한전계통에서는 대규모 발전단지 인출 송전선로 고장 시발전기 과도 안정도 향상을 위한 발전기 제어 대책을 수립하여 운영하고 있다. 이러한 대책을 SPS(Special Protection System)이라고 한다. SPS는 인출 송전선로 고장정지에 따른 과도안정도 평가를 오프라인을 통하여 사전에 모의 분석하여 수립된다. 그러나 대상 계통은 보수적 운영을 위해 가장 가혹한 조건을 선정하여 검토한다. 그러나 차단 대수는 검토 대상 계통에 따라 달라질 수 있다. 그래서 필요한 기술이 실시간과도안정도 평가 기술이다. 본 논문에서는 PMU기반의 실시간 과도 안정도 평가시 고려해야할 사항에 대하여 검토하였다.
최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.
최근 정보기술, 가전기술, 그리고 통신기술이 융합된 정보가전 기기들이 가정 내에 나타나고 있으며, 이러한 환경에서는 흠 네트워크를 통해 이들 기기들 사이의 상호작용 및 실시간 제어를 지원하는 모니터링 기술이 요구된다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 지원하는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴을 적용하여 정보가전 동작객체들을 구현하고, TMOSM(TMO Support Middleware)을 이용한 분산 실시간 서비스 지원 플랫폼 구조에서 이들의 원격제어 및 모니터링 서비스를 제공하는 실시간 정보가전 제어 시뮬레이터를 구축했다. TMO로 구현된 정보가전기기들은 자치적인 동작으로 주거정보의 교환이 가능하며, 새로운 기기의 추가로 인한 정보가전들의 수행환경을 편리하게 재구성 할 수 있다. 본 시뮬레이터를 구축하기 위해, 분산 실시간 서비스 지원 플랫폼 상에서 가정 내 온도관리, 조도관리, 시간관리 제어서비스를 수행하는 정보가전 동작 TMO들의 기능과 그들 간의 원격 상호작용을 설계했다. 마지막으로 분산 플랫폼 상에서 정보가전기기들의 시뮬레이션 환경을 구현하여 실제 기기들로 대응되는 정보가전 동작객체들의 실시간 제어 및 모니터링 서비스 과정이 주어진 수행조건에 따라 정확하게 수행하는지를 보였다.
본 논문은 연속적으로 입력되는 동영상에서 시공간 정보를 이용하여 다양한 조명환경에서도 실시간 적용이 가능한 얼굴영역 검출기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 연속된 두개의 연속 영상에서 에지 차영상을 구하고 연속적으로 입력되는 영상과의 차분 누적영상을 통해 초기 얼굴영역을 검출한다. 초기 얼굴영역으로부터 외부 조명의 영향을 없애기 위해, 검출된 초기 얼굴영역의 수평 프로파일을 이용하여 수직 방향으로 객체영역을 이분하며, 각각의 객체영역에 관해 주색상 밝기를 구한다. 배경과 잡음 성분을 제거한 후, 분할된 얼굴영역을 통합한 주색상 밝기 분포를 이용하여 타원으로 근사화 함으로써 정확한 얼굴의 기울기와 영역을 실시간으로 계산한다. 제안된 방법은 다양한 조명조건에서 얻어진 동영상을 이용하여 실험되었으며 얼굴의 좌 우 기울기가 $30^{\circ}$이하에서 우수한 얼굴영역 검출 성능을 보였다.
본 논문에서는 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)에 기반을 둔 실시간 객체지향 프로그램의 시간 제약이 제대로 만족되는가를 시스템 수행 중에 감시하기 위한 모니터의 효과적인 구현 방안에 대하여 논한다. 구현 환경으로 윈도우 OS상의 TMO 프로그램 실행 환경인 WTMOS(Windows TMO System)를 이용하였고, 감시 주체가 되는 수행 시간 모니터의 성능 분석을 위하여 온도 제어를 위한 응용 시스템이 구축되었다. 모니터 대상과 모니터 조건을 TMO 프로그램내에 명시하는 방법과 정의된 모니터의 기능을 WTMOS 내부와 TMO 형태의 응용 객체로 분산시켜서 적은 비용으로 시스템을 구축하는 방법을 제시한다.
최근 원전 경보시스템은 운전원이 상황을 판단하는 데 불필요한 일시적인 경보나 결과 경보를 감축 및 억제하여 운전원의 주의가 특별히 필요한 경보에 집중하도록 하는 개량형 경보처리를 필요로 한다. 데이터베이스를 기반으로 원전 개량형 경보 시스템은 데이터베이스에 어떤 이벤트가 발생하면, 특정 공정을 검사해 조건이 맞는 경우 어떤 행동을 자동적으로 수행하여 경보처리를 수행할 필요가 있다. 또한 능동규칙의 사용으로 데이터베이스 상태 변화에 자동으로 대응하는 유용성을 확보해야 한다. 따라서 시간제한 개념을 가지는 데이터베이스 모델과 이를 바탕으로 한 능동 처리 기능을 가진 실시간 시스템을 구축하여 경보감축 및 억제를 수행할 수 있다. 본 논문은 원전의 개량형 경보처리를 위한 데이터베이스 설계 고려 사항들을 분석하여 실시간 능동 데이터베이스 기술을 도입하기 위한 분석을 수행한다. 그리고 능동 규칙을 이용한 개량형 경보처리 예와 구현 고려사항을 파악한 후 개발 계획을 정립한다.
본 논문에서는 BCC (body-centered cubic) 볼륨 데이터의 등 가면을 GPU(graphics processing unit)에서 실시간으로 레이 캐스팅 렌더링하는 방법을 제시한다. 우선 준-보합 전치필터를 적용한 후 7-방향 박스-스플라인 필터를 기반으로 하여 4차 스플라인 함수로 볼륨데이터를 복구한다. 그래픽스 하드웨어에서 실시간 렌더링을 하기 위해, 참조테이블 및 조건 분기를 사용하지 않고 데이터 인출시의 비용을 줄이도록 쉐이더 코드를 최적화하였다. 본 방법을 기존의 BCC 레이 캐스팅과 비교해 본 결과, 비슷한 성능의 기존 방법에 비해 렌더링 속도는 20% 이상 빨라졌고 렌더링 이미지의 품질은 가장 좋았다.
최근 반도체 산업의 급속한 발전으로 반도체 생산 설비 시설 또한 꾸준히 증설되어가는 추세이다. 이에 따라 반도체 산업의 핵심기술로 부각되고 있는 진공 기술은 다양한 응용목적을 위한 진공시스템 설계와 운영을 필요로 한다. 진공시스템의 알맞은 설계는 시스템 구성에 따른 진공특성을 예측하는 것이 중요하며 목적에 부합한 진공펌프를 선택하고 운영하여 최소비용으로 시스템 활용효율성을 극대화할 수 있는 설계를 해야 한다. 또한 공정의 저전력, 대유량화 추세에 따라 고유량 영역의 드라이펌프 부하 내구성 대응 요구에 부응하는 객관적 내구성평가의 정립 및 표준 측정 시험평가 방법의 필요성이 점차 대두되고 있는 경향에 있다. 본 연구에서는 드라이펌프의 공정현장 적응능력 평가를 위하여 최소 1시간에서 3시간동안 압력별 가스부하에 따른 드라이펌프의 실시간 특성을 관찰하였다. 실험은 1 mbar에서 최대 300 mbar까지의 연속적인 부하 조건에서 유량, 진동, 소음, 소비전력과 Sudden Vent Test를 실시간으로 측정하였고 드라이펌프의 특성 분석은 각 용량별 압력에 따른 유량, DP BP 소비전력, 소음, 진동, DP Body Temperature 등의 데이터를 Type에 따라 비교 분석하였다. 이에 부응하는 평가 장치 구축 및 데이터분석은 한국표준과학연구원 진공펌프 평가실험실에서 수행되었다.
태스크내부에서 공급 전압을 조절하는 태스크내 전압 스케쥴링(IntraVS)은 저전력 프로그램을 구현하는 데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 경성 실시간 응용프로그램에서 평균 실행 시간에 대한 정보를 이용하여 전력 소모를 효과적으로 줄이는 새로운 태스크내 전압 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 최악 실행 시간을 사용하여 전압 조절의 결정을 내렸던 기존의 태스크내 전압 스케줄링과는 달리, 제안된 알고리즘은 평균 실행 시간에 바탕을 두고 실행 속도를 조절함으로써 주어진 시간 제약 조건을 만족시키면서도 기존 방법보다 에너지 효율성을 높일 수 있다. MPEG-4 디코더를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 태스크내 전압 스케줄링에 비해서 전력 소모를 최대 34% 감소시켰다.
본 논문에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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