본 논문은 빠른 학습과 정확한 근사 능력을 갖는 새로운 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기르 제안한다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기(CBFLC)는 한 학습 주기 동안 전향 및 역전파 연산시 신경망내 유닛중 극히 일부분만이 활성화되어 학습에 참가하므로 학습 시간이 매우 빠르고, 비퍼지화 연산시 소속 함수의 중심값 뿐 아니라 폭을 동시에 고려하여 정확한 근사화를 얻는다. 제안한 퍼지 제어기내 입?출력 소속 함수의 중심값 및 폭 등의 구조적 파라메터들은 역전파 알고리즘에 의해 갱신된다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기를 트럭 후진 주차문제에 적용하여 근사화 능력 및 제어 성능면에서 여러 다른 퍼지 제어기들과 비교한다.
정부와 민간이 대단위 택지 개발사업을 추진하면서 그 지역의 기후조건 및 자연환경 등을 충분히 고려하지 못하고 획일적이고 평면적인 단지를 조성함으로써 대도시의 대단위 아파트 지역에서 여름철, 강한 일사량과 약한 풍속으로 인한 일시적인 역전현상 및 열섬효과로 인하여 주변지역에서 배출된 대기오염물질들의 확산을 저해하는 요인이 되고 있다. 또한 대단위 아파트 단지조성 시에 도로와 아파트 대형건물의 배치 등 기류이동을 고려하지 않고 건설하므로 주위의 오염물질이 풍향 및 풍속에 따라 단지 내에 정체하여 건물의 실내로 들어가 또 다른 실내오염을 야기 시키게 된다. (중략)
심해 장거리 통신의 경우, 제한된 대역폭으로 인해 데이터 전송률이 낮아지는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터 전송률을 향상시킬 수 있는 방법인 다중입출력 수중통신 연구 결과를 제시한다. 단일 음원 환경과 달리 다중음원 환경의 경우 다른 음원에 의한 간섭으로 통신 성능이 저하되며, 이를 제거하기 위해 적응형 수동 시역전 처리가 주로 사용되고 있다. 2018년 10월 포항 동방 수심 1,000 m 이상의 심해 해역에서 장거리 수중음향통신 해상실험이 수행되었다. 해상실험 동안 수직 선 배열이 활용되었으며, 512 sps의 binary phase shift keying와 quadrature phase shift keying 변조 신호가 송신되었다. 다중입출력 환경을 모사하기 위해 26 km와 30 km 거리의 데이터를 합성한다. 재래식과 적응형 수동 시역전 처리를 이용한 데이터 분석 및 비교를 통해, 적응형 신호 처리를 적용했을 때 다른 음원에 의한 간섭이 제거되어 0 %의 비트 오류율과 출력 신호 대 잡음비 증가의 효과를 확인하였다. 따라서 두 개의 음원을 가진 다중입출력 통신 성능 분석을 통해 두 배의 데이터 전송률 (1,024 sps)을 획득하였다.
최근 기후변화에 따른 잦은 이상 가뭄으로 물 부족 현상이 심화되고 있어 물 안보가 중요한 사회적 이슈로 부각되고 있다. 물 부족에 대비하기 위해 수자원은 인류가 마음대로 사용할 수 있는 자유재가 아니라 보호·관리하여야 하는 대상으로, 보유한 미사용량을 회수·재배분하여 물 이용의 공정성을 강화 등 물 이용 제도의 전반에 대한 검토·개선이 필요한 실정이다. 하지만 일부 유역에서는 하천수 사용량이 정확하게 계측되지 않아 공정한 하천수 배분 등에 한계가 발생하고 있다. 본 연구에서는 충주댐 하류 유역에 위치한 자동유량측정소 원주시(남한강대교)와 여주시(남한강교) 상·하류 유량자료를 검토·분석하여 하천수 사용허가권에 등재된 하천수 이용량을 검토하고자 한다. 아울러 상·하류 자동유량관측소 내 지류 하천(섬강, 청미천)이 유입되고 있어, 추가 유입량을 고려한 물수지 분석을 위해 원주시(문막교)수위관측소, 여주시(원부교)수위관측소의 유량자료를 이용하였다. 상·하류 유량자료 검토 결과, 지류 유입량 + 하류 여주시(남한강교)) 유량이 상류 원주시(남한강대교) 유량보다 작은 상·하류 유량이 역전('19~'20, 평균 787,753m3/day)되는 흐름이 발생하였다. 구간 내 등재된 취수시설물(11개소) 허가량(39.66×106m3) 보다 실재 사용량은 많을 것으로 추정되며 상·하류 역전 흐름에 직접적인 영향을 준 것으로 판단된다, 또한 현장 조사에서 허가대장에 미등재된 다수의 시설을 발견하였으며 이는 하천수의 효율적인 관리에 장애요인으로 작용된다. 하천수 사용은 복합허가사항으로 홍수통제소에서 사용허가부터 관리까지 실시하고 있는데 하천수 허가 신청량은 계획수요량 산정과 물수지 분석결과를 통하여 적정성 검토가 이루어지고 있다. 그러나 하천수 사용허가량 대비 실제 하천수 취수량이 얼마나 되는지 파악은 불가능한 실정이다. 결국 하천 유량을 관리하기 위해 강수량, 수위, 유량 등 많은 수문요소를 정확하게 측정하는 것도 필요하지만 이처럼 하천수 이용을 위해 취수되는 양을 정확하게 계측하지 않는다면 효율적인 하천수 관리는 어렵다. 하천수를 관리하고 효율적으로 이용하기 위해 하천수 이용에 대한 제도적인 보완이 필요해 보인다.
본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다양한 실시간 스케줄링 알고리즘과 자원 접근 제어 정책을 통합적으로 설계/구현하되 필요에 따라 시스템을 선택적으로 재구성할 수 있게 하는 통합 실시간 스케줄링 모델을 제안한다. 제안 모델은 [3, 4]에서 제안된 기존 모델에 자원 관리자 및 대기 큐 관리자가 추가되었다. 사용자는 태스크 및 자원 속성을 기반 스케줄링 알고리즘에 상관없이 동일하게 지정할 수 있다. 반면 시스템 설계자는 우선순위 역전 문제를 해결하고 공유 자원에 대한 한정된 블록킹 시간을 보장하기 위한 다양한 자원 접근 제어 정책들을 하위 단계의 복잡한 커널 모듈을 수정하지 않고도 효율적으로 개발할 수 있다. Real-Time Linux [6]에 제안된 스케줄러 모델을 구현한 후, 이를 기반으로 다양한 스케줄링 알고리즘과 자원 접근 제어 정책들을 시험적으로 구현하여 보았다. 여러 성능 실험을 통해 제안 모델을 기반으로 다양한 알고리즘과 정책을 구현한다 해도 실행시의 오버헤드는 크지 않은 반면, 시스템 재구성과 자원 접근 제어 정책을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
청명미풍 조건에서 기온역전층 높이와 기온역전강도의 매시 변화를 정량적인 경험식으로 나타내어 야간의 매시 기온을 추정하는 방법을 고안하였다. 2007년 5월부터 2008년 3월까지 강원도 평창군 대관령면 고령지농업연구소에서 초단파 온도 프로파일러 (Model MTP5H)로 지면으로부터 높이 600m까지 50m 간격의 기온 연직 분포를 한 시간 간격으로 측정하였다. 연직기온에서 가장 기온이 높은 고도를 기온역전층 높이로, 역전층의 기온과 지면 위 100m의 기온 편차를 역전강도로 간주하고 야간 동안 시간에 따라 기온 역전층이 발달되는 정도를 모의하는 추정식을 작성하였다. 산사면에서 작물이 실제 경험하는 기온을 추정하기 위해 2014년 10월부터 2015년 11월 23일까지 전남 구례군과 광양시 사이의 중대리 계곡에서 사면의 고도별 기온을 수집하여 연직기온의 역전층 높이 및 역전강도 추정모수를 보정하였다. 지리산 남쪽의 집수역 3개 내에 구축된 검증관측망으로부터 2015년 한 해 동안의 기상자료를 수집하였고, 기상청 방재 및 종관기상관측망으로부터 배경기온을 제작, 기온감률과 함께 기온역전 조건하의 매시 기온을 추정한 다음 검증을 실시하였다. 그 결과, 청명미풍 조건에 대해 19지점 평균 ME $-0.69^{\circ}C$, 평균 RMSE $1.61^{\circ}C$이었고 2000-0100 시간대에서 과소추정오차가 증가되었다. 기존에 사용되어 왔던 최저기온 모형으로 0600 기온을 추정하고 새로운 모의 방법으로 산출된 결과와 추정 오차를 비교한 결과, 평균 ME는 기존 $-0.86^{\circ}C$에서 $-0.12^{\circ}C$로, 평균 RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.34^{\circ}C$로 개선되었다. 청명미풍 조건에서 도출된 기온 추정식의 활용도를 높이기 위해서는 추정 오차를 개선하고 다양한 기상조건에 대한 영향을 반영하는 후속 연구가 필요하다.
수중통신은 해양 매질의 특성상 전달손실이 적은 음향을 사용함에 따라 육상에서의 전파통신보다 반송주파수가 낮아 신호의 대역폭이 제한되어 통신용량증가에 어려움이 따른다. 제한된 대역에 고속 및 대용량 전송이 필요해짐에 따라 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 통신에 대한 연구도 활발하다. MIMO 통신의 경우 지연확산 및 도플러확산 채널특성으로 인한 인접 심볼 간 간섭과 더불어 동일한 대역의 다중음원으로 인한 채널 간 간섭이 발생하므로 SIMO(Single Input Multiple Output) 통신에 비교하여 통신성능이 열악하다. 본 논문에서는 동시간대에 두 채널에서 송신된 신호가 한 채널에 간섭하여 수신되었을 경우 자기등화의 특성을 갖는 시역전 기법을 적용하여 보상 알고리즘을 단순화하고 채널 간 간섭을 완화하여 이 때의 통신성능을 확인하고자 한다. 또한 2015년 5월 동중국해 북부 해역에서 수행한 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability Experiment 2015) 실험 데이터를 이용하여 이를 검증하고자 한다.
수중에서의 다중 경로 특성은 검파 및 통신을 수행하는데 있어 열악한 환경을 제공한다. 다중 경로 특성은 바닷물의 온도, 염도 등의 다양한 인자가 결합되어 발생된다. 본 논문에서는 서해안 백령도 남방 지점에서 과거 10 년간 측정된 데이터를 기반으로 계절에 따른 대표 수직음속분포를 구하였다. 음선 추적(Ray Tracing)기법을 이용하여 계절에 따른 고유음선(EigenRay)을 계산하여 채널 임펄스 응답을 추정하였다. 추정된 채널 모델을 기반으로 수심 20m이하의 낮은 수심에서의 통신 성능을 분석하였다. 사용된 변조 방식은 BPSK이며 시역전(Time-Reversal) 처리를 했을 경우와 하지 않았을 경우에 따른 통신 성능을 분석하였다. 모의 실험결과 계절에 따라 성능의 차이가 매우 큰 것을 확언하였고 시역전 처리 유무에 따른 성능의 편차도 크다는 것을 확인하였다. 제안된 모의 실험결과는 향후 서해에 적합한 탐지 및 통신 시스템 설계를 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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