Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.
본 논문에서는 적응광학시스템$^{(1)}$ 의 성능 향상에 필수적인 파면왜곡의 기울기 정보를 고속으로 측정하기 위한 중심점 추출 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 내부의 영상처리전용보드와 CCD카메라를 이용하여 하트만 센싱 점 영상을 획득하였고, 획득한 하트만 센싱 점 영상에 대해 제안한 중심점 추출 알고리즘을 적용하여 서브픽셀 분해능으로 X축과 Y축의 기울기 정보를 고속으로 추출하였다. CCD센서에 촬상되는 하트만 센싱 점영상에서 각각의 점 영상은 중심점으로부터 대칭형으로 강도가 분포되어 있다고 가정할 수 있으나 전체 점영상의 각 점을 분석한 결과 비대칭적으로 예외적인 강도 분포를 갖는 점영상도 일부 발견되었다. 파면 왜곡이 없는 하트만 센싱 점영상으로부터 X, Y축 파면 왜곡 기울기 값을 추출한 결과 CCD 센서 픽셀의 기저 노이즈가 큰 불안정한 영역에서 기울기 값이 반복적으로 크게 추출되어 파면왜곡보정 시스템의 보정 성능을 떨어뜨리는 효과가 나타났다. (중략)
미래의 전쟁은 적 보다 더 나은 상황인식(SA: Situation Awareness)을 통한 정보우위를 기반으로 전쟁을 수행하는 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)으로 작전 수행 개념이 빠르게 변하고 있다. 이에 따라 네트워크 중심전을 실현하기 위한 핵심 기술인 전술데이터 링크의 중요성이 크게 부각되고 있으며, 한국군은 자주 국방을 이루기 위한 한국형 전술데이터 링크를 개발 및 구축하기 위한 계획을 진행하고 있다. 본 원고에서는 한국형 합동전술데이터링크 구축을 위해 현재 미군에서 운용하고 있는 최신 전술데이터링크 기술인 Link-16 시스템의 핵심 요소기술인 PHY계층과 MAC계층에 관하여 살펴본다. 먼저 PHY 계층의 송 수신기 구조를 분석하여 전술웨이브폼의 성능을 알아본다. 다음으로는 MAC 계층에서의 자원할당방식을 알아보고, 최근 해군에서 개발중인 Link-22 시스템의 특징을 살펴봄으로써 Link-16 MAC 계층 기술의 발전방향에 대해 살펴본다. 마지막으로 이러한 기술 분석과 함께, Link-16의 PHY 및 MAC 계층 기술들의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석함으로써 한국형 전술데이터 링크 구축을 위해 필요한 기술요소들의 실질적인 성능에 대해 알아본다.
소프트웨어 산업은 급속한 기술의 발전과 적용분야의 복잡성 및 다양성 등으로 제품 품질 및 성능에 대한 정확한 평가분석이 어렵다. 그러나 산업에서 필요로 하는 소프트웨어를 적재적소에 공급하거나 신규 시장 진출을 위한 마케팅 활동, 동종 소프트웨어간의 비교평가를 통한 제품 개선 등과 같은 요구사항의 증대로 소프트웨어 벤치마킹의 중요성이 더욱 부각되고 있는 상황이다. 또한 이러한 제품 간 비교${\cdot}$평가를 올바르게 수행하기 위해서는 신뢰할 만한 결과의 획득과 효율적인 수행이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 주로 성능측면의 소프트웨어 벤치마크 테스트를 수행하는데 있어 현실적이고 신뢰할만한 그리고 정확한 사용자 요구사항을 반영할 수 있도록 벤치마크 테스트 계획 수립과 설계의 주요 기본단계를 경험적 지식에 기반을 두어 사례 중심으로 소개하고자 한다.
구형무인비행체는 다중 모터를 이용한 무인항공기에 비행 소형화, 경량화, 경제화 등의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 구형무인비행체의 경로 추종을 위한 제어기 설계 및 성능에 대한 내용을 다루고 있다. 먼저 구형무인비행체의 운동방정식이 제어기 설계를 위해 유도되었고, 유도된 운동방정식을 이용해 경로 추종 제어기를 설계하였다. 구형무인비행체의 자세제어는 무게중심을 변화하는 방법을 사용하였다. 요구 경로를 설정하여 설계된 제어기의 경로 추종 성능을 MATLAB 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 시뮬레이션 결과, 제시된 제어기가 설정된 경로를 추종하고 있음을 확인하였다.
HDTV(High Definition Television) 수신기의 성능을 검증하기 위한 시험은 개별적인 성능을 검증하는 Lab. 시험과 시스템을 Integration하여 성능을 검증하는 통합시험(필드시험 포함)으로 이루어진다 본 논문에서는 HDTV 수신시스템의 통합시험 및 방법에 대하여 KETI에서 지난 3월에 미국의 ATTC (Advanced Television Technology Center)에서 실시한 Lab. 테스트와 미국의 Washington D.C. 지역에서 실시하고 있는 Live 방송을 수신하는 통합시험(필드시험)으로 나누어서 실시한 내용을 중심으로 기술하였다. Lab. Tests의 경우에는 HDTV 수신기의 채널부에 대해서 Lab. 시험의 개념 및 테스트 항목에 대한 정의와 방법에 관하여 언급하고 있으며 통합시험(필드시험)에 대해서는 필드시험의 목적, 시험방법, 테스트차량의 구성 및 테스트결과를 중심으로 내용을 기술하였다.
본 연구는 뉴스 기사에서 기사문을 구성하는 문장별 중요도를 고려하여 요약문을 추출하는 방법에 관한 것으로 문장 중요도에 영향을 주는 특성으로 중심 문장(Topic Sentence)일 확률, 기사 제목 및 다른 문장과의 유사도, 문장 위치에 따른 가중치를 추출하여 문장 중요도를 계산하는 방법을 제안한다. 이때, 중심 문장(Topic Sentence)은 일반 문장과는 구별되는 특징을 가질 것이라는 가설을 세우고, 딥러닝 기반 분류 모델을 학습시켜 입력 문장에 대한 중심 문장 확률값을 구한다. 또한 사전학습된 ELMo 언어 모델을 활용하여 문맥 정보를 반영한 문장 벡터값을 기준으로 문장간 유사도를 계산하여 문장 특성으로 추출한다. LSTM 및 BERT 모델의 중심 문장 분류성능은 정확도 93%, 재현율 96.22%, 정밀도 89.5%로 높은 분석 결과가 나왔으며, 이렇게 추출된 문장 특성을 결합하여 문장별 중요도를 계산한 결과, 기존 TextRank 알고리즘과 비교하여 중심 문장 추출 성능이 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
현재 국내 철도시설 운영기관은 노후 시설물 판단을 위한 명확한 정의와 시설물 보수/개량 우선순위 산정 방법이 정립되지 않아 성능중심 유지관리계획 수립에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 선행연구에서 노후 시설물을 어떻게 정의하였는지 고찰하고, 국내 노후 철도시설물 관리제도와 미국 연방대중교통청(FTA)의 교통시설물 자산관리체계 비교분석을 통해 벤치마킹 포인트를 도출하였다. 노후 시설물 판단은 경과연수와 성능수준을 같이 고려해야 하며, 경과연수와 성능등급 간 관계를 통계적으로 분석하여 보수/개량 우선순위를 산정해야 한다. 또한, FTA와 같은 데이터 기반 철도시설 관리를 위해서는 표준 철도시설물 분류체계를 기반으로 시설물 분류 하위 수준에서 내용연수, 성능평가 결과, 유지관리비용 데이터베이스를 구축하는 것이 필요하다. 향후 데이터가 충분히 축적되면 성능중심 노후 철도시설 관리를 위한 효율적 예산집행계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
국내의 유지관리 전략이 안정성 중심에서 성능중심으로 변화하고 있고, 그 기준에 맞추어 관련 제도와 법이 정비되고 있다. 성능평가에 기반한 자산관리를 도입하기 위해서는 구조물의 특성에 맞추어 성능을 평가할 수 있는 성능척도, 서비스수준 설정 등 관련 평가방법이 구체화하여야 하나 국내에서는 이러한 것들이 아직 구체화하지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존의 유지관리 절차와 연계해서 성능평가, 생애주기 비용분석, 성능척도, 서비스수준 등 자산관리를 하기 위한 전산화 모델을 제시한다. 자산관리 모델을 수립하기 위해 유지관리 및 안전진단 등에 필요한 매뉴얼, 업무절차, 전문가의 인터뷰 등을 실시하고 자료를 분석하였다. 본 시스템은 3개 모듈로 구성하여 기존의 유지관리, 안전관리, 자산관리를 별개로 운영할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 향후 자산관리를 도입하기 위한 공공기관의 참고자료로 활용될 수 있도록 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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