광대역 액세스 망에서 합류, 분배 지점에서의 효율을 고려한 PON(Passive Optical Network)의 설계는 중요한 관심거리가 되고 있다. PON 구조는 매우 간단하지만, 가입자들에서 발생하는 상향 트래픽 제어를 위해서는 매체 접근 제어 프로토콜이 필요하다. 이러한 매체 접근 제이 프로토콜은 트래픽 클래스별 QoS(Duality of Service) 관리 기능, 효율적인 망 자원 분배 기능, CDV(Cell Delay Variation) 최소화 기능 등이 포함되어야 한다. 본 논문에서는 ATM-PON과 흠 네트워크 환경에 적합한 성능을 제공하고 앞서 기술한 기능을 수행하는 매체 접근 제이 프로토콜 설계에 관한 연구 내용을 기술한다. 설계된 프로토콜은 요구-할당(Request-Permit) 알고리즘을 사용하여 동적인 상향 대역 할당이 가능하게 설계하였다. 이를 위해 ITU-T 권고 G.983:1을 이용하였고, 이에 더하여 새로운 메시지 형식과 동적 대역할당 알고리즘 등을 제시하였다.
본 논문에서 VDS(동역학 시뮬레이터)와 ACS(자세제어 시뮬레이터)를 개발하고 VDS를 ACS와 연동한 PILS를 통해 검증하였다. VDS는 정지궤도위성의 자세제어계 하드웨어 특성을 고려한 모델링 및 모듈화로 구성하였다. ACS는 센서 데이터로부터 자세결정을 수행한 후 구동기에 적절한 명령을 생성하는 역할을 한다. 또한, VDS와 PCDU(전력제어분배장치) 하드웨어와의 데이터 송수신을 위해 데이터획득보드를 장착하였다. VDS와 PCDU와의 HILS 연동시험을 통해서도 VDS의 성능검증을 수행하였다.
유니캐스트와는 달리 멀티캐스트 환경에는 상당히 많은 전송 링크가 존재하기 때문에 그 만큼 보안을 위협하는 요소들이 많이 존재한다. 따라서 안전한 멀티캐스트 통신을 위해서는 멀티캐스트 트래픽을 보호하는 메커니즘이 필수적이고 이러한 메커니즘의 핵심적인 요소 기술은 그룹키를 효율적으로 그룹 구성원들에게 분배하는 것이다. 멀티캐스트 환경에서 보안성을 제공하기 위해 최근가지 진행되어 오고 있는 연구들은 대부분 그룹키 분배에 관련된 것들이다. 본 논문에서는 멀티캐스트 환경에서 키 서버의 트래픽 집중을 효율적으로 분산시킬 수 있는 그룹키 관리 구조를 제안하였다. 제안한 프로토콜은 분산된 키 관리 구조와 서브 그룹 단위로 그룹키를 갱신한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 멀티캐스트 그룹키 관리 프로토콜을 기존의 연구들과 비교한 결과 가입 및 탈퇴 지연시간과 데이터 전송 지연 시간 측면에서 향상된 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
A simulation program was developed to evaluate the heat transfer performance of a multi-pass fin-tube evaporator, considering the pressure drop in the distributor and capillary tubes. The effect of capillary tube length for each pass was analyzed with various inlet air flow types and distributions. The appropriate capillary tube length distribution and correlation were determined for various inlet air flow types and distributions. The correlated results agreed well with the simulation, with an average error of less than 7%. By applying an optimal capillary tube length distribution, the heat transfer rate was increased by 4~5% compared to cases with uniform tubelength distributions, for each of the inlet air flow types and distributions considered in this study.
시뮬레이션 방법론에 있어서 모델기반 시뮬레이션과 프로세스기반 시뮬레이션으로 나눌 수 있는데, 재사용성, 확장성, 시뮬레이터 기술 용이성 등의 장점으로 모델기반 시뮬레이션이 많이 사용되고 있다. 이러한 이유로 근래에는 컴퓨터 시스템, 항공, 자동차 등에서 모델 기반 시뮬레이션 방법이 사용되고 있다. 모델기반 시뮬레이션 방법으로 수학적 이론을 기반으로 모델을 정의하는 DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화 된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 대규모의 복잡한 시뮬레이션 모델을 검증 할 목적으로 분산 시뮬레이션 방법론이 있는데, 이들은 크게 동기적인 방법과 비동기적인 방법이 있다. 동기적 방식보다 빠른 수행을 위해 비동기적 방법은 전체 Time-order 순이 아닌 로컬 Time-order를 가진다. 그러나 비동기적 방식에는 분산된 시뮬레이터들 간의 전체 Time-order를 유지하기 위해 전 처리된 시뮬레이터 결과들을 저장하는데, Time-order 상으로 현재의 시뮬레이션 시간보다 과거의 사건이 왔을 때 그 이벤트를 처리해주어야 되기 때문이다. 이러한 비동기적 분산 시뮬레이션 방법론에서는 전체 Time-order를 유지하기 위해 과거의 Time-order를 가지는 이벤트가 왔을 때 rollback operation을 수행한다. 그러나 rollback operation은 분산 시뮬레이션 방법론에서 성능 장애요소 중 하나이다. 본 논문에서는 rollback operation을 최소할 할 수 있는 DEVS 모델 분배 방법을 제안한다.
본 논문은 절전형 센서에 사용되는 24GHz대역의 CW 레이더 송수신기의 설계에 관한 것이다. K-대역의 송수신기 회로의 기본 구조와 전력분배기와 송수신 안테나가 디자인 되었고 발진기, 주파수혼합기, 고주파 증폭기는 상용 제품을 사용하였다. 제작된 분배기와 안테나의 성능이 측정되었고 송신 주파수와 출력전력레벨이 상용 제품에 적용될 수 있을 정도로 양호하였다. 제안된 송수신기의 크기는 35${\times}$35${\times}$10(mm)이며 여러 가지 제품에 사용될 수 있도록 설계되었다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 관련된 기술이 각광을 받으면서, 기존에 인터넷을 통해 제공되던 다양한 서비스들이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 환경으로 이동하고 있다. 이를 통해 사용자들에게는 좀 더 편리하고 유연한 서비스를 제공하고 서비스 제공자들에게는 기존 관리 비용의 절감을 할 수 있게 되었다. 하지만 현재 폭발적인 수요의 증가로 인해, 기존의 자원 활용도의 극대화를 목적으로 고안된 자원 분배 기법들에 대한 여러 한계점이 나타나게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 클라우드 컴퓨팅 환경에서 Qos를 기반으로 사용자나 서비스 제공자의 비용적인 측면을 고려한 자원분배를 통해 서비스를 제공시 사용자 요구를 만족시키고 동시에 서비스 공급자에게는 비용 효율적인 프로비저닝(Provisioning)기법을 제안하고자 한다. 실험 결과 기존의 자원 활용도에 중점을 둔 기법보다 사용자 요청에 대한 응답 속도가 8.35% 향상되었으며, 컴퓨터 자원 유지 관련 비용면에서도 기존 대비 11.31% 절감 효과를 가져오는 것을 확인 할 수 있었다.
The purpose of this paper is to construct a control algorithm for improving the driving efficiency of 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles. The main parts of the vehicle were modeled and the input-output relations of signals were summarized using MATLAB/Simulink. A performance simulator for 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles was developed based on the co-simulation environment with a commercial dynamic behavior analysis program called Carsim. Moreover, for improving the driving efficiency of vehicles, a torque distribution algorithm, which distributes the torque to the front and rear wheels, was included in the performance simulator. The effectiveness of the torque distribution algorithm was validated by the SOC simulation using the FTP-75 driving cycle.
딥러닝 네트워크 기반의 알고리즘의 발전으로 인공지능은 전세계적으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 그 중 금융은 인공지능이 가장 많이 활용될 분야로 예상되고 있으며 최근 많은 연구가 되고 있다. 기존의 딥러닝을 사용한 재무 전략은 단일 종목에 대한 주가 예측에만 치중되어 있어 변동성에 취약하다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 이용하여 펀드 구성 종목을 산출하고 종목들을 분산투자하여 ETF 상품을 구성하는 모델을 제안한다. 실험 결과로 제안하는 모델을 통해 코스피 100 지수를 대상으로 하는 성능을 분석하며 수익률 또는 안정성 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 전기차 충전기용 모듈형 DC/DC 컨버터의 병렬 제어 기법을 제안한다. 전기차 충전기는 모듈형 컨버터를 적용하여 출력 전력 용량이 증가되고 있지만, 모듈간 구성 요소의 차이, 게이트 드라이버의 지연, 센싱 오차 등에 의해 출력 전류 불균형이 발생하며, 이는 전체 시스템의 효율 및 신뢰성 저하를 야기한다. 출력 전류 균등 분배를 위한 기존의 기법들은 전압 강하 또는 시스템 부피 및 비용이 증가한다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 전류 보상 성분을 고려한 병렬 제어 기법을 적용하여 시스템의 하드웨어 변동없이 출력 전류 균등 분배를 달성한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 병렬 제어 기법의 성능 및 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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