본 논문에서는 경성 실시간 제어 시스템 개발의 어려움을 해결하고자 실물 프로토타이핑(Physical Prototyping) 기법을 적용한 임베디드 실시간 시스템 소프트웨어 개발 방법론에 적합한 개발 환경을 구현하였다. 그리고 이를 검증하기 위한 사례연구로서 두 바퀴 형태의 이동 로봇의 설계 및 구현과 실험을 통해 검증한다. 제안한 개발 환경은 크게 3 단계의 개발환경으로 구성되어 있다. 첫 번째는 타겟 시스템의 요구 분석 및 시스템 모델링을 설계하는 가상 프로토타이핑 개발 환경이다. 두 번째는 실물 프로토타이핑 모델을 설계하여 기능 및 성능에 대한 검증을 하는 실물 프로토타이핑 개발 환경이다. 마지막으로 이러한 검증 단계를 지속적으로 거치면서 점증적으로 소프트웨어를 구현하는 응용분야 적응형 점증적 프로토타이핑 개발 환경이 있다. 또한, Matlab, Simulink, 유비노스 아키텍처 및 이클립스 기반의 통합 개발 환경, ESPS 모바일 보드를 사용하여 경성 실시간 제어 시스템의 설계 및 구현, 성능 검증을 통해 제안한 개발 환경의 유효성을 입증한다.
밀리미터파 대역용 고속 PHEMT 소자 제작 및 개발을 위하여 다층 리지스트 및 다원자 기판 구조에서 전자빔 리소그래피 공정을 분석할 수 있는 새로운 몬테 카를로 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 전자빔에 의해 다층 다원자 타겟 기판 구조에 전이되는 에너지를 정확하고 효율적으로 계산하기 위하여 다층 리지스트 및 다층 다원자 기판 구조에서 시뮬레이션 가능하도록 새로이 모델링하였다. 본 논문에서 제안 개발된 모델을 사용하여 PHEMT 소자의 전자빔 리소그래피에 의한 T-게이트 형성 공정을 시뮬레이션하고 SEM측정 결과와 비교 분석하여 타당성을 검증하였다.
본 논문은 한국어 법률 텍스트 처리를 위해 세 가지 서로 다른 사전 학습 모델을 미세 조정하여 그 성능을 평가하였다. 성능을 평가하기 위해 타겟 판결 요지에 대한 판결 요지 후보를 추출하여 판결 요지 간의 유사도를 계산하였다. 또한 유사도를 바탕으로 추출된 판결 요지가 실제 법률 전문가와 일반 언어학자의 직관에 부합하는지 판단하기 위해 정성적 평가를 진행하였다. 그 결과 법률 전문가가 법률 전문 지식이 없는 일반 언어학자에 비해 판결 요지 간 유사도를 낮게 평가하였는데 법률 전문가가 법률 텍스트의 유사성을 판단하는 기준이 기계와 일반 언어학자와는 달라 전문가 자문에 기반한 한국어 법률 AI 모델 개발의 필요성을 확인하였다. 최종 연구 결과로 한국어 법률 AI 프레임워크를 제안하였다.
본 논문에서는 저전력 통신 기술인 IEEE 802.15.4 MAC (Media Access Control) 프로토콜에서 지원하는 Collision Free Period(CFP)에서의 전송 성능 분석을 수행한다. 분석을 위해 CFP의 서비스 타겟인 주기적 트래픽을 고려하고 Quality of Service 요구사항에 따라 MAC 계층에 전달되는 패킷전달 형태를 batch와 non-batch로 구분하여 throughput, delay, energy 측면에서 성능을 분석한다. 도출된 분석 결과를 토대로 Pedometer, ECG, EMG와 같이 주기적인 트래픽을 생성하는 헬스케어 애플리케이션에 대해 Collision Avoidance Period(CAP)에서의 전송과 성능 비교를 수행한다. 성능 평가를 통해 헬스케어와 같이 주기적이며 time-critical 트래픽을 생성하는 애플리케이션은 CFP 전송이 에너지 효율적이며 대역폭 요구 사항이 큰 애플리케이션에서는 CAP 대비 최대 46%의 에너지가 절감됨을 확인하였다.
최근 자동차의 진동과 소음을 줄이기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있으나 기존의 연구들은 수동형 또는 능동형 마운트를 포함한 마운팅 시스템의 최적화에 대해서는 주목하지 않았다. 본 연구는 진동 소음원과 리시버 사이에 세 개의 구조적 경로를 가진 능동 마운팅 시스템에 대한 분석적인 연구를 수행하며 실제 시스템에의 적용 가능성을 확인한다. 능동 마운팅 시스템은 피에조 스택 액추에이터와 수동형 마운트가 커플링된 구조를 가지고 있다. 전체 시스템에 대한 동적 모델이 유도되고 각 경로의 스택 액추에이터 입력 힘과 위상이 각 경로의 완전한 절연을 타겟으로 하여 결정된다. 진동 저감 성능이 확인되고 이는 가장 좋은 저감을 가져오는 수동형 및 능동형 경로의 최적화된 결합을 제시한다.
제조업의 공정에서 생성되는 데이터셋은 크게 두 가지 특징을 가진다. 타겟 클래스의 심각한 불균형과 지속적인 Out-of-Distribution(OoD) 샘플의 발생이다. 클래스 불균형은 SMOTE 및 다양한 샘플링 전략을 통해서 대응할 수 있다. 그러나, OoD 탐색은 현재까지 인공신경망 영역에서만 다뤄져 왔다. OoD 탐색의 적용이 가능한 인공신경망은 제조공정 데이터셋에 대해서 만족스러운 성능을 발현하지 못한다. 원인은 제조공정의 데이터셋이 인공신경망에서 일반적으로 다루는 이미지, 텍스트 데이터셋과 비교해서 크기가 매우 작고, 노이즈가 심하다는 것이다. 또한 인공신경망의 과적합(overfitting) 문제도 제조업 데이터셋에서 인공신경망의 성능을 저하하는 원인으로 지적된다. 이에 현재까지 시도된 바 없는 SVM 알고리즘과 OoD 탐색의 접목을 시도하였다. 또한 예측모델의 정밀도 향상을 위해 배깅(Bagging) 알고리즘을 모델링에 반영하였다.
사람의 티로시나제는 사람의 피부색을 결정하는 멜라닌 생합성의 첫 번째 반응을 촉매하며, 이 단계는 반응 속도를 결정하는 가장 중요한 단계이다. 따라서, 많은 화장품 회사들은 hTyr의 저해제를 찾고자 하였으나 사람 티로시나제의 3차원구조의 부재로 구조기반의 가상탐색은 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 구조기반의 저해제 탐색을 위하여 기존에 그 구조가 알려진 Bacillus megaterium의 티로시나제의 3차 구조를 이용하여 인간 티로시나제의 3차원 구조를 상동모델링법으로 예측하였다. 3차원 구조 분석 결과 인간 티로시나제의 활성부위에 위치한 여섯 개의 히스티딘 잔기가 2개의 구리원자와 결합할 수 있으며, 이 활성부위는 단백질의 안쪽에 위치함을 알 수 있었다. 기질 또는 저해제가 결합할 수 있는 결합부위는 단백질의 표면에서 안쪽 깊은 곳의 활성부위와 연결되어 있으며 입구 쪽은 넓고 납작했으며 활성부위로 갈수록 좁아지는 깔대기와 같은 모양의 구조를 하고 있었다. 자체 제작 소프트웨어를 활용하여 solvent accessible surface를 만들고 여기에 가장 최적의 위치 및 형태를 갖는 모델을 티로신과 저해제로 가장 잘 알려진 코직산의 결합모델을 제안하였다. 이 결과 티로신과 코직산의 페놀그룹의 히드록시 기능단의 산소가 정확히 구리와 배위결합하는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구 결과는 새로운 미백제를 설계하고 스크리닝하는데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
내장형 시스템의요구사항이 복잡해짐에 따라 내장형 소프트웨어의 신뢰도를분석하기 위한 도구가 요구되고있다. 소프트웨어의 신뢰도를 분석하는 방법으로는 확률적 모델링을 이용하는데, 다수의 디바이스를 제어하는 내장형 소프트웨어에 적용하기 위해서는 내장형 소프트웨어에 특성화 시킬 필요가 있다. 또한, 기존의 신뢰도 분석 도구는 각 상태간의 전이 확률을 다른 방법으로 측정해야 하고, 한 번 작성한 모델에 대해 재사용을 고려하고 있지 않는다. 본 논문은 내장형 소프트웨어의 신뢰도를 분석하기 위해 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스팅 도구를 이용한 신뢰도 분석 도구를 제안한다. 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델은 신뢰도 분석 방법으로 많이 사용되고 있는 마르코프 체인 모델을 내장형 소프트웨어에 특성화 시킨 모델이다. 그리고 단위 테스팅 도구는 내장형 소프트웨어의 개발환경에 적합한 호스트/타겟 구조를 가지고 있다. 제안하는 도구는 신뢰도 분석을 위해 단위간 전이 확률을 단위 테스트 결과로부터 자동으로 측정하여 기존의 도구보다 용이하게 신뢰도를 분석할 수 있다. 그리고 소프트웨어 모델을 XML 기반의 문서로 표현하여 단위 테스팅 도구가 업데이트 시킨 테스트 결과를 바로 적용할수 있고, 웹 기반의 인터페이스와 SVN 저장소를 이용하여 다수의 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 예제를 이용하여 신뢰도의 분석을 보이고 신뢰도 측정에 유용함을 보인다.
본 연구에서는 Geant4 시뮬레이터를 이용하여 Varian 2100C/D 선형가속기의 헤드 부분과 다엽콜리메이터를 모델링한 후 6 MV 광자 선속에 대해 선량분포 평가의 기본이 되는 물팬텀($50{\times}50{\times}50\;cm^3$) 내에서의 심부선량백분율(Percentage depth dose)과 측면선량(lateral dose)에 대해 검출기를 이용한 측정 결과와 시뮬레이션 결과를 비교 평가하였다. 시뮬레이션은 두 단계로 나누어 진행하였다. 첫 번째 단계에서 타겟을 통해 나오는 광자의 에너지 스펙트럼을 측정하였다. 다음 단계에서 셈플링한 에너지 스펙트럼에 따라 광자를 직접 팬텀에 조사하는 방식으로 수행하였다. 실험 결과 $5{\times}5 \;cm^2$와 $10{\times}10\;cm^2$ 조사야에서의 심부선량백분율과 16 mm, 50 mm, 100 mm에서 측정한 측면 선량 모두 측정값과 비교하여 2% 이내의 오차를 보여 임상적으로 허용범위 안의 오차를 확인하였고 다엽콜리메이터의 정확도는 1 mm 이내의 오차를 확인 할 수 있었다. 본 연구의 연구 결과를 기초로 한 계산적 방법은 오차가 많이 발생하는 비균질성 조직 내에서의 선량분포 연구와 DICOM 데이터를 적용한 선량 계산 시뮬레이션 응용에서 활용하기 위해 선행되어야 하는 기초 자료로서 활용가치가 있다고 판단된다.
본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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