관계형 데이터베이스의 데이터와 처리요청이 증가할수록 해당 데이터의 처리속도는 떨어지게 마련이다. 처리해야할 범위가 넓어도 빠른 속도로 결과를 처리할 수 있다면 데이터베이스 시스템의 효용성의 크게 증대될 것이다. 만약 조건에 맞는 데이터가 100만 건이 나왔다고 한다면 굳이 모든 것을 액세스를 한 다음에 그 결과를 출력할 필요는 없기 때문이다. 그러므로 사람의 눈으로 확인할 일부분만 결과를 먼저 제공하고 나머지는 다음 데이터를 원할 때 처리해서 제공하는 방식은 실제로 처리할 데이터는 아주 소량이 되므로 조건 범위와 무관하게 처리량을 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는, 관계형 데이터베이스 환경에서 부분 범위처리를 통한 성능향상의 개념과 그 분석을 통한 관계형 데이터베이스 성능 향상 모델을 제시한다. 이는 설계에서부터 애플리케이션 개발에 이르기까지 많은 부분에 성능향상을 미치게 될 것으로 보인다.
DLMS(Device Language Message Specification) 메시지 규약과 COSEM(Companion Specification for Energy Metering) 오브젝트 모델링 기법을 채택한 계량기 통신 및 오브젝트 모델 표준인 IEC62056은 계량기의 상호 운용, 관리, 보안 그리고 계략 데이터 모델링에 대한 방법 등을 기술하고 있으며 TCP-UDP, GPRS, PSTN등의 원격 접속을 위한 프로파일을 지원하고 있다. 본 논문에서는 DLMS계량기의 계량 데이터를 수집 및 관리하는 IEC6056 기반의 energy information concentrator(이하 EIC)를 제안한다 이 중계장치는 COSEM 오브젝트로 구성되어 있는 DLMS 계량기를 EIC의 논리장치로 모델링하여 등록 관리하는 새로운 개념의 DLMS 중계장치이다. 쉽게 말해서 IEC62056을 따르는 DLMS 클라이언트에서 EIC를 바라볼 때 여러 개의 논리 장치를 가지는 DLMS 장치로 인식이 된다. EIC는 특성상 기능적으로 크게 두 부분으로 나누어지는데, 상위 시스템과의 인터페이스를 담당하는 서버부분과 계량기로부터 데이터를 수집하는 클라이언트 부분이다. 서버 부분은 계량 데이터 오브젝트 관리 모듈 부분과 TCP/IP서버 모듈로 나누어지며 클라이언트 부분은 DLMS 계량기 스케줄링 부분과 DLMS 클라이언트 부분으로 나누어진다. 개발된 EIC는 최대 111대까지의 계량기를 지원 관리할 수 있으며, 각 1Mbit 용량의 오브젝트를 구성 할 수 있다.
듀얼 홉 시스템에서 기존의 두 홉에 대한 채널 정보를 이용하여 가장 좋은 성능을 나타내는 중계 노드 선택 기법은 채널 피드백을 위한 자원의 소모가 크다. 본 논문에서는 듀얼 홉 디코딩 후 전달 중계 시스템에서 첫 번째 홉에 대한 채널 정보만을 필요로 하는 부분 중계 노드 선택 기법을 이용하여 정확한 평균 비트 오차율을 분석한다. 이 때, 독립적인 레일레이 페이딩 채널을 가정하여 M-ary QAM에 대한 정확한 비트 오차율의 표현식을 유도한다. 또한, 수치적 결과를 통해 두 홉에 대한 채널 정보를 이용하여 가장 좋은 성능을 나타내는 중계 노드 선택 기법과 부분 중계 노드 선택 기법에 대한 성능을 비교한다. 여기서, 중계 노드의 수와 첫 번째 홉과 두 번째 홉 간 평균 채널 전력비를 다양하게 가정하여 평균 비트 오차율을 분석한다.
본 논문에서는 인간 뇌의 내부에 존재하는 해마를 모델링한 해마 신경망을 사용하여 도시방범용 CCTV를 위한 얼굴영역 인식 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성되어 있으며, 특징 추출 부분은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사용하여 구성한다. 학습부분에서는 해마의 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터들의 특징을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 의해 반응 패턴을 이진화 하고, 다음으로 CA3 영역에서의 자기 연상을 통해 영상에 포함되어 있는 노이즈를 제거하게 된다. 노이즈가 제거된 데이터는 CA1 영역에서 신경망을 통해 장기기억이 이루어진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 형태변화와 조명변화에 따른 인식률 실험을 실시하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 특징 추출 및 학습 방법을 다른 학습 방법들과 비교하였을 때, 우수한 인식률을 가짐을 확인하였다.
오늘날 내장형 장치의 보급 증가와 반도체 및 저장장치 기술의 발달로 인해 디지털 컨버전스 기기들이 늘어나고 있다. 디지털 컨버전스 기기는 PMP, PDA, 스마트폰 등과 같이 하나의 디지털 기기에 통신, 동영상과 음악 재생, 전자 수첩, 전자 사전 등의 기능이 집적된 장치를 말한다. 따라서 이러한 장치에는 여러 기능을 관리하고 제어할 수 있는 효율적인 파일 시스템의 설계가 필요하다. 파일 시스템을 설계하는데 있어서는 소형화된 내장형 장치에 맞는 사이즈, 성능, 호환성 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 부분 버퍼 캐쉬 기법을 제안한다. 기존의 버퍼 캐쉬에 비해, 부분 버퍼 캐쉬는 FAT 데이터와 쓰기 전용 데이터를 저장한다. 시뮬레이션을 통해 파일 크기가 100KBye가 넘는 경우, 부분 버퍼 캐쉬를 사용함으로써 쓰기 성능을 30% 이상 증가시킬 수 있음을 보인다.
급속하게 발전한 인터넷 환경과 자료의 증가는 수치화 된 지리정보의 폭발적인 증가를 가져왔다. 이러한 자료의 대량화에 따라 토지이용, 범죄, 의료, 마케팅 전략 등 공공부분과 민간부분에서는 매우 상세한 수준의 지리학적 해결책을 요구하고 있다. 지리정보시스템 등 공간 표현 응용분야는 점, 선, 면과 같은 2차원, 3차원의 공간 자료를 효과적으로 표현하고 질의할 수 있는 방법이 필요하다. (중략)
본고에서는 현재 여러 국가와 기업에서 논의되고 있는 Key Recovery시스템이 제안된 배경과 미국에서의 시행 정책과 현황 등을 살펴보고 Key Recovery시스템을 구성하는 주요 요소와 실제 시스템의 구현시에 고려되어야 할 부분들을 보다 일반적인 관점에서 논의하고자 한다.
DNC의 개념은 광범위하여 좁게는 컴퓨터와 CNC 기계간의 데이타 통신으로부터 넓게는 생산라인의 무인화, 공정관리 시스템에 까지 이른다. 우리 나라의 금형공장 현장의 현실은 선진국의 금형생산 시스템의 개념과 우리의 금형생산 시스템의 개념에서 상이한 부분의 상당수 발생하고 있어서 효과적인 공작기계용 데이터 통신망 구성에 많은 어려움이 있다.
반도체 및 디스플레이 공정등에서 고진공 및 급 배기 환경을 제공하기 위하여 사용되는 터보분자펌프 (Turbomolecular Pump, TMP)는 다층의 회전깃을 갖는 로터를 회전시켜 분자를 배출시키는 방식을 사용하는 진공펌프이다. 또한 최근에는 디스플레이 및 반도체 공정에서 높은 진공도뿐만 아니라, 높은 배기속도를 요구하는 추세에 따라, 터보 펌프와 드래그 펌프부분을 동시에 가지고 있어 상대적으로 작동 진공도 영역이 넓은 복합 분자펌프(Compound Turbomolecular Pump, CMP)의 활용도가 넓어지고 있다. 이러한 분자펌프가 장시간의 고속회전에 적합하고, 베어링에서의 오염을 없앨 수 있는 비접촉 방식인 자기부상 방식이 주로 적용된다. 자기베어링 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 나누어질 수 있는데, 하드웨어는 회전하게 되는 블레이드 로터 및 자기베어링 로터, 모터 로터 등이 포함된 축과 고정되어 있는 자기베어링 코어와 코일, 변위센서 등의 펌프 하우징 부분, 또한 이를 제어하기 위한 전력 증폭 시스템 등의 기전적인 요소들이 이루어져 있다. 소프트웨어라 할 수 있는 제어시스템에 있어서 자기 베어링이 불안정한 특성을 갖는 개루프계를 갖고 있으므로 안정화를 위한 능동제어 시스템이 필수적이며 진동제어 등의 기능을 갖도록 적용된다. 따라서 이러한 복합분자펌프의 성능은 이러한 시스템을 구성하는 개별 요소의 성능과 이를 통합한 제어시스템의 성능이 결정한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 개발중인 2,500 l/s급의 자기부상형 고진공 복합분자펌프의 시작품에 대하여 고속회전의 안정성에 대한 연구를 수행한 내용을 보고하고 있다. 디지털 제어시스템을 적용한 시작품의 최대 26,000 rpm까지의 고속회전시의 회전 응답 및 진동 특성을 측정 분석하였으며, 로터의 고유진동수 및 진동 모우드를 분석하였다. 또한 연속 작동시의 발열특성과 각 부분의 온도와 회전 안정성과의 관계를 평가하였다.
본 논문에서는 피실험자의 체온, 맥박, 호흡수, 혈압을 수집할 수 있는 무선 센서를 이용하여 수집된 생체 신호를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 생체 신호를 분석하기 위하여 전문가 시스템을 사용하여 역전파 신경망을 설계 하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 (UStar-2400 ISP, UStar-2400, Wireless sensors) 부분과 소프트웨어 부분 (Knowledge Base module, Inference Engine module, User Interface module)으로 구성되며 소프트웨어 부분은 HOST PC에 삽입된다. 그리고 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였다. 지식기반 모듈에서 100개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 훈련하였으며, 지식기반 모듈의 128개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 약 95%의 정확도를 가졌으며, 무선 센서를 사용하여 13명의 학생을 대상으로 실험한 결과 약 85%의 정확도를 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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