최근 생활수준의 향상으로 쾌적한 주거환경에 대한 요구가 증대되어, 변압기 소음으로 인한 민원이 끊임없이 발생하고 있다. 소음민원을 해결하기 위하여 옥내변전소에서는 공명형 소음기, 방음보조셔터 등의 대책을 시행하고 있으나, 주변환경 변화에 따라 소음대책을 재수립하는 경우가 발생한다. 따라서 소음문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 변압기의 소음전파를 예측하여, 변전소 경계지역에서 소음규제기준을 만족시키는 변압기 소음레벨을 제시할 필요가 있다. 본 논문에서는 옥내변전소에서 변압기 증설, 주변압기실 셔터의 개방 등의 운전상황에 따른 소음레벨 변화를 예측하고, 옥내변전소 경계지역에서 소음규제기준을 만족시키는 변압기 소음레벨을 제시하였다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.
본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 정밀한 경로 제어를 위해서, 두가지 형태의 로보트 관절 각도 및 관절 속도의 예측 알고리즘을 제시하고, 이를 이용한 제어 방법을 기술하고자 한다. 구체적으로, 로보트 메니퓰레이터의 동특성을 Computed torque방법으로 선형화 시킨후에, 선형화된 모델을 근거로 한 이산시간 상태변수 예측기를 제안한다. 또한, 현재의 관절 위치 및 관절 속도와 과거 및 개의 위치 및 속도 등을 최소 자승법의 의미로 가장 잘 부합시키는 직선을 찾고, 그 직선으로부터 상태를 예측하는 예측기를 제안한다. 이 후에 이들 두 예측기로부터 정보를 이용하여, 예측된 궤적과 원하는 궤적 사이의오차에 적절한 이득을 곱해서 입력 토오크에 보정되어 사용됨으로써 궤적 오차를 줄일 수 있음을, 2자유도를 갖는 SCARA 로보트를 대상으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 보이고자 한다.
미래 발생 가능한 수문 및 기상현상의 예측과정은 지식의 부족과 자연현상의 다양성으로 인해 불확실성을 포함하게 된다. 하지만 많은 예측들은 아직까지 확정적으로 제공되고 있으며, 결과적으로 예측결과의 불확실성 정도를 제공하지 못하고 있다. 앙상블 유량예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)은 이러한 불확실성을 고려하여 수자원시스템의 의사결정에 있어 중요한 요소 중 하나인 유량예측을 수행할 수 있는 방법이다. 하지만 ESP의 결과는 기상자료, 유역 초기조건, 수문모형의 매개변수, 단순화된 수문모형에 의해 비교적 큰 불확실성을 포함하게 되며, 따라서 실제적인 현업에서의 사용을 위해서는 불확실성 정도를 줄이기 위한 사전 및 사후처리 과정이 요구된다. 본 연구에서는 국내에서 활용 가능한 기후 예보자료를 사용하여 앙상블 유량예측에 적용할 수 있는 사전처리 방안들을 검토하고, 국내에서 사후처리를 위해 적용되었던 최적선형 보정기법에 더해 다양한 기법들을 강우유출모형인 TANK모형의 모의결과 보정에 적용하였다. 사전 및 사후처리를 적용한 결과 기상자료와 유량예측과정에 존재하는 불확실성을 저감시키는 것이 가능하였다. 특히 사전 및 사후 처리가 동시에 적용되었을 경우 그 향상 정도가 단순히 각각의 방법에 의한 향상 정도를 합한 것보다 높게 나타날 수 있음이 확인되었다. 사전 및 사후처리를 동시에 적용한 경우 이수기에는 RPS(Ranked Probability Score) 평가방법 내에서 54%를, 홍수기에는 8%를 향상시키는 것이 가능하였다.
슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 이슈 길이 값 예측방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 그 이후에 데이터 종속관계가 이는 명령들에게 값을 조기에 공급하므로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. ILP 프로세서는 명령어 수준 병렬성의 성능향상을 위하여 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행한다[4]. 본 논문에서는 이를 수행하기 위한 값 예측기의 명령어 이슈 길이(4,8,16)의 성능분석을 위한 예측률, 예측정확도, 성능향상 등을 측정하여 평가한다. 실험결과 8이슈의 성능향상이 높음을 보였다.
멀티미디어 서비스가 전체 인터넷의 많은 부분을 차지하고 있으며, 계속해서 관심이 증가되고 있다. 네트워크가 다양해지고 구성 단말들의 종류도 다양해짐에 따라, 획일적인 컨텐츠로 멀티미디어 서비스를 하는 것이 불가능해졌다. 각 단말별 요구도 다양해지고, 네트워크의 대역폭도 다양해짐에 따라서 적응적인 서비스가 요구된다. 비디오 트랜스코딩은 멀티미디어 데이타를 적응성 있게 서비스할 수 있는 좋은 방법이다. 본 논문은 멀티미디어 데이타를 스트리밍 하기 위해 부호기, 트랜스코더, 복호기로 구성된 시스템을 제안한다. 부호기는 예측 주기를 이용하여 트랜스코딩할 경우의 계산 복잡도 및 PSNR을 향상시켰고, 복호기는 일반적인 미디어 재생기와 거의 유사하다. 트랜스코더에서는 부호기의 예측주기와 프레임율을 조절하는 삭제주기를 통해서 효율적인 계산 과정을 선택한다. 실험 결과, 기존의 트랜스코더와 부호기, 복호기를 이용한 시스템에 비해서 본 논문에서 제안한 시스템이 계산복잡도와 PSNR에서 높게 나타났다.
조건부 분기 명령어는 분기 벌칙을 야기함으로써 명령어 수준의 병렬도 향상에 제약을 가한다. 고성능 슈퍼스칼라 프로세서의 등장으로 인해, 정확한 분기 예측의 중요성은 더욱 높아지고, 이를 위해 동적 분기 예측의 일종인 2단계 적응적 분기 예측(2-level adaptive branch prediction) 방식이 개발되었다. 그러나 2단계 적응적 분기 예측이 상당히 높은 예측 정확도를 보여주고 있음에도 불구하고, 정확도에 따른 비용이 기하급수적으로 증가하는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 2단계 적응적 분기 예측의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 세트 연관 캐쉬를 이용한 캐쉬 상관 분기 예측기(cached correlated branch predictor)를 제안하고, 기존의 방식에 비해 예측의 정확도는 증가하고, 비용은 줄어든 것을 시뮬레이션을 통하여 확인한다. 세트 연관 예측기의 경우 전역과 지역 방식의 가장 좋은 예측 실패율은 각각 5.99%, 6.28%이며, 이는 종래의 2단계 적응적 분기 예측 방식에서의 가장 좋은 결과인 9.23%, 7.35%에 비해 각각 54%, 17% 향상된 결과이다.
현대의 프로세서 아키텍처에서 정확한 분기 예측은 시스템의 성능에 지대한 영향을 끼친다. 최근의 연구들은 예측 정확도뿐만 아니라, 예측 지연시간 또한 성능에 막대한 영향을 끼친다는 것을 보여준다. 하지만, 예측 지연시간은 간과되는 경향이 있다. 본 논문에서는 분기 예측지연시간을 극복하기 위한 분기 선예측 기법을 제안한다. 이 기법은 분기장치를 인출 단계에서 분리함으로써, 분기 예측기가 명령어 인출 장치로부터의 아무런 정보도 없이 스스로 분기 예측을 진행 가능하게 한다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위해, BTB의 구조를 새롭게 개선하였다. 실험 결과는 제안된 기법이 동일한수준의 분기 예측정확도를 유지하면서, 대부분의 예측지연시간을 은폐한다는 것을 보여준다. 더욱이 제안된 기법은 항상 1 싸이클의 예측 지연시간을 가지는 이상적인 분기 예측기를 사용한 경우보다도 더 나은 성능을 보여준다. 본 논문의 실험 결과에 따르면, 기존의 방식과 비교했을 때, 최대 11.92% 평균 5.15%의 IPC 향상을 가져온다.
본 논문에서는 CAT를 적용하여 다중 처리를 지원하는 계측 시스템의 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 다중 처리는 프로세스 기법으로 트레드 방식을 사용하였고, 스케쥴링으로는 라운드 로빈 방식을 사영하엿다. 구현된 다중처리 시스템은 HP8590A 스펙트럼 분석기와 HP473B 전력계를 시스템 운영 계측기로 이용하였다. 이밖에도 15대까지의 계측기를 첨가하여 시스템을 운용할 수있도록 하였다. 개발된 소프트웨어는 총 9개 모듈로 구성되어 있고 각 모듈들은 상호 공유되도록 구현하였다. 더 많은 예측기를 부가할 경우에는 목적 계측기에 알맞는 소프트웨어 모듈을 합하여 구성할 수 있도록 하였다. 또한 계측기를 여러대 접속할 때 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결책을 제시하였다.문제점은 정보의 전송도중 버스가 데드록이 되거나 데이터를 손실하는 경우이다. 문제 발생의 원인은 각 계측기가 갖고 있는 정보 전송 프로토콜의 차이점이 있기 대문인데, 이를 알아내고자 프로토콜 분석기를 설계하여 컴퓨터에 접속할 수 잇도록 구현하였다. 실험한 결과 두 대의 서로 다른 계측기가 갖고 있는 공통적인 프로토콜 패턴을 찾을 수 있었다. 이 시스템을 이용할 경우 사용자는 전문지식 없이도 측정 시간과 오차를 줄일 수가 있다.
강수량의 특성 및 계절적인 양상은 지협적인 원인이기 보다는 해수면 온도(sea surface temperature)와 같은 기상 현상에 주로 영향을 받는다. 이러한 관점에서 강수량과 같은 수문변량의 장기적인 거동을 기상인자로부터 유추하고자 하는 연구는 무엇보다 중요하며 이러한 추론을 바탕으로 강수량의 장기예측 및 모의를 위한 기본적인 도구로 활용을 가능케 한다. 따라서 본 연구의 주요 목적은 해수면 온도를 기본으로 강수량과 기온의 변동성 및 상관성을 분석하고자 하며, 무엇보다 한반도 근해의 해수면 온도와의 직 간접적인 개연성을 살펴봄으로서 보다 효과적인 강수량 예측을 위한 하나의 변수로서의 가능성을 평가하고자 한다. 이를 위해 다양한 분석 방법 즉, 연주기를 제거하지 않은 자료의 선형적인 지체 상관 분석, 연주기를 제거하기 위해 표준화 된 자료의 지체 상관 분석 및 비모수적 상관분석을 수행하였다. 연주기를 제거하지 않은 자료의 경우 매우 강한 상관관계를 나타내었지만 이는 주로 계절 특성으로 인한 것으로 사료된다. 그러나 연주기를 제거한 Anomaly는 상대적으로 매우 작은 상관성을 보이고 있으나 유의성 검토를 통해 통계적으로 유의한 관계가 존재함을 확인 할 수 있었다. 따라서 강수량의 예측을 하나의 변수로서 이용이 가능할 것으로 사료되나 근해뿐만 아니라 한반도 기상의 연관성을 갖는 타 지역기상인자와의 보다 통합적인 검토가 필요하다 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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