입자거동해석소프트웨어(EDEM)은 DEM(Discrete Element Method)기법을 이용한 입자 거동 전용 해석툴로 입자 유입량, 위치 등을 조절하여 입자거동과 관련된 제품 개발, 프로세스 최적화를 위한 비용 및 시간 절감에 활용도가 뛰어난 소프트웨어이다. EDEM을 활용하기 위해선 적용대상에 대한 물성치를 적용하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 EDEM를 이용하여 현재 연구개발 중인 카드클리너 방식의 고추 선별기의 성능을 분석을 수행하기 위해 고추 물성측정 실험을 수행 하였다. EDEM을 이용한 입자거동해석에 필요한 개인 물성치에는 포아송비, 전단탄성계수, 밀도가 있다. 또한 입자-입자, 입자-Geometry 간의 상호관계를 위한 물성치인 반발계수, 정지마찰계수, 구름마찰계수가 필요하다. 공시 시료인 고추는 광주광역시 남구 승촌동 소재의 개인농가 Plastic 온실로 재배된 '천상'품종을 사용하였다. 푸아송 비와, 전단 탄성계수를 측정하기 위한 인장시험기기로는 만능인장시험기(TA-XT2, Stable Micro, 영국)를 이용하였으며, 인장에 의한 고추의 변형량 축정은 초고속카메라(NX4-SI, IDT, 미국)을 이용하였다. 밀도는 비중병법에 기초하여 질량과 부피를 측정하여 밀도를 계산하였다. 반발계수는 고추의 충돌 실험을 통해 변화한 높이를 이용하여 계산하였고, 충동 실험을 통해 변화한 높이는 초고속카메라를 이용하여 측정하였다. 정지마찰계수와 구름마찰계수는 고추의 미끄러짐이 시작하는 각도와 등속도 운동으로 구르는 각도를 초고속카메라를 이용하여 측정 후 계산하였다. 모든 실험은 3번 반복을 통해 평균값을 시험 결과 값으로 이용하였다. 고추의 대한 물성치 실험결과 고추의 푸아송 비는 0.294(std : 0.2), 전단탄성계수 4.624E+06 Pa, 밀도 $600kg/m^3$로 나타났다. 또한 입자-입자 간의 물성치인 반발계수는 0.383, 정지마찰계수는 0.455, 구름마찰 계수는 0.043로 나타났다. 추후 본 연구에서 측정한 고추의 물성치를 적용한 EDEM 입자거동해석 시뮬레이션을 통해 카드클리너 방식의 고추 선별기의 성능에 대한 분석을 하고자 한다.
역합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적으로부터 반사되어 돌아온 레이더 수신신호들을 코히런트하게 신호처리하여 형성한 표적의 2차원 영상이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chirp Waveform: SCW)을 이용한 ISAR 영상 형성과정에서 펄스 간 움직임(Inter-Pulse Motion: IPM)이 존재하는 경우, 이를 효과적으로 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다. 널리 쓰이는 최적화 기법 중 하나인 particle swarm optimization(PSO)를 기반으로 IPM에 관련된 표적의 속도와 가속도를 추정한다. 또한, 개선된 PSO를 통해 기존의 성능을 더욱 향상시켜 실시간 요동보상을 수행한다. 시뮬레이션에서는 Boeing-737의 점 산란원 모델을 이용한 기동 시나리오에서 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.
대규모 환경의 고성능 그리드 구현을 위해서는 기존 그리드 자원 스케줄링 파라다임이 갖 성능 확장성 측면의 제한성을 극복할 수 있는 새로운 자원 스케줄링 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 자원 스케줄링 성능 최적화를 목표로 자원인자 그래프(Resource Parameter Graph), 자원인자 인덱스 트리(Resource Parameter Index Tree), 그리고 정적 자원 정보 리포지터리로 구성되는 자원인자 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 자원인자 그래프는 자원간의 관계 및 자원의 계층적 구성을 나타낼 수 있는 자원표현기법이며 이러한 표현을 기술하기 위한 XML 기반 자원정보 및 자원요청 기술 스키마를 설계하였다. 또한 자원인자 인덱스 트리는 자원 스케줄링의 자원탐색 및 자원할당, 상태정보 공지 등의 알고리즘의 효율적인 지원을 위한 메모리 기반 인덱스의 데이터 구조이다. 본 논문에서는 이러한 자원인자 스케줄링 프레임워크의 구성 내용에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 3차원상의 두 강체 사이의 침투깊이 (penetration depth)를 명시적으로 민코우스키 합 (explicit Minkowski sum)을 생성하는 방법 ($PD_e$)과 암시적으로 민코우스키 합 (implicit Minkowski sum)을 생성 하는 방법 ($PD_i$)을 이용하여 계산하는 알고리즘을 제안하고 이들의 성능을 비교한다. 3차원 강체들 간의 침투깊이를 구하는데 성능상에 큰 장애가 되는 것이 민코우스키 합의 생성이다. 본 논문의 알고리즘들은 우선 물체의 중심 차 (centroid difference)와 운동 일관성 (motion coherence)기법을 이용하여 침투깊이를 예측한다. 특히 $PD_e$는 추측된 침투깊이에 부분 민코우스키 합을 명시적으로 생성 혹은 갱신하여 침투깊이를 빠르게 구한다. 반면에 $PD_i$는 민코우스키 합을 명시적으로 생성하기보다는 민코우스키 합에 접하는 접평면만을 반복적으로 생성하여 국소적으로 최적화된 침투깊이를 계산한다. 본 연구의 알고리즘들을 수천 개의 삼각형으로 이루어진 강체를 이용해 실험한 결과 수 밀리초 (millisecond) 이내의 빠른 속도로 침투깊이를 계산할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.
본 연구에서는 엔진발전기에 사용되는 냉각팬 형상을 단방향 유동-구조 연성해석을 통하여 냉각팬의 성능과 내구성을 분석하여 최적화 설계자료를 제시하였다. 이를 위해, 냉각팬 내부 유동장에 대해 정상상태 해석을 수행하고, 정상상태 계산 결과를 구조해석을 위한 입력 데이터로 사용함으로써 내구성을 분석하였다. 냉각팬의 블레이드와 스윕 각도를 변경하는 작업을 통해 6가지 type을 모델링하여 유동해석을 진행하였으며, 질량유량과 토오크의 비는 A type이 가장 우수하지만, 질량유량이 상대적으로 큰 B type이 유동성능이 가장 좋은 냉각팬의 형상이라고 판단하였다. 유동해석을 통해 선정된 B type의 블레이드 두께를 4가지로 설정하여 구조해석을 검토한 결과, 피로안전계수까지 고려하였을 때 B Type-3가 가장 적합하다고 판단되었다.
멀티 코어 프로세서는 현재 많은 고성능 서버에 적용되어 사용되고 있다. 최근 이들 서버는 점차 높은 네트워크 대역폭 활용을 요구하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 멀티 코어를 효율적으로 활용하여 네트워크 처리율을 향상시키는 방안이 필요하다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어의 고유 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 멀티 코어의 특성을 최대한으로 고려하여 프로세스 스케줄링을 결정함으로써 통신 성능을 향상시키는 방안에 대해서 연구한다. 제안되는 프로세스 스케줄링은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 구조, 프로세스의 통신 집중도, 그리고 각 코어의 부하를 기반으로 해당 프로세스에게 최적의 코어를 결정하고 스케줄링한다. 제안된 기법은 리눅스 커널에 구현되었으며 측정 결과는 최신 리눅스 커널의 네트워크 처리율을 20%까지 향상시켰으며 프로세서 자원은 55% 더 절약할 수 있음을 보인다.
Fast Handover[1] 프로토콜은 핸드오프 과정에서 발생하는 지연 시간을 줄임으로써 끊김없는 핸드오프가 가능하도록 해준다. 핸드오프 지연시간을 줄이기 위해서 Fast Handover는 링크 계층의 트리거 정보를 이용한 예측 기법을 사용한다. 따라서 기존 Mobile IPv6에 비해서 더 많은 시그널링 비용을 초래한다. 뿐만 아니라 가변적인 특성을 가지는 링크 특성으로 인해 예측한 정보가 정확하지 않을 수도 있고 이 경우에는 불필요한 버퍼 공간을 낭비하게 된다. 따라서, 이러한 부가적인 비용을 고려하여 Fast Handover와 Mobile IPv6의 성능을 비교, 평가하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 두 프로토콜에서의 시그널링 비용과 패킷 전송 비용을 모델링하여 링크 계층 트리거의 시점이 전체 비용에 미치는 영향과 핸드오프 과정에서의 버퍼 요구량을 비교하였다. 그 결과 최적화된 핸드오프 성능을 위해서 트리거 시점을 적합하게 설정하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다.
무선 네트워크(Wireless Network)의 약한 연결성 및 접속단절, 모바일 클라이언트의 이동성. 모바일 클라이언트의 휴대성으로 인해 발생하는 모바일 데이터베이스 시스템(Mobile Database System) 관련 이슈들과 이 문제들을 해결하기 위한 연구들이 한창이다. 이동 컴퓨팅은 언제 어디서나 원하는 모든 정보를 이용할 수 있는 사용자의 편의성이나 성능 면에서의 요구를 만족시키고 있지만, 데이터 관리 측면에서는 해결되어야만 하는 많은 문제점들을 안고 있다. 본 논문은 모바일 클라이언트-서버(Mobile Client-Server) 환경에서 모바일 데이터베이스 시스템 특성상 가질 수 있는 무선 네트워크의 약한 연결성 및 접속성 단절로 인한 데이터베이스 비축(Database Hoarding)과 관련된 문제 공유 데이터(Shared Data)의 일관성(Consistency)유지 문제, 그리고 로그 최적화 문제를 해결하기 위한 모바일 연속 질의 처리 시스템(MCQPS : Mobile Continuous Query Processing System)을 포함하는 새로운 모바일 클라이언트-서버 시스템을 설계하는데 목적이 있다. 또한. MCQPS의 효율성 증명을 위해 C-I-S(Client-Intercept -Server) 모델과의 성능비교를 통해 제안한 시스템이 우수하다는 것을 입증한다. 그리고 실시간 연속 질의를 위해 제안한 색인 구조와 기법의 효율성을 입증하기 위해 다양한 실험을 수행한다.
본 논문은 계통 연계형 3-레벨 인버터 시스템을 위한 LCL-필터 설계 방법을 제안한다. 최근 풍력 및 태양광과 같은 신재생에너지 발전 시스템을 위한 3상 PWM 인버터의 수요가 증가하고 있다. 이러한 PWM 인버터는 스위칭 동작에 의해 발생하는 고조파 성분을 제거하기 위하여 LCL-필터를 거쳐 계통과 연결된다. 필터 설계에 관한 다양한 연구가 진행되었지만 최소의 사이즈로 목표하는 고조파 제거 성능을 얻기 위해서는 해당 PWM 인버터의 스위칭 방법을 고려한 필터 설계 방법이 요구된다. 본 논문은 공간 전압벡터 변조기법(SVPWM)에 최적화된 LCL-필터 설계방법을 제시한다. 시뮬레이션과 실험 결과를 통해 제안하는 방법으로 설계된 LCL-필터의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 불완전한 radar-cross-section(RCS) 데이터로부터 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 복원과 동시에 표적의 회전각도를 추정하기 위한 compressive sensing(CS) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ISAR 영상을 복원할 수 있고, 동시에 표적의 회전각도를 추정할 수 있다. 또한, 불완전한 RCS 데이터 샘플에 대하여 영상의 엔트로피 관점에서 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 전통적인 보간법의 성능을 서로 비교 관찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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