일반 컴퓨터에서 프로세스나 태스크 별로 CPU를 할당하는 기법은 다양하다. 또한 한정된 자원을 효율적으로 사용해야하는 이동통신망에서 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽 요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목하는 방법과 이에 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.
최근 센서 기술이 많은 분야에서 사용되고 있고, 다양한 종류의 센서에서 검출된 데이터는 규격과 단위의 차이에 의해 통합하기가 어렵다. 또한 유사 분야에서 검출된 데이터를 활용하기 위하여 클라우드 상에서 데이터나 프로그램을 서비스로 제공할 경우 이러한 데이터의 통합은 중요하다. 본 논문에서는 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 클라우드 환경에서 서비스로 제공될 수 있도록 하기 위한 데이터 통합 방안을 제안한다. 그 방안은 온톨로지를 기반으로 한 표준 메타데이터를 생성하고, 생성된 표준은 센서에 의해 검출된 데이터와 매핑한다. 이에 따라 검출된 데이터는 표준 형식으로 어플리케이션에 전달함으로써, 센서와 어플리케이션 간의 데이터 이동의 효율성을 향상시킬 수 있다.
지상 통신 네트워크와 수중음파 통신 네트워크는 동작 환경, 통신 매체, 전파 지연 속도, 주파수 대역폭, 통신 속도, 비트 에러율 등에서 매우 다른 통신 특성을 갖는다. 이러한 다른 특성들로 인해 이들 두 통신 네트워크는 주소체계와 최대 패킷 크기에서 차이가 생기며, 결과적으로, 이 차이는 두 통신 네트워크를 상호연결 하는데 장애가 될 수밖에 없다. 본 논문은 지상 통신 네트워크와 수중음파 통신 네트워크 사이에서 서로 다른 주소체계로 인해 발생하는 상호연결 문제를 해결하기 위해 가상 주소를 이용하는 방법을 제시하고 수학적 모델링을 통해 수중 환경에서의 메시지 송수신 지연 시간에 대한 성능을 분석한다.
댐의 중요 구성요소 중 하나인 여수로 구조물은 관행적으로 단위길이당 100m3/s 정도의 유량이 흐를 수 있도록 설계를 하고, 이를 초과할 때는 여수로 구조물에 피해가 가지 않도록 공기혼입 장치를 설치하거나 콘크리트의 설계강도를 증가시키는 대책을 사용하는 것이 일반적이다(댐설계 기준·해설, 2011) 그러나 건설된 지 오래된 댐의 경우 여수로 콘크리트 구조물의 설계강도가 낮고(최저 16.7MPa) 수문방류 횟수가 많아 최근에 건설된 댐 여수로 보다 상대적으로 많은 손상이 발생되어 있어 잦은 보수보강이 요구되고, 점차 유지관리 비용이 증대되고 있어 노후된 여수로 구조물일수록 기능을 유지하면서도 유지관리 비용을 절감할 수 있는 방안의 수립이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 𐩒𐩒𐩒댐 여수로를 대상으로 2020년 홍수기 전·후의 여수로 바닥슬래브의 손상상태를 3D드론 매핑, 육안조사 및 내구성 조사결과 등을 이용한 정밀분석을 통해 수문방류시 여수로 바닥슬래브에 가장 큰 손상을 일으키는 손상메커니즘으로 유수에 의한 부상(uplift)에 의한 파손 메커니즘(Flow-driven uplift failure mechanism)을 제시하였으며, 여수로 바닥슬래브의 가장 일반적 손상원인으로 간주되고 있는 공동현상(cavitation)이 공동지수(cavitation index)가 0.3이상인 경우에도 발생할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 관찰 및 분석결과는 보다 많은 사례를 통하여 보완될 경우 향후 여수로 구조물의 설계 뿐만 아니라 보수보강 방법이나 유지관리, 더나아가서는 종합적 댐시설물 자산관리 계획을 수립하는데 매우 유용한 자산이 될 수 있다.
모바일 로봇은 자신의 임무를 수행하기 위해 탐색 기능을 가지고 있어야 한다. 탐색은 감시 로봇, 구조 로봇, 자원 탐사 로봇 등에 사용될 수 있다. 로봇이 환경을 탐색하기 위해서는 지도와 같은 환경에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 그러나 기존에 많이 사용되는 그리드 지도는 용량이 너무 커서 모바일 로봇에 사용하기 힘들다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 저 사양의 모바일 로봇에서 사용할 수 있는 하이브리드 지도를 제안한다. 또한 제안하는 하이브리드 지도를 사용하여 모든 영역을 탐색하는 방법을 제안하고 있다. 제안하는 방법은 로봇의 작업 환경을 현재 처리할 수 있는 영역과 처리 할 수 없는 영역으로 나누고, 나누어진 영역을 탐색하는 동시에 지도를 업데이트하며 영역을 확장해 나간다. 탐색이 완료된 영역은 하이브리드 맵 형태로 저장한다. 생성한 하이브리드 맵을 사용하여 로봇은 장애물이 없는 영역으로 이동 경로를 생성할 수 있다. 실험결과에 따르면 기존 그리드 지도에 비해 약 6%의 메모리만을 사용해 환경 지도를 생성할 수 있었다.
최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 산업, 유통, 문화, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 분야에서 교육, 훈련 정보 가이드, 홍보 전시 등 널리 활용되고 있다. 또한, 가상 휴먼을 통해 원격지에 접속한 사용자와 상호작용하기 위한 메타버스 서비스가 급속히 확대 적용될 것으로 전망하고 있다. 메타버스 환경 안에서 가상 휴먼(혹은 아바타)을 이용한 상호작용은 참여자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 또한, 현실 세계의 변화에 동작하는 가상 휴먼의 경우 현실의 환경에 기반한 상호작용 동작이 되도록 지원하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 반응형 패턴을 제작하기 위해 수작업으로 동작 결과를 프로그래밍하여 구현되었다. 이러한 방법은 개발 기간이 상대적으로 많이 소요되고, 상호작용 수정이 쉽게 변경하지 못하는 단점이 있다. 또한, 실제 주변 환경의 영향에 의해 반응적으로 동작하는 상호작용을 지원하기가 어렵다고 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼의 직관적인 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 주변 환경에 대한 반응하는 가상 휴먼 제작 방법을 제시한다. 이를 위한 가상 휴먼 상호작용 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 반응하는 가상 휴먼의 표현을 생성하고, 가상 휴먼이 자동 적응 기반으로 사용자 입력 및 주변 환경에 변화에 동작할 수 있도록 하였다.
최근의 데이타 처리 환경은 빠르게 변화하고 있다. 특정 단체나, 기업 내에서 상호운용에 대한 고려 없이 서로 다른 목적에 의해서 개별적으로 도입되었던 여러 어플리케이션이나 시스템 등은 유연하고 빠른 처리를 위하여, 프로세스 차원에서 통합되고 연동되어야 할 필요성이 대두되고 있다. 추가 비용을 최소화하면서 통합에 대한 요구를 충족시킬 수 있는 좋은 방법 중 하나는 모든 플랫폼에서 사용 가능한 장치 비종속적인 데이타 형식이고 W3C(World Wide Web Consortium)의 문서 변환 표준인 XSLT (eXtensible Stylesheet Language Transformation)를 이용하여 필요에 따라 다른 형식의 데이타로 변환이 용이한 XML(extensible Markup Language)을 중심으로 통합하는 것이다. 이에 본 논문은 XML 문서의 구조적 정보를 정의하는 XML 스키마(Schema)를 통해 데이타를 제공하는 원본(Source)측과 데이타를 처리하고자 하는 목적(Destination)측의 구조를 나타내고, 이러한 구조정보와 데이타 매핑(Mapping)을 통해 원하는 형태의 구조관계를 정의하며, 정의된 정보를 기반으로 두 구조간의 변환 규칙을 정의한 XSLT 문서를 생성하는 XML 구조 변환 시스템을 설계하고 구현한다. 이렇게 생성된 XSLT 문서를 통해 데이타 처리를 필요로 하는 목적 측의 구조에 맞게 데이타가 재구성 되도록 변환한다. 이렇게, 특정 시스템이나 플랫폼과 관계없이 다양한 구조의 문서를 적용할 수 있게 되고 원하는 형태로의 의미 부여가 가능한 XSLT 문서를 생성하고, 이를 통한 문서간의 변환 처리를 제공하여 데이타의 상호 운용성(Interoperability) 및 확장성을 높이고 XML 문서처리 환경 구축에 기여하는데 목적을 두고 있다.
하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.
지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R2, MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 윈도우(Windows) 기반의 데스크탑 환경에서, 특히 컴퓨터 게임에 관련된 응용 프로그램들에서 활발하게 사용되는 Direct3D가 제공하는 핵심적인 기능들과 함수들을 리눅스 환경에서 OpenGL 라이브러리를 기반으로 에뮬레이션 형태로 제공하고자 한다. 리눅스(Linux) 운영 체제 하에서는 일반적으로 X 윈도우 시스템과 OpenGL 라이브러리만 사용 가능한 컴퓨터 그래픽스 환경이 제공된다. 이 상황에서는, 우선적으로 윈도우 기반의 PC에서 Direct3D를 기반으로 개발된 게임 프로그램들이나 사용자 인터페이스 등을 컨버전하는 변환 작업에서 이러한 에뮬레이션 환경이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 DirectX 9.0을 기준으로, 많이 사용되는 함수들을 선별하여 이들을 지원함으로써, 최종적인 전체 구현의 프로토타입을 확보하였다. 본 논문의 구현은 3차원 좌표 변환(3D coordinate transformation), 광원 및 재질(light & material), 텍스처 매핑(texture mapping), 애니메이션(animation) 등을 지원하여, 이를 이용하여 다양한 응용 프로그램 예제들과 실제 게임 캐릭터의 애니메니션 스크립트를 성공적으로 실행하여, 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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