본 고는 국내에 적용할 수 있는 기술등급평가모델을 제시하고 이에 입각하여 이루어진 실제의 평가결과를 제시하였다 이 평가는 중소기업청에 의해 전국규모로 1998년과 1999년 두해에 이루어졌다. 등급평가는 기술의 권리적 측면 환경적측면 등 세가지항목으로 구성된 평점모델을 제시하였다. 이평가결과는 변별력이 약해 평가요소와 실제 경쟁력간의 인과관계등에 대한 보다 집중적인 연구가 필요함을 보여준다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
제어이론의 역사적 발전사를 고찰해보면 1930년대부터 1960년대까지를 고전 제어(classical control) 시대로 분류되고 이때 주로 사용되었던 용어들은 주파수역(frequency domain)에서 사용된 개념인 극점(pole), 영점(zero), Nyquist, 근궤적(root-Locus) 선도(plot)등으로 대표된다. 그 다음단계인 현대 제어(modern control) 시대 (1960년대-1980년대)때는 새로운 개념들이 도입 되었는데 시간역(time domain)에서 사용되는 상태공간(state-space) 모델, 가제어성(controllability), 가관측성(observability), Kalman 필터, LQG 제어 등이다. 1980년대부터 현재까지를 강인제어(robust control) 시대로 분류하는데 이것의 특징들은 극점이나 영점 대신 상태공간 모델을 사용하여 주파수역에서 정의되는 개념들인 H$_{\infty}$ 합성법, .$\mu$ 해석법, LQG/LTR 및 QFT, Lyapunov 등으로 대표된다. 현대제어시대때는 제어기 K는 공칭 플랜트 모델 G$_{0}$를 기준으로 설계되었으나 실제로 공칭 플랜트 모델은 실제 플랜트와 항상 같을 수가 없었다. 따라서 실제 플랜트 G는 G=G$_{0}$ + .DELTA.G로 표현되며 여기서 .DELTA.G는 플랜트 불 확실성(plant uncertainty), 즉 실제 플랜트와 공칭 플랜트의 차이를 나타낸 다. 이 플랜트 불확실성은 제어기가 실제 응용되어 사용되었을 때 제대로 작동하지 않는 주요 이유중에 하나이다. 이와 같은 상황에서 안정도 강인성 (stability robustness) 및 성능 강인성(performance rosubtness)의 보장은 상 당히 중요한 문제로 대두되었으며 주어진 플랜트 불확실성하에서 이러한 강이성들이 보장되는 제어이론들 중 H$_{\infty}$ 제어이론이 많이 연구/응용 되고 있다. 특히 공칭 플랜트 모델과 함께 사용되는 플랜트 모델과 함께 사용되는 플랜트 불확실성 모델은 직접적으로 성능 및 안정도에 영향을 미치므로 주의 깊게 선정해야 한다.
초임계조건의 기체수소/액체산소 화염의 난류유동 및 온도장에 대해 난류모델을 이용한 해석이 수행되었다. 실제유체의 연소유동을 해석하기 위하여 화염편모델에 SRK 상태방정식이 도입되었다. 수정된 압력-속도-밀도 연계알고리듬이 초임계유동에 적용되었다. 수정된 알고리듬을 토대로 6개의 대류항 차분법과 4개의 난류모델의 상대적인 성능비교가 이루어졌다. 선택된 난류모델들은 실제유체 연소유동의 다양한 특징을 고려하기 위해서 수정이 필요함을 나타내었다.
게임의 과금 모델 중 하나인 배틀패스가 현재 게임의 비즈모델의 주요 트랜드로 자리 잡고 있다. 본 문서는 배틀패스가 성장하는 이유를 탐구하기 위하여 게임 비즈니스 모델의 종류를 알아보고, 배틀패스의 성공과 실패 사례를 조사한다. 이 결과를 기반으로 배틀패스가 실제 수익에 영향력을 분석하여 배틀패스로 비즈니스 모델을 운영하는 것이 실제 게임 수익에 영향을 미치고 있는지 알아보고자 한다.
네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.
단일서버 시스템에서 응용간 자원의 공정한 분배는 GPS(Generalized Processor Sharing)을 통친 실현될 수 있다. 그러나 다중서버시스템에서 GPS를 적용한다면, 각 서버 내에서의 공정성은 보장해 주지만, 시스템 관점에서의 공정성은 더 이상 보장되지 않는다. 본 논문에서는 멀티서버 시스템에서 시스템 관점에서의 공정성 보장을 위한 기법을 제시한다. 이 기법은 시스템에서 발생하는 각 서버의 잔여용량을 응용간 공정하게 분배하는 모델과 모델을 참조하여 실행하는 실제 스케줄링 알고리즘으로 구성된다 모델에서는 긴 시간동안 각 서버에서 발생하는 잔여용량의 사용을 관측하여, 향후 각 응용의 요청들에게 제공할 잔여용량 분배를 결정한다. 스케줄링 알고리즘은 모델에 의해 결정된 잔털용량 분배를 실제 각 응용들이 제대로 가져갈 수 있도록 제어한다. 실제 모델을 참조하여 공정 잔여용량 분배를 수행하는 스케줄링 알고리즘의 동작은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 모터와 인버터 그리고 제어기를 모델로 작성하여 시뮬레이션하고, 제어기 모델로부터 자동코드생성을 하여 작성한 코드를 실제 제어기에 탑재하여 모터모델의 시뮬레이션 및 실제 모터를 구동하였다. 제어기와 모터 그리고 인버터 모델은 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 작성하였다. 모터 모델과 실제 모터의 동작을 통해 제어기의 성능을 검증하였다. PWM은 10[kHz]로 동작하며, 이를 검증하기 위해 400[W] 표면부착형 동기모터 다이나모 장치와 3상 모터 드라이버를 이용하여 시험을 수행 하였다.
본 연구에서는 푸리에 모델, 확률 모델, 그리고 Newmark 설계 스펙트럼 방법과 같은 응답예측 모델을 사용하여 속도의존형 감쇠장치에 의해 제어되는 구조물의 응답과 제어기의 최대제어력을 예측하였다. 이를 위해, 유사 속도로부터 실제 속도를 예측하는 방법이 제안되었으며, 이 방법은 감쇠장치에 의해 증가되는 감쇠비의 실제속도에 대한 효과를 고려한다. 시간이력해석결과는 정확한 최대제어력을 예측하기 위해서는 실제속도가 사용되어야 하며, 제안된 방법에 의해 수정된 Newmark 설계 스펙트럼이 가장 전 주기구간에 걸쳐 정확한 예측 값을 산정함을 보여준다.
M-learning (Mobile learning)을 기반으로 한 코스웨어나 모듈 설계 시 학습자의 적극적 참여와 의미 있는 상호작용의 기회 제공과 실제적 환경에서의 교육활동을 지원하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 본 연구에서는 M-learning을 기반으로 실제적 상황에서의 학습을 위한 지능적 튜터링 모델인 AEFIRIP (Activation, Externalization, Focusing, Interpretations, Reflection, Information Processing)모델을 활용하여 독서교육 튜터링 시스템을 설계하였다. AEFIRIP 모델은 모바일 학습에 초점을 맞추어 실제적 상황에서 다양한 모바일 장비를 활용할 수 있도록 설계되었으며 CSCL(Computer Supported Collaborative Learning)학습의 일환으로 활용 가능하다. AEFIRIP 모델은 6단계의 구조화된 모바일 튜터링을 통하여 학습 활동을 위한 반자동화된 튜터링을 제공하며, 개별화 학습을 가능케 한다. 본 시스템은 M-learning에서 학습자의 독서 단계에 따라 개별화된 튜터링을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 자극 에이전트, 도움 에이전트, 요청 튜터링 에이전트, 튜터링 대화 에이전트, 개인 튜터링 에이전트, 튜터링 포인터 에이전트의 6단계의 튜터링 에이전트를 구안하였다. 본 시스템의 활용을 통하여 학습자는 실제적 환경에서 모바일 장비를 통하여 독서 활동과 관련한 튜터링을 제공받으며, 학습자와 교사 간 다양한 상호작용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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