K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 현재 음성 인식에서 널리 사용되고 있는 멜켑스트럼의 성능 향상 방안을 제안한다. 일반적으로 멜켑스트럼은 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭이 일정한 critical band 필터들을 사용하여 구한다. 그러나 필터의 특성에 따라 멜켑스트럼의 값들이 달라지게 되고, 이에 따라 인식 성능도 변하게 된다. 본 논문에서는 삼각형과 사각형 모양의 critical band 필터를 사용하여 인접한 필터간의 중심 간격과 필터의 대역폭을 각각 변화시키면서 멜켑스트럼을 구하고 이에 따른 인식 성능을 분석한다. 또한 최적화 알고리즘인 simplex 방법을 사용하여 필터의 중심 주파수와 대역폭을 각각 변화시키면서 최적의 성능을 나타내는 필터를 구하는 방법을 제안한다. 인식 알고리즘으로 DTW (dynamic time warping)를 사용하고, 남자 10명과 여자 10명이 발음한 한국어 숫자음을 인식 대상으로 하여 실험을 수행하였다. 사각형 모양의 필터가 삼각형 모양의 필터 보다 우수한 성능을 보여 주었고 제안된 방법으로 최적화된 필터를 사용하여 구한 멜켑스트럼은 기존의 critical band 필터를 사용하는 것보다 향상된 인식 성능을 나타내었다.
현재 국외에서는 산업계 및 학계를 중심으로 기존의 IPv4와 연동 가능한 IPv6에 대한 연구를 추진하고 있다. 또한 국내에서도 IETF의 표준화 기술을 중심으로 몇몇 기관에서 고정망 중심의 IPv6 전이 메커니즘을 구현하고 있다. 그러나 연동 기술에 대한 연구가 고정망에 중심을 두고 있어 이동망에서의 연동 구조에 대한 연구는 부족한 현실이다. 이와 같이 국내외적으로 IPv6망에서의 이중 스택 구조는 고정망을 기반으로 연구가 진행되고 있지만, 이동 인터넷 환경에서의 전이 메커니즘에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이동 인터넷 환경에서의 전이 메커니즘에 대한 시나리오 제안과 요구사항 분석을 하고, 절기서 제안된 메커니즘들 중 6to4에 이동성을 적응했을 때의 성능 측정 결과를 제시한다
자율운항선박 지원 서비스는 자율운항선박이 항만 내에서 안전하게 항해하고, 입/출항 및 화물 적/양하를 효율적으로 진행하는 것을 지원하기 위해 개발 중인 6종 서비스를 의미한다. 개발된 서비스의 성능을 검증하기 위해 육상 시범운영 인프라인 자율운항선박 기술연구센터를 구축하였으며, 성능검증 시나리오를 개발하였다. 성능검증 시나리오는 개발된 서비스가 실제 운용 환경에서 올바르게 동작하는지 확인하는 데 중점을 두고 있다. 성능검증은 실제 서비스 사용자를 중심으로 하는 사용자 기반 방식으로 진행된다. 실제 선박에서의 서비스 성능을 검증하기 위해 실습선을 이용한 실선박 테스트를 수행하였다.
본 논문은 중심 화소의 FOD 성분값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 FOD에 적응성을 부여한 디지털 영상 축소 알고리즘의 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 방법은, 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 이용하여 산출한 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 구하고 FOD 성분값과 이 인접 가해 성분값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 전체 영역에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다. 제안된 축소 방법에 따르면, 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 FOD 방식의 장점을 취하면서 인접 화소의 유효 가해 성분을 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 FOD의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있는 바, 개선된 정보 보존성을 제공할 수 있는 이점이 있다. 본고에서는 주관적인 성능과 하드웨어 복잡도 측면에서 제안된 방법과 기존의 각 방식에 대한 성능을 분석 평가한다.
저장장치 전용 네트워크의 발전으로 인해 효율적인 저장장치 시스템의 요구가 증가하고 있으며, 대규모 웹 시스템의 멀티미디어 데이터의 빠른 확산으로 인해 컴퓨팅 중심의 저장장치에서 데이터 중심적인 저장장치 시스템으로 패러다임이 변하고 있다. 또한 사용자 제공 컨텐츠와 같은 웹 2.0의 수요 증가와 함께 멀티미디어 데이터 서비스의 요구와 네트워크 기반 시스템의 발전으로 인해 인터넷 기반 응용 시스템들이 요구하는 데이터의 종류가 다양해지면서 대용량의 데이터 처리 요구를 수용할 수 있는 클러스터 파일 시스템의 요구가 급증하고 있다. 본 논문은 클러스터 파일 시스템의 기본 구조와 각 구성요소의 설계 내용을 기술하고, 클러스터 파일 시스템의 독립적 지역 파일 시스템 및 기존 분산 파일 시스템에 대한 성능평가를 보인다. 본 성능 평가를 위해 각 파일 시스템 상에 상용 데이터베이스 시스템을 설치하고 표준 DBMS 벤치마크 테스트를 수행하여 데이터 집중적인 저장장치 접근에 대한 성능평가를 보인다.
왕복동 내연 기관 실린더 내의 가스 유동은 기관의 성능 향상, 연소 개선, 배기 정화 등에 직접적 으로 영향을 미치는 인자로 되며, 최근 각종 유동의 측정 방법 및 측정 장치의 개발은 가스 유동 계측에 많은 발전을 가져 왔다. 특히 각종 열기관의 연소 성능 향상을 위한 노력은 기관의 성능 향상과 더불어 여소 배출물의 유해 성분 저감을 위한 연구에 더욱 박차를 가하게 되었다. 이에 따라서 기관의 최적 제어 운전, 자동 제어 연료 공급 및 분사장치 등에 이르기까지 많은 노력이 경주되어 왔다. 이러한 연구 개발에 못지 않게 중요한 것은 실린더 내의 연소 성능을 향상시키 는 것이며 이를 위해서는 먼저 기관 실린더 내부의 가스 유동을 밝히고, 유동의 모델링, 유동장의 계측, 연소장의 유동 측정 등의 연구가 매우 중요한 것으로 생각된다. 실린더 내의 연소 및 유 동장의 연구는 주로 연소 특성치를 관한 연구와 유동장을 중심으로 하는 흐름의 시뮬레이션을 비롯 유동장의 계측으로 크게 나눌 수 있다. 여기서는 주로 실린더 내의 가스 유동의 측정 방 법과 최근의 연구 동향에 대하여 몇 가지 측정의 보기를 중심으로 다루기로 한다.
최근의 전장 환경은 전투 공간에서 파악 가능한 모든 요소를 효과적으로 연계하여 정보의 우월성을 기반으로 전투력을 향상시키는 네트워크 중심전 체제로 진화하고 있다. 이에 우리 군은 네트워크 중심 전장 환경의 핵심 요소로서 전술다대역다기능무전기를 개발해왔으며, 기존 아날로그 방식 무전기를 기반으로 네트워크를 구성하여 운용하는 체계에 순차적으로 적용될 예정이다. 이는 지상 무기체계도 예외는 아니다. 이러한 상황에 따라, 본 논문에서는 지상 무기체계 환경에서 전술다대역다기능무전기의 성능 평가 및 분석을 수행한다. 성능 평가에서는 실제 전술다대역다기능무전기를 기반으로 지휘통제체계와 무장통제장치 간의 무선 통신환경을 모의 구성하여 성능 시험을 수행하였으며, 결과 분석을 통해 전술다대역다기능무전기의 지상 무기체계 적용 가능성을 확인한다.
센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.
성능설계법은 ISO(국제표준화기구)를 중심으로 세계에서 공통화가 추진되어 국제규격으로서 인지되기 시작하고 있다. 내진성능을 고려한 설계에서 레벨1 레벨2의 2단계를 고려해 상정 지진동을 설정함과 동시에 각각의 지진동 레벨에 따라 적절히 허용재해정도를 설정하여, 구조물의 내진성을 종합적으로 규정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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