본 논문에서는 전광섬유 master oscillator power amplifier (MOPA) 구조의 이터븀(ytterbium) 첨가 편광유지 광섬유 레이저의 유도 브릴루앙 산란 및 모드 불안정 특성에 대해 연구하였다. 이터븀 첨가 광섬유 및 신호 광원의 종류에 따라 레이저 출력 및 역반사 스펙트럼을 측정하여 광섬유 레이저의 출력 증폭 한계를 분석하였다. 레이저 구조의 최적화를 통해 단일모드 빔 품질을 갖는 전광섬유 고출력 편광유지 광섬유 레이저를 구현하였다. Pseudo-random binary sequence (PRBS) 신호에 의해 위상변조된 10 GHz의 선폭을 갖는 신호 광원을 적용하여 1.5 kW의 출력을 얻었다. 최대 출력에서 1.15의 빔 품질을 가지며, 17 dB 이상의 편광소광률 특성을 확인하였다.
최근 특정 공간영역 내에 포함되는 센서노드들만의 센싱정보를 에너지 효율적으로 수집하는 센서 네트워크 기반 공간질의처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 센서 네트워크 기반 공간질의처리의 가장 단순한 방법은 모든 센서노드의 위치와 센싱정보를 서버로 수집한 다음, 서버에서 공간질의를 처리하는 Centralized 방법이다. 이 방법은 간단하다는 장점은 있지만, 모든 센서노드를 접근하기 위하여 소요되는 높은 무선통신 비용으로 인하여 센서노드의 에너지 효율성이 크게 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 Centralized 방법을 보완하기 위하여 센서노드에서 분산 공간 필터링을 수행하여 센서노드 간의 무선통신 횟수를 감소시키는 In-network 기반 분산 공간색인기법들이 제안되어 왔다. 그러나, 이러한 분산 공간색인기법들은 대부분 서버에서 이용되던 기존 공간색인기법들을 센서 네트워크에 단순히 적용하였기 때문에, In-network 환경에서 공간 필터링의 효과와 센서노드들 간의 무선 라우팅을 동시에 최적화하지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 In-network 환경에서 공간 필터링을 최적화하면서 동시에 센서노드들 간의 라우팅을 보장할 수 있는 GR-tree의 새로운 분산 공간색인기법을 제안하고자 한다. GR-tree 방법은 R-tree와 유사하게 MBR 기반의 트리를 구성하며, 센서노드들 간의 무선 라우팅 및 공간적인 인접성을 보장하면서 MBR들 간의 겹침을 최소화할 수 있는 특징을 가지고 있다. 끝으로, GR-tree와 기존 방법들의 다양한 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보여주고자 한다.
최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문의 핵심은 일정한 전용항만을 운용하는데 있어 발생되는 물유비용을 크게 3가지로 나누어 이들의 합계가 최소화 될 수 있는 선박톤수 별 연간 발주 항차 수를 최적화하는 것이다. 즉 항만에서 적항과 양항간을 오가며 발생되는 해상수송비용, 도착 선박이 항만에서 선석을 기다리며 발생되는 대기비용, 그리고 수입된 화물이 하역되어 야적장에 보관된 상태에서 발생되는 재고유지비용 등의 비용발생 행태가 대, 중, 소 3가지 선급별 연간 항차 수의 배정에 따라 상이한 만큼, 이들 비용의 합계가 최소화 될 수 있는 최적 항차 배정 의사결정이 요구된다. 이때 해상수송비용은 주어진 선급 별, 항만 별 요율로써 확정할 수 있고, 항만 대기비용은 시뮬레이션 모델로써 추정할 수 있다. 그리고 야적장의 화물 재고유지비용은 연간 평균재고량에 화물 별 단가(單價)와 이자율 등을 감안하여 추정할 수 있다. 포항제철(주)의 원료수입 전용부두를 운영하는 사례 분석 결과에서 규모의 경제 효과에 의한 해상수송비용을 최소화하기 위해 대형선박의 연간 항차 배정 율을 증가시킬 경우, 일정 비율을 지나면 선박 대기비용이 급격히 상승하고 야적장의 재고비용도 다소 상승되어 결국 총비용이 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 현재의 전용항만 구조하에서 물류비용을 최소화하기 위해서는 중형선은 연간 총 배정 항차 수의 약 50% 정도의 비중으로, 대형선은 약 33% 정도, 그리고 소형선은 약 17% 내외로 구성하는 것이 최적인 것으로 나타났다. 물론 이러한 분석 결과는 추후 새로운 선석의 건설, 수입화종과 화물량, 단가 등의 변수에 따라 달라질 수 있다.
그리드 시스템에서 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘을 사용한 태스크 스케줄링은 프로세서의 완전 연결된 환경에서 낮은 시간 복잡도와 높은 효율성을 보여준다. 하지만 기존 알고리즘은 태스크 간의 통신비용 및 옵티컬 그리드 환경에서 통신이 이루어지는 경로인 lightpath의 구성 과정을 충분히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 옵티컬 그리드 환경에 최적화 된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 계층화하여 태스크의 할당 우선순위를 결정하는 계층화 선택 알고리즘인 LSOG(Leveling Selection in Optical Grid)을 제안한다. 이 알고리즘은 동일한 계층 내 태스크들의 할당 우선순위를 결정할 때 부모 태스크와 통신비용이 가장 큰 태스크를 먼저 수행한 뒤 각각의 네트워크에서 태스크 간의 통신이 이루어지는 가장 짧은 길이의 경로를 고려한다. 이 과정은 옵티컬 그리드 환경에서 링크 리소스 사용을 최적화하여 스케줄링 과정의 통신비용을 개선시킨다. 기존의 알고리즘 중 ELSA (Extended List Scheduling Algorithm)와 SCP (Scheduled Critical Path) 알고리즘을 LSOG 와 비교한 결과 CCR 값의 증가와 네트워크 환경이 원활함에 따라 전체 스케줄링 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
스마트 그리드의 도입으로 그동안 중앙 집중적인 단방향 전기공급 방식에서 벗어나 전기 공급자와 소비자가 상호작용을 통해 에너지 정보를 주고받으며, 수평적, 분산적, 협력적, 네트워크의 형성이 가능하여 전력공급자는 전력 사용 현황을 실시간을 파악, 공급량을 탄력적으로 조절할 수 있다. 또한 전력의 소비자 역시 전력 사용 현황에 따라 전력요금이 비싼 시간대를 피하여 사용 시간과 사용량을 조절할 수 있다. 특히 융 복합기술의 발전으로 기존에는 구현하기 불가능하였던 다양한 기기들이 개발되면서 새로운 전력산업의 혁명을 가속화 시키고 있는 상황이다. 이를 토대로 기존 전력산업을 대체하는데 가장 큰 핵심인 스마트파워그리드에 활용할 수 있는 융 복합기술을 살펴보고, 예상되는 기술의 사업화 시기 및 관심부분을 도출하여 전력산업 관련 발전소, 연구소 및 기업체 종사들에게 설문조사를 통해 분석한 결과 스마트파워그리드의 경우 국내 기술로드맵을 통해서 도출된 현황을 바탕으로 신규 발전소 건설 및 기존 발전소 계량화 사업에 융합하여 스마트파워그리드 발전소 실증에 접근할 경우 기존에 도출된 기술 외에 다양한 분야에서 국제 표준화, 인력양상, 특허, 평가 및 인증까지 실증적으로 이루어 질 수 있을 것이다.
본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.
이 연구는 초고층 건물의 철근콘크리트 기둥 단면을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 실제 프로젝트에 적용하는 과정에서 검증, 보완한 실용화 연구이다. 최적설계변수는 콘크리트 강도와 단면형상으로 구조엔지니어에 의해 수행된 1차적인 구조설계 결과를 바탕으로 상기 설계변수들을 순수하게 수치적 관점에서 전산최적화한 실례를 소개, 제시하는 것이 이 논문의 목적이다. 이를 위해 외부의 해석 솔버로부터 원 해석모델에서 산출한 부재 응력을 받아오고 이를 기준으로 최소 비용을 만족하는 단면형상을 찾는 전산최적설계 컴포넌트를 새롭게 개발하였다. 이를 활용하여 콘크리트 강도를 사전 가정하고 각 강도별로 1차 최적 단면형상을 산출한 다음 그 결과들을 비교 검토해 서로 다른 두 강도에 대한 단면형상이 최대한 유사한 지점에서 콘크리트 강도를 변경하는 최적설계 시나리오를 제안하였다. 이상의 프로세스는 현업 프로젝트를 수행하는 과정에서 특정 부재의 최적설계만을 위해 집중적으로 개발된 것이므로 구조적 관점에서 미시적이고 수학적 관점에 치중하였다는 한계를 가진다. 그러나 현업에의 적용을 위해 실용적 관점에서 알고리즘 및 프로세스를 강도 높게 검증, 보완한 결과물이므로 차후 발전적 적용 및 개발이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.
굴착단계별 지반거동을 예측하기 위해 아무리 정교한 수치해석기법을 적용하여도 수치해석 모델링, 토질정수, 현장 및 시공조건 등과 관련한 불확실성으로 인해 실제 시공시 관측되는 거동은 설계단계의 수치해석을 통한 예측과 상당히 다른 결과를 나타낸다. 따라서, 굴착과정에서 발생되는 지반거동을 파악하기 위해서 항상 현장계측을 통한 관리가 이루어져야 한다. 하지만 지금까지 수행된 계측관리는 현단계 안정성만을 판단하는 절대치 관리기법에 한정되어 있어 다음 굴착단계에 대한 지반거동의 예측이 어려운 실정이다. 이러한 측면에서 본 연구는 현단계 안정성 여부를 판단하는 절대치 관리기법 이외에 역해석을 통해 다음 굴착단계의 지반거동을 예측하고 안정성을 판단하는 예측관리기법을 도입한 지반굴착 흙막이공의 정보화시공 종합관리 시스템인 TOMAS-EXCAV를 개발하였다. TOMAS-EXCAV는 SQP-MMFD의 최적화기법을 적용한 역해석 프로그램을 정해석 프로그램과 연계하여 굴착 또는 시공 초기단계에 실시된 계측결과를 토대로 주요 설계변수의 최적화를 수행함으로써 흙막이구조물 해석시 모든 불확실성을 포괄적으로 반영한다. 본 연구에서는 이에 대한 검증을 위해 흙막이 현장 2개소를 선정하여 역해석을 중심으로 TOMAS-EXCAV의 적용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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