본 논문에서는 주파수 도약 방식을 이용한 대역확산 다중 통신 시스템에서, 인접채널 상호간섭에 의한 BER을 계산하고, 비교하기 위한 실제적인 모델이 제시되었다. 이때 BER은 망동기가 되었을 경우와 안되었을 경우에 대하여 각각 계산 및 측정하여 비교하였다. 동기식과 비동기식의 두 가지 경우에 있어서 주파수 도약 시스템을 제작하였으며 BER이 측정되었다. 본 연구의 결과에 의하면, 동기식이 비동기식 보다 성능이 우수하다는 것이 입증되었다. 또한 이러한 컴퓨터 시뮬레이션 모델은 향후 이동통신 환경에서 실제적인 주파수 도약시스템을 설계하는데 매우 유용하다.
본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.
다중 스월 환형 연소기의 난류 유동장을 Large Eddy Simulation(LES)와 병렬 계산 기법을 사용하여 모사하였다. 해석에 이용된 연소기 모델은 GEAE 의 LM6000 연소기이다. 연소기 내에서 와류의 생성과 소멸은 단일 인젝터 해석결과와 유사하나, 인젝터간 상호 인접구간에서의 와류의 충돌은 인젝터간 와류 강도가 다르며, 이로 인하여 복잡하고 강한 압력파가 연소실 내에 전파됨을 확인하였다. 특히 다중 스월인젝터를 모사하므로서 횡방향의 압력 진동이 수치적으로 포획되었다.
기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 녹조 등 이상기후 현상들이 본격화함에 따라 안정적인 수자원 관리의 필요성이 증가하고 있다. 특히 급변하는 환경조건 속에서도 안정적인 수자원 확보를 가능하게 하는 지하수 자원의 적극적인 활용은 기후변화대응에 있어 핵심적인 요소이다. 지하수는 하천, 호수 연안지역 등 다양한 지표의 수문환경과 연결되어 천층지권의 수문생태적 특성을 결정하기 때문에, 지속가능한 수자원 활용을 위해서는 지하수와 지표수의 상호작용에 대한 통합적인 검토가 이루어져야 한다. 하지만 긴밀하게 연계된 특성에도 불구하고 지하수와 지표수에 대한 연구는 오랜기간 개별수문환경에 대해 독립적으로 수행되어왔다. 이러한 연구경향은 저류시간이 크게 다른 지하수와 지표수의 수문적 특성뿐 아니라 개별수문환경에서 나타나는 작용들을 통합적으로 다룰 수 있는 모델의 부제에도 기인한다. 최근 비약적인 연산능력의 향상과 함께 지하수-지표수 환경을 연계한 통합수문모델(Integrated Hydrology Model)의 개발 및 활용이 이루어짐에 따라 기후변화 및 수자원 활용에 따른 수문환경변화 대한 통합적인 연구 시도가 이루어지고 있다. 본 발표에서는 최근의 통합수문모델과 다중요소 반응성 운송 모형(Multicomponent Reactive Transport Model)의 연계를 통한 물질순환 연구의 최신 동향을 소개하고(농도-유량 상관관계, 지표수계의 화학적 풍화와 이산화탄소 저감, 녹조 등), 데이터 기반 모형을 통한 통합수문모델의 연산 효율 및 정확성 향상을 위한 방법에 대해 모색하고자 한다.
다중작업학습(Multi-Task Learning, MTL) 기법은 하나의 신경망을 통해 다양한 작업을 동시에 수행하고 각 작업 간에 상호적으로 영향을 미치면서 학습하는 방식을 말한다. 본 연구에서는 전통문화 말뭉치를 직접 구축 및 학습데이터로 활용하여 다중작업학습 기법을 적용한 개체명 인식 모델에 대해 성능 비교 분석을 진행한다. 학습 과정에서 각각의 품사 태깅(Part-of-Speech tagging, POS-tagging) 과 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 학습 파라미터에 대해 Bi-LSTM 계층을 통과시킨 후 각각의 Bi-LSTM을 계층을 통해 최종적으로 두 loss의 joint loss를 구한다. 결과적으로, Bi-LSTM 모델을 활용하여 단일 Bi-LSTM 모델보다 MTL 기법을 적용한 모델에서 1.1%~4.6%의 성능 향상이 있음을 보인다.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
집적회로 기술의 발달은 처리기의 속도를 계속적으로 증가시켜 왔다. 처리기 응용분야의 주요한 도전은 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 고성능 처리기들을 효과적으로 사용하고자 하는 것이다. 우리는 상호 연결망 문제가 소규모의 공유 메모리 다중처리기 시스템에서 조차 완전히 해결되었다고 생각하지 않는다. 그 이유는 공유버스의 속도는 새로운 강력한 처리기들의 대역폭 요구를 수용할 수 없기 때문이다. 지난 수년간 점대점 단방향 연결은 매우 가능성 있는 상호 연결망 기술로서 대두되었다. 단일 슬롯링은 점대점 상호 연결망의 가장 간단한 형태이다. 단일 슬롯링 구조의 단점은 링에서 처리기의 수가 증가함에 따라 메모리 접근지연 시간이 선형적으로 증가한다는 것이다. 이런 이유로 우리는 캐쉬 기반의 다중처리기 시스템에서 단일 슬롯링을 대체할 수 있는 이중 슬롯링 구조를 제안한다. 또한 본 논문에서 새로운 스누핑 프로토콜을 사용하는 이중 슬롯링 구조를 분석하고 분석적모델과 모의 실험을 통하여 기존의 단일 슬롯링과 성능을 비교한다.
천해에서의 저주파 단상태 잔향음 모델(L-HYREV)을 개발하였다. 음선이론에 기초한 전파모델은 해저 내로 투과되는 음파에 대한 효과를 적절하게 고려 할 수 없으므로, 해저 내 상호작용을 계산할 수 있는 전파모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 RAM을 이용해서 전달손실을 계산 후, 다중경로 확장모델을 이용해서 산출한 전달손실을 보정하였다. 모델의 검증을 위하여 GSM(generic sonar model) 잔향음 모의 신호 및 실측잔향음 신호와 비교하였으며, 비교 결과 GSM 보다 L-HYREV 모델이 저주파 잔향음 예측에 적합함을 확인할 수 있다.
의무분리 정책의 목적은 정보의 무결성을 필요로 하는 연산들을 여러 역할이나 사용자에게 분산시킴으로써 조직 내에서 관리하는 정보의 무결성 침해 가능성을 최소화하는 것이며, 이는 기업 환경에서 중요한 보안 요구사항이다. 역할기반 접근제어는 응용에 따라 보호 객체들에 대한 역할들로 분류하여 단순한 권한 관리를 제공하며 ,의무분리 정책을 시행하기에 적합하여 기존의 강제적 접근제어나 임의적 접근제어에 대한 대안으로 의무분리와 관련하여 다양한 기법들이 제시되었다. 그러나 역할 수준의 의무분리는 역할에 할당된 과업들을 상호 배타적인 작업의 수행에 관련되지 않은 과업도 모두 배제시키게 되어 과업 실행의 유연성이 떨어지게 되므로 상호 배타적인 작인을 수행하는 과업들에 할당된 최소의 권한을 배제시키는 것이 합리적이다. 본 논문은 기업 환경에 적합한 과업-역할기반 접근제어 모델을 기초로 하여 과업의 특성에 따라 분류된 유형별로 과업 수준의 동적 의무분리를 적용하는 기법을 제시한다. 특히 실제 사용자가 병렬적으로 수행하는 워크플로우와 다중 세션 환경에서 상호 배타적인 과업들과 과업 인스턴스들에도 적용이 가능만 세션기반의 동적 의무분리 기법을 제시한다 이때 기존의 동일 사용자에 의한 동적 의무분리 적용을 공모가 가능한 사용자들에 의해 생성된 다중 세션들간의 동적 의무분리를 제시함으로써 의무분리의 목적을 만족시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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