본 논문은 2차 시스템에서 시간영역의 설계 사양을 만족하는 최적 강인 LQ-PID 제어기 설계방법을 제안한다. LQ-PID제어기 동조파라미터들은 시간영역의 설계사양인 오버슈트와 정착시간의 설계파라미터들과 LQR의 가중치요소 Q와 R의 관계에 의해서 설계될 수 있었다. 그래서 안정도-강인성뿐만 아니라 시간영역에서의 성능-강인성을 이룰 수 있었다.
제품의 생산 및 제조원가는 크게 직접재료비, 직접노무비, 제조간접비로 나눌 수가 있다. 본 연구는 제조업의 제품별 제조원가분석을 위하여 실제 중소기업을 대상으로 관계형 데이타베이스(Relational Database)를 구축해 보았으며, 작업자의 작업시간을 시급으로 관리하여 줌으로써 제품별 원가요소 중 직접노무비(인건비)를 여러가지 요목별로 산출해 낼수 있는 활동중심 경영관리(ABM: Activity-Based Management)를 위한 원가관리 시스템의 프로토타입(prototype)을 설계하였다. 본 시스템에서는 각 작업자별 실작업시간에 따라 발생하는 시급을 작업자의 급여테이블과 연계하여 구함으로써 작업자별 작업시간관리가 가능할 뿐만 아니라, 제품별 제조시간 조회를 통해 표준시간과 비교하는 자료로 제공될 수가 있다. 또한, 제조간접비(제조경비)는 월말 제조원가 산정시 사용자로부터 입력받아 그 달에 생산한 모든 제품에 가중치(weight)에 의해 배분해 주는 방식을 이용하였으며, 직접재료 원가(자재비)는 제품별로 데이타베이스를 구추갛여 제조원가에 반영시켰다. 그리고, 시스템에 유연성을 주기 위해 A/S 제품인 경우는 추가 자재비를 입력시킬수 있도록 고려하였으며, 재공품재고(WIP: Work-In-Progress)등의 정보를 제공함으로써 효과적인 시스템 운영이 되도록 설계하였다.
기존의 최적경로 알고리즘은 통행거리 통행시간, 통행량 등의 통행값을 통하여 최적경로를 제공하였다. 하지만 이렇게 제시된 최적경로는 사용자의 도로에 대한 인지도를 고려하지 않음으로써 자신이 인지하거나 다수의 사용자가 선호하는 경로를 고려하지 못하는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 통행거리와 통행시간을 고려하면서 사용자의 인지도를 고려한 최적경로를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 기존의 통행시간 예측방법에는 ARIMA모형, Kalman Filter모형, 확률과정모형, 신경망모형, 회귀모형 등 여러 가지 방법이 있으나 본 연구에서는 단기 통행시간 예측에 적합한 Kalman Filter 모형을 적용하였다. 인지도를 고려한 최적 경로를 제공하기 위한 기존의 방법은 회전에 대한 가중치를 부여하여 최적경로 탐색시 최소한의 회전을 유도하고 있다. 하지만 회전에 대한 가중치를 주는 방법은 경험적인 방법으로서 만약 신설된 길에 대한 경로 제공, 또는 개량된 길에 대한 경로를 제공할 때 문제점이 나타난다. 본 연구에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 공간구조의 속성을 정량적으로 분석하고 평가하는 기법인 Space Syntax 이론을 적용하였다. 운전자들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 본 연구에 의한 알고리즘이 기존의 최적 경로보다 더 선호하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 WCDMA 통신용 송신기에 적용 가능한 12비트 1GS/s 전류구동 방식의 혼합형 DAC를 설계하였다. 제안된 DAC는 혼합형 구조로써 하위 4비트는 이진 가중치 구조, 중간비트와 상위비트는 4비트 온도계 디코더 구조로 12비트를 구성하였다. 제안된 DAC는 혼합형 구조에서 발생되는 지연시간에 따른 성능 저하를 개선하기 위해 지연시간보정 회로를 사용하였다. 지연시간보정 회로는 위상주파수 검출기, 전하펌프, 제어회로로 구성되어 이진 가중치 구조와 온도계 디코더 구조에서 발생하는 지연시간을 감소시킨다. 제안한 DAC는 CMOS $0.18{\mu}m$ 1-poly 6-metal n-well 공정을 사용하여 제작되었고 측정된 INL/DNL은 ${\pm}0.93LS/$ 0.62LSB 이하로 나타났다. 입력 주파수 1MHz에서 SFDR은 약 60dB로 측정되었고 SNDR은 51dB로 측정되었다. 단일 DAC의 전력소모는 46.2mW로 나타났다.
최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.
일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.
영역기반 스테레오 매칭의 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 하지만 이 방법은 영역 윈도우의 크기가 커짐에 따라 기하급수적으로 계산량이 많아지는 단점을 보이고 있다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 이에 본 논문에서는 Bilateral 접근 방식, Sub-Block 방식 및 적응적 시차 탐색 방식에 대하여 각 방식에서 필요한 메모리 자원과 소모되는 계산량의 비용과 동시에 매칭 결과 정확도 면에서 비교하고 가장 좋은 접근 방식을 도출하고자 한다.
현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에 많은 부담을 주고 있다. 반면 스위칭 기술은 라우팅보다 빠르게 데이터를 전송할 수 있다. 그 결과 라우터 병목 현상을 해결하고자 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트웍이 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서 매우 중요한 것은 캐쉬 테이블 관리이다. 캐쉬 테이블에는 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하고 있는데 캐쉬테이블 크기는 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 캐쉬 대체 기법이 필요하게 된다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽 특성을 고려해 기본적인 FIFO, LFC, LRU 기법을 실제 인터넷 트래픽을 사용해 성능 평가하고 새로운 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 특히 가중치 우선순위 LRU 기법은 플로우 인앤아웃 현상이 없고 시간이 지나도 새로운 플로우를 적절히 생성해내는 일관성을 지니면서도 스위칭 비용을 줄이는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 에너지 스케쥴링 기법인 ESWC(Energy Scheduling Weighted-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서 노드의 에너지를 관리하기 위한 여러 가지의 방법들이 제안 되고 있다. 특히 이동노드들의 경우 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 이때 상호 노드간 전송하는 데이터와 상호 위치에 따라 에너지 소모율은 다르게 된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 전송 거리와 전송 데이터의 패킷량이 어떠한 상호관계에 따라 노드의 소모 에너지에 미치는 영향이 있는지를 분석한다. ESWC에서 도출된 에너지의 가중치 결과는 최종적으로 전송 경로에 있어 에너지 소모율을 분석하여 네트워크상에서 전체적인 노드의 라이프타임을 향상 시킬 수 있다. 본 연구의 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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