In case of South Korea, the airspace which airlines can operate is extremely limited due to the military operational area located within the Incheon flight information region. As a result, safety problems such as mid-air collision between aircraft or Traffic alert and Collision Avoidance System Resolution Advisory (TCAS RA) may occur with higher probability than in wider airspace. In order to prevent such safety problems, an mid-air collision risk detection model based on Detect-And-Avoid (DAA) well clear metrics is investigated. The model calculates the risk of mid-air collision between aircraft using aircraft trajectory data. In this paper, the practical use of DAA well clear metrics based model has been validated. Aviation safety data such as aviation safety mandatory report and Automatic Dependent Surveillance Broadcast is used to measure the performance of the model. The attributes of individual aircraft track data is analyzed to correct the threshold of each parameter of the model.
센서네트워크에서 가장 기본적이고 중요한 기능 중 하나는 주변정보를 수집하고 수집한 정보를 취합하는 것이다. 하지만 정보 취합 과정에서 특정 경로를 자주 이용하게 되면, 해당 경로상의 노드들에게 에너지 소비가 집중되어 네트워크가 일찍 단절 될 수 있다. 따라서 다양한 라우팅 경로를 갖고, 모든 노드의 부하를 균등하게 분산하여 네트워크 라이프타임을 늘리는 것이 중요하다. 그간, 여러 논문에서 리니어프로그래밍을 통해 각 노드의 부하를 균등하게 분산하기 위한 연구들이 활발히 이루어 졌다. 하지만 기존 연구들에서는 무선환경에서의 충돌, 감쇄 등으로 인한 전송 실패와 재전송에 드는 에너지측면을 제대로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 무선 네트워크 환경에서, 노드 간 링크퀄리티를 반영하여 재전송에 드는 비용까지 고려된, 정교한 부하 균등 분산 기법을 소개한다. 링크퀄리티를 고려하였을 때, 그렇지 않았을 때에 비해 에너지 측면과 전송 지연 측면에서 최대 100%를 상회하는 성능향상 결과를 보인다.
페이징을 이용한 가상 메모리 환경에서는 프로세스가 사용하는 가상 페이지가 임의의 물리 페이지로 매핑이 되므로 캐시 인덱스 충돌로 인한 캐시 미스율이 증가한다. 이를 하드웨어의 지원 없이 해결하기 위해 페이지 컬러링 기술은 처음 연구되기 시작하였고, 지금까지도 꾸준히 연구되고 있다. 이러한 페이지 컬러링 기술은 컬러링 정책을 먼저 정해놓고 컬러링을 하는 정적 페이지 컬러링, 그리고 동적프로파일링을 통해 프로세스의 데이터 영역 접근 패턴을 파악하고 이를 통해 실시간 컬러링을 하는 동적 페이지 컬러링으로 나눌 수 있다. 하지만 두 가지 방법 모두 다음과 같은 단점이 존재한다. 먼저 정적 페이지 컬러링은 프로세스의 동작을 프로파일링 할 수 없기 때문에 컬러링으로 인한 효율을 극대화시킬 수 없고, 동적 페이지 컬러링은 동적 프로파일링을 하고 이를 통해 재컬러링(recoloring) 하는 오버헤드가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 실행 코드 영역 프로파일링을 통한 MFU(Most Frequently Used) 기반 페이지 컬러링 기법을 제안한다. 이 기법은 동적으로 프로세스 코드 영역을 프로파일링 하여 실행 점유율이 높은 영역을 알아낸 뒤, 이를 기반으로 정적 페이지 컬러링을 하는 방식이다. 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 기법들이 가진 단점을 해결하고, 캐시 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.
FMCW레이다는 일반 차량의 충돌방지용도 뿐만 아니라 자율주행시스템에서 활발히 센서로서 사용이 되고 있다. 본 논문에서는 자율주행센서로서 개발한 2-chip 기반의 FMCW MIMO(Multi Input Multi Output) 레이다 설계 및 구현에 대해서 설명하였다. 사용 칩을 이용하여 48채널의 가상배열을 이용하여 방위각 해상도가 우수하게 설계하였으며, 특히 Frame 기반과 Chirp 기반의 파형발생 및 신호처리를 혼합하여 최대탐지 가능 속도와 속도 보상에 대해 강점을 보유할 수 있도록 제작하였으며, 구현된 시스템은 실험실 내 시험과 실제 주행시험을 통하여 성능 및 상용화 가능성에 대한 분석을 진행하였다.
최근 3D TV나 영화, 증강현실과 같은 대용량 고화질의 영상 응용분야가 확산됨에 따라 빠른속도로 영상을 처리하는 것이 요구되고 있다. 여러개의 프로세서로 구성되어 병렬처리 성능을 극대화 시킬 수 있는 SIMD구조의 컴퓨터는 다양하고 많은 양의 데이터들을 처리하는 것을 가속화한다. 다중접근기억장치인 MAMS는 여러개의 PE와 고성능 SIMD 구조에 최적화된 시스템으로 MAMS는 메모리 모듈을 $M{\times}N$의 2-D array 개념을 적용하여 X, Y 좌표 및 임의의 간격으로 pq개의 데이터 각각에 수평, 수직, 대각선, 역대각선, 블록의 다양한 방식으로 충돌없이 접근하며, 이 메모리모듈(MM)의 개수 m은 pq 개수보다 큰 소수이다. MAMS-PP4는 4개의 PE와 5개의 MM로 구성되어 기존에 구현된 바 있다. 이 논문에서는 MAMS-PP4의 확장으로 16개의 PE와 17개의 MM으로 구성된 MAMS-PP16에 대한 영상처리 알고리즘의 구현과 그에 따른 성능평가에 대해 소개한다. MAMS-PP16의 인스트럭션 포맷은 64비트로 확장되어 새로 설계 되었으며 특정 어플리케이션의 추가와 새로운 인스트럭션이 포함되어 있다. 본 논문에서는 구현된 알고리즘이 수행될 수 있도록 MAMS-PP16의 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 구현된 영상처리 알고리즘을 수행함으로서 MAMS-PP16의 성능이 향상되었음을 확인하였다. 영상처리 알고리즘 중 피라미드 기법을 적용하여 수행한 결과, 캐시를 사용하는 Serial processor에서는 랜덤한 응답인 반면, 캐시를 사용하지 않는 MAMS-PP16에서 일정한 응답을 확인하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 무선 멀티홉 망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위하여 새로운 Contention Window(CW) 제어 알고리즘을 제안 하였다. 제안한 Contention Window(CW) 제어 알고리즘은 무선 멀티홉 망에서 빈번히 발생하는 hidden terminal 문제의 영향을 경감시킨다 무선 멀티홉 망에서 발생하는 대부분의 패킷 손실은 패킷의 충돌에 의한 것이 아니라 hidden terminal과 exposed terminal로 인하여 발생된다. 그러나 IEEE 802.11 DFC 알고리즘에서는 전송에 실패한 사용자의 CW를 지수형태로 증가시키므로 해당노드가 전송에 성공할 확률을 더욱 감소시킨다. 이는 전송에 성공한 노드가 연속해서 패킷 전송에 성공할 가능성을 높여주어 burst한 데이터 전송이 일어날 수 있다. 한편, 최대 재전송을 시도한 후에도 데이터를 보내지 못한 노드는 네트워크 계층에서의 경로 재전송을 시도하게 되는데 이로 인해 데이터 전송이 중지되고 성능감소가 일어날 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 기법에서는 backoff 재전송의 횟수를 증가시키고 적절한 CW의 크기를 설정하는 방안을 제안 하였다. Ns-2를 사용하여 체인 토폴로지와 격자 토폴로지에서의 시뮬레이션을 수행해 제안된 기법이 무선 멀티홉 망에서 TCP 성능을 향상시킴을 확인 하였다.
하나의 reader가 tag의 군집에 둘러싸여 있는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이러한 RFID 망에서 reader는 tag에 저장된 정보를 얻기 전에 tag의 응답 간 충돌을 중재하면서 tag를 인식하여야 한다. 이러한 목적으로 tag가 응답하도록 프레임마다 정적으로 일정 수의 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기반한 tag 인식 방식을 제안한다. 제안 방식의 인식성능을 평가하기 위해 주요 성능 척도로 인식 완료 확률과 기대 인식 완료 시간을 선정한다. 이어서 이러한 성능 척도를 계량적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 tag가 많지 않은 경우 성능 척도를 closed form으로 도출한다. 다음 인식 시간에 대한 제약 하에서 인식 완료 확률을 최대화하거나 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 시간 구조를 찾는 문제를 구성한다. 마지막으로 이러한 문제를 풀어서 프레임 당 tag가 응답하기 위한 슬롯의 최적 수를 구한다. 계량적 결과로부터 tag가 응답하기 위한 슬롯의 유한한 최적 수가 존재함을 확인한다. 또한 인식 완료 확률을 최대화하는 최적 슬롯 수는 인식 시간에 대한 제약이 약해지면서 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 슬롯 수로 접근하는 경향을 보임을 관찰한다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
우수한 역학적 성능을 가진 생물체의 구조를 모방하여 고성능의 복합재료를 개발하려는 노력이 최근 활발히 이뤄지고 있다. 진주층 구조는 구성재료 대비 월등히 높은 파괴인성을 지닌다는 점에서 촉망받는 자연 모사 구조 중 하나이다. 하지만, 진주층 모사 구조의 형상이 변형될 때 구조의 충격성능이 어떻게 달라지는지에 관한 연구는 아직 충분히 진행되지 않았다. 본 연구에서는 무작위로 변형된 진주층 모사 복합재의 수치모델을 개발하고 충격성능을 분석하였다. 먼저, 균일한 진주층 모사 패턴에서 플레이트 판의 평면 크기를 무작위로 변형하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 불균일한 진주층 패턴 모사 구조를 모델링하였다. 그 후, 낙하충격 시뮬레이션을 수행하고 해당 모델의 충격거동을 에너지 흡수율과 본 미세스 응력 분포, 충격력-시간 그래프를 활용하여 평가하였다. 수치해석결과를 바탕으로, 충돌 범위 주변 플레이트 판의 기하학적 형상이 불균일할수록 진주층 모사 구조의 내충격성이 저하됨을 입증하였다. 이러한 진주층 모사 형상에 대한 심층적인 이해는 진주층 모사 구조의 최적설계를 수립하는 데 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
트랜지스터의 최대 출력 성능을 제한하는 요소 중 가장 중요한 하나가 항복 전압이다. GaAs 기판 위에 점진적으로 성장된 메타몰픽(Metamorphic) InAlAs/InGaAs HEMTs(MHEMT)는 InP 기판 위에 성정한 HEMT에 비해 비용 측면에서 특히 장점을 가지고 있다. 그러나 GaAs 나 InP 기반의 HEMT 소자들은 모두 우수한 마이크로파 및 밀리미터파 주파수 특성 및 이에 따른 저잡음 특성에 비해 낮은 항복전압으로 인해 파워 소자로서는 중간출력 정도의 소자로서만 사용 가능하다. 이러한 HEMT 소자의 항복 전압을 개선하기 위하여 본 논문에서는 InAlAs/$In_xGa_{1-x}As$/GaAs MHEMT 소자들의 항복 특성을 시뮬레이션하고 분석하였다. 2차원 소자 시뮬레이터의 hydrodynamic 전송 모델을 사용하여 $In_{0.52}Al_{0.48}As/In_{0.53}Ga_{0.47}As$ 이종접합 구조를 갖는 제작된 0.1-${\mu}m$${\Gamma}$-gate MHEMT 소자에 대하여 파라미터 보정 작업을 수행한 후 항복 특성에 영향을 주는 요소들을 분석하였다. 깊은 준위 트랩 효과를 고려한 충돌 이온화 및 게이트 전계를 분석하였고, 인듐(In) 몰 성분 변화에 따른 $In_xGa_{1-x}As$ 채널에서의 항복 특성 예측을 위한 충돌 이온화 계수를 경험적으로 제안 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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