케이블 교량의 거동은 동적 응답에 의해 지배적이며 상대적으로 복잡하므로 교량의 상태를 평가하기 위한 장단기 현장 계측이 요구되는 경우가 빈번하다. 영구적인 SHMS(Structural Health Monitoring System)가 설치되지 않은 경우 성능평가를 위해 이동식 모니터링 시스템이 필요하다. 이 경우 교량의 위치와 형태에 따라 전력, 통신 등의 제한된 여건으로 인해 이동식 모니터링 시스템 운영에 어려움이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 국내는 물론 동남아 지역 교량의 장 ‧ 단기 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있는 포터블 기반의 스마트 구조응답 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 현장에서 자체 전원 공급 시스템을 이용하여 장시간 운용이 가능한 다채널 휴대용 데이터 수집 및 분석 장비이며, 실시간 데이터를 이용하여 케이블 교량의 동적 특성을 자동으로 분석할 수 있는 알고리즘을 탑재하고 있다. 개발된 시스템의 현장 적용성을 평가하기 위해 한국과 베트남의 케이블 교량에서 현장 실증을 수행하였으며, 이를 통해 개발된 시스템의 현장 운영의 신뢰성과 효율성을 확인하였고, 추가적으로 케이블 교량 모니터링 분야에서의 해외 시장 적용 가능성을 확인하였다.
4차 산업혁명의 기술을 활용한 다양한 응용 솔루션들이 보건 복지 분야에 적용되어지고 있다. 제안한 논문에서는 빅데이터 기반의 시니어 돌봄 시스템 솔루션을 설계한다. 제안 시스템의 작동원리는 시니어의 행동분석을 스마트기기의 API정보를 통하여 수집한 후, 기존의 기준치와 다른 반응을 보일 경우에 시니어 당사자에게 1차적으로 알림을 보낸다. 만일 응답이 없을 경우에는 2차적으로 동료시니어와 가족구성원 및 응급상황센터에 정보를 제공함으로써 위험상황을 미연에 방지할 수 있는 시스템을 제안한다.
인공지능 기반 지능형 시스템의 개발에는 일반적으로 신뢰성 높은 대규모 지식처리, 지식의 통합과 인간 수준의 이해, 지식기반 인간-기계협업, 전문가 수준의 지능 서비스 등의 효과적 통합이 요구된다. 특히 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발을 목표로 하고 있는 과제의 일환으로 개발 중인 WiseKB 통합 플랫폼은 대용량 지식을 저장하여 추론과정을 통한 질의 및 응답이 가능한 대규모 지식 베이스 역할을 수행하며 이를 위하여 지식표현, 자원통합, 지식저장소, 지식베이스, 복합추론, 지식학습 등의 요소기술들의 효과적 통합이 필수적이다. 통합 플랫폼의 효율적 통합을 위해서는 정확한 요구사항 분석이 중요하며, 이는 시스템의 특성을 고려한 적절한 요구사항 분석 방법론의 적용이 필요하다. 대표적인 요구사항 분석 방법인 순차적 방법론과 순환-점진적 방법론은 WiseKB와 같은 시스템의 대규모 복합적 개발 특성을 고려할 때 다양한 요구사항을 체계적으로 파악하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 개선하고자 순차적 방법과 순환-점진적 방법론을 결합해 각 단점을 보완하고 대규모 복합적 특성을 갖는 시스템의 요구사항 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 통합 방법론을 제시하고, 실제 적용을 통해 그 효과를 보인다.
주파수 도약 대역확산시스템에서의 광대역 주파수 도약을 위해 주파수 합성기가 널리 이용된다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 무선 디지털 데이터 전송 성능을 얻기 위한 FH-FSK 통신에 미치는 주파수 합성기의 영향을 분석하였다. 이를 위해 PLL의 성능을 좌우하는 위상 변화, 스퓨리어스의 발생, PLL의 과도응답 특성에 의해 영향을 받는 주파수 도약율 등 여러 가지 파라미터들에 따른 성능을 분석하였다. 전형적인 PLL을 사용한 주파수 도약 시스템에서는 주파수 도약을 위한 반송파 신호를 국부 발진기에서 만들어낸다. 반송파 간격이 협대역인 협대역 무선 통신 시스템일 경우에는 빠른 주파수 도약을 위한 PLL의 구현이 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 디지털 주파수 합성기/CPM 변조기를 사용하여 빠른 주파수 도약을 위한 PLL 구현이 가능함을 Matlab tool를 사용한 시뮬레이션 결과를 통해 분석할 수 있었다.
최근 데이터베이스를 이용한 정보처리응용 시스템이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 많은 데이터를 가지고 있지만 개별적이면서 관련성이 적은 수많은 데이터를 가지는 기업은 데이터를 종합적으로 분석 처리하여 사용자 요구에 신속하게 응답할 수 있도록 다양하고 고품질의 정보 서비스를 지원하기 위한 데이터를 필요로 한다 이를 위해 데이터 웨어하우스 환경에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 최종 사용자 요구에 대처하기 위해 비주얼 환경을 사용한 데이터 웨어하우스의 효과적인 설계 및 구현 결과를 보인다. 또한 기존의 일반 SQL질의를 수행할 수 있도록 한다.
최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 배전분야 설비관리 시스템을 대상으로 배전설비 고장시 GIS 기능을 이용하여 고장설비를 예측할 수 있는 방법과 구현 실례를 소개하고자 한다. 배전설비관리를 위한 지리정보 데이터 모델은 가공과 지중, 전기와 비전기, 점형과 선형의 특성을 가지는 배전설비의 특성을 분석하여 모델링된다. 모델링의 결과 생성된 데이터베이스는 실세계에 존재하는 대부분의 객체에 대한 정보를 포함하고 있으므로 매우 크고 그 구조 또한 복잡하다. 그러므로 응용프로그램이 필요로 하는 데이터를 추출하기 위하여 많은 시간이 요구된다. 그러나 고장복구업무를 위한 시스템은 사용자의 만족도를 위하여 추론의 정확성과 더불어 응답속도를 최소화하는 것이 필수조건이다. 이를 위하여 GIS 데이터베이스 모델을 좀 더 개량할 필요가 있으며, 본 논문에서는 이에 대한 한가지 방안으로 배전설비의 GIS 모델의 축약된 형태인 관계형 데이터베이스 모델을 제시한다. 고장점 추론은 이렇게 만들어진 축약모델을 이용하여 진행되며 고장신고 고객별로 회선, 개폐기, 변압기, 인입주 등 정보를 추출하고 추출된 설비들의 계통상 위치의 유사성을 추론하여 최종 예측점을 파악한다.
기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 10% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 기존 도메인 적응 기술을 이용하여 도메인이 다르고, 문장의 형태도 다를 경우에 도메인 적응 알고리즘을 적용하여, 질의응답 시스템에서 필요한 질문 문장 의미역 인식을 위해, 소규모의 질문 문장에 대한 학습 데이터 구축만으로도 한국어 질문 문장에 대해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 실험결과 소스 도메인 데이터만 사용한 실험보다 9.42, 소스와 타겟 도메인 데이터를 단순 합하여 학습한 경우보다 2.64의 성능향상을 보였다.
대용량 데이터의 실시간 처리를 요구하는 멀티미디어 시대에 고성능 입출력을 제공할 수 있는 저장 시스템으로서 디스크 어레이가 보편적으로 사용되고 있다. 비용 효율적인 디스크 어레이가 설계될 수 있도록 디스크 어레이의 성능을 분석할 수 있는 성능 모델의 개발은 중요하다. 큐잉 모델링을 통해서 성능 평가를 할 수 있는 방법으로는 큐잉 이론이나 시뮬레이션을 이용할 수 있다. 디스크 어레이의 병렬 및 병행 처리 특성상 큐잉 이론의 분석적인 방법의 한계성을 인식하고, 본 논문에서는 낮은 수준에서 디스크 어레이 시스템을 추상화한 시뮬레이션 기법을 이요하여 디스크 어레이의 성능 평가를 수행한다. 시뮬레이션을 통해서 산출된 디스크 어레이 요구에 대한 평균 응답 시간, 평균 큐잉 지연, 평균 서비스 시간, 평균 길이 및 디스크 어레이 시스템의 이용률, 처리율 등은 최적화된 디스크 어레이 설계를 위한 시스템의 용량 산정에 활용될 수 있다.
컬럼-기반 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 분석 시스템을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드 디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 MLC 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 본 논문에서는 고속 컬럼-지향 데이터 저장소 모델을 도입하고, 고속 컬럼-지향 데이터웨어하우스 시스템을 위한 교차 압축 이중화를 활용하는 새로운 저장소 관리 기법을 제안한다. 본 저장소 관리 기법은 두 개의 MLC SSD에 기반하며, 압축과 비압축된 세그먼트의 교차 이중화를 통하여 높은 CPU 및 입출력 부하에서도 우수한 저장 성능과 안정성을 얻는다. 성능 평가 결과를 통하여 본 저장소 관리 기법이 기존 기법보다 컬럼 세그먼트 갱신 처리치 및 그 응답시간 측면에서 더 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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