본 논문에서는 개선된 적분기를 이용하여 3상 AC/DC 컨버터의 직접 전력 제어(Direct Power Control)를 위한 가상 자속의 추정 기법을 제안한다. 기존의 가상 자속 추정을 위해 사용하는 일반적인 적분기는 dc drift 문제를 유발한다. 이는 보통 저역 통과 필터를 사용으로 보완이 가능하지만, 이 경우 추정된 자속은 크기와 위상의 오차를 갖는다. 따라서 제안하는 기법은 각속도 오차가 가상 자속의 위상 지연 오차와 비례하는 관계를 분석하고 이를 보상하여 속응성 및 안정성을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법의 타당성을 검증한다.
기존 사용되어온 절연막인 $SiO_2$ 의 절연특성이 신호의 간섭 등의 문제가 있어서 절연특성을 좋게 하기 위해 낮은 유전상수와 비결정질의 절연막을 요구하고 있다. 본 연구에서는 혼합된 OTS solution으로 처리된 $SiO_2$ 절연막이 OTS 함유량 증가에 따른 전기적인 특성을 조사하였다. 전압-전류 특성 곡선에 의한 누설전류 증가랑이 OTS 함유량 증가에 따라 비례적으로 증가하지 않았으며 0.7% 처리 농도에서 누설전류가 가장 적게 나타났다.
본 논문에서는 초소형 정밀 마이크로 흐름센서를 설계하기 위해 Java 멀티스레드를 이용한 병렬 프로그래밍 기법을 도입하여 센서 모듈의 성능 분석과 개선이 가능한 병렬처리형 설계 툴을 개발하였다. 연산에 따른 기본 성능을 측정하기 위하여 열운송 방정식에 지배되는 포텐셜 문제를 두 개의 실험모델로 나누어 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 네트워크 PC의 수를 증가시키면 이와 비례하는 속도향상 특성이 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안하는 병렬화 방안은 대규모 연산모델에도 적용 가능함을 확인하였다.
현재 무료로 이용하던 많은 디지털 콘텐츠들이 유료화되고 있으며, 저작권 보호를 위해 DRM등과 같은 불법사용방지기술이 이용되고 있다. 그러나 이러한 소프트웨어 저작권 보호 장치들을 무력화하려는 움직임은 소프트웨어 산업의 급성장과 비례해서 발전하고 있다. 본 논문에서는 DRM 시스템에 공개키 알고리즘과 하드웨어 바인딩을 적용하여 보다 안전하고, 콘텐츠 인증과 사용자 인증을 제공할 수 있는 방안을 연구하였다. 제안된 시스템은 콘텐츠 분배나 지적재산권을 보호하고, 투명하고 안전한 콘텐츠 분배에 관여하는 유통 당사자들 간의 상호운용에 관한 문제를 해결 수 있다. 또한 제안된 알고리즘은 DRM 유통 시스템의 투명성을 보장함과 동시에, 무단 배포를 방지할 수 있다.
본 논문은 서버의 3D SW를 클라이언트에 서비스로 제공함에 있어서 실제 실행은 서버에서 이루어지지만 3D 렌더링과 결과 화면은 클라이언트의 GPU로 처리하여 표시하는 GPU 가상화 기반 3D 원격 렌더링 시스템을 설계하고 구현한 것이다. 3D 렌더링에 클라이언트의 GPU를 이용함으로써 클라이언트 수에 비례한 서버의 성능 저하 문제를 해결할 수 있으며, 클라이언트의 GPU 성능을 충분히 이용하면서 서버의 SW를 서비스 받을 수 있는 장점을 가진다.
DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.
컴퓨터 비전 시스템에서 장면간의 객체 추적은 매우 유용한 도구이다. 이러한 추적 문제를 손쉽게 해결하기 위하여, 많이 알려진 Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)는 6 개의 인자를 사용한 시스템을 설계를 하였다. 그러나, 현실적으로 많은 지역 영역(local patch)을 추적하는데 있어서는 4 개의 인자 (수평과 수직방향 이동, 균등 비례적 축소, 회전)으로 충분히 설명이 가능할 수 있다. 본 실험에서는 이 4 개의 인자로 정의되는 시스템을 새롭게 정의하고, 실제적인 KLT 와 비교실험을 하였다. 실험결과 적은 수의 인자로 설명하였음에도 불구하고, KLT 보다 좋은 성능을 나타냈다.
최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 통신시스템에서 클래스간 비례지연 서비스를 위한 Flow Based Waiting Time Priority (FB-WTP) 스케쥴러를 제안한다. 기존의 스케쥴러는 클래스 단위로 동작하는 유선망의 구조를 그대로 사용하나, 제안된 FB-WTP 스제쥴러는 이와 달리 플로우 단위로 동작을 하며, 네트웍크 운영자가 입력한 클래스간 목표 큐잉 지연 비율은 기존 알고리즘과 같이 거의 동일하게 만족 시키면서도 클래스별 평균 큐잉 지연 성능은 월등히 향상 되었다. 이것은 각 플로우의 채널 환경이 동적으로 변화는 무선 환경에서 FB-WTP는 다중 플로우 다이버시티 효과를 최대한 이용 하기 때문이다. 또한 기존 알고리즘들에서 발생 할 수 있는 HOL 패킷 블록킹 문제가 발생하지 않는다. 성능평가를 위한 모의 실험에서 다중 채널 상태를 고려한 Look-ahead Waiting Time Priority (LWTP) 스케줄링 알고리즘과의 비교 분석으로 제안한 FB-WTP가 클래스간 목표 큐잉 지연 비율을 만족 시킬뿐만 아니라 LWTP에 비해 클래스별 평균 큐잉 지연 특성이 향상됨을 보였다.
ASRP(Ammunition Stockpile Reliability Program; 저장탄약신뢰성평가) 업무는 인적, 물적 문제로 인하여 모든 탄에 대해 주기적 검사 수행이 어려운 실정으로, 저장탄약 수명예측 연구는 효율적인 ASRP 업무 수행에 기여할 수 있다. 본 연구는 2003년 2016년에 수행한 60,81mm 박격포탄약에 대한 ASRP 결과를 기초로 저장수명 요인을 연구하였다. 기존의 수명예측 연구에서 저장기간을 주요 독립변인으로 분석한 연구방법과는 다르게, 탄약고형태, 기상요인 등 저장환경을 독립변인으로 Cox의 비례위험모형을 활용하여 분석하였다. 그 결과 60, 81mm 박격포탄의 저장수명에 영향을 미치는 요인은 탄약고형태, 최고온도 요인, 강수량 요인으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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