공중공간은 평면에 비해 넓고 많은 항공기들이 고속으로 비행하고 있다. 더불어 항공사고는 바로 대형사고로 이어지므로 공중상황 통제의 중요성은 항상 강조되고 있다. 그러나 항공기는 3차원 공간에서 복잡한 패턴으로 비행하기 때문에 통제하기가 매우 어렵다. 통제를 위한 공중상황 정보는 시각화 시스템을 통해 제공되고 있으나, 이를 운영하는 통제요원의 경험, 인지능력이 공중상황판단의 결정적 역할을 하고 있다. 그래서 정확한 상황판단을 위한 정보제공이 매우 중요하다. 본 논문에서는 공중상황에 대한 정확한 정보제공을 위해 비행경로를 이용한 시각화 기법을 제안한다. 대부분의 항공기는 정지하지 않고, 급격한 상태전이 없이 이동하므로 과거 비행자료를 통해 미래의 비행상태를 예측할 수 있다. 즉 과거 상태정보와 현재 상황정보를 통합하여 시각화하면 비행패턴을 예측할 수 있어 정확한 공중상황 판단이 가능하다. 이를 위해 실시간 자료를 분석하여 동적자료를 구분한다. 동적자료만으로 상태전이자료를 생성하고 비행경로 상에서 색상과 도형 및 기호화를 통해 시각화한다. 비행경로와 색상 및 기호화로 제공된 상태전이 시각화 정보는 항공기의 상승/하강, 가속/감속, 직진/선회, 기타 상태전이정보와 바람의 방향과 같은 공중 공간의 상황정보 둥을 제공할 것이다. 이를 통해 운용요원은 공중상황을 정확히 인식하고 신속하게 판다하여 통제함으로서 공중안전을 도모하고 통제업무를 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.
배터리의 가용 영역에 따른 효율적인 운영 방법을 판단하기 위해 방전 깊이(Depth of Discharge; DOD)에 따라 배터리의 노화 상태 및 에너지를 계산하여 최적의 가용 영역을 판단한다. 배터리의 상태를 판단하기 위한 지표로써 건강 상태(State of Discharge; DOD)와 출력 상태(State of Power; SOP)의 분석을 통해 비교한다. 노화 파라미터 및 DOD에 따른 노화 차이를 반영한 알고리즘 구현 및 배터리팩과 시스템 레벨의 효율적인 운영 방안에 관해 연구한다.
웜홀 네트웍에서 교착상태의 복구를 기반으로 하는 라우팅 알고리즘은 간단한 하드웨어 구조와 높은 라우팅 적응성으로 인해 관심을 이끌었다. 진보적인 교착상태 복구 방안들은 교착상태에 속한 패킷들을 삭제하는 대신에 소수 전용 리소스들을 통해 전송한다. 교착상태에 속한 패킷은 타임아웃에 의해 선정하는데 다양한 트래픽 형태 및 패킷 길이를 고려하여 가장 바람직한 성능을 가져오는 제한 시간 값을 결정하기는 매우 어려운 일이다. 본질적으로, 타임아웃을 사용하는 현재의 방법들은 네트웍 부하가 심하거나 메시지 길이가 긴 경우에 교착상태의 존재를 잘못 판단할 가능성이 크다. 또한 교착상태가 발생할 경우, 하나 이상의 메시지가 교착상태로 판단되어 복구를 위해 마련된 자원을 과포화시킬 수 있다. 본 논문에서는 타임아웃을 사용하지 않고 보다 정확히 교착상태를 발견하는 방안을 제시한다. 제안한 방안은 교착 상태를 잘못 판단하는 확률을 현저히 낮출 수 있다. 또한 순환 구조를 이루는 대기 상태의 메시지들 중에서 하나만을 교착상태라고 선언함으로써 복구에 따른 부담을 감소시킨다.
본 연구의 목적은 눈 폐쇄 상태 검출 알고리즘을 개발하고, 그것을 바탕으로 모바일 환경의 졸음운전 감지 시스템을 구현하는 것이다. 개발한 알고리즘은 검출된 눈 영역의 이미지를 히스토그램 분석을 통해 실험적으로 얻은 문턱 값으로 이진화 시킨 후 운전자 눈의 폐쇄 상태를 판단한다. 구현한 시스템은 얼굴과 눈 검출이 완료된 상태에서 검출된 눈이 폐쇄 상태인지를 판단한다. 폐쇄 상태인 경우 이상태가 지속되면 시스템은 운전자가 졸음운전 상태임을 감지하고 경고해준다. 자원이 제한된 모바일의 특성상 이미지 처리의 정확성뿐만 아니라 처리속도의 효율성도 중요한데 이 특성에 맞는 알고리즘을 개발하였고, 이를 바탕으로 졸음운전 감지 시스템 구현에 성공하였다.
자기 진단 센서는 자신의 상태를 스스로 진단하는 기능을 갖는 센서를 말한다. 이러한 기능을 갖기 위해서 자신의 상태를 판단 할 수 있는 정보를 얻는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 자신의 노이즈 신호만으로 상태를 판단할 수 있는 자기 진단센서의 설계하는 방법을 제안하였다. 웨이브렛 및 ICA 분석기법을 이용하여 자신의 출력 신호로부터 대상목표의 측정물리량을 나타내는 신호성분을 제외한, 센서 자신으로부터 발생하는 특징 노이즈 신호만을 분류한 다음에, 이 신호를 PDS로 정량화하여 특징 데이터를 생성하였다. 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다.
다목적실용위성 3호는 2012년 5월 발사되어, 위성 기능점검을 위한 시험을 성공적으로 완료하였다. 위성발사이후 태양전지판 전개를 포함하여 장착된 모든 전장품(Unit)을 순차적으로 모니터링하면서 관련 명령어를 송신하고, 이후 송신된 명령어에 대한 수행여부를 모니터링하며 전장품의 정상 동작상태를 판단하게 된다. 위성상태의 모니터링은 상태 디스플레이 페이지(AND, AlphaNumeric Display), 각종 이벤트 디스플레이 및 위성에서 수신한 덤프 데이터 디스플레이 등을 통해서 수행한다. 이러한 위성의 상태정보는 지상의 엔지니어가 신속하면서 정확한 판단을 수행할 수 있도록 정확한 정보를 가독성있게 디스플레이해야할 필요가 있다. 또한, 위성교신 이후에는 위성에서 저장된 상태정보를 수신하여 비실시간 위성상태 데이터를 분석하는 작업을 수행한다. 이때, 엔지니어가 필요로 하는 상태정보 아이템을 자신이 원하는 형태로 추출할 수 있어야 한다. 이러한 필수 기능들은 시스템의 안정성을 기반으로 동작하여야 한다. 이와 같은 시스템이 운영될 수 있도록 초기운영 이전에 안정화 및 검증 작업을 수행하였으며, 초기운영 기간에도 정상운영 단계에서 임무관제국의 운영요원이 용이하게 위성의 상태를 모니터링할 수 있도록 위성상태정보에 대한 데이터베이스와 오류 감지 능력을 포함하는 위성상태 표출 기능을 최적화 하는 작업을 수행하였다. 임무관제국에서 개발된 위성상태모니터링 시스템을 통하여 안정적으로 다목적실용위성 3호의 초기운영에 대한 실시간 모니터링 및 비실시간 데이터 분석 작업을 수행하였다. 또한, 초기운영기간동안의 최적화 작업을 통하여 정상운영기간 동안 운영요원이 용이하게 오류 감지를 수행할 수 있도록 시스템을 지속적으로 개선하였다.
본 논문에서는 대용랑 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템을 위한 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 스냅샷 상태 비트를 이용한 디스크 기반의 스냅샷 기법을 개선한 스냅샷 상태 테이블을 메모리에 유지하는 스냅샷 기법을 제안한다. 스냅샷 상태 테이블은 최초 할당 비트(FAB:First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB:Snapshot Stautus Bit)로 구성되고 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결한다. 스냅샷 생성 시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단없이 데이터의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 스냅샷 상태 테이블의 FAB와 SSB를 이용하여 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 스냅샷 삭제 시 매핑 블록에 대한 접근 없이 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다.
계통에 대한 정보, 즉 구간의 부하 상태, 차단기 및 스위치들의 현 개폐상태, 그리고 고장 검출기 동작상태 등은 통신망을 통하여 중앙 제어소로 전송되어지며 계통운용의 책임을 지고 있는 오퍼레이터(operator)는 이들 정보를 근거로 하여 계통의 현 상황을 파악하여 적절한 조치를 취하게 된다. 좀 더 자세히 말하면, 먼저 고장이 발생하지 않은 평상시(normal state)에는 계통의 부하 상태를 감시하여 운전손실 및 전압강하를 최소화 하는 계통으로의 변경을 원격조정 스위치 조작을 통하여 쉽고도 신속하게 실행시킴으로써 보다 효율적이고 경제적인 계통운전을 이룩할 수 있게 될 것이다. 또한 선로에 고장이 발생했을 경우, 변전소 차단기가 트립되기 전의 고장전류를 경험하게 되는 위치에 있는 스위치의 고장 검출요소(FD)가 동작하게 되며, 이러한 고장 검출기 동작상태, 스위치들의 현 개폐 상태 및 차단기의 트립 정보등은 중앙 제어소로 전송되어지며 오퍼레이터는 이들 정보로부터 고장구간을 판별하여 원격 조정 스위칭을 통하여 고장구간을 신속히 분리시키고, 정전구역에 대하여 운전 제약 조건을 위반하지 않는 복구계획을 수립하여 실행함으로써 보다 빠른 고장 위치 판단과 사고복구를 실현할 수 있으며 수용가의 공급 지장 시간을 최대한도로 줄여 배전 계통의 공급신뢰도를 높일 수 있다. 고장 발생시 이와 같은 일련의 과정은 크게 고장 구간 판별(Fault Location Identification) 및 정전 복구(Service Restoration)로 나눌 수 있으며 각각에 대하여 다음에 기술한다.
현재 뇌파 디바이스는 집중도를 판단할 수 있지만 어떤 상태에 대한 집중인지 판단 할 수 없다. 따라서 Mindwave의 Attention 데이터와 추가적으로 Pitch 데이터를 기반으로 자세를 구별하여 영상물을 보고 있는 자세인지 구별하여 더 나은 성능을 얻어낼 수 있는 방법을 제시한다. Attention 데이터의 경우 영상을 보고 집중 한 상태에서 측정하였고, Pitch 데이터의 경우 책상에 앉아 모니터를 보고 있는 경우 Sit, 엎드린 경우가 Lie로 각각 측정하였다. Attention 값이 38이상인 경우 집중 한다고 판단하였다. Pitch값의 경우 -48 보다 작은 경우 엎드린 상태로 판단하였다. 이 임계치 기준으로 집중 및 앉음 상태가 만족 할 경우 실제 영상물을 보며 집중한다고 판단하였다.
한국교통안전공단이 발표한 자료에 따르면 교통사고로 사망한 원인의 70%가 졸음운전이다. 최근에는 졸음운전을 예방하기 위해 눈 깜박임 인식 등의 운전자의 생체 데이터를 활용한 방법들이 대두되고 있다. 특히 운전자의 졸음운전 판단 기술로 뇌파를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 효과적으로 졸음 상태를 판단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 졸음 상태인 경우, 아닌 경우인 2가지의 운전자 상태를 85%의 정확도로 판단한다. 또한 제안한 알고리즘을 활용해 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전 예방 시스템을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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