본 논문은 시간지연을 갖는 2차 시스템에서 시간영역의 설계사양을 만족하는 최적 강인 LQ-PID제어기 설계방법을 제안한다. 시간지연을 갖는 2차 시스템의 LQR 해를 이용한 LQ-PID제어기 파라미터는 설계사양을 만족하는 가격함수의 가중치요소 C와 R에 의해 결정되고, Q와 R의 선정은 시간영역에서의 오버슈트와 정착시간을 조절할 수 있는 설계파라미터들 선정에 의해 결정되어진다.
본 연구에서는 유출해석에 있어서 중요한 기존 설계강우의 시간분포 방법의 문제점을 해결하고 강우의 통계적 특성과 유역특성에 맞는 설계강우의 시간분포 방법을 개발하고자 하였다. 홍수량 산정지점별로 인근 관측소의 Thiessen 가중치를 부여하여 지속시간별로 호우사상을 호우 중심에 따라 4개 분위로 구분한 다음 분위별 호우사상을 무차원화 하여 누가우량곡선으로 변환한 후 산정지점별로 지속시간별 설계강우를 분포시킨다. 본 연구의 결과로 지속시간별 분위를 구분함으로써 기존 Huff의 4분위법에서 문제점으로 제시된 평활화된 무차원누가곡선으로 인한 첨두홍수량의 과소산정 등을 해결할 수 있었고, 홍수량산정지점에 대하여 지점별 대표누가우량곡선의 작성이 가능하여 현재 제시된 우량관측소별 우량주상도의 지점별 적용시 대표 우량관측소 선정 등의 어려움을 해결할 수 있이 설계홍수량 산정시 유역의 시${\cdot}$공간적 특성에 따른 강우의 특성이 최대한 반영되도록 하였다.
본 연구는 반입 작업에서 수출 컨테이너의 작업순서 및 장치위치를 결정하는 문제를 다루었다. 수직 배치형 컨테이너 터미널에서 적하작업시간의 단축을 위해서는 가능한 해측에 컨테이너를 장치하는 것이 유리하지만 반입 외부 트럭의 빠른 회전시간의 측면에서는 육측이 선호된다. 이때 수출 컨테이너의 장치위치는 본선작업 우선순위에 따라 가중치가 다르고 이에 소요되는 장치소요시간에 따라 외부트럭들의 대기시간도 달라진다. 따라서 본 연구는 외부 트럭들의 예정 도착시간과 최대대기시간 그리고 적하작업의 선호 장치위치를 동시에 고려한 혼합정수모델을 개발하고 이를 활용한 적용 예를 제시하였다.
본 논문에서는 원하는 정보 신호를 추정하기 위해서 수정 Bartlett방법에 대해서 연구하였다. Bartlett방법은 구속 장을 1로 설정하고, 시간지연을 보상하여 원하는 정보 신호를 추정하는 방법이다. 수정 Bartlett방법은 최적 가중치 갱신치를 지연시간 보상에 적용하여 최적의 도래방향 신호를 추정하는 방법이다. 최적가중치는 선형구속최소분산 방법을 사용하였다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존 Bartlett 과 MUSIC방법의 성능을 비교 분석한다. 모의실험조건은 배열 안테나 소자 수 6개와 9개, 원하는 정보신호 3개[-15o, 0o, 15o]에서 원하는 신호를 추정한다. 원하는 정보 신호 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett 과 MUSIC방법보다 분해능이 우수함을 입증하였다.
단백질 시퀀스처럼 가중치를 가지는 스트링에 대한 탐색 알고리즘을 개발한다. ${\sum}$를 알파벳이라 하고 모든 $a{\in}{\sum}$에 대해서 무게 ${\mu}(a)$가 주어진다고 하자. 스트링 $A=a_1a_2…a_n\; 에서 (단, 모든 ai{\in}{\sum})$, 서브스트링 $A(i.j)=a_ia_{i+1}…a_j$로 정의하면, 이것의 무게는 ${\in}(A(i.j))={\in}(a_i)+{\in}(a_i+1)+…+{\in}(a_j)$가 된다. 다루고자하는 문제는 스트링 A를 사전 처리하여 탐색 자료구조를 만드는데, 이 자료구조는 나중에 질문 무게 M이 주어진 경우, $M={\in}(A(i,j))$인 서브스트링 A(i,j)가 있는가 라는 질문에 응답하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 결과를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 기존의 알고리즘의 경우 O(n) 만큼의 메모리를 사용하는 탐색 자료구조를 이용하여 $0(\frac{nlog\;logn}{log\; n})$ 시간에 질문응답을 하였으나, 본 논문의 알고리즘은 질문 응답시간은 그대로 유지하면서 메모리만 $0(\frac{n}{log\; n})$으로 줄인다.
서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원위치를 추정하는 방법이 널리 이용된다. 소리가 도착하는 지연시간을 계산하기 위해서는 상관관계를 구하고 위치추정의 정확도를 향상시키기 위해서 PHAT 가중치 함수를 널리 사용한다. PHAT 가중치 함수를 적용하기 위해서는 FFT와 IFFT회로가 사용되는데 이 회로들의 면적이 음원인식 시스템의 50% 이상을 차지한다. 따라서 FFT와 IFFT의 효율적인 구현이 음원인식 시스템의 경쟁력 있는 IP 구현에 필수적이다. 본 논문에서는 사람의 음성 특성을 고려하여 FFT와 IFFT를 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 노출 시간을 달리해 촬영한 두 장의 HDR 사진을 LCD, CRT 같은 LDR 장치에 출력할 수 있도록 융합하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 제안된 기법은 레이디언스 맵을 만들지 않고 직접 입력 영상에 대해 계산된 가중치를 이용해 융합한다. 가중치는 처음에는 화소 단위로 만들어져 추후 가우시안 함수로 혼합된다. 이러한 작업은 급격한 가중치 변화로 발생할 수 있는 스파클 잡음을 방지하고 두 영상 정보의 연결 부분을 부드럽게 만드는데 기여한다. 색상 정보의 융합은 RGB와 이들의 평균값과의 차이를 이용해 두 영상의 색차 정보를 가중평균하여 이루어진다. 본 알고리즘은 두 원본 영상에서 포화되지 않은 부분을 잘 표현하고 포화, 불포화 영역간의 연결이 부드러운 특징이 있다. 제안된 기법은 2장의 사진만을 사용하고 영상에 따라 자동으로 내부 인자를 조절하기 때문에 향후 이중 노출이나 이중 센서 셀을 이용한 HDR 카메라에 내장하여 자동화 처리가 가능한 장점이 있다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보 변화율을 이용한 이동 예측 알고리즘인 WRC(Weighted Rate Control)알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드의 이전 속성 정보를 이용하여 목적 노드와 연결성이 높은 노드를 중계 노드로 선정하여 통신한다. 따라서 이동 노드는 유동적이므로 노드의 이후 속성 정보를 반영하지 않는 예측 기법은 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서는 이전 속성 정보로부터 이후 속성정보까지의 시간에 따른 변화율과 속성의 가중치 정보를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 WRC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 근사한 후, 변화율을 분석하고 이로부터 제안된 가중치를 이용하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 네트워크 오버헤드와 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
본 논문은 직선상에 n개의 점들과 m개의 구간들이 주어 질 때, 모든 점들을 포함하는 구간들의 집합을 구하는 문제를 다룬다. 이러한 구간들의 집합을 점들의 구간 커버(interval cover)라고 부른다. 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려진 집합 커버(set cover)의 특별한 경우이다. 이 문제의 최적화 기준으로 커버하는 구간 개수의 최소화, 점을 커버하는 구간이 1개인 점들의 개수 최대화 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 구간에 가중치가 주어지는 경우, 각 점을 커버하는 구간들의 가중치 합을 그 점의 맴버쉽으로 정의한다. 그리고 점들의 맴버쉽의 최대값을 최소화하는 구간 커버를 찾는 문제를 연구한다. 동적계획법 설계를 이용하여, 이전 연구의 시간 복잡도 O(nm log n)를 개선하는 O(m2)시간 알고리즘을 제안한다.
최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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