• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.122-124
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• 2013

최근 쌍동형 선박의 운동성능이 우수함에 따라 대형화가 이루어지고 있으며, 이에 따른 다양한 해상상태 변화에 따른 운동성능의 평가를 요구하고 있다. 쌍동형 선박의 경우 횡동요에서 매우 우수한 운동성능을 나타내고 있으나 선박규모의 대형화에 따른 운동성능의 추가적인 계산이 필요하다. 본 연구에서는 60피트급 쌍동형 선박의 종운동성능을 선속과 파랑조건에 따라 추정 및 성능검토를 수행하고자 한다. 선수 및 선미 형상변화가 종운동성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 Pitch 운동성능을 추정하였으며 그 결과를 분석하고자 한다. 이를 위해 사례선을 적용하고 이를 기반으로 성능검토를 수행하였다.

• 방재기술
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• 통권29호
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• pp.18-23
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• 2000

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1-11
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• 2015

최신 고성능 컴퓨팅 시스템에서는, 대용량 병렬 연산을 효과적으로 처리할 수 있는 GPU의 우수한 연산 성능을 그래픽 처리 이외의 범용 작업에 활용하는 GPGPU 기술에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 범용 응용프로그램의 특성이 GPU 구조에 최적화되어 있지 않기 때문에 범용 프로그램 수행 시 GPGPU는 GPU의 연산 자원을 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 GPGPU 기술을 사용하는 컴퓨팅 시스템의 성능을 보다 향상시킬 수 있는 GPU 연구에 대한 방향을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 GPU 성능 저하 원인 분석을 수행한다. GPU 성능 저하 원인을 보다 명확하게 분류하고자 본 논문에서는 GPU 코어의 상태를 완전 활성화 상태, 불완전 활성화 상태, 유휴 상태, 메모리스톨 상태, 그리고 GPU 코어 스톨 상태 등 5가지로 정의하였다. 완전 활성화 상태를 제외한 모든 GPU 코어 상태들은 컴퓨팅 시스템의 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서 성능 저하 원인을 찾고자 벤치마크 프로그램의 특성에 따라 각 GPU 코어 상태의 비율 변화를 측정하였다. 분석 결과에 따르면, 불완전 활성화 상태, 유휴 상태, 메모리 스톨 상태 그리고 GPU 코어 스톨 상태는 연산 자원 활용률 저하, 낮은 프로그램 병렬성, 높은 메모리 요청, 그리고 구조적 해저드에 의해 각각 유발된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권12호
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• pp.1001-1007
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• 2002

된 논문에서는 펜타센을 활성층으로 사용하는 유기박막트랜지스터(OTFT)의 펜타센의 두께, 그리고 소오스 및 드레인 전극의 위치에 따른 소자의 성능 변화에 대하여 연구하였다. 펜타센 박막의 두께가 증가하면 그레인 상태가 박막상태에서 벌크상태로 변화하면서 결정도가 악화되어 성능이 열화하였고, 소오스와 드레인 전극을 펜타센 위에 제작한 소자의 경우 접촉저항은 감소하였으나 누설전류가 증가하여 전류 점멸비가 감소하였다. 그러므로, 펜타센의 두께는, 300Å∼700Å 내외, 그리고 전극은 펜타센 아래에 위치하는 것이 적합한 것으로 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.357-359
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• 2000

최근 들어 디지털(digital) 비디오나 오디오 같은 멀티미디어 응용 프로그램이 수요와 공급이 폭발적으로 늘어남에 따라, 이를 지원할 수 있는 새로운 프로토콜 아티텍쳐(architecture)들이 개발되고 있다. QoS(Quality-of-Service) 라우팅은 이러한 응용 프로그램들이 요구하는 QoS 요구사항을 기반으로 하는 라우팅(routing) 기법이다. QoS 라우팅은 네트워크의 동적인 상태를 반영하여 플로우(flow)가 요구하는 QoS를 만족시킬 수 있는 라우트를 찾아줌으로써 라우팅 성능을 향상시켰지만, 네트워크의 동적인 상태 정보를 모든 라우터가 가지고 있어야 함은 물론 적절한 시기에 네트워크 정보를 갱신시켜야만 한다. 이와 같이 네트워크 정보의 적절한 갱신 시기를 결정하는 것은 갱신 유발 정책이라 한다. 기존에는 라우팅 성능을 높이기 위해 네트워크 변화에 민감한 갱신 유발 정책을 사용하였으나, 이로 인해 발생하는 갱신 메시지는 또 하나의 트래픽(traffic)을 발생시켜 프로토콜 오버헤드(protocol overhead)를 초래하였다. 또한, 최근에는 이러한 프로토콜 오버헤드를 줄이기 위한 갱신 주기 정책이 제시되었지만 라우팅 성능 저하를 감수해야 하는 한계점이 발견되었다. 본 논문에서는 기존에 제시된 갱신 유발 정책에 비하여 프로토콜 오버헤드를 좀더 줄임과 동시에 라우팅 성능을 개선시킨 새로운 갱신 유발 정책을 제시하였다. 그리고, 이에 관한 시뮬레이션을 구현하여 프로토콜 오버헤드와 라우팅 성능을 비교한 결과, 기존 정책보다 더 효율적임을 발견하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권8호
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• pp.71-78
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• 2006

본 논문에서는 직교 좌표계에서 추적필터가 설계될 때, 표적의 거리와 방위에 대한 관측오차 공분산의 변화를 고려하기 위하여 정상상태 칼만필터의 해석적 해를 이용하는 IMM 추적기를 설계하였다. 제안된 정상상태 칼만필터 기반 IMM 추적기의 성능분석 및 검증을 위하여 거리의 변화가 작은 표적과 거리의 변화가 큰 표적에 대하여 각각 100회의 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 고정이득 및 칼만필터 기반의 IMM 추적기와 RMS 오차분석을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법이 칼만필터 기반 IMM 추적필터에 비하여 연산량을 크게 감소시킬 수 있으며, 유사한 추적성능을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.27-33
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• 2006

서비스의 품질(QoS : quality of service) 보장 지원을 위해 라우터는 망 구성 정보 외에 링크 상태 정보를 기반으로 라우팅 경로를 설정한다. 따라서 라우터가 정확한 링크 상태를 파악하는 것은 최적의 라우팅 경로를 설정하는 데 있어 매우 중요하다. 그러나 라우터가 링크 상태 정보를 다른 라우터에게 알리기 위해 링크 상태 업데이트 메시지를 필요 이상으로 전송 할 경우, 이들 메시지의 생성, 처리, 전달 등에 의한 라우터 시스템 자원의 낭비에 기인한 성능 저하가 야기되며, 이와는 반대로 링크 상태 정보가 적절한 때에 업데이트 되지 않는 경우, 실제 수용 가능한 서비스 요구가 거절될 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 메시지를 줄이면서 라우팅 성능을 향상 시키는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 기존의 알고리즘과 비교해 성능 개선의 정도를 평가하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1158-1159
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• 2008

본 논문에서는 상온상태에서 2W급 직접 메탄올 연료전지 모듈을 구동하여 연료전지 모듈의 성능 특성을 분석하고자 한다. 상온상태에서 연료극으로 공급하는 메탄올의 농도와 유량을 변화를 시켜 상온에서 최적의 메탄올 농도와 유량을 찾고 공기극에 공기를 공급 하였을 때 와 공기를 공급하지 않았을 때 의 연료전지의 출력을 전자 부하기를 이용하여 부하를 주고 메탄올의 유량을 변화 시켜가면서 비교해보았다.

• 전기기술인
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• 제265권9호
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• pp.22-29
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• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.153-156
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• 2000

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용. 데이터에 대하여 Elman망예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 99.5%로 우수한 결과를 얻었다.