이동 컴퓨팅 환경에서 통신망 제약을 극복하기 위한 방법으로 비연결 수행을 통한 컴퓨팅이 사용된다. 이동 컴퓨팅 환경은 유비쿼터스 환경으로 발전함에 따라 처리 할 정보의 요구량과 통신망 사용률이 증가 하게 된다. 그러나 노드의 환경 변화에 따라 빈번한 통신망 단절은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 이동 단말 노드에서 여러 개의 태스크가 통신망 자원을 사용하여 수행될 때 통신망 단절에 대비하기 위한 실시간 비연결 수행 스케줄링기법의 성능을 비교하였다. 실시간 알고리즘에 따른 성능 변화를 분석하여, 각 영향을 주는 요소를 파악하여 가장 효율적인 실시간 알고리즘을 적용할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 비선형 시스템 해석 문제에 널리 이용되고 있는 퍼지 시스템(Fuzzy System)과 신경 회로망(MlPNN)의 성능을 평가하기 위해 비선형 예측기를 구성하였고 두 예측기를 비선형 시계열(Time Series) 예측 문제에 적용하여 두 예측기의 성능을 비교 분석하였다. 예측 실험을 위한 데이터로 Mackey-Glass와 Lorenz 시계열을 사용하였다.
클러스터링 성능 평가를 위한 척도로 여러 공식이 개발되어 사용되어왔다. 이들 평가척도는 가급적 범위가 제한되며, 가환성이 있고, 비편향적이며 단일 척도일 필요가 있다. 기존 평가 척도에 대해서 검토한 후 비편향적인 단일 척도 WACS를 개발하였다. 클러스터 수를 달리하는 클러스터링 결과에 대해 여러 평가척도를 적용해서 성능을 평가하는 실험을 통해서 WACS 척도가 평가척도로서의 요건을 만족시킨다는 것을 확인하였다.
조건부 실행 명령어는 분기명령어의 사용을 줄여 분기 명령어 예측 실패로 인한 프로세서의 성능 저하를 막을 수 있다. 하지만 조건부 실행 명령어는 순차적 프로세서를 위하여 설계되었기 때문에, 고성능 비순차적 프로세서에서는 적용할 수 없었다. 본 논문에서는 기존의 슈퍼스칼라 프로세서 구조를 최소한의 변경을 통하여 조건부 실행 명령어의 비순차 실행을 지원하는 구조를 제안한다. 또한 제안된 구조를 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터를 작성 성능을 검증하였다. 그 결과 제안된 구조를 통하여 프로세서의 성능을 27% 이상 향상시킬 수 있다
동기식 검파방식의 공간-시간 블록부호의 완벽한 채널추정은 비용이나 과부하적인 측면에서 비효율적인 문제점을 안고 있다. 차분 공간-시간 부호는 수신 단에서 채널추정이 필요 없는 비동기식 검파 방식이다. 그러나 동기식 검파 방식에 비해 상대적인 성능이 약 3dB 저하된다. 이 상대적인 성능 저하 문제를 해결하기 위해 다중 블록 차분 검파(MD-STC)는 일반적인 2블록 차분 검파 (D-STC)에 비해 성능이 약 1.5dB정도 우수하다. 지금까지 언급한부호들의 채널 환경은 준정적 플랫 페이딩 채널에서 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 802.16e시스템에서 실제 무선 채널 환경과 비슷한 도플러 주파수 $(f_d)$를 고려한 시변 페이딩 채널의 영향을 받는 두 차분검파의 성능을 비교하고, 여러 차분 공간-시간 블록 부호를 수식 및 블록도로 고찰하고 성능을 분석한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로 전송률이 144kbps일 때 이동체의 속도가 200km/hr를 초과하면 다중 블록 차분 검파의 성능이 2블록 차분 검파에 비해 성능이 저하됨을 보인다. 이는 특정 시스템 어플리케이션에서 이동체의 특정 속도를 유추해 봄으로써, 특정 시스템 어플리케이션에서의 이동체 속도의 제한에 따른 알맞은 차분 검파 구조를 선택할 수 있게 된다.
최근 수문자료에 비정상성이 관측됨에 따라 비정상성 지역빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있다. 홍수지수법 (index flood method)은 지역빈도해석에서 가장 널리 사용되는 방법으로 각 지점의 특성을 반영하는 홍수지수 (index flood)와 지역적 특성을 대표하는 성장곡선 (growth curve)을 통해 확률수문량을 산정하며, 비정상성 지역빈도해석의 경우 홍수지수법 내의 요소들을 시간에 대한 함수로 정의함으로써 비정상성을 반영한다. 본 연구에서는 다양한 형태의 비정상성 홍수지수법을 통해 비정상성 지역빈도해석을 수행하고 각 방법에 따른 성능을 비교하였다. 이를 위해 경향성을 가지는 매개변수를 포함하는 비정상성 분포형을 모분포로 가지는 자료를 생성하였으며, 이를 기반으로 다양한 경향성을 가지는 자료들로 지역을 구성하였다. 구성된 지역에 대해 동질성 검토를 수행하여 비정상성 자료들이 포함된 지역의 동질성을 확인하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통해 각 비정상성 홍수지수모형에 대한 확률수문량의 RRMSE와 RBIAS를 산정하여 성능을 평가하였다.
자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 비선형 마찰이 존재하는 조준경 안정화 시스템에 대해서 마찰력 보상과 성능개선을 위한 신경망제어기의 설계방법을 제시한다. 제안한 신경망제어기는 비례, 적분, 진상(PI/LEAD) 제어기와 신경회로망과의 병렬로 구성되며, 제어 목적은 비선형 마찰과 외란이 존재하여도 안정거울의 각속도 추적성능과 안정화 성능의 향상에 있다. 신경회로망의 입력으로 안정거울의 각속도 추적오차와 추적오차의 적분, 제어입력이 필터를 통과한 신호가 사용되며, 신경호로망은 간접학습구조에 의해 학습된다. 조준경 시스템의 비선형 마찰력인 쿨롱마찰력의 크기가 외부환경에 따라 변하는 경우와 시스템으로 외란이 인가되는 경우에 대하여도 제안한 병렬제어기는 기존의 PI/LEAD 제어기보다 추적과 안정화 성능면에서 우수함을 컴퓨터 모의 실험으로 확인한다.
추진기관의 개발과정에서는 추진제의 조성개발, 온도에 따른 성능분석, 내열재 삭마상태 등 여러가지 고려사항이 있다. 노즐 확장비에 따른 추진기관의 성능분석 또한 이러한 과정 중에 하나로 추진기관의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 추진기관에 대한 해석 후 실제 모타를 제작 시험하여 이를 검증하였다.
PAM이나 QAM과 같은 변조 방식을 이용한 비이진 채널은 BPSK 변조 방식을 사용한 이진 채널과는 다르게 심볼 정보를 이진 확률 정보로 marginalization 하는 과정에서 비이진 심볼을 구성하는 비트 정보 사이의 상관관계 정보가 손실되어 성능 저하를 야기한다. 본 논문은 차세대 3D-HDTV 시스템이 요구하는 높은 전송 효율을 확보하기 위해 사용되는 비이진 채널에 적합한 LDPC 부호화 및 복호화 알고리즘을 소개한다. 또한 GF(q)에서 정의된 비이진 BP 알고리즘이 이진 BP 알고리즘에 비해 보이는 배의 복호 복잡도를 개선하기 위한 대안으로 Coded Marginalization 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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