본 논문에서 VDS(동역학 시뮬레이터)와 ACS(자세제어 시뮬레이터)를 개발하고 VDS를 ACS와 연동한 PILS를 통해 검증하였다. VDS는 정지궤도위성의 자세제어계 하드웨어 특성을 고려한 모델링 및 모듈화로 구성하였다. ACS는 센서 데이터로부터 자세결정을 수행한 후 구동기에 적절한 명령을 생성하는 역할을 한다. 또한, VDS와 PCDU(전력제어분배장치) 하드웨어와의 데이터 송수신을 위해 데이터획득보드를 장착하였다. VDS와 PCDU와의 HILS 연동시험을 통해서도 VDS의 성능검증을 수행하였다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
DSP(Digital Signal Processor)는 신호처리의 응용에 있어서 실시간 처리가 요구되는 경우 탁월한 성능을 나타낸다. 멀티미디어 서비스를 위해서는 전송되어 들어오는 데이터를 빠른 시간에 처리를 하여 원하는 서비스를 제공해야 한다. 따라서 사용자 측에서는 전송된 데이터의 실시간 처리를 위한 특별한 장치가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 용도를 위해 DSP를 이용하여 MSP(Multimedia Signal Processor)를 설계한다.
본 논문은 캐리어 주파수 20kHz 이상의 고주파 전압형 PWM 인버터를 구동하기 위한 디지털 제어기에 관한 연구이다.적절한 PWM 패턴을 선택하기 위하여 기존의 PWM을 분석하였고, 비동기형 계단 정현파를 기준신호로 하여 제어기의 PWM 패턴을 구하였으며, PWM 제어방법은 가변 캐리어 비를 이용하였다.PWM 제어기는 모두 디지털 방식으로 구성하였다. 특히, 제시된 제어기의 구성은 연산 및 데이터 처리와 PWM 패턴 합성을 8비트 원칩 마이크로프로세서와 디지털 로직으로 나누어 설계하므로써 제어에 대한 속응성 및 제어성을 개선하였다. 또 변조도 데이터를 9비트로 출력하도록 프로그램을 적절히 이용하여 데이터 처리능력을 높였다.디지털 제어기는 회로구성을 i8051과 원칩 EPLD로 구성하였고, 설계된 제어기는 전압형 인버터를 동작시켜 제어성을 고찰하였다. 그리고 전압형 인버터 시스템의 고조파와 전류파형을 평가 분석하였다.
본 논문은 셀간 간섭을 제어하여 셀 경계 사용자의 데이터 전송율을 증가시키는 기술인 소프트 주파수 재사용시 전력 할당에 관한 것이다. 소프트 주파수 재사용 기술은 셀 경계 사용자의 데이터 전송율을 개선하는데 유용한 기술이나 주파수 재사용 지수가 증가되어 셀 평균 데이터 전송율을 감소시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 하나의 중앙 제어기가 물리적 거리가 인접한 여러 개의 셀을 제어하는 환경에서, 셀 경계 사용자의 데이터 전송율 개선하면서도 셀 평균 전송율 감소를 최소화하도록 소프트 주파수 재사용을 위한 송신 전력 할당 기법을 제안한다. 시스템 시뮬레이션을 통하여 인접한 두 셀에 소프트 주파수 재사용 기술을 적용하여 소프트 주파수 재사용에 의한 셀 평균 데이터 전송율 감소 정도와 제안하는 전력 할당 기법에 의한 셀 평균 데이터 전송을 개선을 살펴본다.
상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.
위성에서 생성된 원격측정데이터를 지상으로 전송하는 다운링크 방식에는 저속 전송방식과 고속 전송방식이 있다. 저속 전송방식에서는 실시간 데이터만 전송되고 고속 전송방식에서는 실시간 데이터와 함께 대용량메모리에 저장된 데이터를 동시에 전송할 수 있다. 정상적인 경우 고속 전송방식으로 운영되어 실시간 데이터와 함께 대용량메모리에 저장된 데이터에서 마지막으로 전송된 지점부터 새로 저장된 지점까지 전송하는 방식으로 운영된다. 대용량메모리는 주/부 2개의 탑재컴퓨터에 각각 탑재되어 사용되는데, 사용되는 메모리가 변경되는 경우 이에 따라 다운링크 채널 및 해당 채널의 전송속도도 변경해 주어야 한다. 지상에서 변경하는 경우, 사용되는 메모리 및 전송방식을 고려하여 이에 따른 명령절차를 수행해야 하고, 위성에서 사용되는 메모리를 자동적으로 변경하는 경우에는 다운링크 채널 및 해당 채널의 전송속도를 자동적으로 변경하여 지상에서 다운링크가 중단되는 경우가 없도록 되어 있다. 본 논문은 차세대 저궤도 위성 다운링크 제어 절차에 대한 것으로 생성된 원격측정데이터를 지상으로 전송하기 위한 다운링크 방식, 다운링크 채널변경 절차, On-Board에서 수행되는 다운링크 채널 자동변경방식에 대해서 소개한다.
데이터 저장장치로 널리 사용되고 있는 플래시 메모리의 블록들은 소거 횟수가 제한되어 있어서 특정 블록에 소거 동작이 집중되지 않도록 마모 균등화 기능을 제공해야 한다. 저장 장치의 데이터들은 주기적으로 갱신이 자주 되는 hot데이터와 갱신이 거의 일어나지 않는 cold 데이터로 구성된다. 이런 두 가지 타입의 데이터로 인해 발생하는 소거 횟수에 대한 편차를 줄이기 위하여 정적 마모 균등화 기법을 사용하는데 데이터 이동에 따른 추가적인 소거 동작이 발생하게 된다. 본 논문에서는 데이터 이동 결정을 위한 임계값을 제어하여 플래시 메모리 내의 전체 블록들의 평균 소거 횟수가 크지 않을 때는 마모 균등화 작업을 자주 발생하지 않게 하고, 평균 소거 횟수가 소거 허용 한계치에 점차 근접하면 설정된 임계값으로 동작하도록 하여 정적 마모 평준화에 의해 추가되는 소거 횟수를 효율적으로 감소시키는 방법을 제안한다.
최근 IT기술의 발전으로 인해 클라우드 컴퓨팅 기술이 도래됨과 동시에 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅 기술을 융합하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그 일환으로 데이터센터에도 클라우드 컴퓨팅 기술을 접목시켜 사용되고 있는 추세이다. 클라우드 데이터센터는 다양한 사용자들이 각기 다른 디바이스를 기반으로 데이터센터에 접근하여 저장된 데이터를 사용하여 업무를 수행하게 되며, 다양한 환경에서 사용자들이 동시다발적으로 저장된 데이터에 접근하게 된다. 클라우드 데이터센터는 시 공간에 관계없이 접근 가능하기 때문에 사용자의 상황이 자주 변경되며, 이에 따라 무분별한 데이터의 접근으로 인해 다양한 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 보안 위협을 예방하기 위해 사용자의 상황을 인지하고, 그 상황에 따라 접근 여부를 결정하는 상황 인식 기반의 접근제어 모델을 제안한다.
IoT 환경에서는 정확한 정보의 전달을 위하여 사용자의 상황에 따라 수집된 정보를 추론하여 새로운 정보, 즉 상황 정보를 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 센싱 되는 민감한 정보를 보호하기 위해 상황인식을 통한 정보의 접근제어 기법을 제안하고자 한다. 이는 사용자의 상황을 고려하여 접근을 허가하는 접근권한 관리에 중점을 두고 있으며 승인되지 않은 사용자가 네트워크에 저장되어있는 데이터에의 접근 제약(접근제어 정책)을 둔다. 이를 위해 기존에 연구된 CP-ABE 기반의 상황 정보 접근제어 기법에 대해 분석한 후, 상황 정보의 범위에 동적인 상황을 포함시켜, 확장된 다차원 상황 속성(Context Attribute)을 반영하는 접근제어 정책을 제안한다. 본 논문에서는 동적인 상황을 고려한 접근제어 정책을 IoT 센서퓨전 환경에 적합하도록 설계하였다. 따라서 기존의 연구와 비교해 데이터의 다양성 확보 및 정확한 정보의 수집이 가능하고, 기존 상황 속성의 확장이 가능하다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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