도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.
본 논문에서는 영구자석 동기 전동기(PMSM)의 수학적 모델을 기반으로 한 플라이휠 에너지 저장 시스템을 매트랩/시뮬링크를 사용하여 모델링 하였다. PMSM의 센서리스 벡터 제어를 위해 속도 및 전류 제어기를 구현하였으며, PI형 상태 관측기를 이용한 역기전압 추정기와 PLL 기반의 위치/속도 추정기를 구현하였다. 초기 기동시 역기전압 추정기반 센서리스 제어 방식은 회전자의 위치를 정확히 추종 할 수 없어 Open-Loop 알고리즘을 통하여 동기 전동기를 구동시킨다. 플라이휠 에너지 저장 시스템의 센서리스 제어 알고리즘은 충전 모드와 발전 모드에서의 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 제주시에서 오픈데이터로 공개한 버스탑승 기록을 기반으로 이용도가 높은 버스노선에 대해 특정정류장에서의 도착시간 예측모델을 구축한다. 버스들의 평균주행 속도, 운행시간대, 교통량 등을 입력으로 한 모델을 Sklearn을 이용하여 생성하고 MAE와 손실율 등의 성능을 분석한다.
한국어 어절은 많은 동형이의어를 가지고 있기 때문에 주변 어절(또는 문맥)을 보지 않으면 중의성을 해결하기 어렵다. 이런 중의성을 해결하기 위해서 주변 어절 정보를 입력받아 통계적으로 의미를 선택하는 기계학습 알고리즘들이 많이 연구되었으며, 그 중에서 특히 은닉 마르코프 모델을 활용한 연구가 높은 성과를 거두었다. 일반적으로 마르코프 모델만을 기반으로 알고리즘을 구성할 경우 은닉 마르코프 모델 보다는 단순하기 때문에 빠르게 작동하지만 정확률이 낮다. 본 논문은 마르코프 모델을 기반으로 하면서, 부분적으로 은닉 마르코프 모델을 혼합한 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 속도는 마르코프 모델과 유사하며, 정확률은 은닉 마르코프 모델에 근접한 것으로 나타났다.
인터넷의 이용증가와 전자상거래의 활성화 등으로 인해 급속도로 발전하는 공개키 기반구조에 능동적으로 대처하기 위해서는 확정성과 상호 운용성, 관리용이성, 나 공개키 기반구조 기관의 수용 등 여러 가지 문제를 고려한 인증 모델이 제시되어야 한다. 이 논문에서는 인터넷에서 이기종의 컴퓨터들이 서로 연결되어 자료를 공유하고 분산되어 실행할 수 있는 개방 분산 시스템인 CORBA 기반의 상호인증 모델을 설계한다. 공개케 기반 시스템(PKI)을 도입하되 CCCA(Cross Certification CA)를 이용하여 효율적으로 상호인증 할 수 있는 모듈과 인터페이스를 설계하고 기존 모델과 비교 분석하여 우수성을 증명한다.
현재 전자상거래는 우리의 생활과 밀접히 연관되어 있다. 최근 인터넷을 기반으로 전자조달, 수출입 브로커 등과 같은 유형의 B2B 전자상거래가 활발히 이루어지고 있으며, 소비자를 대상으로 하는 전자상거래 또한 점차 확산되는 시장을 형성하고 있다. 국제적으로도 전자상거래 시장 규모가 급속도로 증가할 것이라는 전망은 자명한 사실이다. 전자상거래에 대한 의존도가 높아지면서 관리해야 하는 데이터의 양 또한 급속도로 증가하고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 유입되는 데이터를 효율적으로 활용하기 위챈 실시간 데이터 마이닝 활용 모델을 제안한다. 이 실시간 데이터 마이닝 모델은 지속적으로 유입되는 데이터의 규칙화를 통해 저장 공간의 효율성을 극대화하고 중요도 분석을 통한 총체적인 접근 방법을 시도함으로써 전자상거래 상에서 유용하게 쓰일 수 있는 활용 모델이다. 이 실시간 데이터 마이닝 모델의 바탕은 데이터 마이닝의 기법인 SEMMA를 따르며, 그 특징에 따라 규칙 추출과 의사 결정 나무 기법을 이용하여 전자상거래 상에서 유용하게 사용될 수 있는 모델을 제시하고자 한다.
4차 산업혁명 주요기술을 체계적으로 항공우주력에 적용하기 위해서는 항공우주력 기술 모델이 필요하다. 예전에는 항공우주력 기술 모델링을 위해 항공우주력 기본특성인 고도, 속도, 거리에 기반한 프로펠러 모델이 주로 사용되었다. 그러나 4차 산업혁명 시대에는 수많은 기술들이 융합되기 때문에 새로운 모델이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 항공우주력 기술 모델로 제트엔진 모델을 정립하였다. 또한 요구능력 기반이 아닌, 항공우주력 기술 모델을 기반으로 하는 미래 항공우주무기체계 도출과정을 제시한다. 미래 전장환경과 신기술을 적용한 선진국의 개념발전 연구사례를 통해 새로운 개념의 무기체계를 도출할 수 있다.
순간적으로 승모판에서 혈류가 역류하는 영역을 측정하기 위해서, PISA 방법이 자주 이용되고 있다. 이 방법은 물질보존법칙에 근거하여, 구멍을 통과하는 유체량을 isotach 표면적과 이에 대응하는 속도의 곱으로 구하는 것이다. 이러한 PISA 방법에서 사용되는 유동모델은 반구모델과 비반구모델의 형태인데, 이는 isotach 표면적이 반구이거나 비반구임을 가정하여 계산된 것이다. 이러한 isotach 모델링에서는 isotach의 높이와 폭의 결정이 유체량을 추정하는데 아주 중요한 변수가 된다. 본 연구에서는 in-vitro 칼라 도플러 영상으로부터 PISA 영역을 추정을 위하여 영역기반을 근간으로 하는 비반구모델에 대한 표면적 추정방법을 제안하였다. 이 방법의 타당성을 알아보기 위해 180개의 칼라 도플러 영상에 대해 isotach의 높이와 폭을 추정한 결과, 기존의 에지기반방법이 19개 영상에서 에러를 가지는 반면, 제안한 방법에서는 에러영상이 없음을 알 수 있었다.
최근 에너지 부족 문제 및 환경 문제의 해결수단으로 스마트 그리드가 많은 주목을 받고 있다. 스마트 그리드 기술은 에너지를 효율적으로 사용하는 데 도움을 주며, 이를 위해서는 더욱 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 다양한 기계학습 기법 기반의 전력수요 예측 모델은 좋은 예측 성능을 보이지만 입력 변수의 개수가 증가할수록 처리해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 또한, 불필요한 데이터를 입력 변수로 선정할 경우에는 모델의 정확도가 저하될 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 특징 선택 기법들이 제안되었지만, 기존의 특징 선택 기법은 모델의 성능을 고려하지 않았기 때문에 실제 적용 시 오히려 모델의 성능이 저하될 수도 있다. 이에 본 논문은 유전 알고리즘을 기반으로 한 특징 선택 기법을 제안한다. 유전 알고리즘을 통해 각 모델에 맞는 최적의 입력 변수를 선택함으로써 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 기대할 수 있다.
운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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