IEEE 802.15.4의 물리계층은 저속, 저전력, 저가격 기반의 LR-WPAN(Low-Rate Wireless Personal Area Network)의 물리계층으로 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. IEEE 802.15.4에 대한 기존의 많은 이론 연구들은 저전력 무선네트워크 환경에서의 에너지효율성, 전송처리율, 전송신뢰성에 대한 거시적 이해와 안목을 제공하는 중요한 결과들을 산출하고 있다. 이 논문에서는 이러한 이론연구에 실환경 요소를 보완하기 위해 MAC(Medium Access Control) 소프트웨어 구조부터 실제 네트워크 기반 성능분석에 이르는 실험연구를 수행한다. 연구에서는 수직분할 모델의 네트워킹 스택의 MAC 계층 기능으로 IEEE 802.15.4 MAC 스택을 구현하고 이를 네트워킹 스택에 통합하여 시험 분석을 수행한다. 이 연구에서 도출한 네트워크 소프트웨어 모델과 실험결과는 향후 IEEE 802.15.4 MAC 소프트웨어의 구현과 실용적인 네트워크 스택 환경에서의 성능에 참고자료로 활용될 수 있다.
보행자 인식은 차량자율주행 및 사고방지를 위해 중요한 요소기술로서 많이 연구되고 있다. 이 기술들은 크게 카메라기반과 LIDAR 기반, 두 가지로 구별할 수 있다. 카메라 기반 방법과 대비되어 LIDAR 기반 방법은 화각이 넓고 조도환경에 영향을 받지 않는다는 강점이 있다. 하지만 LIDAR 기반 방법은 먼 물체를 인식하기엔 센서 해상도가 낮고, 복잡한 환경에서는 분할 오류나 폐색 등의 원인으로 인식률이 낮아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 LIDAR 기반 보행자 탐지 알고리즘의 낮은 인식률을 개선시키기 위해 다중객체추적 기법의 하나인 GM-PHD 필터를 이용한 두 가지 성능 향상 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 GM-PHD 필터를 이용해 이전 프레임의 포인트를 현재 프레임의 물체에 자동으로 누적하여 물체 해상도 및 보행자 분류 성능을 향상시킨다. 두 번째 방법은 인식 성능이 낮은 상황에 맞춰 개선된 GM-PHD 필터를 분류된 다중객체에 적용하여 탐지 성능을 더욱 강화시킨다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 두 방법을 적용하여 제안한 방법이 기존의 보행자 탐지 알고리즘 성능을 대폭 향상시키는 것을 정량적으로 증명하였다.
온톨로지는 웹자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색. 통합, 재사용을 도모할 수 있는 새로운 기술인 시맨틱 웹의 구현을 위한 가장 핵심적인 요소 기술로 알려지고 있다. 온톨로지는 사람간에 그리고 서로 다른 응용 시스템간에 지식을 공유하고 재이용하는 방법을 제공하는 기술로서 특정 주제에 관한 지식 용어들의 집합으로서 이들 용어뿐만 아니라 용어간의 의미적 연결 관계와 간단한 추론규칙을 포함한다. 본 연구에서는 인터넷 웹상에서 국제기구에 관한 정보를 체계적으로 관리하고 검색하기 위해서 국제기구 온톨로지를 설계하고 이 온톨로지에 기반 하여 검색 시스템을 구현해 보고 이시스템을 20개의 탐색 질문들을 이용하여 기존의 인터넷 검색엔진과 적합성과 탐색 시간이라는 두가지 요인을 통해서 비교해 보았다. 실험 결과에 의하면 적합성 측정은 온톨로지 기반 시스템은 평균4.53. 인터넷 검색엔진은 평균 2.51로 온톨로지 기반 시스템의 적합도가 1.80배 높은 것으로 나타났다. 또한 탐색시간은 온톨로지 기반 시스템은 평균 1.96분, 인터넷 검색엔진은 평균 4.74분으로 인터넷 검색엔진이 온톨로지 기반 시스템 보다 2.42배 정도 더 많은 탐색시간이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 SPH 해석을 위한 다면체영역분할 기법이 소개된다. SPH 기법은 유체 유동 모사를 위한 수치해석기법으로 무요소기법(meshless method) 중 하나이다. 유동성 지반 또는 고체-유체 상호작용 해석 등에 유용하게 쓰일 수 있다. SPH는 입자기반 해석이기 때문에 입자가 많을수록 결과의 정확도는 높아지지만 수치적 효율성은 떨어진다. 일반적으로 해석의 효율성을 높이기 위해 병렬 프로세싱 알고리즘과 함께 쓰이는데 직교좌표계 기반의 영역분할 기법이 대표적이다. 그러나 복잡한 기하학적 형태나 동적 경계조건에서 유동 모사 등을 병렬 해석하기 위해서는 직교좌표계 영역분할 방법이 적합하지 않다. 소개하는 다면체영역분할 기법은 이와 같은 문제에서 병렬효율성을 높일 수 있는 장점을 갖는다. 다양한 형태의 3차원 다면체 요소로 분할하여 문제에 적합하게 모델링할 수 있다. SPH 입자들의 물리적 값들은 smoothing 길이 이내의 주위 입자들 정보를 이용하여 계산된다. 영역분할 시 물리적으로 분리될 수 있는 입자정보들을 코어간 공유할 수 있는 방법과 병렬효율성이 떨어질 수 있는 cross-point에서의 정보공유 방법이 소개된다. 수치해석 예제를 통하여 제안된 방법의 병렬효율성은 12코어까지 95%에 근접하였다. 이후 코어가 증가할수록 코어간 공유되는 정보량이 많아져 병렬효율성이 떨어지는 문제가 발생되기도 하였다.
본 논문에서는 유동체를 해석할 수 있는 수치해석기법 중 하나인 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)의 병렬해석 알고리즘이 소개된다. 무요소법(meshless method)의 SPH는 연속체 거동을 입자기반으로 표현하기 때문에 컴퓨팅하는데 높은 자원을 요구한다. 그래서 병렬해석 알고리즘은 SPH 시뮬레이션에서 필수적으로 고려되어야 한다. 계산영역을 일정한 간격으로 분할시켜 독립적으로 해석하는 영역분할 알고리즘은 병렬해석 알고리즘 중에 가장 대표적인 방법이다. 그리고 그 중 Cartesian 좌표계의 영역분할 방법은 입자들의 좌표를 빠르고 편리하게 검색할 수 있는 장점이 있어, DEM(Discrete Element Method)이나 MD(Molecular Dynamics)에서 대중적으로 사용되고 있다. 그러나 SPH의 경우 입자들이 smoothing 길이 이내의 주위 입자 정보가 필요하기 때문에 분할 영역 간의 입자정보 공유가 중요하다. 그리고 이에 따른 CPU의 로드밸런스가 중요하다. 본 연구에서는 직교 영역분할의 크기를 동적으로 미소화 시켜 잉여 CPU가 발생하지 않도록 하는 높은 병렬효율성의 알고리즘이 제안되었다. 그리고 수치해석 모델을 통하여 효율성을 검증하였다. 유동체 모델에 대해 총 30 CPU까지 제안된 방법의 병렬효율성을 검토하였고, 28개의 물리적 코어 수까지 90%의 병렬효율성을 얻을 수 있었다.
전력산업의 구조를 기존의 독점적 구조에서, 분할을 통한 경쟁체제로 변환하려는 움직임이 현재 진행 중이다. 전력산업에 경쟁을 도입함으로써 효율성을 최대화하기 위함이다. 향후 형성될 도매경쟁시장에서 발생될 시장참여자의 여러 가지 행태에 대한 예상과 분석은 시장의 불안정 요소를 미리 찾아내고, 이를 사전에 예방할 수 있는 규제수단을 개발하기 위해 아주 중요하다. 본 논문에서, 우리는 에이전트 기반모델을 활용해서 전력 시장의 주요 논제를 평가할 수 있는 지표를 정의하여 제시할 것이다. 그 지표에는 시장운영지표, 시장수급지표, 시장예측지표가 있다. 그리고 에이전트 기반 모델 접근법은 전력시장의 개편으로 인해 더욱 복잡해진 시장 환경을 반영하여서, 기존의 게임이론의 한계를 넘어서 실제적인 값들을 지표에 반영시켜줄 것이다
고밀도 파장 분할 다중화 방식(DWDM: Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기반 차세대 광 인터넷 백본망(NGOI: Next Generation Optical Internet)의 주요 연구주제 중 하나는 다양한 멀티미디어 응용 서비스들의 서비스 품질(QoS: Quality-of-Service)을 고려한 멀티캐스트 서비스용 효율적인 라우팅 및 파장할당(RWA: Routing and Wavelength Assignment) 문제이다. 특히, 차세대 광 인터넷 백본망에서 망 대역폭의 효율적인 사용 측면의 RWA 문제는 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존의 RWA 알고리즘들은 멀티캐스트 트리 형성 시 발생하는 혼잡상황과 경로에 대한 우선순위를 고려하지 않아 성능이 매우 제한적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 멀티캐스트 트리 형성시 발생하는 혼잡경로를 피하고 노드의 우선순위를 고려하는 효율적인 우선순위기반 최소간섭 경로 멀티캐스트 라우팅(PMIPMR - Priority-based Minimum Interference Path Multicast Routing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과를 통해 파장 사용률과, 파장 채널 사용률 측면에서 기존의 알고리즘과 비교, 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
전력산업이 공급자중심에서 고객중심의 비즈니스 서비스산업으로 변함에 따라 고객의 요구충족을 위한 고기능 전력정보서비스의 필요성이 점차적으로 증대되고 있다. 또한 검침데이터 단순제공에서 정보, 지식 등 특화된 분석정보 제공은 필수 불가결한 요소가 되고 있다. 따라서 현재 적극적으로 추진되고 있는 전력부가서비스 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있으며 고객서비스를 한 차원 높이기 위한 전략적인 시스템이 필요하다 하겠다. 본 논문은 원격검침 고압고객을 대상으로 대용량 검침데이터(168억 Point/년, 12만 고객 15분 전력사용량)의 실시간 처리기능과 다양한 전력정보(고객기본정보, 15분 전력사용량 분석정보, 전력수요누적정보, 부하지속정보 등)를 인터넷을 통해 제공하는 고객마케팅 서비스 기반을 위한 통합관리시스템 구축 연구를 수행하였고 이를 소개한다.
인간의 삶을 획기적으로 변환시키면서 부가가치를 창출하고 있는 인공지능, 로봇 기술, 사물인터넷, 그리고 생명과학 등이 이슈화되면서 차세대 산업혁명인 4차 산업혁명이 부각되고 있다. 이러한 4차 산업에 적응하도록 융합적사고와 컴퓨팅 사고력을 함양할 수 있는 교육이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 STEAM과 컴퓨팅 사고력의 구성요소인 분해, 패턴 인식, 추상화, 그리고 알고리즘 설계 등을 반영하여 피지컬 컴퓨팅을 기반으로 한 디지털 윷놀이 시스템을 개발한다. 개발한 시스템을 체험하고, 이를 교육에 활용함으로서 프로그래밍 교육에 대한 관심과 흥미를 고취시키고, 융합적사고와 컴퓨팅 사고력을 위한 프로그래밍 수업을 개선한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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