네트워크를 통해 전송되는 스트리밍 미디어의 대용량화로 인해 기존의 전송 방법은 최적의 성능을 제시하지 못하고 있다. 이를 위해 대역폭의 소비와 네트워크 혼잡 및 트래픽을 감소시키는 비디오 프록시 서버가 운용된다. 본 논문은 비디오 프록시 서버의 효율적인 활용을 위해 미디어 스트리밍 시스템에서의 상태 천이 모델을 활용한 고속 분산 네트워크 파일 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 상태 천이 모델을 활용한 학습 과정, 기본 확률과 결정 확률의 생성, 그리고 확률을 기반으로 한 저장과 삭제의 3단계로 구성된다. 또한 비디오 프록시 서버의 저장 공간에서 발생되는 단편화를 막기 위하여 해당 공간을 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 방법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.
IEEE 802.3az LPI 메커니즘은 전송할 데이터가 없을 경우 취침 모드로 천이하여 다수의 컴포넌트들을 저전력 상태를 유지하게 함으로써 에너지 효율성을 향상시킨다. LPI는 소량의 데이터가 주기적으로 전송되는 상황에서는 잦은 전송 모드 변환에 따른 오버헤드 때문에 에너지 효율이 크게 개선되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 전송계층 트래픽 특성 및 네트워크 상태에 따라 LPI 모드 상태 천이를 적응적으로 수행하는 개선된 LPI 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 방법에 의한 성능 분석을 통해 제안한 메커니즘이 다양한 트래픽 부하에 대해서 기존 방법보다 에너지 효율성을 향상시키는 것으로 나타났다.
식생피복율, 병충해, 출현종수 등의 항목으로 평가를 실시하였다. 리핑암과 발파암에서는 녹화공법 C와 녹화공법 C-1이 가장 높은 식생피복율을 보였다. 절토부의 경우에는 녹화공법 D의 식생피복율 녹화공법 E보다 상대적으로 높은 것으로 나타났으며, 성토부의 경우에는 녹화공법 D가 녹화공법 F보다 높은 것으로 나타났다. 목본종의 출현종수는 암지역(리핑암, 발파암), 토사지역(절토부, 성토부)에 적용한 모든 녹화공법에서 상급으로 평가되었으나, 전체종의 출현종수의 비율에 있어서는 다소의 차이가 나타났다. 식생기반의 물리화학적 특성 분석에서 토사지역 절토부의 녹화공법 E와 성토부의 녹화 공법 D의 경우는 토양경도가 다른 공법들에 비해 낮게 나타났다. 암지역의 리핑암과 발파암에 사용된 모든 공법은 토양산도와 토양경도가 식물의 근계생육에 영향을 미치지 않는 범위 이내로 조사되었다. 리핑암과 발파암에 적용된 각 공법의 경우 식생상태가 양호하였으며, 향후 주변 지역의 자연식생의 침입과 천이과정을 거치면서 식생상태가 역시 정상적으로 변화될 것으로 예상된다. 토사지역의 절토부와 성토부에서는 중간 정도의 식생상태를 유지하고 있었으나, 향후 주변의 산림지역으로부터의 식생 구성종의 침투로 인해 식생천이가 역동적으로 변화될 것으로 예상된다.
전진 비행중인 자동회전 로터에 대한 비정상 수치해석 기법이 개발되었다. 자동회전 로터의 플래핑과 회전운동 방정식은 주어지는 시간간격에 따라 연속적으로 적분되며 이 때 회전면에서의 유도 속도장은 동적 유도흐름 이론(dynamic inflow theory)에 의해 계속 업데이트 되면서 블레이드의 모든 요소에서 유효 받음각을 결정하여 비정상 상태를 모사한다. 로터의 임의의 초기 회전속도 및 플래핑각에서 정상상태로 천이(transition)되는 과정을 시뮬레이션 하였고 블레이드 에어포일 공력 데이터들을 이용하여 방정식들의 수치해인 자동회전의 정상상태를 예측하였다. 2차원 Navier-Stokes 솔버로 받음각과 레이놀즈수에 따라 해석된 에어포일 데이터를 이용하여 자동회전의 비정상 시뮬레이션을 수행한 해석 결과는 풍동실험 결과와 잘 일치하였다
전력 변환 시스템의 고효율, 고전력 밀도를 위한 많은 연구가 활발하게 되어 왔다. 스위칭 주파수를 높임으로써 컨버터의 소형화 및 경량화를 꾀할 수 있으나 스위칭 주파수를 높이게 되면 스위칭 손실이 증가하게 된다. 따라서 스위칭 손실을 저감하기 위한 기법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 이 중 부가적인 회로 없이 변압기의 누설 인덕턴스와 스위치의 출력 커패시터를 이용하여 영전압 스위칭이 가능한 영전압 스위칭(Zero-Voltage Switching) 위상천이(Phase Shift) 풀 브리지 컨버터를 이용하여, 영전압 위상천이 풀 브리지 컨버터의 동작원리를 해석하고 2kW의 출력을 갖는 영전압 스위칭 풀 브리지 컨버터를 설계한다. 각 모드별 동작을 스위치 도통 상태와 전압 전류 파형으로 분석하였다. 분석 결과, 영전압 스위칭이 도통 스위치들의 각 쌍 사이의 위상 변화에 의해 최대 효율을 달성하는 것을 확인하였다. 제안된 영전압 위상천이 풀 브리지 컨버터 설계를 검증하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션 툴인 PowerSIM사의 PSIM을 이용하여 설계된 2kW 출력 전력을 갖는 영전압 스위칭 위상천이 풀 브리지 컨버터의 성능을 확인하였고, 실험을 통해 연구의 타당성을 입증하였다.
동해안에 분포하고 있는 석호의 건륙화 과정을 이해하기 위하여 수생천이계열에 따른 환경요인과 식생구조의 변화를 파악하였다. 석호습지의 수생천이계열은 수체의 특성, 침수식생, 정수식생 및 발달한 목본층의 수고와 수직적인 층 구조의 발달 등을 고려하여, 노출수면 단계로부터 교목림 단계까지 7단계로 구분하였다. 천이가 진행됨에 따라 수질은 해수성으로부터 기수성으로 그리고 담수성으로 변화하였다. 또한 천이진행에 따라 수심이 점차 얕아져 수체가 사라졌고, 후기 단계에서 토양층내 유기물함량과 낙엽층이 발달하였다. 천이진행에 따라 식생변화는 노출수면 ${\rightarrow}$ 침수식물과 부엽식물 ${\rightarrow}$ 정수식물과 침수식물 ${\rightarrow}$ 정수식물 ${\rightarrow}$ 정수식물과 중생식물, 관목식생 ${\rightarrow}$ 교목성 중생식물의 순으로 진행되었다. 목본이 출현하는 천이 후기 단계에서는 토양기질의 배수성과 양분의 상태에 다라 서로 다른 유형의 목본식생이 발달하였다. 기질이 습하게 유지되는 지역에는 버드나무계열의 군집이, 토양이 모래로 이루어 있고 배수성이 양호한 입지에는 곰솔, 좀보리사초 등의 중생식물과 사구성식물로 이루어진 군락이, 인위적 매립과 산림지역 토사의 매립으로 이루어진 지역에는 소나무, 아까시나무, 김의털, 강아지풀 등과 같은 인간에 의해 식재된 목본, 교란지 식물로 구성된 식물 군락이 발달하였다.
본 연구는, 복잡한 비선형시스템의 표현에 뛰어난 능력을 갖고 있는 TSK형 퍼지모델로 부터 전체시스템의 안정성을 보장할 수 있는 퍼지상태제어기의 설계방법을 제안한다. 그 퍼지상태제어기는 TSK형 퍼지모델과 같은 형태의 퍼지규칙들로 구성되며, 추론 방법 및 상태제어 파라미터 행렬을 구하는 방벙은 전체시스템의 상태천이행렬이 원하는 안정한 것이 될 수 있도록 정해진다. 또한 본 논문에서는, 현재 대부분이 숙련가에 의해 수동으로 조작되고 있는 컨테이너 크래인의 새로은 제어 방법을 제시하고 제안한 퍼지상태제어기를 적용한다.컨테이너 크래인의 모형을 만들어, 제어숙련가의 수동조작으로 결정되는 트롤리와 승강기의 규범속도를 퍼지모델로 표현하고, 트롤리와 승강기가 그 규범 속도에 따르도록 제안한 퍼지상태제어기로 제어한다. 제안된 방법을 실험한 결과 모형크레인의 궤적이 숙련가에 의해 만들어진 궤적과 매우 유사하게 됨을 알 수 있었다.
잘못된 명세로 인한 자원의 손실을 악기 위해서는 반드시 명세에 대한 검증이 필요하다. 객체지향 모델링 언어의 표준인 UML은 각각의 다이어그램이 사용자의 요구사항을 정확히 반영하고 있는지를 검증하기가 매우 어렵다. 본 논문은 UML의 여러 다이어그램 중 상태 다이어그램(Statechart Diagram)의 명세에 발생해서는 안되는 상태 또는 발생할 수 없는 상태와 같은 오류의 존재여부 등의 정확성을 검증하기 위해 CTL을 이용한 정형검증도구인 SMV를 이용한다. 이를 위해 UML의 상태 다이어그램에서 상태 정보와 상태 천이 정보를 추출하여 SMV로 변환하는 규칙을 찾아내어 UML의 상태 다이어그램의 정확성 검증을 수행하는 방법을 제안하고 자동으로 변환하는 툴을 설계한다.
최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.
본 연구에서는 가변 입구 안내익과 블리드 공기 스케줄에 따른 터보팬 엔진에서의 천이 성능특성을 수치적으로 분석하였다. 대상 엔진으로 저 바이패스비 혼합 흐름 터보팬 엔진을 선정하였다. 압축기 가변 입구 안내익에 따른 성능 변화를 고려하기 위해 평균 반경 해석법을 이용하여 압축기 성능성도를 도출하고 엔진 해석 프로그램에 입력하였다. 정상상태 조건에서 축류 압축기 서지마진 10%를 만족하도록 회전속도에 따른 가변 입구 안내익과 블리드 공기 스케줄을 각각 도출하였다. 도출된 스케줄을 이용하여 엔진 천이 성능해석을 수행하였다. 엔진 천이 성능해석 수행 결과 가변 입구 안내익을 사용하는 경우가 블리드 공기를 사용하는 경우보다 천이과정에서 높은 서지마진과 낮은 터빈 입구 온도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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