본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한다. 조합논리 부분을 DAG로 표현하여 그래프 분할과 collapsing, bin packing을 수행한다. 그래프 분할에서 DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행시간을 개선하기 위한 것이다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 17.01% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.
본 논문에서는 Band-III 지상파 디지털 멀티미디어 방송 수신용 저전력 CMOS RF 튜너 칩에 대해 기술한다. 제안된 RF 튜너 칩은 저전력의 소형 휴대단말기 개발에 적합한 Low-IF 수신 구조로 설계되었으며, 174~240 MHz의 RF 방송 신호를 수신하여 1.536 MHz 대역폭의 2.048 MHz IF 신호를 출력한다. RF 튜너 칩은 저잡음 증폭기, 이미지 신호 제거 믹스, 채널 필터, LC-VCO, PLL과 Band-gap 기준 전압 생성기 등의 모든 수신부 기능 블록들을 포함하고 있으며, 0.18 um RF CMOS 기술을 이용하여 단일 칩으로 제작되었다. 또한 전력 소모를 줄이기 위한 4단계 이득 가변이 가능한 저잡음 증폭기를 제안하였으며, Schmoock's 선형화 기법과 Current bleeding 회로 등을 이용하여 수신 성능을 개선하였다. 제작된 RF 튜너 칩의 이득 제어 범위는 -25~+88 dB, 잡음 특성(NF)은 Band-III 전체 대역에서 약 4.02~5.13 dB, 선형 특성(IIP3)은 약 +2.3 dBm 그리고 이미지 신호 제거비는 최대 63.4 dB로 측정되었다. 총 전력 소모는 1.8 V 단일 전원에서 약 54 mW로 우수하며, 칩 면적은 약 $3.0{\times}2.5mm^2$이다.
딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.
From the beginning of 1990s , also in the shipping industry, especially liner shipping industry competition has been more intensive and difference of the service quality among shipping companies has been learned . On the other hand, a shipping company has some limitations to do its international mission for itself just by broadening service area. For this reason, the necessity for the global strategi alliance among the shipping companies, which is orginally aimed at sharing of facilities and organixation, has been developed. Through strategic alliance, liner shipping companies do not need to input the additional capitals to increase the material assets such as vessel capacity and spread the risk by the enlargement of the market. Also, they can secure the competitive edge through efficient utilizaton of assets. The purpose of strategic alliance of Hanjin Shipping Ltd., can be summarized as follows ; broadening of service area, cost reduction through vessel sharing, realization of rationalized shipping service by terminal and equipment or facilities sharing. Liner strategic alliances are agreement among liner companies to pol their equipment , andterminals for joint operations and services in which each alliance partner continues to serve its market using jointly operated or used inland feeders,inland terminals, port terminals, and mainline fleets of ship as well as joint pools of containers and equipment. Strategic alliances are generally more formal agreements than consortia and impose longer term and far reaching obligation on their members. It also acts as one in developing and advancing the strategic aims of the alliance members. The most important objective for liner strategic alliances is cost reduction and improvement in capital asset utilization. Main aims of strategic alliance drawn in this paper, can be enumerated follows : 1. improvements in service frequency and quality : 2. improvements in vessel and equipment utilization and thereby reductions in fixed and variable cost ; 3. improvements in market shares and high value cargo booking ; 4. reductions in intermodal storage and port terminal throughput costs ; 5. improvements in negotiating powers with ports and feeder transport providers ; 6. reduction in financial and other fixed costs such as insurance; 7. coordination and integration of MIS and EDI systems and service for greater efficiency and market penetration ; and, 8. improvements in logistic chain management and economic of scale by equipment depot, terminal, and vessel sharing.
화차 제동은 공기 제동관의 압력변화를 이용해 제동 체결과 완해를 반복적으로 작동하여 수행한다. 화차 공기 제동 완해 불량은 기관사의 제동완해 취급 후에 제동 제어밸브의 오작동으로 인해 부분적인 제동체결상태를 의미한다. 이 현상은 화차 주행 동안 차륜 찰상과 열손상을 발생시킴으로서, 차륜파손 또는 열차 탈선사고를 일으킨다. 따라서 화차의 운행 지연 및 사고방지를 위해서는 공기제동 완해불량을 방지하는 체계적인 연구가 중요하다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 철도운영기관의 제작과 기능요구사항을 고려하여 완해불량 방지밸브를 개발하였다. 또한 본 밸브의 내구성 시험은 화차제동성능 시뮬레이터 성능시험기를 이용하였으며, 이의 작동성능은 반복적인 제동과 완해불량 조건하에 공압이력으로부터 평가하였다. 본 밸브의 보증수명은 화차 주행동안 제동횟수를 고려하여 무고장 시험기법에 준하여 12개 시제품에 대하여 총 16만회 성능시험을 수행하였다. 내구성 시험동안 본 밸브의 공압 입력 시간과 출력시간 및 출력속도의 차이는 거의 일정하였다. 본 밸브의 보증수명은 신뢰수준 95%에서 59,860회이며, 화차 대차에 본 밸브를 설치할 경우에 요구조건인 4년간 고장없이 운용될 수 있음을 의미한다.
현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다.
가압경수로형 원자력발전소 수위제어시스템과 특히 저출력시 수위제어상의 문제점들이 분석 및 고찰되었으며 저출력으로 운전시의 여러 과도특성에서도 안정된 제어를 하고 급수펌프고장과 같은 큰 수위변동 발생시에는 신속한 수위응답을 얻기 위한 방법이 주로 연구되었다. 제어기의 기본 알고리즘으로 퍼지제어기법을 적용하였으며 여기에 필요한 제어규칙 및 알고리즘은 운전원의 지식과 한국원자력연구소에 설치된 교육훈련용 모의제어반에서의 수동운전경험을 바탕으로 설정되었다. 실제 시스템 구현관점에서 제어변수 및 적용규칙은 보다 간편한 튜닝과 입출력변수간의 영향을 고려하여 세워졌다. 저유량일 때 측정이 불량한 유량신호에 대해, 중기발생기를 압력제어모드로 운전할 때에는 유량차의 퍼지변수로서 우회급수밸브의 개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 수위오차의 크기에 따라 유량차의 소속함수를 달리하는 동적인 튜닝방법을 사용하였다. 또한 우회급수와 주급수밸브간 간단한 전환알고리즘의 적용으로 밸브절환시의 수위요동을 억제하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 저출력구간에서 원자로출력변동에 대해 기존에 설치된 방법보다 안정된 제어를 하고 동적 튜닝의 적용으로 미세제어동작과 수위오차가 큰 영역의 제어에 대해 신속한 응답과 함께 제어성능이 개선되었음을 보였다.
퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.
경찰청 발표 자료에 따르면 2010년 우리나라에서 발생한 교통사고 건수는 226,878건으로 전체 교통사고 중 교차로가 차지하는 비중이 44.8%로 교차로 사고는 교통사고 중 많은 부분을 차지하고 있다. 이 중 신호교차로 교통사고에 대한 연구는 지속적으로 이루어지고 있는 반면에 비신호교차로에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 환경적 요인으로 퍼지적 성격을 가진 교통량, 차로폭, 시거를 입력변수로 비신호교차로에서의 사고건수예측을 위한 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 모형을 구축하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 실측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 본 모형의 예측력은 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE), 평균제곱근오차(MSE)를 통하여 적합성을 평가하였으며, 이들은 각각 평가 결과 0.9817, 0.4773, 0.3037로 나타나 모형의 설명력이 우수한 것으로 평가된다. 본 연구의 비신호 교차로 사고예측분석 연구결과는 비신호교차로의 안전 대책 수립 및 교통사고 개선사업을 위한 기초자료를 제공할 것으로 사료된다.
본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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