본 연구에서는 다입출력 불확실 선형 플랜트를 위한 포화함수에 의한 연속 슬라이딩 면 변환 가변 구조 시스템이 주어진다. 이론적으로 불연속 슬라이딩 면 변환 가변구조 시스템을 제안한다. 사전에 결정된 슬라이딩 면 위에 슬라이딩 모드의 다입출력 존재 조건과 함께 페루프 지수 안정성에 대해 검토한다. 실제 응용을 위하여 포화 함수에 의하여 불연속 가변구조 시스템의 연속 근사화를 이룬다. 실제적인 관점에서 가변 구조 시스템의 내부 특성인 제어입력의 불연속성을 많이 개선한다, 설계 예와 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 연속 변환 가변구조 시스템 제어기의 유용성을 입증한다.
본 논문에서는 소형 어선의 전기 시스템을 DC 마이크로그리드의 관점에서 설계하고, 선박의 동력원인 엔진-발전기를 가변속 제어함으로써 선박 전력 계통의 효율을 개선하고자 한다. 선박 전력 계통은 물리적으로 육지 계통과 분리된 마이크로그리드의 형태를 갖추고 있다. 때문에 소형 기계 추진 어선의 경우, 추진을 위한 엔진뿐만 아니라 추가적으로 선내 전력을 공급하기 위한 엔진-발전기를 갖출 필요가 있다. 이에 반해 전기 추진 어선은 하나의 엔진-발전기 세트로 추진과 선내 전력 공급이 모두 가능하다. 하지만 어선이 정지 상태에서 조업을 할 때에 전력 부하량이 작기 때문에 엔진의 저부하 운전 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여, DC마이크로그리드를 어선에 적용하여 엔진 가변속을 적용하고자 한다. 통상적으로 20% 내외의 부하율로 운용되는 엔진에 가변속 제어를 적용하면 20% 이상의 연비 개선 효과를 기대할 수 있다. 이러한 DC마이크로그리드 어선의 연비 개선 효과를 항해와 조업으로 구분하여 시뮬레이션을 통해 예측하였다.
본 연구는 멀티미디어 서비스를 무선 ATM 환경에서 지원하기 위한 WATM MAC프로토콜을 제안하였다. 무선 환경에서는 값비싼 무선 자원을 효율적으로 사용하여 ATM 서비스가 요구하는 QoS를 만족시키는 것이 중요하다. 특히 대역폭의 사용이 가변적인 비디오 트레픽의 경우는 유연한 대역폭 할당 기능이 있어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 VBR과 CBR을 구분하여 제어하는 셀 스케쥴링 방식을 제안하였다. 이때 VBR 트레픽은 GCRA 알고리즘을 사용하여 가변적인 트레픽 요구를 만족시키도록 하였따. 제안된 제어 기법의 성능을 알아보기 위해 모의 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
차세대 이동 통신은 음성만이 아닌 멀티미디어 서비스 지원이 필수적이다. 그 중에서도 CLSP(Channel Load Sensing Protocol)에 의한 CDMA ALOHA 방식은 기지국에 있는 허브(HUB)에서 채널의 부하를 센싱하여 일정 문턱 값($\alpha$) 이상의 패킷이 기지국에 수신될 경우 모든 단말기에 접속 불가 명령을 송신함으로써 기존의 ALOHA 방식보다 처리효율을 높였다. 그러나 기존에 고정된 문턱 값은 가변적인 트리픽 부하에 따라서 처리율도 가변적으로 변함으로써 최상의 처리율을 얻지 못했다. 본 논문은 대역확산 Slotted ALOHA 네트워크의 처리율을 높이기 위해서 매 슬롯마다 허브에서 계산되어진 패킷 수를 이용하여 다음 슬롯에 최상의 처리율을 얻을 수 있도록 패킷 문턱 값($\alpha$)을 설정해 주는 알고리즘을 제안하였다. 또한 음성과 데이터 트래픽이 혼합된 멀티미디어 트래픽이 기지국에 수신될 때, 제안된 알고리즘을 사용하여 실시간 트래픽인 음성 트래픽에 따라 데이터 문턱 값(${\gamma}$)을 선택함으로써 실시간 트래픽에 대한 처리율을 향상시켰다.
본 논문에서는 가역가변길이 부호를 테이블 메모리에 효율적으로 저장하는 방법을 제안한다. 여러개의 부호들을 적은 개수의 값들로 테이블을 구성하는 새로운 알고리듬으로, 가역가변길이 부호의 부호내의 비트 천이개수와 부호 구성 트리에서의 레벨을 이용하는 TNWT(Transition Number and Weight of Tree)방법을 제안한다. 압축에 앞서 가역가변길이 부호들의 가중치와 천이개수를 구하고, 신장된 값들이 서로 구분이 안되는 경우를 방지하기 위해 테이블의 값들을 재배열한다. 재배열이 끝난 배열의 값들을 세 개씩 묶어 압축된 테이블을 얻는다. 압축된 테이블은 부호의 천이개수와 가중치를 이용하여 복호해 낼 수 있다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법보다 약 20% 적은 크기로 테이블 메모리를 구성하고, 압축된 테이블로 복호가 가능함을 확인하였다.
영상의 에지는 입력 영상에 대한 중요 정보들을 가지고 있으며, 에지 추출은 영상인식의 성능을 좌우하는 중요 요소이다. 영상 에지 추출은 영상 분할의 첫 번째 단계이며, 영상의 구성을 결정하기 위해서 화소들을 하나의 영역으로 만드는데 사용되고 있다. 또한 에지 강도를 갖고 있는 모든 에지들을 검출하기 위해 많은 방법들이 제안되었다 기존의 에지 짐출은 흑백영상의 명암도의 변화에 국한되어 있었다 그러나 칼라영상을 이용하여 에지를 추출하는 경우에는 흑백영상보다 이용할 수 있는 정보가 많을 뿐 아니라 인간의 시각체계와도 유사하여 보다 나은 에지 추출을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 칼라영상에서 직접적으로 얻을 수 있는 RGB 정보 중 광도를 분리하여 사용하는 YCbCr성분을 이용하여, 기존의 기울기연산자나 표면접합 템플릿에 의한 에지 추출이 아닌 3$\times$3 마스크안의 데이터값의 차에 따라 가변적으로 변하는 BBM템플릿을 제안하였다. 제안된 가변 BBM템플릿은 모의 실험한 결과 기존의 Sobel, Preweet, Roberts 같은 연산 템플릿보다 성능이 우수함을 확인하였다.
가상화 기술의 등장으로 서버를 가상화하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 되면서 탄력적인 프로비져닝이 가능해져 기업은 좀 더 유연하게 대처할 수 있게 되었다. 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용하는 데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 자원을 사용함에 있어 실제 필요한 양만큼 할당하여 사용하는 것이다. 현대 응용의 가변적인 작업 부하에 따라 필요한 만큼만 자원을 제공하기 위해 SLA 기반 오토-스케일링 기법을 이용하여 자원 할당의 자동화를 연구하고 있다. 하지만 대부분의 클라우드 협업 플랫폼은 오토-스케일링 기술을 지원하지 않는다. 또한, 대부분의 SLA 기반 오토-스케일링 기법은 웹 응용에서 중요한 평균 응답 시간은 보장하지 않는다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가변적인 사용자 요청에 따라 플랫폼은 평균 응답 시간을 보장하고 SLA 위반 여부에 따라 추가 자원을 할당하는 오토-스케일링 기법을 제안한다.
최근 데이터 활용이 중요해지고 있는 시대인 만큼 데이터센터의 중요도도 높아지고 있다. 하지만 데이터센터는 24시간 가동되는 막대한 전력을 소모하는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 데이터센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이거나, 트래픽을 예측하는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 가변적으로 서버를 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망(Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 되며, 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키 피디아(WikiPedia) 서버의 트래픽 데이터양을 수집한 뒤 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델이 유의미한 성능을 보이며, 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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