• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.572-579
• /
• 2009

모니터링 시스템은 데이터 모니터링을 위한 장치들의 증가와 다양한 서비스를 지원하기 위해 많은 파라메타를 요구한다. 특히 무선 모바일 환경에서 장치의 상태 모니터링은 제한된 스크린 사이즈에 다량의 정보를 디스플레이 해야 하는 어려움과 네트워크상에 장치 상태 데이터의 전송은 네트워크 트래픽과 많은 관련을 가진다. 본 논문은 온실 환경 시스템의 효과적인 관리를 위하여 데이터 수집을 위한 컨트롤 보드를 설계하고, 무선 모바일과 웹 기반의 다중 인터페이스를 구현하여 장치, 그리고 환경 데이터 모니터링, 각 장치의 제어를 적응적으로 수행하는데 있다. 그러므로 사용자의 상황에 따른 효율적인 모니터링 및 제어를 위해서 분산 클라이언트가 컴퓨터인 경우는 서버 또는 지역 제어 모듈에 LabVIEW 웹 서버를 통해서 웹브라우저로 모니터링 및 제어권을 획득하고, 클라이언트가 PDA인 경우는 디스플레이의 크기와 데이터 처리 능력을 고려한 무선 모바일의 어플리케이션을 연동하였다. 실험결과, 사용자의 환경에 따른 적응성과 이동성을 제공함으로써 인간 중심적인 설계 관점에서 만족할만한 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제31권12호
• /
• pp.704-715
• /
• 2004

최근의 단일 혹은 다중 프로세서 시스템은 일반적으로 계층적 메모리를 사용한다 이는 프로세서의 클럭 속도와 메모리로의 데이타 접근 시간의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 막기 위한 노력 중 하나이다. 특히 프로세서와의 속도 차이를 줄이기 위해 사용되는 캐쉬는 이단계에서 삼단계에 이르는 다양한 형태의 계층을 포함하는 메모리 시스템으로 구성된다. 이 중에서도 특히 상위 캐쉬는 프로세서와 직접 인터페이스가 이루어지기 때문에, 해당 캐쉬의 적중률은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이러한 상위 캐쉬의 하나로써, 희생 캐쉬는 일차 캐쉬의 충돌 미스(Conflict Miss)를 줄이기 위해 추가된 모듈이다. 이는 프로세서 입장에서 보면 절차상 일차 캐쉬와 동등한 관계에서 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 이러한 상위 캐쉬의 관리 정책 중, 기존의 일차 캐쉬와 희생 캐쉬의 구현시 배제되어 왔던 프로세서의 재사용 정보를 이용하는 캐쉬 라인의 효율적인 관리 정책을 제안하고자 한다. 이 기법은 프로세서의 데이타 사용 빈도에 의한 캐쉬 교체 정책으로, 프로세서에 의해 특정 데이타가 얼마나 자주 접근되었는가에 따라, 사용 빈도수가 높은 데이타에 대해 캐쉬에 위치시키는 시간을 연장시키는 기법이다. 본 논문에서는 제안된 메모리 시스템의 성능을 평가하기 위해, 이를 프로그램 기반 시뮬레이터인 Augmint를 통해 모델링한 후, 시뮬레이션을 수행한다. 그리고 이를 기존의 단순한 회생 캐쉬 교체 정책과 비교하여 성능상의 차이점을 비교 분석한다. 실험 결과 제안된 LIVMR 기법은 최대 6.7%, 평균 0.5%의 성능 향상을 보였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제22권3호
• /
• pp.37-43
• /
• 2021

본 연구는 토지피복의 변화에 따른 토양 탄소의 변화량을 산정하고자 하였다. 다양한 토양탄소 모형가운데 InVEST Carbon Storage and Sequestration 모듈을 사용하였다. 토지피복은 토양 탄소에 영향을 주는 대표적인 인자 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 대한민국 전역을 대상으로 2000년과 2010년의 토지피복 변화에 따른 토양 탄소의 총량을 비교하였으며, 각 행정구역별(시도)의 변화량을 산정하였다. 대한민국의 토지피복 변화는 주로 시가 및 건조지역의 증가와 초지의 감소 등으로 나타났으며, 이로 인한 토양 탄소의 변화를 나타냈다. 대한민국의 총 토양 탄소 변화량은 10년 사이 11.48(million t) 감소한 것으로 나타났다. 행정구역별 토양탄소량은 대부분의 시도에서 감소를 나타냈으나, 예외적으로 제주도는 토양탄소량이 증가한 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 시도 중 감소량이 제일 적은 시도는 서울로 나타났으며, 감소량은 0.033(million t)으로 나타났다. 반대로 가장 많은 감소량을 보인 시도는 경북으로 총 2.893(million t)이 감소하였다. 제주도는 유일한 총 토양 탄소 증가 지역으로 0.547(million t)이 증가하였으며, 10년 사이 농업지역이 2.1배 증가함을 보였다. 토양탄소의 경우 전국단위의 실측 자료 구축이 부족함을 보이며, 추후 다중 모형을 이용하여 연계분석을 통해 검증을 진행해야 할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.128-130
• /
• 2021

본 연구는 광어의 적정 생산량 예측을 위한 회귀분석 자동화 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 우리나라의 세계 각국과 FTA 체결 및 시장 개방 가속화 등으로 인해 한국 광어 양식 사업들은 환경의 특수성과 불확실성에 의해 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 최근 연어, 방어 등의 수입 수산물의 급증과 국민들의 식생활 변화로 소비 부진 및 가격 하락 등의 문제를 해결할 방안이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 양식 광어의 수급 안정과 경제적 가치를 분석하여 적정한 광어 생산량을 알기 위해 빅 데이터를 활용한 회귀분석 자동화 시스템을 구현하였으며, 파이썬 모듈인 xlwings를 활용하여 광어의 생산금액과 생산량에 대한 가중치를 구하고 추후 생산될 광어의 양을 예측하는 데 활용하였다. 따라서 이러한 광어 생산량 예측에 대한 분석 결과를 토대로 향후 광어 양식 업계에서는 적정 생산량 달성 및 수급 조절 방안을 마련할 수 있을 것이며, 이는 불필요한 경제적 손실을 줄이고 데이터를 기반한 새로운 가치창출을 도모할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 시도한 데이터 접근 방식을 통해 향후 여러 분야의 연구에서는 인공신경망, 다중회귀분석 등 다양한 분석 기법을 활용할 수 있고 이는 다양한 업계에서 효과적으로 빅데이터를 분석하고 활용할 수 있는 기초적인 자료의 토대가 될 것이다.

• 한국음향학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.155-163
• /
• 2009

Text-to-speech 시스템에서 입력 텍스트로부터 운율 정보를 생성하기 위해서는 운율구 경계, 음소 지속시간, 기본주파수 포락선 설정의 3가지 기본적인 모듈이 필요하다. Break 인덱스 (BI; Break Index)는 합성기에서 운율구의 경계를 나타내고, 자연스러운 합성음을 생성하기 위해서는 BI를 정확히 예측하여야 한다. 그러나 BI는 문장의 의미나 화자의 읽기 습관(reading style)에 따라 임의적으로 결정되는 경우가 많아 정확한 예측이 매우 어렵다. 특히 일본어 합성기에서는 악센트 구 경계 (APB; Accentual Phrase Boundary)와 major phrase 경계 (MPB; Major Phrase Boundary)의 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 APB와 MPB 예측 오류를 보완할 수 있는 방법을 제안한다. BI를 고정 break (FB; Fixed Break)와 가변 break (VB; Variable Break)로 분류하여 합성단위 선택을 수행한다. 일반적으로 BI는 한번 생성되면 변하지 않는다. 따라서 BI가 잘못 생성된 경우 최적의 합성음을 생성할 수 없게 되는데, VB는 생성된 BI와 그것과 유사한 BI를 함께 이용하여 합성단위 선택을 수행함으로써 합성음의 BI가 생성된 BI와 다를 수 있는 것을 의미한다. APB와 MPB에 해당하는 BI에 대하여 VB인지 FB인지 CART(Classification and Regression Tree)를 이용하여 예측하고, VB인 경우 기본 주파수와 음소 지속시간에 대해 다중 운율 모델을 생성하여 합성단위 선택을 수행하였다. MOS 테스트 결과 원음이 4.99, 제안한 방법을 4.25, 기존의 방법은 4.01로 합성음의 자연성을 향상시킬 수 있었다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.23-29
• /
• 2017

본 연구에서는 선박이송용 트레슬의 표면에 부착할 수 있는 광섬유센서 패키지를 설계하고 파장다중분할방식에 기초한 센서 네트워크를 설계한 후, 모의 트레슬 유닛을 이용한 실험을 통하여 트레슬의 구조적 건전 모니터링을 위한 스마트 트레슬의 가능성을 확인하였다. 광섬유 브래그 격자 센서는 알루미늄 관으로 만들어진 원통형으로 패키징 되었다. 또한, 패키징 된 광섬유 센서를 폴리머 튜브에 삽입 한 후, 튜브 내부에 에폭시를 충전하여 센서가 해수에 대한 부식저항과 내구성을 갖도록 하였다. 패키지 된 광섬유 센서는 0.2 MPa 하의 수압테스트를 통하여 해수에서의 사용에 대한 신뢰성도 검증되었다. 트레슬의 변형에 관한 유한 요소 해석에 의해 얻어진 트레슬 부재의 변위가 큰 곳을 중심으로 트레슬에 부착할 브래그 격자의 수와 위치를 결정하였다. 최대 하중이 가해지는 트레슬 부재의 변형은 ${\sim}1000{\mu}{\varepsilon}$의 변형율로 분석되었으며, 그 때 트레슬에 걸리는 최대 하중으로 인한 센서의 브래그 파장 변화는 ~1,200 pm으로 계산되었다. 유한 요소 해석에서 얻은 결과에 따라 센서의 브래그 파장 간격을 3~5 nm로 결정하여 트레슬에 하중이 가해 졌을 때 센서 사이의 브래그 격자 파장값이 겹치지 않도록 설계하였다. 5개의 광섬유센서 패키지로 구성된 센서 모듈 5개를 연결하면 브래그 격자 센서 50개가 네트워크 될 수 있으므로, 브래그 격자 파장 검출기의 광원 중심 파장이 1550 nm에서 150 nm 광학 창 내에서 모두 검출될 수 있도록 하였다. 모의 트레슬 유닛에 부착 된 5개의 광섬유 센서 패키지의 브래그 파장 이동은 광섬유 루프미러를 사용하는 브래그 격자 파장검출기에 의해 잘 검출되었으며, 그 때 검출된 브래그 격자 센서의 값은 최대 변형률이 약 $235.650{\mu}{\varepsilon}$로 측정되었다. 센서 패키징과 네트워킹의 모델링 결과는 실험 결과와 서로 잘 일치하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제13권1호
• /
• pp.80-87
• /
• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.9-18
• /
• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.