본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.
독자적인 자동차 충돌해석용 프로그램 개발 및 응용기술을 목표로 Explicit 수식화, 셀 요소의 정식화, 교체요소의 정식화, 비선형스프링 요소의 개발, 초탄성 고무재료의 개발, Hourglass 제어, 접촉알고리즘 정식화 등의 프로그램의 기본 모듈을 구성하였고, 그래프 출력용 포스트 프로그램을 개발하였다. 비선형스프링, 에어백 모듈, 안전벨트 모듈 등이 개발되었으며, 자체구조물들의 정면·측면 충돌해석을 수행하고 상용충돌해석프로그램들과 그 결과를 비교하여 개발된 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 또한, 측면충돌 모델을 사용하여 설계초기단계에서 빠른 해석을 수행할 수 있도록 하는 Hybrid 모델링 기법을 개발하여 기존의 쉘모델의 결과와 비교·검토하였다. Hybrid 모델링시 조인트 부의 특성을 측면해석 모델에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 트래픽올 갖는 B-ISBN의 스위치/멀티플렉서 등에서 중요한 파라메타로 결정되는 버퍼 크기에 대한 트래픽의 성능을 분석하였다. 멀티미디어 트래픽은 포아송 분포 트래픽, 그리고 기하분포와 지수 분포의 ON 시간 주기 (버스트 분포)를 갖는 버 스트 트래픽이 혼합되는 트래픽으로 모델링 하였다. 멀티미디어 트래픽으로 모델링한 트래픽에 대해서 성능을 분석하고 양질의 서비스를 제공할 수 있는 셀손실률에 대한 버퍼의 크기를 제시 하였다. 시뮬레이션은 PC SIMSCRIPT II.5를 이용하였고 시뮬레이션 프로그램은 PREAMBLE, MAIN, INITIAL, ARRIVAL., DEPARTURE및 STOP·SIM의 모듈로 구성하였다. 특히 혼합된 트래픽의 시뮬레이션에서는 ARRIVAL모듈을 I, II로 나누고 셀을 각각의 모듈에서 독립적으로 발생시켜 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 모델링은 이벤트 스케줄링 (Event Scheduling) 방식을 적용하여 시행하였다.
액체로켓엔진(Liquid Rocket Engine) 의 천이성능 예측을 위해 선행연구 되었던 LRE 시스템 모듈화 프로그램의 결과를 살펴보고, 일본의 로켓엔진 동적 해석 프로그램(Rocket Engine Dynamic Simulator)의 엔진 시스템 동적 해석 방법과 모델링에 대해 고찰하였다. LRE 시스템 모듈화 프로그램에서는 각 구성품에 대한 설계 인자를 수학적으로 모델링하였고 구성품 간의 유량과 압력을 매칭시켜 통합하여, 로켓엔진 시스템의 요구조건을 만족하는 각 구성품에 대한 주요 설계 파라미터를 도출하는 과정에 관하여 논의하였다. 로켓엔진 시스템을 유한한 배관요소들의 연결로 모델링하고, 시간의 함수로 표현되는 보존방정식을 적용하여 터보펌프, 밸브, 오리피스,추력실 등 유체기기의 작동 특성을 모사하는 동특성 설계 과정에 관하여 고찰한다.
최근 국제우주정거장에서 화재안전에 관한 중요성의 인식으로 화재의 감지/소화의 메커니즘을 구체적으로 이해하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 국제우주정거장에서 각종 실험과 연구를 진행하는 가압모듈을 대상으로 환기, 연기거동 및 감지에 관한 수치모델링을 수행하였다. 수치모델링은 NIST에서 개발된 FDS (Fire Dynamic Simulator)가 사용되었다. 국제우주정거장 내부는 마이크로중력환경으로 부력이 존재하지 않아 화재 발생 시 화염 및 연기거동은 지상에서의 현상들과 큰 차이를 보이게 된다. 따라서 현재 가압모듈에서 적용되고 있는 환기조건의 변화에 따른 연기거동 및 감지특성에 대한 연구는 향후 국내의 국제 우주정거장 실험 참여를 위한 기초적인 정보를 제공할 것으로 기대된다.
연안환경요소를 효과적으로 모니터링하기 위하여 모델링 결과와 관측결과를 통합하여 제공하는 연안환경정보 제공 시스템이 개발되었다. 개발된 시스템은 실시간 관측 자료를 관리하기 위한 모니터링 모듈, 환경요소를 수치모의할 수 있는 모델링 모듈, 그리고 모니터링과 모델링된 결과를 그래픽으로 볼 수 있는 후처리 모듈로 구성되어 있다. 시스템 개발의 목적은 사용자가 쉽고, 편리하게 연안 환경요소에 대한 정보를 관찰할 수 있도록 하기 위한 것이다. 개발된 시스템을 활용하면, 연안환경요소에 대한 신속한 평가, 빠른 모니터링이 가능하여, 궁극적으로 환경오염과 자연재해로 인한 피해를 최소화할 수 있을 것이다.
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
정보의 암호화와 인증, 디지털 서명등에 효율적인 공개키 암호 시스템의 주 연산은 모듈라 멱승 연산이며 이는 모듈라 곱셈의 연속적인 반복 수행으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 Montgomery 모듈라 곱셈 알고리즘을 사용하여 모듈라 곱셈을 효율적으로 수행하기 위한 모듈라 멱승 연산기를 구현하였으며 Montgomery 모듈라 곱셈시 발생하는 케리 진파 문제를 해결하기 위하여 CPA을 대신하는 CSA를 사용함으로써 멱승 연산시 발생하는 지연시간을 최소화시키는 결과가 얻어짐을 보였다. 본 논문에서는 Montgomery 모듈라 멱승 연산기 구현을 위하여 VHDL 구조적 모델링을 통하여 Synopsys사의 VSS와 Design analyzer를 이용한 논리 합성을 하였고 Mentor Graphics사 Model sim 및 Xilinx사 Design manager의 FPGA 시뮬레이션을 수행하여 성능을 검증 하였다.
소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.
수질오염의 효율적 관리를 위한 오염총량관리제(TMDL)의 적용에는 하천 수질모델링이 우선 되어야 하며, 이러한 모델링은 하천중심선의 추출이 필수이다. 반면, 현재는 수질모델링을 수행하는 기관들이 제각기 다른 기준으로 하천중심선을 제작하여 정확도가 높지 않으며, 이로 인하여 수질모델링의 수행기관에 따라 통일 유역임에도 수질모델링 결과가 달라지는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 정확한 하천중심선 추출방법의 개발을 주요 목표로 하였다. 이를 위하여 최대내접원을 활용한 중심선 추출방법을 GIS 기술과 결합하여 자동화 모듈을 개발하였다. 연구 결과 기존 방법의 하천중심선 추출보다 개발된 모듈을 이용한 하천중심선의 추출이 하천형상의 변화를 보다 세부적으로 표출하는 것이 가능하였으며, 정확도 역시 향상되었다. 또한, 기존 방법의 한계점이었던 섬을 포함한 하천의 중심선 추출도 가능하여 보다 정확한 수질모델링의 지원이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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