소 중규모 분산 시스템에서 기결정된 메시지 순서화 속성들을 만족시키기 위한 많은 신뢰성 있는 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 그러나, 엄격한 신뢰성을 보장해야 하는 기존 알고리즘들은 대규모 시스템에 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 기존 알고리즘에 비해 합리적으로 보다 약한 신뢰성을 보장하는 동시에 확장성을 매우 향상시키기 위한 전염형 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 모두 원자적 메시지 순서 전달 속성을 보장하도록 설계되었다. 그러나, 멀티미디어 시스템 및 협력 작업과 같은 분산 애플리케이션들이 보다 약한 메시지 순서 전달 속성인 인과적 순서 전달만을 요구한 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 전염형 기법의 고유한 확장성을 유지하면서, 인과적 순서 전달을 보장하는 효율적인 전염형 그룹 통신 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 가스터빈시스템에서 외부 유량의 섭동과 이에 따른 열발생의 섭동 사이의 관계를 표현하는 새로운 형태의 화염전달함수(flame transfer function))를 제안한다. 연소의 불안정성을 예측하기 위하여 그 동안 널리 이용되어 왔던 $n-{\tau}$ 모델과 본 논문에서 제안하는 모델과의 가장 큰 차이점은 주파수 변화에 따른 위상의 비선형적인 관계를 표현 할 수 있다는 점에 있다. 기존의 $n-{\tau}$ 모델의 경우 위상은 항상 주파수의 선형함수로 주어지는데 이는 실제 연소시스템의 실험에서 자주 관측되는 결과와 일치하지 않았다. 실험 결과를 바탕으로 새로운 화염전달함수 모델을 구성하였고 연소불안정성의 측면에서 위상의 비선형성이 미치는 영향에 관하여 분석하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 발생하는 에너지 효율성 문제를 해결하기 위해 S-MAC 기반의 비동기 적응형 메시지 전달 기법을 제안한다. 제안된 기법은 패킷 충돌이나 간섭에 의해 발생하는 전송오류와 버퍼 오버플로우로 인한 혼잡 손실을 구별하는 차별화 전략과 트래픽 부하 변화에 따라 단편의 크기를 적응적으로 조절하는 기법으로 구성된다. 특히, 패킷 전송 차별화 기법을 사용하여 단편의 크기가 필요 이상으로 축소하지 않도록 제어함으로써 메시지에 대한 총 전송시간이 증가되지 않도록 방지하여 전송을 위한 에너지 사용을 최소화하도록 한다. 마지막으로 시뮬레이션 분석결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 에너지 효율성 및 전송 지연 측면에서 S-MAC 기반의 메시지 전달 기법보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 많은 가스터빈 산업체 및 연구기관에서 연소불안정 현상과 관련된 변수들을 예측하기 위해 가장 보편적으로 이루어지고 있는 열음향 해석 모델에 대한 기술 소개 및 최근의 연구 동향을 분석하였다. 선형 시스템 해석을 통하여 연소 불안정이 발생하는 고유 주파수 및 불안정 초기 성장률의 예측이 가능하다. 이를 위하여 정의된 시스템에서의 음향파와 열발생율 섭동간의 선형 관계식을 선형 음향 이론으로부터 유도할 수 있고, 이 관계식의 해를 구하기 위해서 가장 중요한 부분은 화염 전달 함수로부터 n-${\tau}$ 함수를 구하여 열발생율 섭동 결과에 대한 정보를 얻는 것이다. 현재까지의 연구 결과로부터 선형 특성 해석에는 상당한 진보가 이루어져 왔고, 실제 가스터빈 연소기에 적용하는 노력이 있었으나, 한계 진폭과 과도기 현상 예측을 위해서 요구되는 비선형 동적 특성 모델링 기술 개발은 현재 간단한 연소기와 버너의 적용에 머물러 있는 실정이다. 실제 복잡한 가스터빈과 같은 연소 시스템에 적용되기 위해서는 비선형 경계 조건을 고려한 시스템 동적 특성 연구와 화염의 비선형 거동을 더욱 정확히 설명할 수 있는 전달 함수에 대한 예측 기술이 선행되어야 한다.
현대사회는 광범위한 지역에 산재된 다수의 카메라로부터 사람을 자동적으로 식별하고 추적할 수 있는 감시시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 넓은 시야의 확보가 용이한 고정된 다수의 비겹침 감시카메라와 사람 추적기술을 결합하여, 한 카메라에서 추적된 사람의 정보를 서버를 통해 다른 카메라에 전달하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추적대상을 자동적으로 추적하고 서버에 전달함으로써, 한번 추적된 추적대상의 움직임 경로 및 추적 상태를 끝까지 추적할 수 있다. 본 논문에서는 추적대상을 식별하고 전달하기 위해 사람모델을 이용하였다. 서버를 통해 연결된 각 카메라들의 관계와 카메라 상에서 움직이는 사람의 이동은 FOV 라인에 의해 제약되어 추적대상의 정보전달에 이용되었다. 추적대상은 추적되는 동안 6 단계의 상태정보를 가진다. 제안된 시스템은 다양한 실내 동영상에 대해 실험되었으며, 91.2% 의 평균추적율과 96% 의 평균 상태율을 획득하였다.
수동소나에서의 표적기동분석은 방위 또는 방위-주파수와 같이 제한된 정보를 이용하여 수행된다. 표적기동분석을 빠르고 정확하게 수행하기 위해서는 정확한 표적기동 초기치의 추정이 필수적이다. 기존의 표적기동분석과 달리 신호 대 잡음비 정보와 음파전달모델을 추가로 이용하면 표적기동분석의 정확도를 향상시킬 수 있다. 이 방법은 표적의 방사소음수준은 알고 있다고 가정하지만 가정한 수준과 실제 수준간의 오차에 따라 표적기동분석의 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 수동 소나로 탐지한 표적 방위정보, 탐지 신호 대 잡음비 정보 및 음파전달모델을 이용한 표적기동분석 알고리즘을 한국 해양환경(동해/서해/남해)에서 수행한다. 그리고 가정한 표적 방사소음수준과 실제 수준간의 차이에 따른 성능분석 결과를 제시한다.
시각장애 학습자들에게 수학교과는 학습하기 힘든 과목 중 하나로 여겨지고 있다. 다른 과목들에 비해 그래프, 도형 등 시각정보를 기반으로 한 학습 과정이 많기 때문이다. 그 중 특히 그래프는 이차원의 공간에서 다양한 선들이 나타내는 여러 가지 정보들이 시각적으로 함축되어 있어, 시각장애 학습자들이 포기하고 다음 과정으로 넘어가 버리는 대표적인 단원이다. 하지만 최근 청각 및 촉각을 기반으로 한 정보전달기술이 개발됨에 따라 시각장애 학습자들이 학습할 수 있는 그래프 정보들이 많아지고 있다. 본 기술동향분석에서는 시각장애 학습자들을 위한 그래프 전달 기술들을 알아보고, 앞으로 시각장애인들이 자유자재로 그래프 정보를 습득하고 정안인들과의 정보격차를 줄여주기 위한 그래프 전달기술의 향후 연구 개발 방향에 대해서 알아보도록 한다.
최근 들어 질소산화물 (NOx)을 저온 플라즈마로 처리하려는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 플라즈마 공정의 단점 중 하나는 다른 공정에 비해 비교적 에너지 소모가 높다는 것인데, 전원 (wall plug)에서 나오는 전력 중 일부만이 플라즈마를 발생시키는데 이용되어, 에너지 효율이 낮은 것으로 보고되고있다. 따라서 플라즈마 공정을 실제 공정에 적용하기 위해 선결되어야할 과제는 에너지 효율을 높이는 것이다. 이러한 에너지 효율은 가스의 조성과 인가 전압 등에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 교류 유전체 장벽 방전 (Dielectric Barrier Discharge)의 가스 조성과 인가 전압을 변화시키면서 전원에서 반응기로 전달되는 에너지 전달 효율을 살펴보았으며, 에너지 전달효율과 NO의 전환이 상관관계를 살펴보았다. (중략)
본 논문에서는 고주파수 대역의 진동 전달 현상을 묘사할 수 있는 원형파를 기본 개념으로 한 레이 추적기법(RTM)을 개발하였다. 2차원 원형파를 묘사할 수 있는 레이튜브 개념을 제안하고, 진동 연성경계에서의 입사파, 전달파, 그리고 반사파가 경계조건을 만족하도록 관계식을 유도하였다. 이를 평판 연속 구조물이 고주파수 진동 전달 해석에 적용하여 보았으며, 유사 해석 기법인 SEA 및 파동 인텐시티해석법(WIA)과의 비교를 수행하여 보았다. 그 결과, SEA에 비하여 이론해와 더 잘 맞는 예측 결과를 관찰할 수 있었으며 WIA와 유사한 결과를 보임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 RTM은 진동전도해석(VCA)과 같이 지역적 정보를 알 수 있는 장점도 가지고 있으며, 2차원 진동구조물의 고주파수 진동 전달 해석시 기존이 SEA 및 WIA를 대체할 수 있는 기법으로 판단된다.
본 논문에서는 한 장의 영상을 사용하여 영상 내에 존재하는 안개나 흐린 날씨 상태를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 dark channel prior를 사용하는 기법으로써 기존 알고리즘의 문제점을 보완하고 개선한다. 기존 알고리즘에서는 dark channel prior를 계산하여 전달량(transmission)을 추정한 후, 추정된 전달량을 영상의 모양에 맞추는 과정을 통해 정련된 전달량을 구한다. 본 논문에서는 추정된 전달량을 정련하는 과정을 개선함으로써 불필요한 메모리 사용량을 줄인다. 또한 계산량을 줄이기 위해 영상의 계층 분할을 이용한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 개선된 성능을 발휘함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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