현재 모바일 환경에서 위치 데이타를 활용하는 LBS(Location Based Services)나 Telemetics 같은 분야가 새로운 화제로 대두되었으며, 관련된 다양한 이동 객체 관리 시스템이 국내외에서 개발되고 있다. 이러한 시스템은 위치 데이타의 효율적인 저장 및 검색을 지원해야 하며, 또한 저장 및 검색의 효율성과 안전성을 검증하기 위해 다양한 데이타 셋을 이용한 테스트 및 성능 평가가 요구되고 있다. 그리고, 이 경우에 특정 상황을 가정한 임의 데이타 셋보다 실제 환경에 가까운 데이타 셋을 이용한다면 보다 정확한 테스트와 성능 평가가 가능할 것이다. 본 논문에서는 이러한 필요성을 해결하기 위해 실제 환경에서의 지형 지물과 같은 다양한 고정 객체와 지형 지물상에서 이동하는 다양한 이동 객체를 고려하여 위치 데이타를 생성하는 기법을 연구하였다. 특히, 고정 객체 및 이동 객체의 위치 데이타를 표현하는데 있어 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 지리 데이타 공유 및 저장의 표준인 GML(Geography Markup Language) 명세에 기반한 GML 문서를 사용하였다. 즉, 본 논문에서는 다양한 이동 객체 관리 시스템이 실제 환경에 가까운 테스트 및 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하기 위해 GML 기반 이동 객체 위치 데이타 생성자를 개발하였으며, 생성된 데이타 셋은 LBS나 Telemetics는 물론 4D GIS 분야에서 보다 정확한 테스트 및 성능 평가를 위해 활용될 수 있을 것이다.
한국전력은 765kV 송전선(2,000A/single phase)에 ball sensor를 설치할 계획이다. 우리의 이전연구에서는 다중 Mu-metal 케이스를 설치한 후 여러 조건하에서 센서의 정상동작여부와 차폐효율을 연구하였다. 이번연구에서는 Mu-metal 케이스의 겹 수와 형상에 따른 차폐효율을 연구할 것이다. 차폐효율은 전류가 커짐에 따라 감소하는 것을 보이며, Mu-metal 케이스의 자속경로가 길어짐에 따라 감소하는 것을 알 수 있었다. Ball sensor의 형상에 따른 차이를 고찰하기 위하여 실제 실험 전에 실제 실험과 동일한 조건으로 시뮬레이션툴을 사용하여 모의 하였으며 그에 따른 실험을 수행하였다. 이런 방식으로 실제 실험 전에 관련 실험의 결과를 예측 가능하였다. 이러한 일련의 과정을 통해 이상적인 Mu-metal 케이스의 형상과 겹 수를 찾을 수 있었다.
생산시스템의 시간과 비용 효율성을 개선하는 것은 경쟁 우위를 구축하고 경쟁적인 비즈니스 환경에서 수익성을 향상하는 중요한 수단 중 하나이다. 그 중에서도 CONWIP(constant work-in-process)과 DBR(drum-buffer-rope)방법은 생산 공정의 효율을 개선하는 데 널리 사용된다. 이 연구에서는 실제 단추 공장 생산 시스템의 시뮬레이션 모델을 개발했다. 연구 결과에 의하면, CONWIP과 DBR 생산시스템 모두 병목 공정의 대기 시간을 감소시키는 등 실제 생산시스템보다 나은 결과를 나타냈다. 시뮬레이션 모델 결과를 바탕으로 제안된 생산시스템을 적용함으로써, 실제의 제조 공정의 효율을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
태양광발전시스템은 낮은 효율의 PV 패널을 사용하여 최대의 전력을 생산하기 위해 PV 패널의 최대전력점에서 운전하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 반드시 필요하다. 기존의 MPPT 알고리즘은 대부분 경사법에 기초하고 있으며 그 중 대표적인 방법이 P&O(Perturb and Observe) 알고리즘이다. P&O 알고리즘의 MPPT 성능을 좌우하는 두 가지 인수는 MPPT 제어주기와 변량전압의 크기이다. MPPT 제어기의 빠른 동특성과 극대화된 효율을 위한 최적의 MPPT 제어주기와 변량전압의 크기를 결정하기 위해서는 실제 날씨 환경에서 다양한 일사량 프로파일 패턴에 대한 MPPT 제어기의 성능분석이 필수적이다. 본 논문에서는 대한민국 중부지역의 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 실제 일사량을 측정하고, 취득한 일사량데이터를 기초로 저자가 개발한 다이오드 등가모델을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 기반으로 MPPT 제어주기의 설정값에 따른 PV 패널의 전력생산량을 예측하여 MPPT 목표 효율을 극대화할 수 있는 최적의 MPPT 제어주기를 제시한다.
본 논문에서는 COVID-19와 같은 위급한 상황에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 K-d 트리 기반의 그래프 구축과 환자 이동 경로 시스템을 제안한다. 가상환경에서 활용되는 대표적인 길 찾기 알고리즘은 A*나 NavMesh 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하려는 방법이기 때문에 가상환경에서 NPC를 제어할 때는 효율적이지만, 실제 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 제어할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
안테나의 특성은 셀룰러 시스템의 서비스 품질에 직접적으로 영향을 미치는 요소가 되며, 특히 섹터화로 인한 용량의 증가를 기할 수 있는 CDMA 시스템의 경우에는 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문의 지향성 안테나를 이용하여 전력 제어된 CDMA 셀을 섹터화할 경우 얻을 수 있는 용량의 이득을 논의한다. 용량의 측면에서 이상적인 안테나 패턴과 비교할 때 실제 안테나 패턴의 역방향 링크 용량 효율을 해석적으로 구한다. 셀룰러 CDMA 시스템의 용량은 동일한 주파수 대역을 사용할 수 있는 최대 통신 채널의 수이므로 용량 효율은 결국 주파수 스펙트럼 이용 효율을 의미한다. 측정된 반사판 섹터 안테나 패턴을 대상으로 분석한 결과를 제시하고 패턴 특성과 섹터 셀의 배치 구조에 따라 용량 효율이 86~97%로 변화함을 보인다.
위성영상 촬영 기법의 발전과 인터넷 인프라의 확충으로 인해 이를 활용하는 다양한 서비스가 이루어지고 있지만, 대부분 저해상도의 위성영상과 수치고도모형 데이타를 기반하고 있다. 본 논문은 고해상도의 위성영상 데이타를 웹 환경에서 효율적인 스트리밍 서비스가 가능하도록 원시데이타를 가공하는 모듈과 이를 전송하고 렌더링하는 모듈을 구현하였다. 실제 북한산 일대의 위성사진 데이터를 대상으로 논문에서 제안된 기법을 활용하였으며, 넓은 외부지형을 실시간 처리할 때 발생하는 그래픽 문제를 효율적으로 해결하고 있음을 보인다.
컨테이너 터미널에서의 생산성은 본선작업의 효율성과 밀접한 관련이 있다. 효율적인 본선작업을 위한 첫 번째 단계는 선석에서 컨테이너를 취급하는 장비인 안벽크레인(Quay Crane : QC)에 대하여 효율적인 작업일정계획을 수립하는 것이다. 일반적으로 안벽크레인의 작업일정계획은 선박내의 장치계획에 관한 정보와 장치장의 장치현황정보등 많은 정보를 활용해야 하며, 선박의 안정성과 크레인의 작업용이성 등 다양한 제약사항을 고려하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 인공지능기법 중 최적에 가까운 해를 찾아주는 탐색기법인 GRASP(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)를 적용하여 실제 현장에서 적용 가능한 안벽크레인 작업일정계획기법을 제안하였다. 또한, 컨테이너 터미널의 실제 자료를 수집하여 제안된 메타휴리스틱 알고리즘의 성능을 분석하였다.
우리나라 주요 수자원인 댐 저수지는 여름철 성층현상으로 인해 많은 수질문제가 발생하여 산기식 수중폭기장치를 설치하고 있다. 그러나 산기식 수중폭기장치의 설계인자들은 대부분 lab-scale의 실험연구를 통해 검토되고 설계에 반영되고 있어 실제 댐 저수지에 적용하기 위해서는 현장적용성을 고려하여 개선될 필요가 있다. 따라서 본 연구는 실제 댐 저수지의 현장조건을 고려하여 CFD 모의실험을 통해 산기식 수중폭기장치의 설계인자인 무차원변수 DN (Destratification Number)과 탈성층 영향반경 및 효율을 검토하였다. 그 결과 현장조건에서의 DN값은 lab-scale 실험조건보다 더 넓은 범위를 가지며, 단위수심당 탈성층 영향반경은 DN값이 증가할수록 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 탈성층 효율은 DN값이 증가할수록 선형적으로 증가하다가 증가율이 감소하면서 일정해지는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 효율적 포트폴리오의 선택을 주어진 수준의 기대수익률을 달성하면서 위험을 최소화하는 것으로 정의한다. 이를 위해서는 주식시장에 자산을 투자하고자 하는 투자자가 기대수익률과 위험간의 이상적인 절충을 고려해야 한다. 이 때 사용되는 포트폴리오 최적화 모형은 그 대상이 되는 주식의 종류가 많아지면 최적해를 구하는 것이 쉽지 않다. 그러므로 실제크기의 문제를 짧은 시간에 풀 수 있는 휴리스틱 알고리듬이 필요하다. 본 연구에서는 실제 주식시장과 관련된 특성을 제약으로 하고 평균 회수율 이하의 절대편하의 평균을 위험함수로 사용하는 포트폴리오 최적화 모형을 분석하고 현실적인 크기의 문제에 대해서 효율적인 해를 도출할 수 있는 해법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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