들로 구성된 데이터 모델은 MMDBMS에서 데이터베이스의 표현력을 측정하는 중요한 컴포넌트이다. 본 논문에서는 통신 서비스의 제공에 필요한 요구들과 이를 지원하는 데이터 모델에 대해 설명한다. 다루는 주요 이슈들은 1) 포인터를 사용한 테이블간의 관계성 정의, 2) 관계성에 의한 데이터들의 항해, 3) 포인터 연산에 대한 참조 무결성 지원, 4) 죠인시 균일한 처리 시간 보장, 5) 객체지향 특성 지원, 6) 다중 테이블간 인덱스의 공유 등이다. 본 논문에서는 복잡한 응용 환경에서 이러한 이슈들을 지원할 수 있도록 설계한 데이터 모델에 대해 설명한다.
경인아라뱃길은 한강하류와 서해를 잇는 국내 첫 인공운하이다. 아라뱃길 내에는 한강갑문으로부터 유입되는 담수와 서해갑문으로부터 유입되는 해수가 혼합됨으로써 염분 분포 및 성층특성이 발달되면서 복잡한 수리동역학적 특성을 나타낼 수 있으며 그에 따라 수질 특성도 크게 영향을 받을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 운하 내의 염분 및 수온을 고려하여 3차원적인 수리동역학적 특성을 예측할 수 있는 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code)모델과 이에 따른 수질현상을 고려할 수 있는 WASP (Water Quality Analysis and Simulation Program)모델을 연계하여 사용함으로써 갑문 운영에 따른 3차원 시공간적 수리 및 수질특성을 예측할 수 있는 시스템을 구축하였다. 해수가 유입되는 서해갑문 측의 수질은 대체적으로 양호한 것으로 나타났으나 한강갑문 방향으로 이동할수록 수질은 점점 악화되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 봄철 및 가을철에 경인아라뱃길 주운수로 내에서는 DO가 2 mg/L 이하로 감소되는 등 빈 산소층이 형성되었으며, 체류시간 증가에 의한 BOD에 의한 DO소모가 가장 큰 원인으로 작용하는 것으로 추정된다. 따라서 운하 내의 빈산소 현상을 제어하기 위해서 자체적으로 BOD 농도를 개선하기 어려운 경우 수체의 체류시간을 단축시켜서 운영하는 방법을 선택하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
정보과도화(information overload)'와 '정보 불안(information anxiety)' 현상을 겪고 있는 21세기를 우리는 '정보의 시대(age of information)'라고 말한다. 사람들이 인지해야 할 정보는 더 많고 복잡해졌지만 개인의 정보처리능력은 제한되어있다. 따라서 정보디자이너는 효율적인 시각시스템을 개발하여 대중의 쉽고 빠른 커뮤니케이션을 도와야하는 시대적 문제를 안고 있다. 본 연구는 이러한 시대적 문제인식에서 시작하였다. 점차 정보와 각 언어의 중요성이 높아져 가는 시점에서 사회적인 시각커뮤니케이션을 활성화하기 위한 하나의 방법론을 수사학에서 찾아보았다. 오랜 역사를 가지고 커뮤니케이션을 연구해온 수사학은 오늘날 시각정보커뮤니케이션의 사회적 환원에 수많은 가능성을 제시한다. 이를 토대로 정보디자인에 적용될 수 있는 수사학적 표현원칙과 논리를 파악하여 정보디자인의 수사학적 프로세스와 표현 방법을 제안하구 디자인의 사회적 활동에 활용하고자 한다. 본 연구에서 제시한 수사학적 방법론을 사례작품인 서울시 대중교통 정보디자인에 적용하여 새로운 맵과 안내서를 개발하였다. 개발을 위한 기초자료를 얻기 위해 서울시 대중교통 정보디자인의 현황을 분석하고, 서울시민을 대상으로 사용자평가를 실시하였다. 48개 TAZ를 기본으로 서울시 도시공간구조를 모듈화하고, 가능한 이동경로를 환산하여 예측될 수 있는 정보읽기 프로세스를 제안하였다. 제안된 디자인은 통합정보제공과 컬러코딩의 사용, 스타일의 적용 및 순차적인 정보읽기프로세스에 따라 진행되었다.
본 논문에서는 저해상도 감시(surveillance) 비디오에 대한 주관적 화질 평가를 수행한다. 본 논문은 저해상도 영상에 맞는 초협대역 전송 환경을 고려하여 비디오 압축을 수행한 다음, 압축된 비디오의 주관적 화질 성능을 측정하였다. 데이터의 일반성을 확보하기 위해 다양한 시/공간 복잡도를 가지는 감시 비디오를 수집하였다. 저해상도 감시 비디오 압축은 H.265/HEVC로 수행되었으며 3개의 목표 비트(20, 45, 65 kbps)에 대해 압축을 수행했다. 주관적 화질 평가 결과, 수집한 대부분의 저해상도 감시 비디오는 45 kbps이상으로 압축될 경우 주관적 화질 열화가 거의 발생하지 않는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라, 기존 개발된 객관적 영상 화질 측정 방법을 이용해 예측된 화질과의 상관관계를 비교하는 실험을 진행했고, 실험 결과 현존하는 대부분의 객관적 화질 측정 방법이 초협대역 전송 조건에서 저해상도 감시 비디오의 화질을 제대로 예측하지 못하는 것을 확인하였다. 이는 초협대역 전송 기반 저해상도 감시 비디오에 대한 새로운 객관적 영상 화질측정 기법이 개발되어야 함을 시사한다.
ESS(energy storage system)는 재생에너지 자원의 증가 등의 영향에 따라 최근 다양한 분야에서 중요한 전력원으로 자리 잡고 있다. ESS는 사용에 따라 가용 용량이 지속적으로 감소하므로 잔존수명을 관리하는 것이 중요하다. 잔존수명의 추정을 위하여 주기적으로 점검자가 확인하는 방식이 사용될 수도 있으나, 관리시스템을 통하여 자동으로 모니터링되고 관리되는 것이 일반적이다. ESS 사업자 관점에서 정확도 높은 상태추정은 경제적, 효율적 운용을 위하여 중요하다. 잔존수명추정 모델은 운영에 따른 사이클 노후화와 기간 경과에 따른 캘린더 노후화를 고려하여 구성되며 복잡한 수학적 연산을 필요로 한다. ESS에 탑재되는 저비용 저성능의 프로세서에 잔존수명 추정모델의 적용을 위해서는 모델의 적절한 경량화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 낮은 수준의 프로세서에서 연산이 용이하도록 ESS 잔존수명예측 모델을 경량화하였다. 시뮬레이션 평가 결과 ESS 잔존수명 추정 기준모델과 제안하는 모델간 오차는 1% 이내로 나타났다. 또한, 제안된 모델의 성능개선 효과 검증을 위하여 ATmega328을 기반으로 비교 평가를 수행하였을 때, 76.8~78.3%의 컴퓨팅 시간 단축을 확인하였다.
현실세계의 복잡한 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI기반의 비용기반 휴리스틱 방법들이 많이 제시되어 왔다. 하지만 다양한 작업(job)을 대상으로 하는 작업간 비용 전파 알고리즘(CPA)에 관한 연구는 부족한 상황이다. 그러한 CPA없이 스케줄링을 한다는 것은 지역적이고 불충분한 정보에 기반하므로 전체 비용을 최소화 하는 목적을 달성하는데 많은 어려움이 있었다. 전체 비용을 최소화 하기 위하여는 작업내 CPA와 작업간 CPA, 두 종류의 CPA가 필요하다. 작업내에서 변화가 생긴 비용에 관한 정보는 작업간 CPA를 통하여 연결된 이웃 작업으로 전파된다. 작업내 CPA는 이전 연구 [7] 주제이고, 이번 연구에서는 작업간 CPA와 이러한 비용 정보를 기반으로 전체 비용을 최소화 하는 비용기반 휴리스틱 스케줄링 기법을 제안한다. 즉, 이번 연구에서는 탐색 과정에서 각 activity의 비용 함수를 만들고 개선하는 작업간 CPA를 개발하고, 비용 정보를 일시적인 제약조건하의 전체 네트워크에 전파하는 방법을 개발하였다. 이러한 비용 전파 알고리듬을 이용함으로써 전체 스케줄링 비용을 최소화하는 다양한 비용기반 휴리스틱 기법들을 제시하였다.
가스터빈 기관은 우주항공, 발전 플랜트뿐만 아니라 해상운송 분야에 사용되는 원동기로서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 그 구조가 복잡하고 연소과정에서 시간지연 요소가 포함되어 있어 가스터빈 기관을 잘 제어할려면 정교한 수학적 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 가스터빈 기관의 주요 구성품인 가스발생기, PLA 액추에이터, 미터링 밸브에 대한 모델링 기법을 설명한다. 또한, 가스터빈 기관의 시운전 데이터를 기초로 몇 가지 정상상태 때의 동작점에서 서브모델을 구하고, 각 서브모델에 대해 비선형 비례적분미분 제어기를 설계하여 기관의 속도를 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 비선형 제어기는 비선형 함수로 구현되는 3가지 이득을 사용한다. 비선형 제어기의 파라미터는 제어시스템의 목적함수를 최소화하는 관점에서 실수코딩 유전자알고리즘으로 동조한다. 제안한 방법은 가스터빈 기관에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 확인한다.
최근 단말-대-단말(Device-to-device, D2D) 통신기술이 차세대 무선통신시스템의 핵심기술로 큰 관심을 받고 있다. 이러한 단말간 통신에서는 자신의 주변에 어떠한 단말이 있는지 파악하는 주변단말 탐색(Neighbor discovery)이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 딥러닝(Deep learning) 기술을 활용하여 단말간 통신에서 주변단말을 파악하는 방안에 대해서 제안한다. 제안 방안은 기존의 방안과 달리 무선채널의 공간적 연관성을 이용하여 단말간의 신호 전송 없이 단말이 기지국으로 전송하는 상향링크 파일럿 신호를 기반으로 주변 단말을 찾고 따라서 기존의 방식에 비해 신호전송 복잡도(signaling complexity)를 크게 줄일 수 있다. 또한 제안 방안에서는 떨어져 있는 거리에 따라서 주변 단말을 분류 가능하여 기존 방안에 비해서 좀 더 세밀한 단말 탐색이 가능하다. 마지막으로 본 논문에서는 tensorflow를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안 방안의 성능을 검증하였다.
안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.
환경오염과 에너지위기 문제를 해결하기 위하여 세계적으로 태양광전원의 설치가 매년 증가하고 있다. 하지만, 설치된 태양광모듈은 경년열화로 인한 성능저하와 운용상의 다양한 장애요소로 발전량 손실이 발생하여, 태양광모듈의 효율적인 운용을 위한 발전량예측과 상태진단 기술이 요구되고 있다. 기존의 발전량 예측 방법은 많은 파라미터를 고려해야하기 때문에 계산이 복잡하며, 표준시험 조건의 모듈 특성데이터를 사용하기 때문에 오차가 크게 발생한다. 따라서 본 논문에서는 태양광모듈에서 발생하고 있는 문제점을 분석하고 이에 대한 대책을 제시하기 위하여, 선형회귀분석법을 이용한 발전량 예측 알고리즘과 태양광모듈의 상태를 진단하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 이를 바탕으로 태양광모듈의 상태진단 평가시스템을 구현하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 방법에 비하여 제안한 방법이 계산하기 편리하고 예측 오차도 감소함을 확인하였으며, 이상모듈의 상태와 위치를 신속하게 파악할 수 있어, 태양광모듈의 운용효율 향상에 유용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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