자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV(Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수 많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간을 정확하게 추정하는 것은 거의 불가능하다. 작업시간의 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV를 배차할 때, 이후 일정 기간 동안의 AGV작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러번 반복하여 수행하고 평가 값을 평균함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 확률적 시뮬레이션을 위해 크레인 작업시간의 불확실성을 간단한 확률함수로 모델링하고 그에 따라 크레인 작업시간을 결정한다. 또한 AGV 작업시간을 가감속, 간섭을 고려하여 추정한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안방안을 검증한 결과 안벽크레인의 지연이 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 수중음향 네트워크에서 긴 전파지연 시간, 낮은 전송속도, 높은 패킷 손실율 등과 같은 제약 환경을 고려한 패킷트레인방식의 동기화 프로토콜을 제안한다. 제안되는 동기화프로토콜은 단방향 전파지연측정방식을 적용하며 연속해서 전송된 패킷의 수신시각 차이를 통해 전파지연 시간 추정에 의한 오류 영향을 최소화한다. 제안한 동기화 프로토콜은 노드 간 통신거리, 메시지 전송횟수에 따른 시뮬레이션을 통해 기존 프로토콜과의 성능을 비교하고, 제안한 동기화 프로토콜의 우수성을 보인다.
디지털 기술의 발달로 인해 세계 각국에서 지상파 DTV 방송망을 핵심인프라로 활용하기 위한 노력이 지속되고 있다. 하지만 국내 지상파 DTV 표준인 ATSC방식은 주파수 이용관점에서 효율적이지 못한 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 그 동안 동일채널 중계기술이 많이 연구되어 왔다. 그러나 동일채널간섭으로 인한 신호품질 저하, 긴 처리시간, 송출전력 제한 등의 제약조건으로 인해 실제 방송망에서는 동일채널 중계기술이 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 DAB용 간섭제거 기반 동일채널 중계기를 ATSC 시스템에 적용하였다. 제안하는 동일채널 중계기는 타이밍 옵셋 보상을 위한 위상 전 왜곡기법, 파일럿 성분 추정 및 제거를 위한 직류 제거기, 송/수신신호 간의 상관도를 기반으로 궤환신호의 지연시간을 추정하는 기법이 적용되었으며, 전산 모의실험을 통해 그 성능을 확인하였다. 전산 모의실험을 통해 주 송신신호보다 간섭신호가 큰 환경에서 제안한 동일채널 중계기의 간섭제거 능력을 확인하였고, 이에 따라 동일채널 중계기의 송출능력을 개선하는 동시에 짧은 처리 지연시간 및 양호한 신호품질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 시간지연이 존재하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있으며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 시스템에 적응하는 신경회로망을 이용한 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. 신경회로망은 제어기 파라미터를 추정하며 제어 출력은 추정된 제어기 파라미터로부터 얻어진다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 그리고 신경회로망을 이용한 직접 적응 제어기와 비교하였다.
현재 인공위성 개발 프로젝트들을 계획하고 일정계획을 수립하기위해 간트차트가 널리 활용되고 있다. 간트차트는 프로젝트의 각 작업들이 언제 시작하고 종료되는지에 대한 작업 일정을 막대 도표를 이용하여 표시하는 프로젝트 일정표로 다양한 형태로 변경하여 사용할 수 있으나 작업경로를 표시할 수 없으며 계획의 변화에 대한 적응성이 약한 단점이 있다. 또한 일목요연하게 눈으로 보여줄 수 있으나 효과적인 프로젝트 관리에 중요한 활동 사이의 어떤 관계에 대한 정보를 주지 못한다. 인공위성개발과 같은 복잡한 프로젝트에 대해 간트차트와 더불어 PERT(Program evaluation and review technique)와 CPM(critical path method)과 같은 네트워크 도(Network Diagram)와 함께 사용될 수 있도록 그 이론과 활용방안에 대해 기술하고자 한다. PERT와 CPM은 큰 프로젝트를 계획하고 조정하기 위해 폭넓게 사용되는 두 가지 기법이다. PERT와 CPM을 사용하면 프로젝트 활동에 대한 그래프를 통한 도시, 프로젝트 소요시간 추정, 프로젝트 완료시간 준수를 위해 중요한 활동의 식별, 전체 프로젝트에 대한 지연 없이 가능한 각 활동의 지연시간 추정과 같은 이점이 있다. PERT와 CPM은 독립적으로 개발되었지만, 많은 공통점이 있다. 더 나아가서 둘 사이에 원래 존재했던 차이점은 많은 부분은 서로의 특징을 도입하면서 거의 사라졌다. 실제적으로 볼 때, 두 기법은 지금 같은 기법이며, 기술된 특징과 절차는 PERT분석 뿐 아니라 CPM 분석에도 적용될 수 있을 것이다.
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.
본 논문은 시간 응답을 과도응답과 정상상태 응답으로 분류하여 1차의 지연시간을 포함한 공정을 동정하는 새로운 모델링 방법을 제시했다. 먼저 공정의 입.출력 데이터를 분석하여 공정의 상태를 정상상태 응답과 과도상태 응답으로 분류한다. 그 다음 최소 자승법을 사용하여 정상상태 응답은 하나의 1차의 지연시간을 갖는 공정으로 추정하고, 과도상태 응답은 여러 개의 모델로 나누어 모델링 한다. 최적의 PID 동조법으로는 지연시간을 보상하는 Smith- Predictor 구조에 성능지수 ITAE값이 최소가 되도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 다양한 공정에 대하여 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여, 모델축소 방법의 정확성 및 제어기 성능의 개선을 보였다.
CSMA/CD를 채널 억세스 방법으로 사용하고 있는 네트워크에서 평균 정보전송 지연시간을 개선하려는 방법중, 제한된 정보전송 지연시간을 지니면서 채널사용도의 변화에 따른 정보전송 지연시간의 분포가 안정되어 있는 콘덴션 해결 알고리즘을 구성하였다. IEEE 802.2의 논리적 링크제어(LLC)와 IEEE 802.3의 Medium Access Control(MAC)을 기준으로 하여 충돌이 발생한 후에 콘덴션을 해결하는 MAC의 일부를 수정, 변경하므로서 노드 콘트롤러를 구성하였다. 노드콘트롤러와 호스트 컴퓨터 IBM-PC/XT와의 정보전송은 2개의 DMA 채널을 사용하여 여러 개의 작은 버퍼들을 연쇄시키므로서 행하여 졌다. 해석적 모델을 사용하여 성능추정을 한 결과 낮은 채널 부하에서는 BEB(Binary Exponential Back-off) CSMA/CD의 지연특성에 접근하며 채널 부하가 높아진다 하더라도 네트워크가 dead lock되지 않으며 제한된 최대 전송지연 시간에 접근함을 알 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제작된 노드 콘트롤러는 사무자동화 환경은 물론 시간적인 제약내에서 정보의 전송을 요구하는 연구소나 공장자동화 환경에도 응용할 수가 있다.
최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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