본 논문은 유도형 전력선통신 시스템을 구현하고자 한다. 이 시스템을 응용하여 현재의 수용 가구와 산업 현장에 적용 할 경우, 전력선 자체만으로 데이터 송신이 가능하기 때문에 전력선을 통신선으로 활용, 데이터를 송신하기 위한 접지 공사만으로, 현 각 수용 가구에 설치되어 있는 적산 전력계, 가스계량기, 수도 계량기가 디지털 계기로 대체되었을 경우 전력, 가스, 상수도의 누전 및 누수 등을 중앙 통제실에서 통계적 수치로 감지가 가능하므로 국가 에너지 자원의 효율적인 관리가 가능하다. 본 논문은 이 시스템의 타당성을 조사하기 위해 하드웨어를 제작하여 직접 송/수신 실험을 해보기로 한다.
초전도한류기(SFCL)는 고장전류에 대한 초고속 감지, 고장전류 제한이 가능하고, 정상계통에서는 무손실 운영이 가능한 신개념의 기기이다. 공급신뢰도 측면에서 SFCL은, 고장전류 저감으로 송전을 지속할 수 있는 장점이 있는 반면, 기존 계통에 직렬연결되므로 자체 고장으로 인해 공급신뢰도를 악화시킬 수도 있다. 특히, 고속스위치를 필요로 하는 하이브리드형 SFCL의 경우 계통연계 이전에 SFCL 자체의 신뢰성이나 주위 계통에 미치는 영향을 미리 검토해야 한다. 본 논문에서는 SFCL의 신뢰도 데이터를 계산하는 기법과 SFCL 인근 설비의 신뢰도 데이터를 갱신하는 방법에 대해 제시하였으며, 이는 SFCL가 연계된 배전계통의 수용가 공급신뢰도를 산출하기 위해 필요한 사전단계에 해당한다.
갈수록 복잡해지는 내장형 시스템을 개발함에 있어서 소프트웨어 개발의 중요성은 날로 커지고 있다. 기존 연구에서 소프트웨어 개발 효율을 높이기 위해 소프트웨어의 재사용 가능성을 높이고 병렬성 명세를 용이하게 하고자 중간단계코드(CIC)를 정의하였다. 이 중간단계 코드는 각 태스크의 순수 알고리즘을 기술하는 C형태의 태스크 코드와 그 외의 정보를 포함하는 XML형태의 아키텍쳐 정보 파일로 구성된다. 이 CIC는 사용자가 직접 기술할 수 있고 각종 모델로부터 자동 생성할 수도 있다. 이 논문에서는 후자에 초점을 두고 데이터 플로우 모델에 사용된 블록들을 클러스터링하여 태스크 코드를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것을 위해 블록 클러스터링 알고리즘은 주어진 클러스터의 크기로 블록이 묶일 때까지 블록의 수행시간 정보를 고려하여 함수 병렬성을 최대한 보존하며 블록들을 묶어나간다. H.263 코덱 예제를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 다양한 클러스터의 크기 조건에 대해서 다양한 클러스터링 결과를 제공함을 보였다.
차량용 무선 통신이 처음 제안된 이래 다양한 자동차 생산 기업에서 차량에 무선통신 설비를 설치하고자 하고 있으며, 여러 국가에서 차량 무선통신을 위한 인프라 설치를 논의하고 있다. 따라서 수 년 내에 실생활에서 차량용 무선 통신을 이용 가능할 것으로 전망된다. 차량용 무선 통신을 이용하여 차량의 상태를 전송할 수 있고, 각종 교통 정보를 전송 받을 수도 있기 때문에 교통이 보다 안전하고 원활해 질 것이다. 하지만, 차량용 무선 통신에서 전송되는 데이터는 차량의 위치나 상태와 같은 개인 정보를 많이 포함하고 있다. 따라서 전송되는 메시지들의 보안과 그 메시지의 송신자에 대한 익명성이 보장되어야 한다. 그러나 익명성만 보장된 경우, 허위 정보나 악성 코드가 전송되었을 때, 이를 보낸 차량이 어떤 것인지 판별할 수 없게 되는데, 이를 보완하기 위하여 전송되는 메시지의 송신자를 추적할 수 있는 장치가 펼요하다. 그리고 차량용 무선 통신에 참여하는 차량의 수가 늘어날수록 전송되는 데이터도 폭발적으로 증가하는데, 이들을 효율적으로 인증할 수 있는 시스템 역시 갖춰져야 한다. 본 고에서는 차량용 무선통신에서 전송되는 정보에 대하여, 송신자의 익명성 보장과 효율적인 일괄 메시지 인증, 그리고 송신자 추적을 제공하는 차량용 디지털 서명 기술을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 가정에서 사용되는 수도, 전기, 가스 등의 원격검침을 위한 다기능 전자식 원격검침기의 구현과 지그비를 활용한 모니터링 시스템 구축을 목표로 한다. 가정에 공급되는 3대 유틸리티는 개별적으로 공급 및 검침이 되고 있으나, 이를 통합하여 원격검침하게 되면 검침 데이터에 대한 신뢰성문제, 인건비 절약, 가정 보안문제가 해결될 뿐만 아니라 U-city구축에도 일조를 할 것으로 기대된다. 따라서, 본 논문에서는 지그비를 활용한 무선원격검침 시스템 구축과 LabVIEW 시스템을 이용한 데이터 모니터링 환경을 구축하여 향후의 검침지능화를 위한 토대를 마련하였다.
현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.
센서 네트워크는 관심이 있는 현상을 관찰하기 위해서 관찰지역 내에 뿌려진 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크를 구성하는 각 센서 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크 수명에 많은 영양을 준다. 하나의 센서 노드가 수명을 다 했을 때 이는 센서 네트워크의 분할을 가져 올 수도 있다. 그러므로 모든 센서 노드들이 공평하게 다 같이 오래 사는 것이 전체 센서 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜(Cluster-eased Power-Efficient Routing Protocol CBPER)을 제안하였다. 제안된 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크 노드를 가진 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 데이터 전송을 지원하며 효율적인 라우팅을 위해서 각 센서 노드의 위치정보를 기반으로 만든 그리드 구조를 이용한다. 제안된 프로토콜의 성능을 평가하기 위해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 (Two-Tier Data Dissemination Routing: TTDD) 프로토콜과 비교를 하였다. 실험결과는 CBPER 프로토콜이 TTDD 라우팅 프로토콜 보다 좀 더 에너지 효율적이라는 결과를 보여 준다.
최근 전 세계적으로 5G 이동통신 표준화 및 연구개발이 시작되었다. 기존의 4세대까지의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 최근에는 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 서비스도 점차 중요해지고 있다. 이동 중인 차량 내에서 일반 사용자들은 차량외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량내 이동 핫스팟 네트워크(MHN)형태로 서비스를 받을 수 있다. 최근 5G 이동통신에서는 고속환경(최대 500km/hr)에서도 최적의 서비스 품질을 유지하도록 요구하고 있다. 본 논문에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀의 지원을 위한 이동무선백홀 기술의 동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 MHN 이동무선백홀 기술을 소개한다.
현재까지 공항에서의 체크인 시스템은 기본적으로 서버-클라이언트(Server-Client)방식으로 구동되어져왔다. 서버-클라이언트 방식에서 서버는 단일실패지점이기 때문에 천재지변이나 공격자에 의해 서버마비와 같은 문제가 생기면 체크인 시스템 전체가 마비될 수 있다. 뿐만 아니라 실제 해커에 의해 항공사 중앙 서버가 공격을 받게 되면, 서버가 관리하는 항공사 데이터들의 무결성이 훼손될 수도 있다. 따라서 단일 실패지점에 대한 위협을 제거함과 동시에 저장된 데이터들의 무결성을 유지하는 방법을 논의할 필요가 있다. 그 중 하나로 블록체인 기술을 이용한 탈중앙화 시스템(Decentralized System) 모델을 적용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 스마트 계약을 이용한 블록체인 기반 공항 체크인 시스템에 대한 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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