본 논문에서는 다중 반송파 코드 분할 다중 접속 (MC-CDMA: multicarrier code division multiple access) 방식의 주파수 효율을 분석한다. 먼저, 코드 분할 다중화에 사용되는 부반송파 개수와 사용 중인 코드 개수 (부하율), 주파수 영역 채널 계수에 따른 MC-CDMA 방식의 주파수 효율에 대한 일반식을 유도한다. 또한, 전체 부반송파를 여러 개의 그룹으로 분할하여 다중화 복잡도를 줄일 수 있는 다양한 MC-CDMA 전송 방식들의 주파수 효율에 대한 일반식도 유도한다. 이를 통하여, 다중 경로 개수에 따른 채널의 주파수 선택도와 다이버시티 간의 상관관계를 정립하고, 이를 바탕으로 다이버시티를 최대로 얻기 위한 최소의 코드 길이와 최적 부반송파 할당 방법을 도출함으로써, 최소의 길이를 갖는 코드들을 사용하여 주파수 효율을 최대화 할 수 있는 시스템 구조를 제시한다. 모의실험 환경에서의 수치적인 분석을 통하여, 다양한 시스템 구조에 따른 주파수 효율의 특성을 분석하며, 주파수 효율에 결정적인 영향을 주는 시스템 구성 방법과 파라미터들을 도출한다. 마지막으로, 주어진 채널 환경에서 MC-CDMA 방식과 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM: orthogonal frequency division multiplexing) 방식의 주파수 효율을 비교함으로써 상호관계를 설정한다.
웹에 대한 공격은 웹 서버 자체의 취약점 보다 웹 어플리케이션의 구조, 논리, 코딩상의 오류를 이용한다. OWASP에서 웹 어플리케이션 취약점을 10가지로 분류하여 발표한 자료에 의하면 웹 해킹의 위험성과 피해가 심각함을 잘 알 수 있다. 이에 따라 웹 해킹에 대한 탐지능력 및 대응이 절실히 요구된다. 이러한 웹 공격을 방어하기 위해 패턴 매칭을 이용한 필터링을 수행하거나 코드를 수정하는 방법이 있을 수 있지만 새로운 공격에 대해서는 탐지 및 방어가 어렵다. 또한 침입탐지시스템이나 웹 방화벽과 같은 단위보안 제품을 도입할 수 있지만 운영과 지속적인 유지를 위해서는 많은 비용과 노력이 요구되며 많은 탐지의 오류를 발생한다. 본 연구에서는 웹 어플리케이션의 구조와 파라미터 입력 값에 대한 타입, 길이와 같은 특성 값들을 추출하는 프로파일링 기법을 이용하여 사전에 웹 어플리케이션 구조 데이터베이스를 구축함으로서 사용자 입력 값 검증의 부재에 대한 해결과 비정상적인 요청에 대해 데이터베이스의 프로파일 식별자를 이용하여 검증하고 공격 탐지가 가능하다. 통합보안관리시스템은 현재 대부분 조직에서 도입하여 운영하고 있으며 일반화 되어있다. 그래서 통합보안관리시스템의 보안 감사 로그 수집 에이전트에 웹 어플리케이션 공격 탐지 기능을 추가한 모델을 제시함으로서 추가 단위보안제품을 도입하지 않고서도 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있도록 하였다.
UHD 고속영상 전송 시스템에서 EMI 특성은 특정 주파수 대역의 신호가 전기적, 구조적으로 주파수가 일치될 때, 에너지가 집중되고 신호의 흐름을 방해하여 왜곡이 발생하므로 시스템이 불안정해지는 원인이 된다. 이러한 신호의 왜곡을 제거하기 위하여 전원 무결성 분석과 EMI 현상에 대한 고주파 설계기법이 요구되어진다. 따라서 본 논문에서는 다층인쇄회로기판(MLB : Multi-Layer Printed Circuit Board) 구조에서 발생하는 고주파 잡음을 최소화하고 신호 무결성과 전원 무결성을 개선하면서 EMI를 억제하는 최적의 MLB 설계방법을 제안한다. 제안한 MLB의 특성 임피던스 파라미터는 비유전율 εr = 4.3, 고속영상 차동신호(HSVDS : High-Speed Vih = 0.145deo Differential Signaling)의 선로 폭 w = 0.203, 패턴의 간격 d = 0.203, 패턴의 두께 t = 0.0175, 베타층 위의 높이 를 고려하여 특성 임피던스 Zdiff = 100.186Ω으로 설계하였다. 실험결과 아이패턴의 출력 크기가 672mV, 지터는 6.593ps, 전송 주파수가 1.322GHz, 신호 대 잡음비는 29.62dB로 전송 품질이 개선 전보다 약 10dB 향상 되었다.
최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ?기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.
이동 통신 수요의 급격한 증가와 멀티미디어 서비스에 대한 요구에 의해 기존의 셀룰러 시스템은 용량 부족 및 QoS 처리에 있어서 한계에 부딪히게 되었다. 따라서 사용자들이 요구하는 QoS를 만족시켜줌과 동시에 최대한 많은 사용자를 수용하기 위해 계층셀 구조가 제안되었다. IMT-2000에서는 셀구성 방안으로 계층셀 구조를 채택하였는데, 그에 따라 복잡한 중첩 구조를 간단하면서도 효율적으로 이용할 수 있는 호 처리 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 기존에 제안된 복합 호 처리 방식에서 한 걸음 나아가 이동 속도와 대역폭을 고려한 호 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 버퍼와 가드 채널을 이용하여 호의 이동 속도와 대역폭을 고려하여 기존의 방식보다 효율성을 높일 수 있도록 하였다. 또한 대역폭과 이동 속도를 고려하여 호들을 분배하여 처리함으로써 사용자의 QoS를 만족시켜주고 핸드오버율을 줄이고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 본 논문에서는 계층 셀룰러 시스템을 구성하고 다양한 트래픽을 생성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 블로킹률, 드로핑률, 채널 활용률, 계층간 핸드오버 수 등 다양한 파라미터를 토대고 기존의 방식과 제안한 방식을 비교해봄으로써 성능 향상을 입증하였다.
최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.
본 논문은 수중 차의 차속도와 프로펠러 각속도를 추정하는 문제를 다룬다. 계단식 관측기는 측정된 위치 값으로부터 속도값 추정을 위해 사용한다. 고이득 관측기(high-gain observer)에 전형적으로 생기는 전형적인 문제를 없애기 위하여 계단식 구조의 관측기가 설계되었다. 고이득 관측기처럼 시스템 다이나믹스와 파라미터로부터 무관하게 설계할 수 있으며 단순한 구조를 가진다 관측기의 첫 단계에서 출력 값이 추정되고 측정된 출력의 1계 미분 값이 관측기의 두 번째 단계를 통해 추정된다. 또한 출력의 n 번째 미분 값은 관측기의 n+1 번째 단계에서 추정된다. 제안된 관측기가 전체 점근적 안정도를 보장함을 보여준다. 시뮬레이션 결과는 기존의 고이득 관측기에 비해 제안된 관측기가 수중 차의 차속도와 프로펠러 각속도를 더 우수하게 추정함을 보여준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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