저궤도 위성은 지상과의 접축시간이 극히 제한되어 있어 위성에서 생성된 원격측정 데이터들을 위성의 대용량 메모리에 저장하였다가 지상과의 접촉시간에 저장된 데이터를 지상으로 전송하는 방식으로 운영된다. 위성에 저장할 수 있는 전체 데이터 크기는 대용량 메모리의 크기와 지상과의 통신 가용시간에 따라 제한을 받게 된다. 대용량 메모리 저장용량과 다운링크 버짓을 만족해야 하므로 일반적으로 각 탑재체로부터 수신하여 위성에 저장되는 원격측정 데이터들은 종류별로 일정한 주기를 가지게 되고 그 크기도 고정되어 있다. 그리고 각 데이터 종류별로 저장여부를 지상명령으로 조절할 수 있도록 되어 있다. 그러나 생성되는 데이터가 일정하지 않고 비주기성을 갖는 경우 데이터량을 예측할 수 없으므로 지상명령으로 데이터 저장여부를 제어하는 것은 거의 불가능하다. 이러한 경우에 생성되는 데이터량을 모니터링하면서 데이터를 전송할 수 있는 자동화된 데이터 통신 방식이 요구된다. 본 논문은 저궤도 위성 탑재체에서 비주기적으로 생성되는 데이터를 자동으로 전송받기 위한 데이터 자동 전송기능과 시험 결과에 대해서 기술하였다.
본 연구에서는 기존의 데이터 웨어하우징 기술과 웹 기반 기술을 통합한 웹 웨어하우징 기법에 다중 에이전트 패러다임을 적용하여 다중 에이전트 기반 웹 웨어하우징 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템은 정보 검색 에이전트, 정보 통합 에이전트, 웹하우스 구축 에이전트로 구성된다. 정보 검색 에이전트는 여러 종류의 웹 자원을 수집한다. 정보 통합 에이전트는 정보 검색 에이전트에 의해 수집된 이형질적인 데이터를 일정한 형식으로 변환한다. 웹하우스 에이전트는 생성된 데이터를 사용하여 웹하우스를 구축하고 관리한다. 웹 데이터를 통합하기 위해 새로운 데이터 모델을 제안하였다. 의미를 갖는 지능적 객체를 생성하기 위해 여러 종류의 추론 에이전트들이 추론작업을 수행하고, 이들은 블랙보드 시스템을 통하여 작업을 통합한다. 본 시스템은 의미 정보 데이터를 사용하므로 웹 정보의 의미적 검색과 정보추출이 가능하다.
지구관측데이터 공동활용체계로 GEOSS가 제안되면서 한국에서도 K-GEOSS 개발을 통하여 다양한 방식으로 지구관측데이터의 활용 확산에 참여하고 있다. 본 연구에서는 K-GEOSS 시범서비스로 환경 분야의 생물 종 분포 변화 예측 시나리오를 개발하여 미래 생물 종의 서식지 보호를 위한 지구관측데이터의 효과적 사용 사례를 보여준다. 이러한 시범서비스는 K-DMSS 플랫폼을 이용하여 개발하였으며, 데이터 수집 전처리, 모델 학습 평가, 실제 분포 변화 예측까지 모두 자동화하여 수행한다. 최종단에서 다양한 기후모델 및 기후변화 시나리오에 따른 여러 종류의 예측 결과를 제공함으로써 대체 서식지 보호 및 정책수립을 위한 종합적인 의사결정에 도움을 주도록 하였다. 이와 같은 다양한 종류의 시범서비스 개발 및 지구관측데이터의 공동활용 사례 발굴을 통하여 GEOSS 체계의 정착을 보다 앞당길 수 있다.
현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.
기계학습이란 인공지능의 한 분야이다. 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야이며, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. 기계학습 종류에는 크게 Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning이 있다. 본 논문에서는 기계학습 종류 및 컴퓨터가 데이터들을 학습하면서 생기는 문제점을 알아보고, 문제점의 종류 및 해결방안을 제시한다.
최근 인터넷 지리정보시스템에 대한 요구가 증가하면서 효율적인 공간 데이터 검색에 대한 필요성이 커지고 있다. 효율적인 공간 데이터 검색을 위해서는 단계별로 상세 화된 데이터를 검색하는 기법이 요구되며, 이러한 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 공간 데이터 검색을 위한 단계화 된 지리정보 데이터 검색을 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 공간 인덱싱 기법은 단계별 데이터를 검색하는데 비효율적이며, 단계별 데이터를 지원하는 몇 가지 공간 인덱싱 기법도 모든 종류의 단계별 데이터를 지원할 수 없는 문제점을 가진다. 제안된 구조는 모든 종류의 단계별 데이터를 지원하며, 메모리 용량과 검색 시간 모두에서 이전의 공간 인덱싱 기법보다 우수하다.
베어링을 이용한 회전축은 모든 회전축의 근간을 이루고 있다. 이러한 회전축은 발전기 터어빈, 고정밀 공작기계 등에 많이 응용되고 있다. 그런데 이러한 대규모의 회전축에 이상이 생긴 경우, 이상을 방치하고 계속 사용하게 되면 기계전체의 파손을 가져올 수 있다. 이러한 기계전체의 파손이 일어나지 않도록 미리 이상을 진단할 수 있는 시스템을 구축하면 많은 비용을 절감할 수 있다. 지금까지 여러 종류 로터시스템 여러 종류의 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 통계적으로 처리하는 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 로터시스템을 이용한 베어링 진단 유무에 대한 이상진단을 통계적 패턴인식 이용하여 정상과 비정상 상태를 구분하여 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자한다.
본 연구는 현재 국내에서 생산되는 주요 승용차의 운전석과 운전석 주변 제어장치간의 규 격이 한국 성인의 신체에 맞게 설계되었는지를 분석하고 평가하여 한국인의 신체에 적합한 승용차 내부설계의 개선안을 제시하고자 한다. 이를 위해 최근의 한국인 인체 측정 자료를 이용하여 운전자가 운전석에서 갖추어야 할 편안한 자세를 3차원 인체 모델링 도구인 SAFEWORK을 이용하여 모델링하였다. 이 모델링을 위해 본 연구에서는 사람과 환경과의 관계를 고정적인 인체 측정 데이터와 기능적인 인체 측정 데이터를 동시에 고려하여 삼차원으로 모델링한 다음 현재 국 내에 판매중인 소형, 준중형, 중형승용차 3종류의 규격차를 적용한 시트를 SAFEWORK으로 설계하였다. 한국인 인체 측정 데이터로 만들어진 마네킨을 설계된 각각의 시트에 앉혀 시트의 규격과, 운전석 주변의 제어장치간의 규격에 대한 적합성 여부를 판단한 결과, 운전석에서 accelerator pedal까지의 거리와 volume control 까지의 거리, 운전석의 깊이와 뒷좌석 폭 등 연구대상이 된 3종류의 내수용 승용차의 주요 규격이 한국 성인의 신체에 부적합하다는 결과가 나왔다. 이에 한국 성인의 인체 측정 데이터에 적합한 시트와 주변 제어장치간의 설계 규격을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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