기존의 부하공유에 대한 연구에서는 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 각 처리기의 부하가 동일한 경우(homogeneous workload)와 각 처리기의 부하가 상이한 경우(heterogeneous workload)에 대해서 실험을 하고 있다. 처리기의 부하가 상이한 경우를 실험하기 위해서는 시스템내의 처리기중에서 부하를 발생시키는 처리기의 갯수, 처리기의 부하를 고부하, 저부하로 나뉘어질때 고부하 처리기의 비율, 그리고 각 처리기의 처리속도가 상이한 경우에 일정한 처리속도를 갖는 처리기의 비율의 변화에 따른 알고리즘의 성능을 평가하고 있다. 그러나 기존의 실험은 안정상태(steady state)의 경우에만 한정되어 있어 하루중 시간대에 따라서 처리기의 부하가 증감하는 현상을 보이는 실시스템의 환경을 정확히 반영하기는 어렵우므로 실험환경이 변화하는 시점, 즉 과도상태(transient state)에 대한 알고리즘의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 각 처리기의 부하, 또는 시스템의 부하가 일시적으로 증가,또는 감소하는 과도상태하에서 기존의 부하공유 알고리즘의 동작 특성을 실험을 통해서 분석하였다. 이를 위해 기존의 부하공유 알고리즘중에서 송신자-시작, 수신자-시작, 그리고 송수신자-시작 알고리즘을 대상 알고리즘으로 선정하였으며, 성능평가를 위해서는 제출된 작업의 작업반환시간, 각 처리기에서 대기중인 작업의 평균 갯수와 표준편차를 이용하였다.
그리드 기술은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 활용하기에 다양한 자원에 대한 정보를 관리하는 기술이 필요하며, 이는 자원 관리 시스템에서 자원을 모니터링하여 이루어진다. 자원 상태 정보가 실시간으로 변하여 주기적으로 모니터링을 행해야 한다. 모니터링에 사용된 자원은 시스템 성능에 오버헤드가 되므로 본 논문에서는 cpu 상태 변화 정도를 관찰하여 시스템 상태를 파악하고 이를 모니터링 주기에 적용시켜 모니터링 주기를 조절하는 시스템을 모델링 하였다. 이는 cpu상태 변화율에 따라 효율적이고 정확한 자원 정보를 수집하도록 모니터링 주기가 조절됨을 실험을 통하여 보일 것이다.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.
댐 수문학적 안전성평가는 "시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별벌(이하 시특법)"에 따른 댐시설물의 정밀안전진단의 안전성평가 중 가장 중요한 평가 항목으로 댐 시설물을 평가 수행 시 주요한 평가 항목이다. 기존의 수문학적 안전성평가는 가능최대강수량 발생 시 댐의 월류 및 여유고 확보여부에 대한 평가 여부만 판단하고 있으나, 본 연구에서는 기후변화를 고려하는 장기적 관점의 추가 평가항목을 도출하고자 한다. 현재 가능최대강수량으로 event적 평가를 수행하는 수문학적 안전성 평가에서 기존평가항목 뿐만 아니라, 기후변화 장기적 관점의 추가적인 기후영향인자를 도출하고 이를 함께 적용할 수 있는 평가 체계를 구축하고자한다. 장기적 관점의 기후영향인자라 함은 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오 결과에서 30년동안 장기적인 관점에서 대상 댐의 운영에 부담을 야기할 것으로 판단되는 인자를 말하는 것이며, 이때 기후변화 시나리오의 일자료를 활용하여 기후인자의 장기적 변동성을 추정하고자 하며, 이때 활용한 지표로는 월최대강수량, 연강우강도 및 댐 상태에 영향을 미칠 수 있는 최소기온을 사용하였다. 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위하여 월최대 강수량값을 산출하였고, 1년 동안 발생한 강우의 일수 및 강수량에 대한 영향을 고려하기 위하여 연강우강도값을 산출하였다. 또한 댐의 월류 및 여유고 확보여부 평가 시 댐 상태에 대하여 고려하기 때문에 댐의 외부상태에 영향을 주는 최소기온을 활용하여 댐별 평가를 수행하였다. 이때 2011~2040년(S1), 2041년~2070년(S2), 2071년~2100년(S3)기간으로 나누어 장기간 기후에 대한 영향 평가를 수행하여 1종 댐 시설물의 기후영향인자 값을 도출하였다. 도출된 기후영향인자를 기존 수문학적 안전성평가 항목과 함께 평가 될 수 있도록 AHP분석기법을 활용하여 각 인자에 대한 가중치를 재산출하였고, 기후영향인자를 고려하는 수문학적 안전성평가 체계를 구축하였다.
본 연구에서는 회전익 상태에서 이/착륙, 저속 전진비행을 하고, 고정익 상태에서 고속 전진비행을 하는 스마트 무인기 추진시스템을 모델링하고 회전익 모드, 고정익 상태의 고속 비행모드, 팁 제트 노즐과 주 엔진 노즐을 모두 이용하는 혼합모드에 대해 정상상태 성능해석을 수행하였다. 성능해석 결과는 각 비행모드에서 덕트의 손실로 인한 추진 시스템의 운용영역이 제한되는 결과를 보였으며, 비행 마하수 변화에 대한 결과와 비교해 고도의 변화에 대한 해석결과가 더 넓은 영역에서 비행영역을 제한함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식기의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 PMC방법으로 상태 당 가지 수가 많은 모델을 만들 때 발생하는 확률 밀도 분포의 변화를 보상하기 위해 상태 수준에서 조합한 파라미터를 재 추정하여 각 상태에서 가지의 확률 분포의 변화를 적응시키는 방법이다. 상태 당 다수의 가지를 가지는 CDHMM은 제안한 PMC 방법과 조합된다. 또한, EM 알고리즘은 가지 평균의 분산을 줄이기 위하여 모델 평균 파라미터를 적응시키는데 사용한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 PMC 방법은 기존의PMC 방법보다 더 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
100MW급 유류 연소 드럼형 열병합발전소의 주증기온도와 드럼수위 제어를 위한 비선형 PMBC를 개발하고 그 성능을 PID 알고리즘과 비교하였다. "first principle" approach를 사용하여 개발된 프로세스 모델은 정상상태를 과도상태에서 그 정확도를 현장의 데이터와 비교 검증한 것으로 제어기 성능 평가와 설계에 적합한 정교한 것이다. PMBC와 PID 제어의 성능을 부하증가와 연료의 열량변화 등의 외란에 비교한 결과, PMBC가 PID에 비하여 속응성, 절대오차 적분차, 제어노력 등에서 월등하게 우수한 것을 확인하였다. 것을 확인하였다.
해상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 선박이 미사용 중인 스펙트럼 자원을 차순위 선박이 기회주의적으로 사용함으로써 낮은 통신비용으로 높은 수율을 제공할 수 있다. 기존 육상 인지 무선 네트워크에서는 선순위 사용자의 사용과 유휴간의 동작상태 변화가 드물게 발생하므로 선순위 사용자의 동작상태가 차순위 사용자의 한 프레임 시간 내에서 변하지 않는다. 하지만 해상 인지 무선 네트워크에서는 육상 인지 무선 네트워크와 달리 선순위 선박의 동작상태 변화가 빈번히 발생하므로 차순위 선박의 한 프레임 시간 내에서 선순위 선박의 상태가 변할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박의 동작상태 변화를 고려한 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해서 협력적 스펙트럼 센싱을 사용하는 해상 인지 무선 네트워크에서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 성능을 분석한다. 선순위 선박과 차순위 선박의 수율 분석을 통해서 선순위 선박과 차순위 선박의 수율이 파라미터 변화에 따라 서로 상호 배타적인 관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.
소·중형 상업용 항공기나 초등 훈련기용으로 많이 이용되고 있는 터보프롭엔진의 정상상태 성능해석을 위한 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 검증을 위하여 지상정지조건에서의 성능 및 비행마하수에 따른 출력 등을 상용 정상상태 해석 프로그램인 TURBOMARCH 해석결과와 비교하였다. 비교결과 각 구성품의 입 ·출구 온도 및 압력, 출력 등에서는 약 3%이하의 오차율을 보였으며, 마하수 변화에 따른 출력 비교에서도 최대오차율이 2.4%로 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 비행마하수 0.2, 80% 동력터빈 회전수에서 가스발생기 회전수를 5% 간격으로 나누어 부분부하 성능해석을 수행하였으며, 동력터빈 회전수에 따른 성능해석도 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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