본 논문에서는 허브 네트워크 기반의 장거리 공중 전술 통신을 위한 새로운 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 최근 세계 각국에서는 네트워크 중심전 (NCW, Network Centric Warfare)으로 변화하는 현대전의 흐름에 맞추어 공용데이터링크 (CDL, Common Data Link)의 전송속도 및 네트워킹 기능을 향상시키기 위한 기술 개발에 주력하고 있으며, 우리 군도 자립적인 차세대 대용량 CDL 기술 개발에 박차를 가하고 있다. CDL의 대표적 운용 구조인 허브 네트워크에서는 제한된 주파수 대역 내에서 다수의 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)들과 대용량의 영상 전술 정보를 동시 다발적으로 교환하기 위해, hybrid FDMA(Frequency Division Multiple Access)/TDMA(Time Division Multiple Access) 구조를 고려할 수 있다. 그러나 UAV 별 상이한 왕복 시간 지연 (RTT, Round-Trip Time) 및 트래픽 크기로 인해 동일 주파수 대역을 점유하는 UAV 간 유휴 시간 자원이 발생하거나 불필요한 패킷 전송 지연이 발생할 수 있으며, 이는 장거리 운용 시 허브 네트워크의 자원 효율을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 UAV 별 발생하는 RTT와 트래픽 크기를 기반으로 하는 반복적 정렬 알고리즘을 통해 UAV의 시간/주파수 자원을 스케줄링하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안 기법이 낮은 복잡도로 데이터 처리율과 패킷 지연 측면의 성능 향상이 가능함을 입증하였다.
본 논문에서는 이동하는 항공기의 통신장비와 지상 통신장비 간의 무선통신 링크 유지 및 통신신호 추적을 위하여 모노펄스 시스템과 ${\alpha}{\beta}$ 필터가 결합된 통신신호 추적 시스템의 성능향상 방안을 제시한다. 모노펄스 오차각 추적을 위하여 일반적으로 사용되는 모노펄스 기울기 곡선(Monopulse Ratio Curve)에 의한 추적 방식이 아닌 최소거리 연산방식을 제안하며, 통신 신호의 일시적 단절 상황에서 모노펄스 추적 재연결 확률 및 추적 정확도 향상을 위하여 가변 이득 방식의 ${\alpha}{\beta}$ 필터 알고리즘을 제안한다. 프로토타입 안테나로 측정한 MR Curve를 이용하여 제안된 모노펄스 시스템의 성능향상을 확인할 수 있다. 또한, 통신 단절 및 연결 상황에서 항공기 모의궤적을 이용한 모의실험은 고정 이득 방식의 ${\alpha}{\beta}$ 필터 대비 가변 이득 방식의 ${\alpha}{\beta}$ 필터 알고리즘의 성능향상을 보여준다. 본 논문에서 제시한 방식은 기존 통신신호 추적 시스템의 하드웨어에 대한 변경 없이 알고리즘의 변경만으로 가능하기 때문에 최소비용을 통한 성능향상을 기대할 수 있다.
본 연구는 어떤 소셜정보가 추천신뢰에 유의한 영향을 미치는지와 이들 간의 영향관계가 제품 관여도 수준에 따라 어떻게 달라지는지를 실증적으로 살펴보는 것을 목표로 하고 있다. 관련 선행연구에 대한 검토 결과를 토대로 추천신뢰에 유의한 영향을 미칠 것으로 예상되는 소셜정보의 구성요소로써 친밀감, 유사성, 성실성, 명성 등 네 가지 요소를 도출하였으며, 이들 소셜정보와 추천신뢰 간의 영향관계에 관한 연구모형 구축 및 가설검정을 실시하였다. 더불어 소셜정보와 추천신뢰 간의 관계에 있어 제품 관여도가 유의한 조절효과를 가지는지 분석해 보았다. Google Docs 사용자들을 대상으로 온라인 설문조사를 수행한 결과, 총 55명의 응답자로부터 205개의 신뢰 관계(링크)에 관한 자료를 수집하여 가설검정을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 소셜정보의 네 가지 차원인 친밀성, 유사성, 성실성, 명성은 모두 추천신뢰에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 소셜정보 중 친밀성 및 명성과 추천신뢰 간의 관계에 있어 제품 관여도가 유의한 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 관련 분야에 대한 학문적, 관리적 차원의 시사점을 도출하였으며, 향후 연구방향을 제시하였다.
기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.
논문은 W-CDMA 고속 다운링크 패킷접속(HSDPA: high-speed downlink packet access) 시스템에서 다중경로 간섭성분에 대해 직렬간섭제거(SIC successive interference cancellation) 알고리즘을 적용하여 오류율 성능을 유도하고 수치해석으로 성능을 분석한 것이다. 성능분석 결과에 의하면, 다중경로수가 증가함에 따라 오류율 성능이 급격하게 포화됨을 알 수 있었고, 확산이득(PG)이 증가할수록 성능향상이 매우 커짐을 확인하였다. 두개의 다중경로와 평균 오류율 $1.0{\times}10^{-3}$에서 확산이득 PG=64와 128의 경우 기존 검출방식에 비해 직렬간섭제거 성능이 각각 7dB와 1.4dB이상 우수함을 보였다. 파일럿 채널과 데이터 채널들에 할당하는 가중치가 '1'에 가까울수록 오류율 성능이 포화됨을 알 수 있었다. 그리고 다중코드수(K)가 증가할수록 다중경로수에 비례한 간섭전력 증가로 인해 성능저하가 커졌다. 또한 상대적으로 뒤에 도달한 다중경로의 페이딩 채널이득이 적을수록 성능이 향상됨을 알 수 있었다 이상과 같은 성능분석 결과에 따르면 고속전송을 위한 다중코드, 낮은 처리이득 및 채널 페이딩 등의 환경에서 성능향상을 위해서는 다중경로 간섭제거가 필수적임을 알 수 있었다.
본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인한 동북아시아 공항 네트워크의 구조적 변화를 분석하고 공항 경쟁력 향상에 도움을 줄 수 있는 정책 제언을 도출하고자 하였다. 이를 위해 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis; SNA)을 이용하여 코로나19 전후 네트워크의 중심성 분석을 시행하고 네트워크를 시각화하였다. 이를 위해 2019년 3월 4~10일 및 2020년 3월 9~15일 각 일주일간의 동북아시아 공항 국제선 전체를 대상으로 출발·도착하는 노선을 OAG(Official Airline Guide)의 Schedules Analyzer Database를 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 사태 이후 동북아 공항 네트워크의 노드와 링크, 밀도가 감소한 것으로 나타났다. 전반적인 네트워크 밀도 감소 속에서도 인천공항의 중심성은 상대적으로 덜 감소한 것으로 확인되었다. 수요 급감을 겪고 있는 항공운송산업의 위기 극복을 위해 정부 및 공항의 적극적 지원이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 확산이 동북아시아 공항 네트워크의 중심성 지수에 미친 영향을 분석하여 향후 수요 회복 시 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따
본 연구에서는 거시적 넓은 지역에 대한 교통 분석과 부분상세지구(sub-area)의 교통 분석을 서로 단계적으로 연계하며 상호 교통 환경 변화에 대한 영향을 동시적으로 함께 반영하여 방법을 제안했다. 이와 같은 거시적-미시적 연계 분석을 위해 거시적 네트워크 분석, sub-area analysis, 가구통행실태의 출발시각 자료, 부분상세지구의 경계지점에서 시간대별 관측 링크 교통량 자료를 융합 분석함으로써 부분지구에 대한 동적 O/D 교통량을 추정하는 실무적 방법을 제안하였다. 이렇게 추정된 동적 O/D 교통량을 입력 자료로 하여 부분상세지구에 대해 미시 교통류 시뮬레이션 분석을 실행함으로써 다양한 국소적 지구의 교통정책 분석을 가능하게 하였다. 이와 같은 미시적 동적 분석은 거시적 네트워크 분석으로는 파악할 수가 없었던 대기행렬, 교차로 지체, 차량 간 상충 등의 분석을 가능하게 한다. 따라서 교통정책의 효과를 미세한 교통현상 변화까지 분석이 가능하도록 하였다. 또한 본 연구에서는 실제 사례연구를 통해 거시적-미시적 연계 분석에 의한 부분상세지구 미시교통류 시뮬레이션 결과의 현실 설명력에 대한 검증 분석도 수행하여 미시적 동적 분석의 정책 활용 가능성에 대한 참고적 자료를 제공하였다.
도심에서 배전선로는 지중과 가공 선로의 구성, 연가, 건물과 나무로 인한 시야 방해로 추적하기가 어렵다. 이러한 3상 4선식 배전계통에서 특정 수용가가 어떤 변압기 또는 어떤 배전선로로부터 공급되는지를 결정하는 것이 현장의 전기 기술자에게 어려운 문제다. 배전선로의 부하 평형등을 위해 선로의 정확한 추적기술이 필요하다. 본 논문에서는 소전력 고주파 신호를 사용하는 전력선 통신을 활용한 식별 방법을 제안한다. 배전선로에 고주파 전력 신호를 주입하여 분석 한 결과 고주파 신호는 배전선 및 변압기에서 전달을 억제하게 된다. 이러한 제안된 전송제한 방법을 사용하여 변압기도 식별하고 배전선로도 식별하고자 한다. 배전계통에서 전력선 통신 신호의 전달 특성을 분석하기 위한 변압기, 3상 선로, 부하 등에 대한 시뮬레이션 해석 모델을 기술한다. 그리고 시스템은 전력선 통신 모듈을 바탕으로 송수신기로 구성된다. 이론적 개념을 검증하기 위해서 일반 상업용 건물에서 실험이 행하여진다. 또한 MATLAB 시뮬링크를 사용하여 개념에 대한 이해를 위한 시뮬레이션이 수행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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