태양광 PCS개발과정에서는 온도나 방사량 등을 변화시키며 태양전지 패널의 I-V곡선을 모사할 수 있는 태양광 시뮬레이션 모델이 필요하다. 이러한 용도로 볼 때 특히 다이오드 기반의 등가회로 모델은 물리적인 성질을 바탕으로 태양광 패널의 특성을 비교적 정확히 설명할 수 있으나 특유의 비선형성으로 인하여 복잡한 회로 모델 파라미터 추출 기법을 필요로 한다. 본 논문에서는데이터 시트값에 기반한 새로운 태양광 패널 회로 모델링 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 단결정 태양광 패널의 실제 데이터를 기반으로 최대전력점 ${\pm}10%$부근의 전류오차 적분값을 기준으로 기존 방법과 정확도를 비교한 결과 20%의 정확도 개선을 얻었다.
유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.
인터랙티브 컴퓨터 게임과 컴퓨터 애니메이션에서, 유관절체의 움직임을 직관적으로 제어하도록 하는 것은 어려운 문제로 인식되고 있다. 이런 분야에서는 대부분 움직임의 대상이 되는 캐릭터가 많은 관절로 연결되어 있는데, 이때 각 관절을 사용자의 의도대로 쉽게 조종할 수 있도록 해주는 인터페이스를 디자인하기가 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 자유도(DOF)가 높은 캐릭터의 움직임을 제어하기 위해 오랫동안 인형극에서 사용되고 있는 마리오넷 조종 기법[5]을 응용한 마리오넷 시스템을 제안하고자 한다. 우리는 가상 마리오넷 시스템을 물리기반 모델링과 햅틱 인터페이스를 기반으로 구현하였고, 이 시스템을 통해 높은 자유도를 가지는 유관절체 캐릭터의 복잡한 움직임을 쉽게 생성해낼 수 있었다. 그리고 사용자에게 햅틱 포스 피드백을 줌으로써 더욱 정교한 마리오넷을 조작이 가능하도록 하였다. 이 시스템을 일반적인 유관절체에 적용한다면 다양한 움직임을 쉽고 빠르게 생성할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 바람의 이류(Advection)를 고려하여 사운드의 전파를 변형하는 방법을 제시한다. 사운드는 공기와 같은 매질의 진동을 통해 전파되는 파동이며, 이런 바람의 이동 방향은 사운드 에너지 전파에 직접적인 영향을 주며, 본 논문에서는 이를 광선추적법(Raytracing) 기반으로 모델링한다. 기존의 사운드 전파는 물리기반, 기하처리(Geometry processing), 혼합기법(Hybrid method) 등의 방법이 제안됐으며, 다양한 장면에서 좋은 결과를 만들어냈다. 하지만 바람의 움직임은 유체역학을 기반으로 한 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes equation)에 의해 표현되기 때문에 사운드 전파만으로는 바람의 영향을 고려한 전파 형태를 모델링할 수 없다. 본 논문에서는 바람의 유동 중 이류를 고려하여 사운드 맵을 효율적으로 변형할 수 있는 방법을 제시한다.
이 논문에서는 Mackie et al. (1994), Sasaki (1999) 및 Nam et al. (2007)이 개발한 3차원 자기지전류 탐사 모델링 알고리듬의 특징을 자세히 비교 분석하고자 한다. Mackie et al. (1994)과 Sasaki (1999)의 알고리듬은 유한차분법(FDM)에 기초한 반면, Nam et al. (2007)의 알고리듬은 변유한요소법(EFEM)에 기초하고 있다. 이들 세 가지 방법으로 COMMEMI 3D-2 모형의 해를 구하고 적분방정식법의 해와 비교하였으며, 또한 세 가지 격자에 대해 세 개 주파수에서 계산시간을 비교하였다. FDM에 기반을 둔 두 가지 기법에서는 EFEM을 이용하는 경우보다 빠른 시간에 해를 계산할 수 있으며 이때 계산된 겉보기비저항과 위상은 전체적으로 적분방정식법의 해와 잘 일치하였으며 이상체 근처에서만 작은 차이를 보인다. 한편 EFEM에 기초한 알고리듬도 비교적 합리적인 시간 내에 매우 정확한 해를 계산할 수 있으며 지형을 포함한 경우에도 해를 계산할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 가스터빈 엔진, 로켓 등과 같은 연소시스템에서 발생하는 열음향학적 불안정을 능동적으로 제어하는데 필수적인 동역학적 모델링에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 1990년대 이후에 진행되었던 관련 연구를 저차의 시스템 모델링 기법을 중심으로 조사하였다. 특히 물리적 원리로부터 모델의 구조를 결정하고 시스템의 입출력 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 추정하는 그레이박스 접근방법과 물리적 원리의 적용 없이 시스템 특성을 추정하는 블랙박스 기법을 소개한다. 마지막으로 동 분야에 대한 향후 연구 가능성에 대하여 토의한다.
Purpose: This paper presents a framework development for BIM (Building Information Modeling)-based OOPM (Object-Oriented Physical Modeling) for Building Thermal Simulation. The framework facilitates decision-making in the design process by integrating two object-oriented modeling approaches (BIM and OOPM) and efficiently providing object-based thermal simulation results into the BIM environment. Method: The framework consists of a system interface between BIM and OOPM-based building energy modeling (BEM) and the visualization of simulation results for building designers. The interface enables a BIM models to be translated into OOPM-based BEM automatically and the thermal simulation from the created BEM model immediately. The visualization module enables the simulation results to be presented in BIM for building designers to comprehend the relationships between design decisions and the building performances. For the framework implementation, we utilized the Modelica Buildings Library developed by the Lawrence Berkeley National Laboratory as a thermal simulation solver. We also conducted an experiment to validate the framework simulation results and demonstrate our framework. Result: This paper demonstrates a new methodology to integrate BIM and OOPM-based BEM for building thermal simulation, which enables an automatic translation BIM into OOPM-based BEM with high efficiency and accuracy.
본 논문에서는 가스터빈 엔진, 로켓 등과 같은 연소시스템에서 발생하는 고진폭-고주파 열음향학적 불안정을 능동적으로 제어하는데 필수적인 동역학적 모델링에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 1990년대 이후에 진행되었던 연구를 저차의 시스템 모델링 기법을 중심으로 조사하였으며, 특히 물리적 원리로부터 모델의 구조를 결정하고 시스템의 입출력 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 추정하는 그레이박스 접근방법과 물리적 원리의 적용 없이 시스템 특성을 추정하는 블랙박스 기법을 소개한다. 또한 동 분야에 대한 향후 가능성에 대하여 간략히 기술한다.
본 고에서는 고신뢰 사물지능 생태계 창출을 위한 TII S/W 프레임워크를 소개한다. TII 기술은 사람, 사물, 서비스에 대한 신뢰 정보를 용이하게 수집하고, 신뢰 모델링을 통해 물리적, 사이버, 소셜 영역의 사람/사물에 대한 신뢰 데이터 구조화와 복합 신뢰 분석을 수행하며, TSB(Trust Service Broker)의 중재를 통해 상세 개인/사물 정보 제공없이 신뢰 기반 서비스를 이용/제공하는 것을 특징으로 한다. 전체론적 신뢰 관리를 위해 TII 시스템에 신뢰 네트워크를 고려한 구조를 제시한다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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