개폐서지는 전력시스템에서 발생하는 과전압 현상 중의 하나이며 변전소의 차단기 등 개폐장치의 동작이나 송전선로의 고장으로 인해 발생한다. 특히 송전선로의 절연설계를 위하여 개폐서지의 피크를 산정하는 것은 매우 중요하고 AC/DC 병가선로의 안정적인 운영을 위한 절연협조의 기본적인 검토항목이다. 본 논문에서는 새로운 AC/DC 병가구조의 전력시스템에 대한 상정해석을 위하여 AC 765kV와 DC ±500kV Bi-Pole 시스템이 조합된 송전선로를 대상으로 하였다. 일반적으로 교류 송전시스템의 절연설계를 위한 비정상적인 과전압은 외부과전압으로 낙뢰에 의한 과전압과 내부과전압으로 개폐에 의한 과전압을 고려한다. 직류 송전시스템의 경우에는 개폐에 의한 과전압 보다 송전선로의 중간에서 지락고장이 발생하면 인접한 정상선로에 유기되는 내부과전압을 개폐서지라하며 직류송전선로에 유기되는 가장 큰 일시적인 과전압을 의미한다. 본 논문의 연구목적으로 구성된 선로에 대하여 EMTDC 소프트웨어를 사용하여 모의하였으며, 다양한 AC/DC 혼합 형태에 대한 개폐과전압의 영향을 검토하였다.
소프트웨어 개발에는 시스템 엔지니어링 프로세스와 유사한 요구 사항 분석, 설계, 구현, 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 일련의 단계가 포함된다. 본 연구는 다기능 레이다 소프트웨어를 개발하기 위해 MathWorks사의 모델 기반 설계 플랫폼을 활용하고 타당성과 효율성을 평가하였다. 기존 레이다 소프트웨어의 개발은 통합적인 형태보다는 단일 알고리즘 단위로 이루어졌기 때문에, 요구 분석이나 통합 테스트가 별도로 이루어졌고, 이들에 대한 통합 관리를 위해 추가적인 도구나 노력을 요구하였다. 본 논문에서 적용한 모델 기반 플랫폼은 요구사항 분석 및 할당, 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발, 배포를 위한 자동 코드 생성, 통합 요구사항 테스트 및 결과 관리를 위한 통합 개발 환경을 제공한다. 이 플랫폼을 통해 다기능 레이다 소프트웨어의 다단계 모델을 개발하고, 테스트 하네스를 사용하여 검증하며, 요구 사항을 관리하고, 자동 코드 생성툴을 사용하여 하드웨어 배포 가능한 언어로 변환하는 전과정을 수행하였다. 이러한 모델 기반 통합 개발을 통해 잘못된 의사소통이나 기타 인적 요인으로 인한 오류를 줄이고 개발 일정과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
미국 남캘리포니아 지진센터에서 개발한 광대역 강지진동 모사 플랫폼을 이용하여 한반도 중대규모 지진에 대해서 부지 효과를 고려한 강지진동 지진파형 모사를 수행하고 진도 감쇠 특성을 분석하였다. SCEC BBP는 시나리오 지진에 대해 광대역(0-10 Hz)으로 지진 파형을 생성 할 수 있는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 연구에서는 5가지 모델링 방법론 중 Song Model을 사용하였다. 규모 6.0, 6.5, 7.0의 지진에 대해서 각각 약 50회의 지진 모델링을 수행하였으며 부지효과(VS30)를 고려하기 전과 후에 계산된 합성 지진 파형으로부터 최대 지반 가속도(PGA), 최대 지반 속도(PGV)와 같은 최대지진동 대표값을 산출하였다. 산출된 최대지진동 대표값은 계기진도 변환식을 이용하여 진도분포로 변환하였다. 부지효과 고려 시에는 VS30속도에 따라 연약지반 또는 충적층 지역에서 진도값이 증폭되어 나타남을 확인하였다.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.
본 연구에서는 과학계산용 병렬 컴퓨터 시스팀의 구조를 설계하고, 설계된 컴퓨터 구조의 소프트웨어 시뮬레이터를 개발하였으며, 여러가지 시뮬레이션을 통하여 시스팀의 성능을 분석하였다. 설계된 시스팀은 H/V-bus 병렬 처리 시스팀 아키텍쳐에 기반을 둔것으로 각종 과학계산을 위한 고속의 프로세서간 통신 메카니즘이 확장 설계되었다. SLAM II 및 FORTRAN을 이용하여 개발된 시뮬레이터는 시스팀 변수들을 이용하여 프로세서의 수와 속도 및 통신 메카니즘의 속도를 쉽게 변화시킬 수 있게하여 여러 조건하에서의 시스팀 성능을 분석하는데 사용되었다. 또한 실제 프로그램이 수행되는 상황에서 프로세서 및 통신 메카니즘의 속도가 시스팀 전체 성능에 미치는 영향을 측정하고 분석하기 위하여 벤치마크를 시뮬레이터를 이용하여 풀었다.
오늘날에도 RSA암호문은 현대 암호에 대부분 적용될 정도로 안전하다고 생각되어왔다. 또한 PGP(Pretty Good Privacy)라는 가장 대중적인 암호화 소프트웨어도 RSA 원리를 기반으로 하고 있다. 그러나 RSA암호화체계는 주요한 결점이 있다. 인수분해하는 것이 "어렵다"라고 하지만, 결코 증명되지 않았고, 또한 인수분해를 수행하는 아주 빠른 알고리즘의 존재가 전혀 불가능하지는 않기 때문이다. 따라서 현존하는 암호화 체계보다 더 확실한 안전을 보장해주는 새로운 암호화 체계와 암호화키의 분배시스템의 필요성이 대두되고 있다. (중략)
지난 4월12일 인큐브테크가 Quark 6.5v을 발표했고 이 달 중순경 Mac OS X 10.4 'Tiger' 버전이 출시된다. 지난해 하반기에는 본체와 모니터가 결합된 일체형 컴퓨터 ‘G5'가 모습을 드러냈고 본격적인 시판에 들어갔다. 물론 이들은 Mac OS X에 맞춰 출시됐다. 이미 하드.소프트웨어가 호환성을 바탕으로 한 제 모습을 통해 동시에 움직이고 있는 것이다. 2000년대 초반까지 OS 9가 주축이 돼 있었지만 본격적인 OS X의 활약으로 점진적으로 축소될 것으로 보인다. 이는 바로 관련 S/W들이 이제는 선택에 의해 변화를 시도하는 차원이 아니라 필수 요소로 받아들이고 있는 것이다.
본 논문에서는 논리 설계를 위해서 I-ROB 3000이라는 로봇 키트를 사용하여 논리 설계를 검증하였다. 이 검증에는 iRoV-Lab 3000의 장착된 로봇 모듈인 FPA 모듈,Stepper Motor 모듈,적외선 송수신센서 모듈, 카메라 모듈,RF 모듈 LED,TEXT LCD, 7-segment를 제어하기 위한 FPGA를 사용하며,FPGA설계를 위해 Schematic Design 또는HDL에 대해 연구한다.로봇 설계 시스템의 내부구조를 이해하고 개발환경을 구축할수 있다. 로봇의 구성요소와 각각의 구성요소(Sensor 모듈,display 모듈, Stepper Motor 모듈,RF 모듈)의 동작 원리를 개발한다.
4차 산업 시대가 도래하여 빅데이터와 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 아주 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 현재 세계 여러 분야에서 이 기술들을 이용하여 일상, 산업 분야에 적용을 시키고자 한다. 국내에서는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트 시티에 적용할 수 있는 횡단보도 상황을 인지하여 교통제어에 활용할 수 있는 빅데이터를 생산하거나 효율적인 교통제어에 활용할 수 있도록 Nvidia Jetson TX2와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO v3를 이용하여 횡단보도용 상황 인식을 위한 영상인식 장치를 개발하였다. 제안하는 기술들을 이용하여 스마트시티 구축에 활용할 수 있고, 실시간으로 추가적으로 필요한 객체를 감지하여 확장이 용이한 장점이 있다. 또한 구현에서 효율성을 높이기 위하여 에지 컴퓨팅, 스페이스 디텍션과 같은 기술들을 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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