본 논문은 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 위한 코드 생성기 구현과정에서 실시간 시스템에 대한 ATM(Abstract Timed Machine) 명세로부터 생성된 SRL(Software Representation Language) 중간코드로부터 Ada 실행코드 생성방법을 제시한다. 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법인 ATM은 기존의 정형기법과는 달리 순환공학 환경에서의 실시간 시스템이 갖는 정적 및 동적 속성은 물론 특정 환경에서의 동적행위도 표현이 가능하므로, DoME/ATM 그래픽 명세 표기와 중간코드로부터 실행코드를 자동 생성함으로써 순환공학 환경에서의 실시간 시스템 개발 및 검증을 가능하게 한다. 따라서, 실행코드 자동 생성기를 구현하기 위하여 본 논문에서는 선행연구에 의한 DoME/ATM으로부터 변환된 SRL/ATM 코드로부터 Ada 실행코드를 생성하기 위하여 SRL/ATM과 Ada의 관계를 분석하고 실행코드 생성을 위한 기본 규칙들을 정의하여, Ada 실행코드 생성기를 설계한다. 실행코드 생성기는 SRL 파스트리 생성기를 이용하여 구문분석을 통해 구문노드와 수식노드, 단말노드 둥과 같은 구문적 요소들을 추출하여 어휘분석을 통해 얻어진 정보들과 추출된 구문 정보들을 기반으로 실제 Ada 실행코드를 생성한다.
일반적인 송 배수시스템의 운영은 지대가 높은 곳에 위치한 배수지(tank)에 용수를 저장한 후, 자연유하에 의해 수요절점으로 용수를 공급한다. 이때 배수지에 용수를 송수하기 위한 펌프장 운영에서 많은 전기에너지가 소모된다. 일반적으로 송수펌프의 운영은 다년간의 운영자료를 기반으로 운영자의 판단에 의해 이루어지거나, SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)시스템을 통해 관측되는 배수지 수위를 기준으로 펌프 작동여부를 결정하고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존 펌프운영방법을 개선하고 좀 더 효율적인 운영방법을 모색하기 위해 실시간 송수펌프 최적운영 모형을 개발하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였으며, 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하고 급수지역의 24시간 용수사용량을 미리 예측하여 실제 시스템의 운영형태와 근접하게 반영하였다. 또한 최적화 과정에서 상수관망해석 프로그램(EPANET)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 시스템의 운영상황을 모의하였다. 개발된 모형을 국내 P시의 광역상수도 시스템에 실제 적용하였으며, 현장 실시간 운영 데이터를 입수하여 전력사용량, 배수지수위, 이산화탄소 발생량 등을 비교, 분석하였다. 개발 모형을 이용하여 펌프운영을 실시하였을 경우, 기존의 운영방식과 비교하여 경제적/환경적으로 뚜렷한 개선 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 TMO 실시간 객체 모델을 이용하여 실시간 통신 메시지 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 새로운 프레임워크 및 동기화 메카니즘을 나타내었다. 또한 분산된 네트워크 시스템에서 TMO 구조를 이용하여 DHS(Distributed High-Precision Simulation) 응용 환경 에 적용함으로서 실시간 메시지 서 비스를 보장하였다. 분산된 다중 노드 시스템에서 TMO의 시간 구동 및 메시지 구동 구조는 실시간 통신 서비스 능력을 적시에 보장하기 위한 설계자의 노력을 충분히 줄일 수 있었으며, 제안된 프레임워크는 분산된 객체 구성요소들 사이의 데드라인 시간을 보다 쉽게 보장하기 위해 일관된 구조 및 구성을 제공하였다. 프로그래머의 데드라인 설계 시간을 처음 객체부터 적용하여 보장함으로서 형성될 수 있다. TMO 객체 모델을 기반으로 한 실시간 시뮬레이션에서 몇 가지의 TMO 구조의 장점을 가지고 있으며, TMO 객체 모델은 요구 명세서와 설계 사이의 강력한 연관성을 가지고 있다.
본 연구는 예제 기반 대화 시스템에서 응답을 결정하기 위한 핵심 요소 기술 중 하나인 발차간 유사도 측정 방법의 개선에 대해 논한다. 일반적인 문장간 유사도 측정과는 달리, 대화에서 발차간 유사도 측정은 단어 분포간 유사도 뿐만 아니라, 문형, 시제, 긍/부정, 양태등 대화 자연스러움을 결정하는 문장의 다양한 언어적 요소 역시 중요하게 고려되어야 한다. 그러나 기존 연구에서는 이에 대한 고려가 부족 했던 것이 사실이며, 따라서 본 연구에서는 개선 방안으로서 발화의 형태적 유사성 뿐 아니라 다양한 언어적 자질들을 분석하고 이를 유사도 측정에 반영하여 정확도를 향상시키는 새로운 유사도 측정 방법을 제안한다. 또한, 발차의 자질별 유사도를 고려함으로써, 한정된 수의 예제들의 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방식에 비해 10%p 이상 정확도 성능 향상이 있었다.
본 논문은 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 아두이노(Arduino)을 이용하여 무단 침입자를 스마트폰을 통해 실시간으로 스트리밍 되는 영상을 통해 확인하고, 즉각적으로 신고할 수 있는 홈 케어 방범 IoT 시스템 구축에 대한 내용을 다룬다. 이는 1인 가구 및 비어있는 원룸 등의 무단 침입을 방지하고 범죄를 예방하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
코로나19 이후로 교육의 형태가 오프라인에서 온라인으로 변화되었다. 하지만 온라인 강의 교육 서비스는 실시간 소통의 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 기계독해 기반 실시간 강의 질의응답 시스템을 제안한다. 본 논문연구에서는 질의응답 시스템을 만들기 위해 KorQuAD 1.0 학습 데이터를 활용해 BERT를 fine-tuning 했고 그 결과를 이용해 기계독해 기반 질의응답 시스템을 구축했다. 하지만 이렇게 구축된 챗봇은 강의 내용에 대한 질의응답에 최적화되어있지 않기 때문에 강의 내용 질의응답에 관한 문장형 데이터 셋을 구축하고 추가 학습을 수행하여 문제를 해결했다. 실험 결과 질의응답 표를 통해 문장형 답변에 대한 성능이 개선된 것을 확인할 수 있다.
실시간 시스템은 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공해주는 시스템이다. 즉 실시간 시스템에서 요구되는 시간을 충족하지 못할 경우 시스템의 신뢰도는 급격히 감소하며, 요구되는 시간의 범위를 넘어서서 제공되는 정보는 활용도와 가치에 있어서 거의 무의미하게 된다. 이러한 실시간 시스템의 성공적인 동작을 보장하기 위해서는 보다 정확한 시스템 설계가 중요하다. 특히 실시간 시스템에서 필요로 하는 여러 종류의 시간제약에 대한 풍부한 표현력과 명세 된 시간에 대한 검증이 중요하다. 본 논문은 특정 시점(time points)과 시간 간격(time intervals), 주기(period), 이산 시간(discrete time)으로 연속적인 시간(continuous time) 표현, 다수의 타이머에 의한 지역 시간과 전역시간 등의 시간 관련 동작을 ATM(Abstract Time Machine)을 기반으로 명세하고 명세하고 명세 된 시간에 대한 분석 방법을 살펴본다.
트위터, 페이스북 등의 소설 네트워크가 이슈가 되는 사건에 의견을 표시하는 수단으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이슈 키워드 추출 및 트위터와 유투브에 기반한 실시간 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가장 최근 신문 기사들의 제목과 스니핏을 이용하여 이슈가 되는 키워드를 실시간으로 추출하여 사용자들에게 보여주고 트위터와 유투브 OpenAPI를 이용하여 추출된 키워드에 대한 컨텐츠들을 실시간으로 사용자들에게 보여준다, 본 시스템을 통해서 이슈가 되는 사건에 대한 실시간 반응을 찾을 수 있다.
임베디드 시스템에 탑재될 자바가상머신을 기능별 모듈로 컴포넌트화 하여 이식될 플랫폼의 요구사항에 맞추어 재구성한다면 컴포넌트 기술의 장점인 소프트웨어의 재사용과 재구성을 통한 빠르고 신뢰성있는 자바가상머신 개발이 가능하다. 이러한 자바가상머신 컴포넌트 재구성을 위한 컴포넌트 모델의 정의 및 명세를 위한 지원도구가 필요하며, 명세도구의 지원 하에 보다 시각적인 컴포넌트 구성 및 각 명세요소 정의를 바탕으로 한 자바가상머신 컴포넌트의 재구성에 요구되는 여러 제약조건이나 각 컴포넌트 간의 관계정의 등이 명세 되어질 수 있다. 또한 임베디드 시스템이 가지는 실시간 속성에 대해서 정의하여 이를 명세도구를 통해서 속성명세 및 설계 시에 예측성을 지원하기 위한 WCET 계산이나 우선순위 정의 등을 명세할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 명세방법을 제안하고 실시간 속성 중심의 자바가상머신 컴포넌트 명세도구를 설계하고 구현하였으며, 기존에 제안된 내장형 실시간 컴포넌트 개발 도구와 비교하였다.
본 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range: SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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