디지털 신호처리 기술의 발달로 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 등에서 입체음향에 대한 관심이 증대되었다. 입체음향에 대한 많은 연구에서는 현실감을 증가시키기 위한 여러 가지 단서를 제시하고 있다. 그러나 이런 단서들은 입체음향이 인간의 두 귀가 정상인 바이노럴 환경에서 생성됨을 기본 바탕으로 삼고 있다. 따라서 이 단서들을 한쪽의 귀에만 적용하는 모노럴 환경에 적용하게 되면 그 성능이 감소된다. 이에 모노럴 환경에서도 효율적인 입체음향 구현을 위한 여러 가지 단서들이 연구되고 있는데 가장 대표적인 것이 양이 단서 (Duplex theory)이다. 양이 단서는 음이 방사되는 방향에 따라서 귓바퀴 등의 인간의 신체에 의해 영향을 받게 된다는 것으로 이 특성을 강조시키면 모노럴 환경에서도 각 방향에 따른 방향감을 개선시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인간의 청각 특성을 이용하여 모노럴 환경에서 음상 정위감을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 서로 대칭되는 각 머리전달함수의 여기에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 비율을 추출한 후 이를 이용하여 각 방향에 해당하는 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통하여 제안한 방식이 모노럴 환경의 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생함을 확인할 수 있었다.
지능형 위협을 빠르게 인지하고 능동적으로 탐지 및 대응하기 위해 주요 공공단체 및 민간기관에서는 침입탐지시스템(IDS)을 관리 운영하고 있으며, 이는 공격의 검출 및 탐지에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 IDS 경보의 대부분은 오탐(false positive)을 생성하는 문제가 있다. 또한, 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 사전에 위협을 인지 대응하기 위해서 APT대응솔루션이나 행위기반체계를 도입 운영하고 있다. 이는 가상기술을 이용해 악성코드를 직접실행하고 가상환경에서 이상행위를 탐지하거나 또는 다른방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지한다. 그러나 이 또한 가상환경 회피, 트래픽 전수조사에 대한 성능적 문제, 정책오류 등의 약점 등이 존재한다. 이에 따라 결과적으로 효과적인 침입탐지를 위해서는 보안관제 고도화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안관제 고도화의 한가지 방안으로 침입탐지시스템의 주요 단점인 오탐(false positive)을 줄이는 방안에 대해 논한다. G기관의 경험적 데이터를 근거로 실험을 수행한 결과 세 가지 유형 11가지 규칙을 도출하였다. 이 규칙을 준수하여 테스트한 결과 전반적인 오탐율이 30%~50% 이상 줄어들고 성능이 30% 이상 향상됨을 검증하였다.
최근 건설 프로젝트가 대형화 및 복잡화됨에 따라 다수의 하도급업체들이 참여하는 형태로 진행되고 있다. 특히 하도급업체들이 자체 자원을 운용하여 공사를 수행함에 따라, 기존의 원 도급업체가 주도하는 중앙집중식 조정방식은 실효성이 저하되고 있다. 하도급업체의 자원수급이 건설공사의 공정과 일치하지 않을 경우 해당업체의 공사가 지연될 뿐만 아니라, 다른 하도급업체의 공사들과 더 나아가 건설공사의 지연을 초래한다. 이에 따라, 관련 하도급 업체들이 해당공사에 공정변경이 생길 경우에 이에 맞추어 건설공사공정을 조정하는 새로운 건설공사공정변경의 분산조정에 관한 연구가 필요하다. 연구자는 건설공사 공정변경의 분산조정방식 및 이를 위한 소프트웨어 에이전트를 이용한 보상협의방법을 정의하였다. 본 연구는, (1) 타이밍 유틸리티의 새로운 정의, (2) 공정계획에 근거한 소프트웨어 에이전트간 중첩 협의를 위한 새로운 프로토콜, 그리고 (3) CPM (Critical Path Method) 에 근거한 소프트웨어 에이전트간 새로운 메시지 처리 알고리즘을 제시한다 위와 같은 연구결과를 검증하기 위해, 연구자는 컴퓨터 프로그래밍 랭귀지인 자바$(^{TM})$를 이용하여 다중 소프트웨어 에이전트 시스템의 프로토타입을 개발하여, 중앙집중식 조정방식과 비교하고, 실제 사용자를 대상으로 테스트를 수행하고, 시스템 성능검사를 마침으로서 공정변경 분산조정방식을 검증하였다. 이로서 본 연구는 현재의 건설공사 주체인 하도급업체의 자원수급의 효율성을 향상시키는데 필요한 방법을 정의하고, 구현하고, 검증함으로서 하도급업체의 이윤추구 및 건설공사의 성공적인 수행을 함께 달성할 수 있도록 한다.
BIM 기술은 현재 빠르게 건설 산업 전반에 적용 및 확산되고 있다. 그러나 고비용의 BIM 인프라, 법령의 부재, 운영 프로세스 등의 문제로 도입 초기의 기대와 달리 그 활용도면에서 만족할 만한 기대치를 채우지 못하고 있다. 설계 단계에서 수행되는 BIM 기술 기반의 협업 설계 인프라 구축은 성공적인 건설 프로젝트를 위한 필수 요소로 볼 수 있다. 현재 BIM은 클라우드 컴퓨팅기술과 결합하여 드로잉, 3D 모델링, 객체 데이터, 속성 정보 등을 생성할 수 있는 서비스 들이 파생되고 있으며 설계 인프라를 위한 핵심으로 떠오르고 있다. 본 논문은 VDI 시스템 환경 설정 및 구축을 통해 BIM 모델링, Viewing, 모델 체크, 마크업 등 BIM을 수행할 수 있는 서버 인프라 서비스 구축 방안을 제시한다. VDI 성능 시스템 테스트를 통하여 BIM 설계 환경에 필요한 가상 머신 리소스를 산정하고 배분하는 방식을 제안하여 클라우드 컴퓨팅 기반 BIM 설계 및 BIM 설계정보를 활용 프로젝트 운영 방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.
기존의 방송망 중계소 5곳을 선정하여 분산중계망 송신 시스템으로 설계, 구축한 후 서비스 예상지역의 수신 성능을 확인하기 위해 필드테스트를 수행하였다. 중계소 5곳은 수신지역이 겹칠 것으로 예상되는 조밀하게 인접한 4곳과 다소 원거리에 있는 긴 지연시간의 다중신호(Multipath) 영향을 분석하기 위한 1곳을 선정하였다. 측정절차는 각 중계소의 분산중계망의 효과를 알아보기 위해 모국(Main Station)의 수신 상태를 측정한 후, 각각의 중계 송신기의 송출과 휴지상태에서의 수신 상황을 측정, 비교하였다. 측정항목은 DTV의 표준측정 절차인 9 미터 높이의 수신안테나로 고정 측정 항목 중 수신 전계강도, 노이즈마진과 수신가능각의 변화를 측정하였다. 또 수신기의 수신능력을 수신기 세대별로 확인하기 위해 3세대, 5세대 및 6세대 수신기를 사용하여 측정하였으며 동시에 수신화질의 주관적 평가도 수행하였다. 측정은 총 60개 지점에서 이루어졌다. 측정결과 예상 서비스지역에서 모국 신호나 기존의 1곳의 중계기에 의한 수신 성공률보다 분산중계망 시스템에 의한 수신 성공률이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 5, 6세대 수신기에서는 수신조건도 모두 개선되어 분산중계망을 도입, 사용할 경우 방송채널 주파수자원의 효율적 이용을 높일 수 있을 것으로 예상된다.
벼 도열병은 안정적인 쌀 생산을 위협하는 대표적인 병으로, 도열병 방제에는 저항성 품종의 육종이 가장 효과적으로 이용되었다. 병원균의 꾸준한 수집과 이들을 이용한 저항성 검정 테스트는 신품종 육성 프로그램에서 중요한 과정이다. 1985년 이래 우리나라의 도열병균은 8개의 판별품종을 이용한 레이스 판별시스템을 구축하여 분류하였다. 그러나 기존의 판별품종은 유전자형이 연구된 바 없어 새로운 레이스 출현이나 병 저항성 붕괴 등에 대하여 과학적으로 분석하여 신속하게 대처하기가 어려웠다. 따라서 이 연구에서는 유전자형이 밝혀진 단인자 저항성 계통과 우리나라에서 수집된 200개 균주의 병원성 반응을 분석하여, 새로운 판별 품종 시스템의 필요성을 제시하였다. 또한, 24개의 단인자 저항성 계통의 병원성 반응을 통해 9개의 대표 저항성 유전자를 선발하였으며, 이에 따른 10개의 대표균주 그룹과 그 저항성 반응을 인덱스화 하고 30개의 한국형 대표균주를 선발하였다. 이 연구는 향후 도열병 저항성 검정 및 벼 신품종 육종에 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
현재 가동 중인 월성 원자력 발전의 핵연료 교체로봇 시스템을 살펴보면 핵연료 교환에 필요한 구동압력 제어를 위해 PI제어기를 사용한다. PI제어는 구조가 간단하고 이득 설정을 통해 시스템 요구조건에 만족하는 제어 성능을 낼 수 있지만 밸브와 관로 등의 파라미터 변화로부터 적절한 이득 변경 없이 안정한 제어가 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PI제어기 이득을 동적으로 변경 하거나 PI제어기 출력을 보상하도록 제어기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 연구개발의 목적은 파라미터 변화에도 안정한 제어가 가능하도록 제어기를 설계하여 오차와 진동현상을 줄이는데 있다. 제안한 PI/NN제어 기법은 PI제어기와 신경회로망 제어기를 병렬 결합한 구조로 신경회로망 제어기가 PI제어기 출력을 보상하여 파라미터 변화에 강인하도록 설계 하였다. 제어기의 성능평가를 위해 직접 실 공정에 테스트하기가 힘들기 때문에 공정의 특성을 반영하여 모델링한 시뮬레이터를 개발하였고, 시뮬레이션 결과를 실 공정데이터와 비교하여 공정 특성을 모사함을 보였으며, 파라미터 변화에 PI/NN제어기가 오차 및 진동현상을 줄이는 것을 확인 하였다. 또한, 실 공정에서 사용 중인 PI제어기를 주 제어기로 사용하면서 파라미터 변화에 대한 비선형성을 보상하는 제어기 역할을 하기 때문에 신경회로망을 단독으로 사용하였을 때 보다 더 신뢰성 있고 안정적인 제어가 가능하다.
SoC(System on Chip) 기술은 높은 융통성을 제공하므로 실장제어 분야에서 널리 활용되고 있다. 실장제어 시스템은 소프트웨어와 하드웨어를 동시에 개발하여야 하므로 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 설계시간과 비용을 줄이기 위해 고급언어 컴파일러에 적합한 명령어 세트를 가지는 마이크로프로세서가 요구된다. 또한 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 의한 설계검증이 가능해야 한다. 본 논문에서는 소형 실장제어 시스템에 적합한 EISC(Extendable Instruction Set Computer) 구조에 기반한 16 비트 FPGA 마이크로프로세서인 EISC16을 제안한다. 제안한 EISC16은 짧은 길이의 오프셋과 작은 즉치값을 가진 16 비트 고정 길이 명령어 세트를 가진다. 그리고 16 비트 오프셋과 즉치 값은 확장 레지스터와 확장 플래그를 사용하여 확장한다. 또한, IBM-PC와 SUN 워크스테이션 상에서 C/C++ 컴파일러 빛 응용 소프트웨어를 설계하였다. 기존 16 비트 마이크로프로세서들의 C/C++ 컴파일러를 만들고 표준 라이브러리의 목적 코드를 생성하여 크기를 비교한 결과 제안한 EISC16의 코드 밀도가 높음을 확인하였다. 제안한 EISC16은 Xilinx의 Vertex XCV300 FPGA에서 RTL 레벨 VHDL로 설계하여 약 6,000 게이트로 합성되었다. EISC16은 ROM, RAM, LED/LCD 판넬, 주기 타이머, 입력 키 패드, 그리고 RS-232C 제어기로 구성한 테스트 보드에서 동작을 검증하였다. EISCl6은 7MHz에서 정상적으로 동작하였다.
본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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