협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.
영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.
높은 클럭으로 동작하는 고속의 프로세서를 다수 이용한 다중프로세서 시스템 성능은 프로세서 자체의 성능보다 상호연결망의 트랜잭션 처리 능력 및 지연에 의하여 큰 영향을 받게 된다. 따라서 상호연결망의 성능은 대역폭 및 지연시간 측면으로 시스템 성능에 큰 비중을 차지한다. 단방향 이중 연결을 이용한 CC-NUMA 구조는 이중 연결을 이용한 대역폭 증가효과와 고속 단방향 링크를 이용한 적은 지연시간으로 인하석 고성능 시스템에서 많이 채용되고 있다. 한편, 이중 연결구조로 인하여 시스템의 상호연결망의 최단 경로는 단일하게 형성되지 않으며, 여러 개의 최단 경로가 구성될 수 있다. 그러나 실제 응용프로그램을 수행할 때, 동일한 홉 수를 나타내는 경로일지라 하더라도 각 연결 링크의 부하 및 경쟁에 따른 지연 시간의 차이를 나타내게 되며, 만일 노드간의 트랜잭션 전달 경로가 정적으로 구성되어 있을 경우, 실제 프로그램의 수행에서 균일하지 못한 연결 링크 부하에 따른 지연 시간의 차이가 나타날 수 있음을 의미한다. 이는 곧 고속의 상호연결망 전체의 대역폭을 균일하게 사용하지 못함으로 나타나는 부가적 지연 시간으로 볼 수 있으며, 이로 인한 응용 프로그램의 수행 성능이 저하될 수 있음을 의미한다. 본 논문은 기존 연구된 단방향 이중 연결을 이용한 CC-NUMA 시스템에서, 노드간 트랜잭션 전달 경로가 정 적으로 구성될 경 우 발생될 수 있는 성능 저하를 평가하고, 정적 경로와 동일한 홉 수의 경로를 나타내며 링크 부하에 따라서 동적으로 전달되도록 부하에 따르는 동적 경로 설정 방법을 제시하였다. 논문에서 제시하는 방법은 기존 경로설정 방법에 대하여 동일한 홉 수를 나타내며, 링크 부하에 따라서 동적으로 경로를 설정함으로써 실시간 경로 분배가 자연스럽게 이루어지도록 하였고, 링크 경쟁을 완화함으로써 보다 균일한 링크 사용을 나타냈고, 링크 획득 실패로 인한 지 연시간을 감소시켰다. 프로그램 구동 시뮬레이션을 통한 성능 검증 결과, 논문에서 제시한 동적경로 설정 방법은 기존 정적 경로 설정 방법에 비해 링크점유시간 편차가 $1{\~}10\%$ 낮게 나타났고, 링크의 획득 실패 횟수가 ${\~}3\%$ 감소하였으며, 그 결과 $1{\~}6\%$의 수행 시간 감소를 나타냈다.
본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.
가스터빈 기관은 우주항공, 발전 플랜트뿐만 아니라 해상운송 분야에 사용되는 원동기로서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 그 구조가 복잡하고 연소과정에서 시간지연 요소가 포함되어 있어 가스터빈 기관을 잘 제어할려면 정교한 수학적 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 가스터빈 기관의 주요 구성품인 가스발생기, PLA 액추에이터, 미터링 밸브에 대한 모델링 기법을 설명한다. 또한, 가스터빈 기관의 시운전 데이터를 기초로 몇 가지 정상상태 때의 동작점에서 서브모델을 구하고, 각 서브모델에 대해 비선형 비례적분미분 제어기를 설계하여 기관의 속도를 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 비선형 제어기는 비선형 함수로 구현되는 3가지 이득을 사용한다. 비선형 제어기의 파라미터는 제어시스템의 목적함수를 최소화하는 관점에서 실수코딩 유전자알고리즘으로 동조한다. 제안한 방법은 가스터빈 기관에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 확인한다.
센서 네트워크의 특성상 설치 후, 사람이 직접 초소형의 센서 노드들을 일일이 관리할 수 없기 때문에, 센서 노드를 직접 설치하기 이전에 시뮬레이션을 통해 각 센서노드들의 네트워크 환경을 미리 확인하고 점검하는 작업은 매우 중요하다 센서네트워크 통신 프로토콜이나 어플리케이션은 데이터의 송수신 타이밍이 매우 중요하다. 하드웨어의 동작타이밍을 정확히 모델링 하여 시간에 데이터를 처리 송수신하는 사이클이 정확한 시뮬레이션이 요구된다. 이를 위해 잘 알려진 방법은 명령어 수준의 시뮬레이션 방법이다. 본 연구에서는 Telos형 센서노드를 위한 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터인 TeloSIM을 구현했다. Telos는 중앙처리장치인 MSP430과 라디오모듈인 CC2420를 사용하며 최근 가장 많이 쓰이고 있는 센서노드이다. MSP430은 센서노드에서 사용되고 있는 중앙처리장치 가운데 가장 적은 에너지를 소모하며, CC2420은 Zigbee를 지원하기 때문이다. 하지만 현재까지 개발된 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터는 대부분 Atmega128을 지원하는 시뮬레이터이거나 CC2420을 지원하지 못하는 시뮬레이터들이다. 따라서 본 논문에서는 소개하는 TeloSIM은 Telos를 이용하여 센서네트워크를 연구하는 개발자에게 도움을 줄 수 있다. TeloSIM은 명령어 수준의 시뮬레이터로 사이클이 정확한 장점을 갖고 있고 하드웨어를 정확히 모델링 하여 운영체제나 특정 기능 구현에 상관없이 하드웨어를 직접 이용하는 것과 동일하게 사용할 수 있으며, 다수의 센서노드를 동시에 시뮬레이션 할 수 있다. 그리고 GUI 도구를 제공하여 사용자가 시뮬레이션 결과를 쉽게 볼 수 있도록 하였다.
무선 센서 네트워크에서 다중경로 라우팅에 대한 연구는 노드와 링크 실패로 인한 잦은 경로 파손의 문제를 해결하고 데이터 전달 신뢰성을 향상시키기 위해 연구되었다. 다중경로 라우팅에서, 예를 들어 전장에서 군인 및 재난 지역에서 구조자와 같은 이동 싱크는 이동성을 다루기 위한 새로운 도전이 필요하다. 싱크 이동성은 그들의 이동 경로에 따라서 소스 노드에서 이동 싱크까지 새로운 다중경로 구성을 요구한다. 이동 싱크가 지속적인 이동성을 갖기 때문에, 기존 다중경로는 이동 싱크의 새로운 위치로 효율적인 재구성을 위해 이용될 수 있다. 그러나, 이전 프로토콜들은 이러한 문제를 다루지 않는다. 따라서, 우리는 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 효율적인 다중경로 재구성 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜 LGMR은 이동 싱크의 이동 유형에 기초한 세 가지 다중경로 재구성 방법을 다룬다: 단일홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 전체 다중경로 재구성, 시뮬레이션 결과는 에너지 소비 및 데이터 전달 딜레이 측면에서 LGMR이 이전 프로토콜 EDM보다 더 나은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네트워크를 설치한다. 센서가 규정 농도 이상의 위험물질을 감지하게 되면, 자동적으로 물질을 분석하고 그 물질의 농도정보를 얻게 된다. 기존의 역추적 모델들은 3개 이상의 센서 정보로부터 결과물을 요구하기 때문에, 하나의 센서정보로 누출속도를 구해야 하는 이 시스템에는 적합하지 않다. 이 연구에서 제안한 신경망을 기반으로 한 역추적 알고리즘과 농도정보 및 기상정보를 이용하여 누출원에서 누출속도를 구하게 된다. 관련 위험물 저장 설비의 공정정보, 물질정보, 기상정보 그리고 센서로부터 얻은 농도데이터 등 14개의 입력 데이터를 넣어 출력값인 누출속도를 구하게 된다. 이는 독성가스 저장시설 주변에 사는 주민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.
강우시 저수지로 유입하는 탁수의 시공간분포를 실시간으로 예측하기 위해서는 하천 유입수 수온의 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 강우시 하천 수온의 변동특성을 조사하기 위해 2004년 홍수기 동안 대청호 상류 하천에서 한 시간 단위의 연속측정을 실시하였다. 강우사상 동안 하천수온은 강우 전 보다 최대 $5\sim10^{\circ}C$ 정도 하강하는 것으로 나타났으며, 이것은 저수지로 유입하는 하천수의 밀도를 $1.2\sim2.6$ tcg/$m^3$ ($0.12\sim0.26\%$) 상승시켜 중층 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 실측자료를 이용하여 두 가지 종류의 통계형 수온 예측모형인 로지스적모형(DLG)과 다중회귀모형(DMR-1, DMR-2, DMR-3)을 개발하였다. 모든 모형들이 강우-유출 사상에 따른 하천 수온의 급격한 강하 현상을 비교적 잘 묘사하는 것으로 나타났으나, 일 평균기온, 이슬점 온도 그리고 하천 유량을 모형의 독립변수로 사용한 회귀형모형이 대기 기온과 하천 수온의 로지스틱 함수관계를 가정한 DLG모형보다 수온예측 성능이 보다 우수한 것으로 평가되었다.
한국수자원공사에서는 매월 1일 생성한 월 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)을 근거로 월 최적운영 모형인 SSDP모형을 통해 월말목표저수량을 산정할 수 있는 실시간 물 관리 시스템을 구축하였다. 그러나 월 중간에 발생하는 수문기상학적 변화를 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있어 이를 보완하자는 필요성이 제기되었다. 이를 위해 본 연구에서는 1일부터 예측시점까지는 그 동안 발생한 강우 관측자료를 이용하고 이후 기간에는 발생 가능한 모든 과거 강수시나리오를 이용하는 기법을 통해 매월 10일 간격으로 3차례 앙상블예측을 갱신하여 예측정확도를 향상시켰으며, 예측정확도에 따른 저수지 운영효과의 개선여부를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 월중 수문상황을 반영한 SSDP/ESP21모형이 그렇지 못한 SSDP/ESP01모형에 비해 연평균 $1\;X\;10^6\;m^3$의 용수부족 감소효과를 가졌으며 전반적으로 이수기에 총 유량이 적으면서 예측정확도가 향상된 경우 상당한 용수부족 감소효과를 나타냄을 또한 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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