본 논문은 전기자동차용 탑재형 충전기에 사용되는 능동 전력 디커플링 회로의 커패시턴스 저감 기법을 제안한다. 탑재형 충전기의 허용 DC-link 전압 리플과 커패시턴스 사이의 관계를 분석하고, 허용 리플 크기에 따른 최적 커패시턴스의 크기를 도출한다. 제안하는 설계 기법은 시뮬레이션 및 실험 결과를 기반으로 검증한다.
국가기록원을 포함한 우리나라 정부 공공영역의 기록관리 기관들이 공통으로 갖고 있는 전자기록의 장기보존이라는 업무목표를 달성하기 위해 점검체계로서 위험관리기법을 제시한다. 위험관리기법의 역사와 핵심 개념을 살펴보고, 위험평가에 기반한 자가 점검체계로 개발된 DRAMBORA의 구조와 내용을 살펴본 후, 이를 응용하여 우리나라 정부 공공영역의 기록관리기관이 전자기록 장기보존 업무를 대상으로 위험관리 체계를 만들어 가는 절차와 방법을 제안한다. 기록관리 기관의 업무배경을 정의하는 절차와 방법, 업무를 정의하고 위험요소를 도출하는 절차와 방법, 위험을 평가하는 절차와 방법과 고려사항 등을 DRAMBORA를 응용하여 제시하고 있다. 위험관리기법은 모든 업무영역에서 응용이 가능한 업무품질 향상기법이라 할 수 있으며 DRAMBORA는 전자기록관리 업무를 수행하는 기관이 참조할 만한 업무 점검 프레임워크를 제시하고 있다. 전자기록을 관리하는 기관들이 스스로의 업무 영역과 활동을 정의하고, 업무 영역별 전자기록의 품질 목표를 정의할 수 있다면 이를 기반으로 DRAMBORA의 프레임워크를 응용하여 보다 용이하게 위험관리 기법을 적용할 수 있다.
배달 증명 전자 메일(certified e-mail)은 수신자가 메일을 받았을 때 그리고 그 때만 송신자가 0영수증을 받는 시스템이다. 최근에 발표된 낙관적(optimistic) 기법에서는 이전 방법과는 달리 메일이 언제든지 수신자에게 전달될 수 있는 상태가 되면 수신 영수증이 발행된다. 따라서, 송신자는 수신 영수증을 확보하였음에도 불구하고 수신자가 실제로 메일을 받았는지 여부를 알 수 없다. 본 논문에서는 최근에 발표된 낙관적 기법의 문제점을 지적한 후, 수신 의무 시간 개념을 도입하여 기존 프로토콜을 보완한 내용을 제시한다. 수정된 프로토콜에서는 영수증의 의미를 수신 약속으로 변경시켜 위에서 언급한 문제점을 해결했다. 제시된 기법은 대부분의 낙관적 기법에 적용 가능하며 프로토콜 수행에 필요한 메시지 수를 더 이상 늘리지 않아 기존 기법에 비해 추가되는 부담이 거의 없다.
본 논문에서는 스마트 빌딩 시스템과 전력망이 각각의 전력거래 희망가격을 제안하고 조정하는 양방향 전력거래 협상 기법에 심층 강화학습 기법을 적용한 전력거래 기법을 제안한다. 심층 강화학습 기법 중 하나인 deep Q network 알고리즘을 적용하여 스마트 빌딩과 전력망의 거래 희망가격을 조정하도록 하였다. 제안하는 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 알고리즘은 학습과정에서 평균 43.78회의 협상을 통해 가격 협의에 이르는 것을 실험을 통해 확인하였다. 또한, 본 연구에서 설정한 협상 시나리오에 따라 스마트 빌딩과 전력망이 거래 희망가격을 조정하는 과정을 실험을 통해 확인하였다.
SVM (Support Vector Machine)은 견고성으로 인해 다양한 분류 문제에 적용 할 수 있는 효율적인 기계 학습 기술이다. 그러나 훈련 데이터의 수가 증가함에 따라 시간 복잡도가 급격히 증가하므로 대규모 데이터 세트의 경우 SVM이 비실용적이다. 본 논문에서는 SVM을 사용하여 중복 된 학습 데이터를 효율적으로 제거하는 새로운 병렬 평면(Parallel Hyperplane) 기법을 소개한다. 제안 기법에서 PH는 재귀 적으로 형성되는 반면 PH의 외부에 있는 데이터 포인트의 클러스터는 매 반복마다 제거된다. 시뮬레이션 결과 제안 기법은 기존의 클러스터링 기반 감축 기법과 SMO 기법에 비해 학습 시간을 크게 단축시키면서 데이터 축소 없이 분류의 정확성을 높일 수 있음을 확인 하였다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN)에서의 싱크 이동은 전력 문제와 관련하여 해결해야할 중요한 문제이다. 또한 고정된 싱크를 사용하면 노드의 과도한 에너지 소비로 인해 네트워크 성능이 저하될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 센서 노드의 클러스터가 퍼지 로직(Fuzzy Logic)을 기반으로 형성되고 싱크 재배치가 동적 2단계 메커니즘을 사용하여 결정되는 에너지 효율적인 싱크 재배치 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 싱크 재배치에 필요한 통신 오버 헤드를 최소화하고 데이터 패킷의 손실이나 지연을 최소화하여 싱크 재배치를 허용한다. 시뮬레이션 결과 제안 기법이 기존의 WSN의 대표적인 싱크 재배치 기법보다 네트워크 수명과 처리량 측면에서 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 동일한 주파수 파라미터를 가지고 다른 방위에서 입사하는 chirp신호의 방위각 (DOA : Direction-of-arrival) 추정에서 상호 간섭으로 인한 bias문제를 해결하기 위하여 적응 chirp 빔형성기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 STMV (STeered Minimum Variance)기법에 chirp 신호의 시간-주파수 특성을 고려함으로써 chirp신호들의 상호 간섭을 보다 효과적으로 감소시켜 방위각 추정성능을 향상시킨다. 모의 실험에서 제안한 기법과 기존의 기법들에 의한 방위각 추정성능을 비교한다.
전자메일은 20세기 후반 인터넷의 발전으로 현재의 정보전달 수단 중 대표적인 개인간 인터넷 통신 수단으로 자리잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junk mail) 즉, 자신이 원하지 않는 전자메일을 수신하게 되었다. 이로 인해 일반 전자메일과 정크메일을 분류하기 위한 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 의미적 접근 기반 정크메일 분류 기법의 기초 모델을 제안한다. 퍼지관계곱을 이용한 전자메일의 정크도 추출은 퍼지관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자의 수신함에 있는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출하는 연구를 제안한다. 제안된 기법을 통해 추출한 정크도는 동일한 전자메일들에 대해 사용자가 느끼는 정크도와 비교하여 효용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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