EtherCAT is an Ethernet-based fieldbus system standardized in IEC 61158 and SEMI, and widely used in the fields of factory automation, semiconductor equipment and robotics. In this paper, a real-time EtherCAT master is implemented on Linux operating systems and its performances are evaluated. To enhance the real-time capability of mainline Linux kernel, Xenomai is applied as a real-time framework and an open source EtherCAT master stack, Simple Open EtherCAT Master (SOEM), is installed on it. Unlike other studies, the real-time performance of the EtherCAT master is evaluated at the output of the network interface card, so that the evaluation results include all possible effects from the EtherCAT master system. The implemented EtherCAT master can send and receive packets up to 20KHz control frequency with low jitter, even in stressed condition.
EtherCAT is an Ethernet-based fieldbus system standardized in IEC 61158 and SEMI, and widely used in the fields of factory automation, semiconductor equipment and robotics. In this paper, an EtherCAT master is implemented on an embedded board with Arm based 64-bit quad-core processor and its jitter performance is evaluated at the output of the network interface to include all the effects of the entire system in the results. For the EtherCAT master system, an open source EtherCAT master stack, Simple Open EtherCAT Master (SOEM), is installed on PREEMPT_RT patched Linux operating system for real-time operation. The results show that the jitter performance is comparable to that of Xenomai-based master and the EtherCAT master with two master instances has similar jitter performance to the EtherCAT master with one master instance.
정보통신기술의 비약적인 기술혁신은 인간의 생활에 큰 변화를 가져왔다. 사회전반에 걸친 정보화는 여가의 증대, 교육욕구의 충족, 주거생활의 개선, 생활정보의 확충 등을 통해 생활을 윤택하게 하고 복리증진에 기여하고 있다. 한편, 이러한 정보화는 건물의 지능화를 촉진하여 많은 인텔리전트 건물을 탄생시켰다. 건물의 지능화는 건물의 이용이나 유지관리의 편리성에 크게 기여하는 동시에 보다 효율적인 정보를 제공하므로 양자는 불가분의 관계에 있다. 지금까지는 생산성 향상을 목표로 하는 사무소 건물이 인텔리전트 건물의 대부분을 차지하였으나 이제는 개인정보 욕구의 상승 및 편리한 생활을 지향하는 가정자동화 등에 대한 요구가 높아지면서 주택의 지능화에 관심이 커지고 있는 추세이다.
사용자 그룹 서비스는 IPTV를 비롯한 다양한 분야에 걸쳐 응용되고 있으며, 안전한 그룹 통신을 위해 그룹 키를 사용한다. 그룹 키 관리를 보다 효율적으로 하기 위해 최근 많은 연구에서 트리를 이용한 기법을 제시하였다. 트리의 루트 노드로부터 하향식 방식으로 노드 값을 구성하고, 특히 이진트리를 이용하여 그룹 멤버의 가입과 탈퇴에 따라 그룹 키를 갱신하는데 소요되는 비용을 줄였다. 대부분의 연구에서 그룹 키를 갱신하는데 필요한 메시지 전송량이 lg(N) 수준이다. 본 논문에서는 단말 노드로부터 루트 노드 방향으로 노드 값을 구성한 상향식 해시 트리를 기반으로 그룹 키를 갱신하는데 필요한 메시지 전송량이 lg(1) 수준인 기법을 제안한다. 이 기법은 가입 또는 탈퇴가 발생했을 때 즉시 키를 갱신하여 동적이고, 기존의 기법들에 비해 서비스 제공자와 네트워크 대역폭의 부담이 감소하여 효율적이다.
수천 개의 센서 노드들이 센서 필드에 전개되어 있는 경우에 센서 노드의 상태를 효율적으로 관리하는 것은 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 기본적으로 PEGASIS 라우팅 알고리즘을 이용하여 노드들 간의 상대 거리 정보를 수집하여 센서 노드의 위치 정보를 탐지하고 이를 이용하여 임의의 노드가 고장이 났을 경우, 데이터 전송을 원활히 하기 위한 최적의 재라우팅을 설정하는 방법을 제시하고자 한다.
스마트 장비의 발달로 장소와 환경에 상관없이 자유롭게 일을 할 수 있는 스마트워크가 중요한 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트워크의 개념 및 해외 동향을 살펴보고, 스마트워크가 활성화되기 위해 필요한 보안 방안에 대한 주요한 요건들에 대해서 살펴보았다. 스마트워크에서 안전성이 확보된다면 저 탄소 녹색성장을 포함하여 사회의 저 출산 고령화, 낮은 노동 생산성 등 당면 현안을 해결하는 방안으로 스마트워크가 유용하게 사용될 수 있다.
u-learning은 학습자들의 개별화 욕구에 따라 다양한 학습이 가능하며 학습자의 수준 정보나 주변의 상황 정보를 결합하여 학습자에게 필요한 학습상황과 내용을 추정하고, 최적의 학습 환경 및 학습 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 e-learning과 m-learning의 특징을 추출하여 유비쿼터스 교육에 적합한 환경을 분석하여 u-learning을 효율적으로 지원하기 위한 에이전트를 식별 설계하고 학습자로 하여금 최상의 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있도록 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템을 설계 구현한다. 또한 학습의 효율성을 향상시키기 위한 개념으로 이들 모바일 지능 에이전트 시스템 통합하여 응용 예를 제시한다.
대부분의 기업에서는 우수한 인적 자원의 유출을 방지하기 위해 직원들이 이직 및 퇴사하는 이유를 연구한다. 이에 기업은 직원이 퇴사하기 전에 면담을 하거나 설문조사를 통해서 연구에 필요한 데이터를 얻는다. 하지만 설문조사에서는 직원들이 직장 생활을 하는 데에 불리할 수도 있는 의견을 드러내려고 하지 않아 정확한 결과를 얻기 힘든 것이 현실이다. 한편, 한국노동연구원에서 발표한 자료에 따르면 기업이 요구하는 최소 학력 수준과 직원의 학력 수준 간의 차이가 클수록 이직 경향이 커진다. 따라서 본 연구에서는 한국노동연구원의 자료에 착안하여, 직원이 가지고 있는 객관적 데이터인 전공, 교육수준, 재직 중인 회사 유형 등의 데이터를 기반으로 직원의 퇴사 여부를 예측하고자 한다. 퇴사 예측 모델을 생성하기 위해 Decision Tree, XGBoost, kNN, SVM을 활용하였으며 각각의 성능을 비교했다. 이 결과, 지금까지 설문조사로 진행되었던 연구에서 파악하지 못한 다양한 요인을 알아낼 수 있었다. 이를 통해 기업이 퇴사 예측 모델을 이용하여 직원이 퇴사하기 전에 미리 이를 인지하고 방지하는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
온라인 교육은 컴퓨터 테크놀로지 발달과 웹 기반 정보 통신 기술의 발전에 따라 효과적인 방법으로 자리 잡으면서 새로운 패러다임으로 꾸준히 성장해 오고 있다. 최근 코로나 19로 인해 초, 중, 고등학교를 비롯하여 대학교는 2020년 3월 역사상 처음으로 개강을 비대면 온라인 상황으로 맞이하게 되었다. 온라인 강의 시청수요가 늘어남에 따라 영상에 대한 필기 양도 많아지고 있다. 온라인 강의는 대부분 시각적 자료와 함께 교수자의 설명이 더해진다. 시각자료에 대한 부가적인 설명과 교수자의 말로 설명이 되는 부분에 대해 필기를 할 때 시각 자료를 그려 필기하거나 영상의 어느 부분에 해당 내용이 나오는지 시간을 같이 메모해서 봐야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 해결하기 위해 영상을 시청하며 구간에 메모를 저장, 표시하는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 학습자가 영상에 직접 메모를 표시하여 맞춤형 학습에 따른 복습 효용성 향상에 긍정적인 역할을 하도록 한다.
질문 생성이란 구절이 입력되면 구절에서 답을 찾을 수 있는 질문을 자동으로 생성하는 작업으로 교육용 시스템, 대화 시스템, QA 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 질문 생성에서 정답의 단어가 질문에 포함되는 문제점을 해결하기 위해 구절과 정답을 분리한다. 하지만 구절과 정답을 분리하게 되면 구절에서 정답의 정보가 손실되고, 정답에서는 구절의 문맥 정보가 손실되어 정답 유형에 맞는 질문을 생성할 수 없는 문제가 발생된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 분리된 정답과 구절의 정보를 연결시켜주는 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층을 제안한다. 23,658개의 질문-응답 쌍의 말뭉치를 이용한 실험에서 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층이 성능 향상에 기여해 우수한 성능(BLEU-26.7, ROUGE-57.5)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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