본 연구에서는 유한요소법을 적용한 수치해석을 이용하여 타이어 제조용 금형을 생산하기 위해 사용되는 주조재의 열적 특성에 관하여 조사해 보았다. 고 품질의 정밀도가 좋은 타이어를 제조하기 위해, 일반적으로 타이어 제조용 금형의 주조재로 많이 사용되고 있는 알루미늄 합금과 비교 대상으로 연강을 선정하여 각각의 주조재에 대한 응고과정에서의 온도분포와 응력분포 결과를 수치적으로 계산해 보고 결과를 예측해 보았다. 수치해석을 통한 결과에서, 알루미늄 합금을 사용한 금형의 냉각과정 동안의 온도분포는 연강에 비해 보다 더 안정적으로 나타나는 것을 확인하였으며, 응력분포 결과 또한 알루미늄 합금 금형이 연강에 비해 정밀도를 향상시키고 좋은 품질의 제품을 얻는 데 보다 나은 것으로 나타났다. 그리고 금형의 온도분포와 응력분포는 금형의 냉각과정 동안 주조재의 초기 냉각온도에 의해 크게 영향을 받는 것으로 사료된다. 마지막으로, 이러한 수치해석에 의한 금형의 열적 특성 예측은 향후 고품질, 고정밀도의 금형 생산을 위한 예비성능평가 방법과 경제적 측면에서 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 보인다.
소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.
본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.
최근 HDTV, 블루레이 등 고해상도, 고품질 디지털 멀티미디어 응용 기술의 보급으로 인하여, 고해상도, 고품질 비디오 부호화 기술에 대한 중요성이 증가하고 있다. 현재 고해상도 비디오 부호화에 사용되는 H.264/AVC 표준의 인트라 부호화 기술은 인터 부호화 기술의 복잡도가 크게 증가하는 고해상도 영상에서 인터 부호화 기술에 비해 낮은 복잡도를 가진 부호화기 및 복호화기의 구현이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 인트라 부호화 기술은 인터 부호화 기술에 비하여 압축 효율이 매우 낮다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 고해상도 영상을 위한 새로운 $16{\times}16$ 블록의 인트라 예측 기술을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 새로운 $16{\times}16$ 인트라 예측 기술을 사용할 경우, HD급 고해상도 영상에 대해 평균 2.8%의 부호화 효율을 증가시킬 수 있음을 보여준다.
빈 시스템에서 적정 팬을 선정하기 위해서, 빈에서 벼를 건조 혹은 통풍시킬 때 벼의 저항에 의해 발생되는 공기의 압력손실을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 벼의 건물 손실을 예측하기 위하여 벼의 호흡 모델을 개발하였다. 그리고 온도 및 습도 센서들을 이용한 자동계측 시스템을 사용하여 저장된 벼의 상태를 연속적으로 측정, 분석함으로써 벼의 통풍기준을 결정하고 이를 근거로 빈의 자동통풍 시스템을 개발하여 평가하였다. 공기의 정압 손실은 공기의 속도 및 벼의 함수율의 함수로서 나타내어졌으며, 일정 곡물 깊이에서 벼의 함수율이 낮을수록 그 정압손실은 증가하였다. 벼의 호흡에 의해 발생되는 이산화탄소의 양은 저장온도, 벼의 함수율, 저장 기간의 함수로서 나타낼 수 있었다. 벼의 안전 저장을 위해 곡물의 온도 및 함수율, 평형상대습도, 벼의 품질저하지수(deterioration index)에 대한 자동통풍 기준을 결정하였으며 이들을 이용해서 퍼스널 컴퓨터로 팬, 제습기 등의 통풍 장치들을 자동제어하는 자동통풍 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 곡물의 상태를 예측, 제어함으로써 14% 이하의 함수율과 4이하의 품질저하지수, 그리고 어떤 균류도 생성시키지 않음으로써 벼를 안전하게 저장할 수 있었다.
본 논문에서는 3-Level Neutral-Point-Clamped (NPC) 인버터의 중성점 리플 전압 예측 기법을 제안한다. 산업용 계통 연계형 인버터의 경우, 계통 규정을 만족하기 위하여 전압 강하와 같은 계통 사고 발생 시 계통에 협조할 수 있도록 무효전류 보상이 요구된다. NPC 인버터는 두 개의 커패시터가 직렬로 이루어진 구조로 무효전류 출력 시 상단과 하단의 커패시터 전압에 3차 중성점 리플 전류로 인해 중성점 리플 전압이 발생한다. 따라서 중성점 리플 전압을 고려하여 출력 전류에 보상하지 않으면 무효전류의 품질에 악영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 하나의 DC 전압센서를 통하여 중성점 전류를 예측하고, 중성점 리플 전압을 보상하는 알고리즘을 제안한다. Hardware In the Loop (HIL) Simulation을 통하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 검증한다.
정확한 소프트웨어 공수 예측은 소프트웨어 관련 여러 커뮤니티들에서 예전부터 항상 이슈가 되어 왔다. 소프트웨어 공수 예측의 정확도를 향상시키기 위해 지금까지 많은 연구들에서는 데이타 품질이 공수 예측에 중요한 요소들 중 하나임에도 불구하고 이것에 대한 고려 없이 공수 예측 기법들에만 초점을 맞추어 왔다. 본 연구에서는 소프웨어어 공수 예측 기법과 이상치 제거 기법들 사이의 영향 관계를 공수 예측 정확도의 관점에서 실험적으로 살펴본다. 두 개의 프로젝트 데이타들(ISBSG와 국내의 한 금융 조직으로부터 수집된 데이타)에 대해 일반적으로 많이 사용되는 세 가지 공수 예측 기법(최소제곱법, 신경망 네트워크, 그리고 베이지안 네트워크)과 두 가지 이상치 제거 기법(최소절사제곱법과 K-means 클러스터링)을 적용시켜 결과들을 서로 비교해 보고 이상치 제거 기법을 적용하지 않은 결과와도 비교해 본다.
서비스에 대한 연구가 주로 서비스 품질과 서비스 만족간의 관계, 서비스 품질의 결정변수와 결과변수 등을 중심으로 진행되어 왔다. 그러나 서비스 만족과 서비스 애호도에 대한 선행변수에는 서비스 품질 뿐만 아니라 서비스를 얻기 위해 지불한 비용이 고려되어야 한다. 본 연구는 서비스 품질이 서비스 가치에 선행하는 요인인지 서비스 품질과 서비스 가치가 서비스 만족을 매개로 하여 서비스 애호도에 영향을 미치는 지와, 서비스 품질과 서비스 가치가 직접적으로 서비스 애호도에 영향을 미치는 지를 알아보는 것이다. 대구지역의 외식업체를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 연구결과 서비스 품질이 서비스 가치의 선행변수이며, 서비스 가치는 서비스 만족올 매개로 하여 서비스 애호도에 영향을 미치며 또한 직접적으로도 서비스 애호도에 영향을 미치는 것이 발견되었다. 이는 고객의 재구매의도를 예측함에 있어서 서비스로 얻는 혜택에 지불하는 비용을 고려하는 서비스 가치가 중요한 변수임을 시사하는 것이다.
국민소득의 증대와 함께 소비자의 고품질 농축산물에 대한 수요와 관심이 날로 증가하고 있다 이에 따라 안전하며 고품질인 농축산물을 소비자에게 공급하기 위하여 안전한 농축산물의 생산, 신선도 유지를 위한 유통구조의 개혁, 품질 및 안전성 평가기술개발을 위한 노력이 보다 더 요구되고 있다. 소비자가 믿고 구매하기 위해서는 농축산물에 대한 품질보증이 필수적이며 이를 위해서는 신속하고 정확한 품질 및 유해물질의 판정기술 개발이 필요하다. 많은 농축산물에 있어서 주요 품질인자인 숙도 및 신선도의 변화는 휘발성 화학물질로 이루어진 냄새의 변화로 나타나므로 이를 측정하여 품질 및 안전성을 간접적으로 판정할 수 있다 기존의 냄새에 의한 품질 판정은 판별전문가에 의한 관능평가법 또는 GC(Gas Chromatography)나 GC/MS(Gas chromatograph mass spectrometer)에 의하여 주로 이루어져 왔다. 하지만, 관능평가법의 경우 판별전문가의 개인적인 차이, 피로, 건강상태 등에 따라 판정의 객관성이 떨어질 우려가 있고, GC나 GC/MS를 이용할 경우 냄새분석에 많은 시간과 노력이 소요되는 문제점이 있다. (중략)
본 연구는 국내산 사료용 벼를 수집하여 근적외선분광법을 이용한 신속한 품질평가를 위하여 2018년 조사료 품질분석 기관의뢰 된 시료 564점을 수집하여 품질평가 NIR-DB를 구축하고 구축된 DB를 바탕으로 최적의 품질평가 검량식을 개발하고 검증하였다. 각 성분별로 예측 정확성을 평가하기 위해 스펙트라를 측정한 값과 실험실 분석값 간의 상관관계를 이용한 다변량분석법을 이용하였다. 사료용 벼의 수분함량 평가에 대한 예측능력은 각각 SEC 1.66% (R2=0.99)와 SECV 1.81% (R2=0.98)로 나타나 사료가치 평가 성분 중 가장 우수한 예측 능력을 보였으며, CP 함량 각각 SEC 0.42% (R2=0.93)와 SECV 0.50% (R2=0.89)로 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측능력은 각각 SEC 1.25% (R2=0.84), SECV 1.42% (R2=0.79) 및 SEC 1.61% (R2=0.90), SECV 1.79%(R2=0.86)로 나타났다. 사료용 벼의 품질 등급인 RFV의 예측 능력은 SEC 4.67% (R2=0.88), SECV 5.21% (R2=0.84)로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 국내산 사료용 벼의 수분함량과 각종 영양성분을 적은 오차범위에서 분석·평가가 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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