연구목적 컴퓨터 기반의 아이디어 생산 그룹들이 그렇지 않은 그룹들에 비해 여러 면에서 월등한 퍼포먼스를 보여 왔다고 컴퓨터 기반 브레인스토밍 연구들은 주장한다. 하지만 다른 연구들은 컴퓨터 기반 아이디어 생산 중에 발생하는 인지자극 시너지가 노미널 그룹과 비교했을 때 예상치보다 크지 않다고 지적한다. 컴퓨터 환경 하에서는 개인의 성향 차이에 따라 긍정적이고 부정적인 영향력이 다르게 작용한다. 따라서 본 연구는 아이디어가 생산될 때 발생하는 타임 스탬프를 분석하여 개인의 성향 차이가 아이디어 생산과정에서 어떤 영향을 미치는지를 관찰한다. 방법론 외향성/내향성 개인차와 아이디어 자극수위 (0/20/40/80개 아이디어)를 결합한 이원요인계획법을 사용하였다. 각 실험참가자는 무작위로 8개의 실험조건 중 하나에 할당되었다. 그룹시뮬레이터를 이용하여 실험참가자들의 퍼포먼스를 관찰하였다. 데이터베이스에 모아진 아이디어들 가운데 중복되지 않은 아이디어와 각 아이디어의 타임 스템프를 분석에 사용하였다. 결과 실험결과 (1) 내향성 집단은 외향성 집단에 비해 아이디어 세션 중반부 이후 생산성이 현저히 떨어지는 양상을 보인다. (2) 내향성 집단은 외향성 집단에 비해 현저히 적은 범주의 아이디어 생산 양상을 보인다. 따라서 컴퓨터 기반 브레인스토밍은 외향성 집단의 생산성 향상에 더 적합한 방법으로 보여진다.
Shared nothing 다중 프로세서 환경에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 파이프라인 해시 조인 연산의 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 Round-robin 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 동적 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인은 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. Shared nothing 다중 프로세서 구조는 대용량 데이타베이스를 처리하는데 확장성은 좋으나 자료 불균형 분포에 매우 민감하다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 동적 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
본 논문은 무인로봇을 활용하는 군 정찰 환경에서 발생하는 트래픽 속성을 고려한 슬롯 할당 기법을 제안한다. 전장 지역을 탐지하고 적으로부터의 위협을 사전에 확인하기 위해 사람을 투입하는 것 대신 점차 무인로봇이 그 역할을 대신할 것으로 예상된다. 관제센터가 무인로봇을 조종하기 위해 전송하는 제어메시지의 경우, 한 번의 오작동이 큰 비극을 낳을 수 있기 때문에 고 신뢰성이 요구된다. 또한 각 무인로봇들이 감시정찰을 위해 관제센터로 전송하는 정찰용 멀티미디어 데이터의 경우, 실시간으로 끊김없는 영상을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 무인로봇 환경의 요구사항을 고려하여 효과적인 데이터 전송을 보장하기 위해 per-path 기반의 중앙집중식 TDMA 슬롯 할당 기법을 제안하였다. 관제센터가 트래픽 방향을 기반으로 중앙집중식으로 슬롯을 할당함으로써 무인로봇들 간의 슬롯 할당 충돌을 감소시키고 전송 지연을 감소시킨다. 본 제안 기법은 ns-3 시뮬레이터를 활용하여 성능을 검증하였고 TDMA기반의 비교 알고리즘보다 높은 패킷 전송 성공률을 보였으며 다운링크 트래픽 전송 시나리오에서 비교 알고리즘에 비해 짧은 지연 시간을 보였다.
본 연구는 시뮬레이션을 활용한 외상환자 실습교육이 응급구조학과 학생들의 지식과 만족도 및 문제해결에 미치는 효과를 평가하고자 조사하였다. 이를 위해 2015년 3월 3일부터 3월 31일까지 진행하였다. 수집된 자료를 분석하기 위하여 SPSS Win 20.0을 사용하였으며, 대상자의 일반적 특성은 빈도분석 및 동질성 검사, 시뮬레이션을 활용한 외상환자 실습교육 후 지식 및 문제해결은 t-test와 수업만족도의 하위요인인 피어슨상관관계를 이용하였다. 일개 대학의 응급구조학과 학생들의 교육의 적절성을 규명하기 위하여 남녀 학생 28명을 대상으로 실험군 14명과 대조군 14명으로 두 집단으로 나누어 비교하였다. 실험군은 시뮬레이터를 적용한 외상환자 시뮬레이션을 실습교육을 대조군은 전통적인 강의식 수업을 통해 이론 및 실기교육을 실시하였다. 연구결과 4주간의 각각의 교육방식을 진행 후 사후 지식조사와 만족도에 있어서 대조군에 비해 실험군이 유의하게 더 높은 것을 알 수 있다(t=2.09, p<.05). 또한, 만족도 하위요인의 변수간의 상관관계 결과 흥미와 임상에 도움, 또는 흥미와 문제해결능력간의 상관관계를 보였다(p<.05, p<.01). 본 연구 결과를 기초로 응급구조학과의 시뮬레이션 실습교육이 필요하고 적절한 시나리오 개발을 통해 지속적으로 실습교육을 적용해야 할 것으로 사료된다.
실시간 태스크의 최악 실행시간을 예측할 때 과예측이 발생하는 원인은, 첫째 프로그램의 동적인 최악 실행 행태를 정적으로 분석하는 것이 근본적으로 어렵기 때문이며, 둘째 최근의 RISC 형태 프로세서에 포함되어 있는 파이프라인 실행 구조와 캐쉬 등이 그러한 정적 분석을 더욱 어렵게 만들기 때문이다. 그런데 기존의 연구에서는 각각의 과예측 원인을 해결하기 위한 방법에 대해서만 언급하고 있을 뿐 분석의 정확도에서 각 원인이 차지하는 비중에 대해서는 언급하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 최악 실행시간 예측시 과예측을 유발하는 원인들, 즉 분석 요소들의 영향을 정량적으로 조사함으로써 기존의 최악 실행시간 분석 기법들이 보완해야 할 방향을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 실험이 특정 분석 기법에 의존하지 않도록 하기 위하여 시뮬레이션 방법에 기반한다. 이를 위해 분석 요소별 스위치가 포함된 MIPS R3000 프로세서를 위한 시뮬레이터를 구현하였는데, 각 스위치는 해당 분석 요소에 대한 분석의 정확도 수준을 결정한다. 모든 스위치 조합에 대해서 시뮬레이션을 반복 수행한 다음 분산 분석을 수행하여 어떤 분석 요소가 가장 큰 영향을 끼치는지 고찰한다.Abstract Existing analysis techniques for estimating the worst case execution time (WCET) of real-time tasks still suffer from significant overestimation due to two types of overestimation sources. First, it is unavoidably difficult to predict dynamic behavior of programs statically. Second, pipelined execution and caching found in recent RISC-style processors even more complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the timing analysis for the corresponding overestimation source. After repeating simulation for all of the switch combinations, we perform the variance analysis and study which factor has the largest impact on the accuracy of the predicted WCETs.
스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
본 논문에서는 셀 경계지역 사용자의 스펙트럼 효율성 향상을 위하여 3GPP LTE-A (Long-Term Evolution-Advanced) 시스템에서 논의되는 셀 간 협력 전송기법 중 하나인 CoMP (Coordinated Multi-Point) 시스템을 소개하고, 성능 검증을 위해 시스템 레벨 시뮬레이터를 개발한다. 셀 간 협력 전송 시 시스템의 성능 개선 정도를 확인하기 위하여 기존 이동통신 시스템 중 가장 높은 성능을 보이는 3GPP LTE-A 시스템을 참조 시스템으로 선정하여 성능 비교를 수행한다. CoMP 시스템 레벨 시뮬레이션은 널리 사용되고 있는 OPNET을 기반으로 하는데, 셀 간 협력 전송 시스템 설계를 바탕으로 CU (Central Unit), CeNB (CoMP eNodeB), UE (User Equipment), MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 채널 모델 등의 모듈을 구현한다. WINNER 무선 채널 모델 및 ITU (International Telecommunication Union) 네트워크 모델 환경을 통하여 하위 5%의 스펙트럼 효율성을 가지는 셀 가장자리 사용자의 성능을 검증할 때, 3GPP LTE-A 참조 시스템 대비 제안한 CoMP 시스템의 용량이 약 2.5배 정도 증가하였음을 보인다.
본 논문에서는 구형 빔 패턴을 효율적으로 형성하기 위한 새로운 MDAS-DR 안테나 구조를 제안하였다. 안테나 구조는 크게 스택 마이크로스트립 패치 여기 소자, 다층 원형 도체 배열 소자들과 그 주위를 에워싸고 있는 유전체 링으로 구성된다. 다층 원형 도체 배열 구조는 스택 마이크로스트립 패치 여기 소자에 의해 방사 전력을 공급 받아 그 주변의 유전체 링과의 전기적 상호 결합 작용에 의해 원거리에서 구형 빔 방사 패턴을 형성할 수 있다. 유전체 링 구조의 설계 변수는 다층 원형 도체 배열 구조의 설계 변수와 더불어 구형 빔 패턴 형성에 중요한 설계 변수들로서 구형 빔 안테나를 위해 12개의 다층 원형 도체 배열과 유전율이 2.05인 테프론 유전체가 사용되었다. 제안된 안테나 구조의 유효성을 검증하기 위하여 10 GHz 대역$(9.6\sim10.4\;GHz)$에서 동작하는 안테 나를 설계하였으며, 시뮬레이션에는 삼차원 안테나 구조 해석에 적합한 상용 CST Microwave $Studio^{TM}$ 시뮬레이터가 사용되었다. 또한, 안테나 시제품을 제작한 후 무반사실 안테나 챔버에서 전기적 특성들을 측정하였다. 구형 빔 패턴 형성을 갖는 안테나 시제품의 측정 결과들은 시뮬레이션 결과들과 잘 일치하였으며, 측정 결과들로부터 MDAS-DR 안테나의 10 GHz에서의 측정 이득은 11.18 dBi이었으며, 최소한 8.0 % 대역 폭 내에서 약 $40^{\circ}$의 양호한 구형 빔 패턴을 형성함을 확인할 수 있었다.
최근 디지탈 기술을 응용하여 원자력 발전소 제어 시스템의 성능을 향상시키려는 많은 노력이 있어 왔고, 차세대 원자로에 구현할 것을 목표로 디지탈 제어 시스템 개발에 관한 장기적인 계획이 수립되어 있다. 디지탈 제어 시스템을 구축하고자 할 때 적정한 샘플링 주기를 정하는 것은 중요한 과정이다. 제어기의 안정성과 성능은 샘플링 주기에 밀접한 관련이 있다 현재 디지탈 제어기의 샘플링 주기를 체계적으로 정하는 전형적인 방법은 없다. 일반적으로 디지탈 제어기의 안정성을 고려해서 연속시간역 제어의 대역폭의 20∼30배의 역수 정도의 샘플링 주기를 흔히 쓴다. 이 논문에서는 안정성 뿐 아니라 시간역에서의 좋은 성능을 보장받을 수 있는 적정한 샘플링 주기를 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법으로 Irving의 모델을 이용하여 디지탈제어기의 적정 샘플링 주기를 예측하고, 고리 2호기의 마이크로 시뮬레이터와 WDPF 디지탈 제어기를 이용한 증기 발생기 수위제어 모사시스템에서 검증해 본 결과, 고리 2호기 원자력발전소 중기 발생기 수위제어를 위한 디지탈 제어기의 원자로 전 출력영역에 대한 적정 샘플링 주기 가 1초가 되는 것을 알게 되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권4호
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pp.483-488
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2015
본 논문에서는 엔진유지관리 개선을 위해 Web 기반 선박엔진성능분석용 장기모니터링시스템을 구현하고자 한다. 이 시스템은 시뮬레이터, 다채널 A/D 변환기가 내장된 감시모듈, 모니터링 컴퓨터, 네트워크저장기(NAS), RS485 및 무선인터넷 통신시스템으로 구성된다. 기존 제품은 각 엔진마다 압력센서를 설치하고 이를 감시모듈에서 실시간으로 계측한 후 통신에 의해 현장 제어실 PC나 Web 상에서 모니터링이 가능하지만 많은 샘플링 압력데이터 용량으로 인해 통신전송속도가 느려지고, 장기모니터링에 오류가 발생할 수 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 각 실린더별 압력센서에서 받은 원본 압력데이터는 NAS에 저장하고, 원본 압력데이터를 구간별 다운샘플링을 하여 제어실에서 장기모니터링하고, Web에서의 장기모니터링을 위하여 다운샘플 데이터를 무선전송 한다. 제안한 방식에서는 전송량을 1/10로 하였으므로 작은 용량을 가진 메모리를 사용할 수 있고, 빠른 통신속도를 유지할 수 있어 통신비용이 절감되며, 화면전체에 약 30일간의 장기모니터링이 가능하여 엔진의 유지관리에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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