일반적으로 터보 기계에서 mistuning은 구조적, 기하학적인 면에서의 blade와 blade사이의 미소한 특성의 차이를 의미하며, 이러한 미소한 차이가 강제 진동 시, 발생하는 진동 에너지가 몇 개의 blade 또는 하나의 blade에 집중되어 매우 큰 진동을 야기 시킬 수 있다는 사실이 여러 논문들에 언급되고 있다. 또한 mistuning에 대한 blade 시스템의 강제진동응답의 감도를 줄이기 위하여, intentional mistuning개념을 설계단계에 도입하려고 하는 연구도 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 두 가지 형태의 blade만을 사용하여 bladed disk의 강제진동응답을 최소화 할 수 있는 intentional mistuning의 pattern 최적화에 미치는 mistuning intensity 영향을 조사하였고 최적화 알고리즘으로 유전알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서는 무선 ad-hoc 네트워크에서 보다 효율적인 라우팅을 위해 기존의 에너지, 연결강도와 이력 정보를 추가하는 CDS 구성 방법을 제안한다. 무선 ad-hoc 네트워크에서는 CDS(connected dominating set)를 구성할 때 보다 빠르고 간단하며 효율적인 전력 소모 관리가 가능한 알고리즘이 필요하다. CDS로 결정된 노드는 그렇지 않은 노드에 비해 통신량이 많기 때문에 CDS는 최소화 되어야 하며 지속적인 위치 이동이 이루어지지 않는 무선 ad-hoc 네트워크에서는 가장 효율적연 CDS를 결정하고 망 구성이 이루어진 후 가급적 재구성 되지 않아야 한다. 이 문제점들을 개선하고자 기존에 제안된 EL + ND 기반 CDS 구성법보다 효율적인 EL + ND + Sel 기반 CDS 구성법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 비교 검증하였다.
IT 산업 환경에서 모바일 데이터의 수요 증가로 인해 NAND 플래시 메모리의 사용이 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 플래시 메모리의 소거 동작은 긴 대기 시간과 높은 소비 전력을 요구하여 각 셀의 수명을 제한한다. 따라서 쓰기와 삭제 작업을 자주 수행하면 플래시 메모리의 성능과 수명이 단축된다. 이런 문제를 해결하기 위해 디스크 버퍼를 이용, 플래시 메모리에 할당되는 쓰기 및 지우기 연산을 감소시켜 플래시 메모리의 성능을 향상시키는 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 쓰기 횟수를 최소화하기 위한 CPWL 기법을 제안한다. CPWL 기법은 버퍼 메모리 액세스 패턴에 따라 읽기 및 쓰기 페이지를 나누어 관리한다. 이렇게 나뉜 페이지를 정렬하여 쓰기 횟수를 줄이고 결과적으로 플래시 메모리의 수명을 늘리고 에너지 소비를 감소시킨다.
모바일 노드를 이용하여 넓은 범위를 센싱하기 위해서는 노드 배치의 균일성이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 빅 데이터 센싱을 위한 커버리지 문제에 대한 주제를 다룬다. 커버리지 문제에 관한 기존 연구에서는 넓은 범위를 센싱하기 위해 노드의 수가 충분히 많은 환경을 가정하였다. 하지만 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제는 노드들 간의 센싱 범위가 겹치는 범위를 최소화하기 위해 노드들 간의 거리가 충분히 멀어야 한다. 따라서 본 논문에서는 희소 모바일 애드 혹 네트워크 환경에서 센서 커버리지 문제를 정의하고 중앙 중재자 없이 자가 조직의 방식에 의한 해결 방안을 제시한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식은 커버리지 영역과 에너지 소비 관점에서 효율적임을 보인다.
신재생 에너지 자원중 풍력발전은 비약적인 기술 발전과 시장 규모가 급속하게 성장하고 있다. 최근 육상풍력발전단지의 공간적 한계, 환경 문제 등으로 인하여 설치 공간이 해상으로 이동되었고, 더욱 풍부한 풍황 조건을 가진 깊은 수심에 설치되는 부유식 해상풍력단지의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 해상교통관점에서 해상풍력단지의 최적위치 선정은 선박과 풍력기들의 간섭을 최소화 하고 사고 확률이 적은 곳이며, 선박 밀집도가 낮은 해역이 최적위치로 선정된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘 기반의 계절별 1주일 기간 선박자동식별장치 데이터를 유전자 및 염색체로 구성하였다. 80개의 유전자로 구성하고 유전 알고리즘의 적합도 평가를 거쳐 부유식 해상풍력단지의 계절별 최적위치를 선정하였다. 더 나아가 계절별 최적위치 점수를 합산하여 최종 최적위치를 선정하였다. 분석 해역에서 최적위치는 11개로 나타났으며, 해상교통관점에서 유전 알고리즘을 통한 최적위치 선정이 적용 가능함을 확인하였다.
이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
본 논문은 환경 노이즈를 원천적으로 차단하는 성대 마이크를 이용한 명령어 인식기를 개발한다. 성대마이크는 환경 노이즈의 효과를 최소화하는 장점이 있다. 그러나 고주파의 부재와 부분적인 포먼트 정보 손실 때문에, 성대마이크를 이용해서 개발된 ASR시스템은 표준마이크를 이용한 시스템에 비해 낮은 성능을 보인다. 이러한 문제 때문에 ASR시스템 개발에 성대마이크를 이용한 경우는 표준 마이크로 낮은 성능을 보인다. 이러한 문제 때문에 ASR시스템 개발에 성대마이크를 이용한 경우는 표준 마이크로부터 입력되는 정보 보안하는데 주로 사용된다. 본 논문은 한국어의 음운적 특정과 신호 분석을 통해 성대마이크만을 사용한 높은 성능의 ASR 시스템을 개발 할 수 있음을 보인다. 주파수 대역내 에너지 합을 이용하는 MFCC 알고리즘이 갖는 성대신호 분석의 문제점을 제시하고, 성대신호를 대상으로 보다 높은 성능을 갖는 특정추출 알고리즘의 조건을 제시한다. 이러한 조건은 (1) 민감한 band-pass filter와 (2) 유/무성음 분리를 위해 사용하는 특정벡터의 사용이다 실험 결과 제안된 조건을 만족하는 ZCPA 알고리즘을 적용한 경우가 MFCC를 적용한 경우보다 약 16%정도의 높은 성능을 보인다. 그러고 CMS와 RASTA와 같은 channel normalization 알고리즘을 적용한 경우 약 2%의 성능 향상이 있다.
네트워크 온 칩 (Network-on-Chip, NoC) 기술은 기존 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC) 설계에서 IP 블록 수 증가와 이에 수반된 상호 연결 네트워크 복잡화 및 데이터 대역폭 제한 등의 문제점을 해결하기 위한 새로운 설계 패러다임이다. 더불어 동작 주파수 증가에 따른 급격한 전력 소모 클럭 신호의 분배와 동기화 문제 역시 중요한 이슈이며, 이에 대한 대안으로 광역적으로는 비동기, 국부적으로는 동기식 (Globally Asynchronous Locally Synchronous, GALS) 인 시스템 설계 방법론이 저전력 기술과 결합되어 에너지 소모를 줄이고 모듈적인 설계를 위해서 고려되어 왔다 GALS 방식의 설계 스타일은 정밀한 시스템 수준 전력 관리를 적용하기 위해 최근 소개되고 있는 전압 주파수 구역 (Voltage-Frequency-Island, VFI) 의 개념과 매우 잘 어울린다. 본 논문에서는 VFI를 적용한 NoC 시스템에서 최적의 전압선택을 통해 에너지 소모를 최소화하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 최적의 코어(또는 처리 소자) 전압과 VFI를 찾기 위해 통신량을 고려한 코어 그래프 분할, 통신-경쟁 시간을 고려한 타일 매핑, 전력 변화량을 고려한 코어의 동적 전압 조절 그리고 효율적인 VFI 병합 및 VFI 동적 전압 재 조절을 포함한다. 본 논문에서 제안한 설계 방법론은 기존 연구결과 대비 평균적으로 10.3%의 에너지 효율 향상이 있다는 것을 실험 결과를 통해 보여준다.
현재 사용되고 있는 대표적인 무선 네트워크 접속 기술들로는 높은 이동성을 지원하는 휴대 전화망인 WWAN(Wireless Wide Area Networks), 높은 대역폭을 지원하는 WLAN(Wireless Local Area Networks), 그리고 방송 및 데이터를 수신할 수 있는 WDMB(Wireless Digital Multimedia Broadcasting) 등을 들 수 있다. 그러나 각각의 기술들은 각각 이동성 및 데이터 전송률, 그리고 데이터의 방향성 등의 한계를 내포하고 있다. 이러한 제약점을 극복하기 위해, 서로 다른 접속 기술을 상황에 따라 전환하여, 현재 서비스 받고 있는 데이터 접속을 끊김없이 연결해 주어야하는 수직적 핸드오프(Vertical Handoff) 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 WWAN 인터페이스를 기반으로, 단말에 장착되어 있는 다른 인터페이스들(WLAN과 WDMB)에 대한 에너지 소모를 최소화하여 전체 시스템의 생명시간(Life time)을 최대화하는 인터페이스 선택 알고리즘과 망구조를 제안한다. 또한 다양한 서비스에 대한 트래픽을 분석하여 망단에 존재하는 사용자 버퍼를 관리하고 이를 수직적 핸드오프의 기준으로 활용하여 기존 방식들에 비교하여 전체적 에너지 소모가 기존 기법 대비 각각 $75\%$(WDMB 우선), $34\%$(WLAN 우선) 절감됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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