전력선 통신 기술의 발달에 따라 다양한 전력선 통신 핵심 기술들이 적용된 모뎀이 개발되고 있는 시점에서, 상용화에 앞서 모뎀 성능에 대한 실제적인 측정과 검토가 요구된다. 본 논문에서는 저압 전력선(옥내) 통신 테스트 베드를 구성, 이를 통해 모뎀의 네트워크 성능 지표들에 대한 실제적인 측정을 수행하였다. 저압 전력선은 220V저압에 옥내 배전선 약 16m로 구성되었으며, 측정된 네트워크 성능 지표는 RFC2544, RFC2285에서 권고하는 네트워크 성능 지표들 중, 일대일 처리율, 일대다 처리율, 다대일 처리율, 일대일 지연시간, 일대일 프레임 손실이다. 측정에 사용된 전력선 모뎀의 성능과 지표들의 측정값을 통해 모뎀의 성능과 속도뿐만 아니라 전력선 통신 어플리케이션 적용 여부 등 전력선 통신 시스템 개발과 상용화에 실제적인 검토가 가능하다.
자율운항선박 지원 서비스는 자율운항선박이 항만 내에서 안전하게 항해하고, 입/출항 및 화물 적/양하를 효율적으로 진행하는 것을 지원하기 위해 개발 중인 6종 서비스를 의미한다. 개발된 서비스의 성능을 검증하기 위해 육상 시범운영 인프라인 자율운항선박 기술연구센터를 구축하였으며, 성능검증 시나리오를 개발하였다. 성능검증 시나리오는 개발된 서비스가 실제 운용 환경에서 올바르게 동작하는지 확인하는 데 중점을 두고 있다. 성능검증은 실제 서비스 사용자를 중심으로 하는 사용자 기반 방식으로 진행된다. 실제 선박에서의 서비스 성능을 검증하기 위해 실습선을 이용한 실선박 테스트를 수행하였다.
본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문은 CincoNet사의 Netxray 3.0.1을 통해 실시간 운영중인 동의대학교 종합 정보통신망(DEUNET)의 성능을 분석하고 평가한다. 기존의 네트워크 성능분석이 모의실험이나 트래픽 이론을 통해 분석한 경우가 대부분이므로, 실제 운영중인 네트워크의 성능과는 많은 차이가 날 수 있다. 본 연구에서는 수식적인 이론전개를 통한 성능 분석보다는 실제적인 측정을 통해 교내 망의 시간별 이용률과 사용하는 프로토콜의 현황과 트래픽 특성을 정성적으로 접근하였으며, 교내망인 동의대학교 종합정보통신망(DEUNET)을 모델로 삼았다. 이러한 분석방법은 네트워크의 설계와 증설 및 고장수리에 아주 중요한 기초자료로 사용될 것이다.
써픽스 배열은 기본적인 전체 텍스트 인덱스 자료구조로서, 반복되는 패턴 질의 수행 시 효율적으로 사용될 수 있다. 유용한 전체 텍스트 인덱스 자료구조들이 많이 제안되어왔음에도 불구하고, O(nlogn)-비트 공간을 필요로 하는 공통적인 문제점으로 인하여 보다 효율적으로 공간을 사용할 수 있는 방법에 대한 필요성이 요구되었다. 하지만 기 개발된 압축된 써픽스 배열이나 FM-인덱스와 같은 것들 또한 이미 존재하는 써픽스 배열에서부터 구축되어야 하기 때문에 실제적인 사용 공간을 줄일 수는 없었다. 최근, 써픽스 배열을 구축할 필요 없이 텍스트로부터 직접 압축된 써픽스 배열을 구축할 수 있는 두 가지 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 실험을 통해 자료구조 구축 시간과 구축 시 필요로 하는 최대 사용 공간, 구축이 끝난 후 최종 자료구조의 크기 등을 측정함으로써 이 두 가지 압축된 써픽스 배열 구축 알고리즘과 기존의 써픽스 배열들과의 실제적인 성능을 비교한다.
본 논문에서 연구하고자 하는 팬은 대형 차량용 라디에이터 냉각팬으로써 수치해석을 통한 일반적인 팬의 성능 평가시 팬과 쉬라우드의 형상만을 이용하여 시뮬레이션 하지만 라디에이터를 거쳐 공기가 유입되는 실제 현상에 좀 더 가깝게 모사하고자 라디에이터의 압력 부하를 고려한 시뮬레이션을 수행하였고 기존 해석 결과와 비교하였다. 연구된 냉각팬은 쉬라우드의 전방에 라디에이터가 설치되며 라디에이터를 통하여 공기가 유입되기 때문에 라디에이터의 압력 부하에 따라 팬 성능에 영향을 준다. 라디에이터의 압력 부하 성능을 모사하기 위하여 쉬라우드 입구에 박스 형태로 라디에이터의 외부 크기를 모델링 한 후 수치해석 시 porous media model을 사용하여 풍속에 따른 압력 강하 곡선을 적용하였다. 수치해석에서 porous media model을 적용할 경우 실제적인 형상 모델링 없이도 실험으로부터 도출한 성능곡선을 조건으로 입력하여 실제 현상에 가까운 시뮬레이션을 할 수 있다. 그리고 팬 날개수 증가에 따른 해석을 수행하여, 날개수 변경에 따른 성능개선의 여지를 확인 하였다.
비접촉방법데 의한 변위 측정기술은 공작물의 가공중(in-process)형상치수의 측정 또는 각종 계 측에 대한 자동화기술의 필요성이 증대됨에 따라 다양한 원리를 응용하여 발전되고 있다. 전통적인 방법으로는 가변 리럭턴스(variable reluctance)형, 와전류(eddy current)형, 콘덴서(capacitance)형 등의 전기적 센서들이 주를 이루고 있으나 최근에 들어서는 광전자기술의 발달에 힘입어 여러 광학 측정법들이 연구되어 실용화 되고 있다. 본 연구에서는 측정자동화 용도로 사용될 수있는 광삼각법에 의한 비접촉방식의 광학센서에 대한 기본 연구 결과를 서술하였다. 광삼각 비접촉 측정의 기본 원리와 측정 범위 및 분해능 관점에서의 센서 설계의 기본 방법을 제시하며 또한, 실제적인 센서의 설계 및 제작을 위해 응용될 수 있는 기본광학소자의 현 기술적 수준과 성능을 기술하였다. 최종적으로는 실제적인 센서의 설계제작 과정과 시제품의 성능 실험을 통한 응용 가능성이 검토되었다.
컴퓨터의 급속한 보급과 인터넷의 사용이 급증하면서 사용자에게 좀 더 나은 서비스를 제공하기 위해 고성능 웹서버가 필요하게 되었다. 따라서 최근에는 리눅스 가상서버를 이용한 클러스터 웹 서버의 구축사례가 늘고 있다. 이는 기존의 단일 서버 시스템에 비해 가격이 저렴하면서도 지속적인 서비스를 할 수 있는 가용성과 서버의 수를 쉽게 늘릴 수 있는 확장성을 갖고 있다. 오픈소스인 리눅스와 여러 대의 저렴한 PC들을 이용하여 서버로 들어오는 부하를 분배서버가 여러 실제 서버에게 분산시킴으로써 웹 서버의 성능을 향상시키고, 서버의 가용성을 높이는 것이 클러스터 웹 서버의 목적이라 할 것이다. 본 논문에서는 서버에 들어오는 요청을 실제 서버들에게 분산시켜주는 스케줄링 알고리즘들을 알아보고 각각의 성능을 비교, 분석하였다. 그 결과 정적 스케줄링 알고리즘보다는 각 실제 서버의 부하를 고려한 알고리즘이 더 좋은 성능을 보인다는 것과 캐쉬 친화적 알고리즘이 캐쉬를 고려하지 않은 알고리즘 보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 알 수 있었다. 가장 중요한 결론으로는 알고리즘의 성능보다는 노드 개수 증가율이 클러스터 웹 서버 성능에 더 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
직격뢰에 대한 피뢰보호방식으로 일반의 피뢰침 설비가 널리 설치되어 있으나 완전한 피뢰보호공간이 확보되지 않기 때문에 보호공간내에서도 실제적인 낙뢰사고가 다수 발생하고 있으며 이에 대비하여 광범위한 보호공간을 확보하고 더욱 완벽한 능동적 보호성능을 가지는 피뢰침설비가 요구되고 있는 실정이다.
퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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