본 논문에서는 기존 파고 측정 센서의 한계를 극복하기 위하여 레이저 장비 중 LDV를 이용하여 동조액체기둥감쇠기 안의 액체의 파고를 측정하는 방법을 제안하고 검증하였다. 비접촉 센서의 장점과 LDV가 속도와 변위를 측정하는 원리를 기술하였고 대상 물체가 액체인 경우에 요구되는 사항들에 대하여 실험적으로 파악하였다. 투명한 액체는 레이저 광선을 대부분 투과시켜 LDV에 되돌아오는 광량이 부족해 측정이 불가능함을 확인하였고 이를 증가시키기 위해 염료를 혼합하였다. 이때, 염료의 색에 따라 광량에 차이가 발생함을 확인하여 LDV에 사용된 레이저 광선의 파장과 연관된 결과를 도출하였다. 염료를 혼합한 후 광량이 충분한 경우에도 발생하는 데이터의 오차를 제거하기 위해 염료의 농도를 변화시키며 그에 따른 데이터의 정확도를 파악하였다. 결과적으로 모든 가시광선의 빛을 반사시키는 흰색의 염료를 충분한 농도로 혼합하였을 때 LDV를 이용한 TLCD의 파고 측정의 실험적인 결과가 용량식 파고계와 일치함을 확인하였다.
현재 우리나라에는 전국에 약 21,000점의 측량용 국가기준점이 표석 형태로 매설되어 있으며, 대부분이 시통을 위해 산 정상에 매설되어 있어 일반인들의 사용과 접근이 어렵다. 최근 유비쿼터스 환경이 구축되어 감에 따라 위치정보 및 위치정보 기반의 정보를 일반인들에게 손쉽게 제공할 수 있는 서비스가 요구되고 있다. 본 연구에서는 RFID 태그와 2차원 바코드를 이용하여 위치정보를 손쉽게 제공할 수 있는 새로운 개념의 기준점 프로토타입을 제작하였다. 본 논문에서는 개발된 인텔리전트 기준점을 실용화하여 실제로 서비스하기 위해 필요한 사항에 대해 고려하여 보았으며, 실제 테스트를 통해 사용 가능성을 검증해보았다.
데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.
소비자들은 과거의 성능에 집중된 선택에서부터 PC의 기능성에 주목하는 새로운 시각으로 점차 변화하고 있다. 본 연구에서는 주거 편의 시설 속에서의 사용자 요구와 유비쿼터스 환경이 맞물려 생성된 새로운 제품으로서의 맞춤형 컴퓨터로 범위를 제한하였다. 현재의 컴퓨터시장을 분석하여 가정 내 유비쿼터스 구현에 잠재된 가능성이 가장 높은 방식과 디자인 고려사항들을 제시하는 것에 본 연구의 목적이 있다. 현재의 컴퓨터시장을 분석한 결과 조립형PC의 일환인 베어본 PC가 가정 내 유비쿼터스 시스템 구현에 가장 현실적인 방법으로 확인되었다. 본 연구는 베어본 PC의 모듈화에 관한 것으로, 모듈러 시스템을 도입한 차세대 신개념 베어본 PC의 잠재된 가능성을 제시하였다. 기존의 베어본 PC는 반제품 PC의 개념이나, 본 고에서는 생활 가전의 영역을 연결하는 확장된 모듈화 베어본 PC를 제안하였다. 사용자의 이용 환경과 목적에 따라 특화된 기능을 제공하며 이제 적합한 형태로 제시할 수 있는 고객 맞춤화 PC디자인의 가능성을 상관요소분석과 우선순위 그리고 모듈화 요소분석을 통하여 검증하였다.
다중 인터페이스를 가지는 단말들이 다양한 이기종 무선 네트워크 서비스를 사용할 때 사용자의 버티컬 핸드오버가 증가하게 되었고, 이로 인한 네트워크 자원의 통합적인 관리 문제가 대두되고 있다. 이는 이기종 네트워크에서 자원의 통합 관리(Common Radio Resource Management: CRRM)를 통해 효율적으로 해결 될 수 있다. 본 논문에서는 새로운 사용자가 네트워크에 진입할 때 사용자의 요구 사항을 만족하는 네트워크를 선택하는 Integrated Network Selection 알고리즘과 가용자원이 부족하여 새로운 사용자의 요청을 처리할 수 없을 때 기존 사용자를 주변의 네트위크로 버티컬 핸드오버하여 가용자원을 확보하는 Integrated Vertical Handover 알고리즘을 제안하였고, 그 우수성을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
지상파 DMB 방송이 본격적으로 시작되면서 비디오 서비스뿐만 아니라 사업자 별로 다양한 데이터 서비스를 이용한 새로운 비지니스 모델 개발에 주력하고 있다. 이러한 서비스 요구 사항 때문에 대두된 DMB 데이터 방송용 미들웨어 기술은 DMB MATE (Mobile Application Terminal Environment)라고 명명되었으며, 다양한 애플리케이션들이 고기능의 데이터 서비스를 제공할 수 있도록, 표준화된 API와 단말 플랫폼에 독립적인 실행 환경을 제공한다. 본 논문에서는 제약적인 지상파 DMB의 채널 환경에서 데이터 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서, DMB MATE 기술을 이용한 서비스 기술과 이를 위한 양방향 데이터 방송시스템의 개발을 소개하며, 특히 DMB MATE 서비스를 위한 단말의 설계 방법을 제안한다. 마지막으로, 개발된 시스템의 성능은 다양한 실험 조건에서의 방송실험을 통해 검증되었다.
최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.
최근에는 경량화 문제에 대한 합리적인 솔루션을 제공하고 유용한 개념설계를 제공할 수 있는 다중 재료 구조 위상최적화가 더욱 중요해지고 있다. 기존의 MMTO(Multi-Material Topology Optimization)의 경우 후보 물질의 수가 증가할수록 설계변수의 수도 증가하고, 결과적으로 계산 시간이 크게 증가한다. 따라서 PSM(Phase Section Method)과 같은 단일 설계변수를 갖는 MMTO가 제안되었다. 본 연구는 조성비가 면적이나 부피비를 나타내지 못하고, 설계변수가 목표치에 충분히 집중되지 않고, 특정 재료가 요구량보다 적게 생성되는 PSM의 세 가지 주요 제한점을 고려하여 이를 개선하는데 중점을 둔다. 이러한 한계를 극복하기 위해 재정의된 조성비와 더 나은 수렴을 위한 조정된 매개변수를 제안한다. 제안된 수정 사항의 유효성을 2차원 및 3차원 수치 예제를 통해 검증한다.
최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.
항공전자 장비는 개발 시 다양한 환경 조건 및 성능이 요구되어지며, 이에 따른 개발 리스크에 대한 대책으로 최악조건의 회로 해석(WCCA)을 적용하여 성능사전분석을 수행한다. WCCA 은 부품소자레벨에서 온도 및 운용 기간의 노화를 고려하여 파라미터의 값을 도출한 후, 해당 회로의 모든 부품들의 파라미터 값을 조합하여 해당 파라미터의 최대 값과 최소 값을 산출한다. 본 논문에서는 WCCA 분석 적용을 위하여 필요한 사항에 대하여 기술하였다. 2장에서는 WCCA 기법인 EVA 및 RSS, Monte Carlo 등의 차이와 특성을 기술 하였다. 3장에서는 실제 분석하는 절차를 소개하기 위하여 예제 회로를 통한 분석 과정을 기술하였다. 4 장에서는 분석 대상 조건별 분석 기법의 선택 관련 내용을 기술하였다. 본 논문에 소개된 절차 및 분석방법을 개발 시 적용한 결과 사전에 성능 분석 및 부품 최적화 설계 검증이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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