선박의 자동식별 시스템(Automatic Identification System(AIS))은 다중접속 방법으로서 SOTDMA를 채택하고 있다. SOTDMA 시스템은 Aloha 영역에서 슬롯 재사용으로부터 기인하는 Gaussian Minimum Shift Keying(GMSK) Co-Channel Interference(CCI)에 의해서 시스템 성능이 저하된다 이 논문에서는 CCI를 제거할 수 있는 여러 가지 방법을 소개하고 비교 분석하여 향후 선박의 자동식별 시스템에 적용 가능한 CCI 제거기법 개발 방안에 대해서 논하도록 하겠다.
선박관제시스템(VMS)는 최근 선박에서 도입되어 설치된 선박자동식별장치(AIS)에 의해 많은 정보를 획득하여 처리하고 있으나 AIS가 미설치된 소형선박, 어선 및 기타선박들에 대해 지속적으로 설치를 확대하고 있다. 특히 항계 내의 선박들의 주 통신시스템인 VHF 무선전화기는 항내에 입출항 중인 모든 선박들이 사용하기 때문에 통화 교신량의 폭주로 원활한 통신이 힘들어지고 또한 선박자동식별장치의 데이터 통신채널 또한 VHF이므로 class A 선박들도 동적 데이터의 누락현상이 발생하고 class B 선박들도 지역적으로 데이터 폭주현상이 발생하는 것으로 평가되고 있는 실정이다. 따라서 연안에서 운항하고 있는 모든 선박들을 모니터링하기 위해 소형선 및 심지어 어선들까지 선박자동식별장치의 설치를 유도하고 있는 실정이므로 통신채널의 폭주현상에 따른 데이터 누락현상은 더욱 심해질 것이다. 따라서 본 연구는 주파수공용방식(TRS: Trunk Radio System)의 통신시스템을 이용한 선박위치 자동발신장치에 적용방안을 제안하고 그 활용성을 입증하고자 한다.
본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.
IMO COMSAR 10차 회의의 결과로 선박장거리추적식별장치(LRIT)에 대한 SOLAS 성능기준안 초안이 MSC. 81차 회의에 승인을 받기 위하여 제출되었다. LRIT는 선박자동식별장치(AIS)와 함께 모든 SOLAS 대상선박에 대한 선박모니터링시스템(VMS)에 중요한 데이터를 제공할 것이다. 본 연구는 AIS 및 LRIT의의 국제적인 동향을 조사하고, 이와 관련하여 최근 이슈가 되고 있는 전자항해 시스템의 성공적인 도입을 위한 추진방향 및 비전을 제시하고자 한다.
석유제품 내의 식별제를 정성 정량분석하기 위해 HPLC의 적용가능성을 연구하였다. 등유와 자동차용 경유에 함유된 식별제의 정성분석을 위해 HPLC에서 최적의 분석조건(이동상 용매의 비율, 유속 등)을 선정하고, 이를 바탕으로 식별제의 정량분석을 위한 검량곡선을 작성하였다. 특히, 일정 농도 범위에서의 등유는 4.75분에서, 그리고 자동차용 경유는 4.17분의 머무름시간(retention time)을 나타내었고, 등유와 자동차용 경유의 검량곡선 상관계수($R^2$)가 0.999 이상을 나타내어 정량분석에 적용 가능할 것으로 나타났다. 현행 식별제의 분석방법인 UV/Vis 분광광도계를 이용한 분석결과와 비교분석을 실시하였고, 등유의경우 약 7 %의 낮은 편차를 보였으며, 자동차용 경유의 경우 약 20 %의 다소 큰 편차를 확인하였다.
본 논문은 음성신호를 이용해 성대의 질환이 있는 환자를 진단하고 병명을 판별하게끔 유도하는 자동 진단 시스템을 개발하기 위한 연구의 일부로, 그중 ARS를 이용하여 환자의 음성을 수집, 분석, 식별의 실험에 대한 연구이다. 본 연구 팀에서는 이미 CSL을 이용한 장애음성 데이터의 수집과 식별에 관한 연구 결과를 발표한바 있다. 하지만 선행연구에서는 방음실에서 디지털 녹음기를 이용하여 수집한 음성을 사용했기 때문에, ARS를 통하여 녹음한 음성과는 샘플링 주파수나 대역폭, 잡음성분등의 데이터의 특성이 상당한 차이가 있다. 이러한 이유로 ARS를 통하여 녹음한 음성에 보다 적합한 파라미터 분석프로그램을 작성하여 파라미터를 구하였다. 이 파라미터들은 Kay사의 MDVP를 기초로하여 작성하였고, 대부분 80%정도의 신뢰성을 가졌다. 수집한 음성의 식별은 정상음성과 양성음성의 두가지 경우로 분리하였다. 식별기법으로는 신경망을 이용하였고, 식별파라미터는 구한 파라미터중 6개의 파라미터를 선별하여 식별한 결과 약 90%정도의 식별율을 가졌다.
최근 폐어구로 인한 해양 환경오염이 심각하게 대두되고 있으며, ICT 기술의 접목을 통해 어구를 체계적으로 관리함으로서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 요구되고 있다. 기존 어구 식별 및 관리를 위한 시스템들은 소유주의 선택에 의해 사용하던 실정으로 보다 통합적이고 국가적인 관제 체계가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 어구에 자동식별 부이를 부착하고, 사물인터넷망을 활용하여 어구의 위치 및 상태정보를 어선, 관리 선박, 육상 관제센터 등으로 전송하여 효과적인 모니터링 및 관리가 가능하도록 하는 체계를 소개하며, 특히 통합 관제 시스템의 개발 및 기능 성능 검증에 관한 내용을 중점적으로 다룬다. 개발하는 시스템은 효율적인 어구 관제를 위하여 전자해도를 기반으로 어구 위치, 상태정보, 유실알람 등을 표시해주는 기능을 한다. 또한, 가상 어구 자동식별 부이 생성 모듈을 개발하고, 이를 기반으로 개발한 시스템의 처리 및 시각화 성능을 테스트하는 것에 관한 내용을 다룬다.
본 논문에서는 자동조종장치를 장착한 무인항공기의 시스템 식별을 위한 비행시험기법에 대해 기술하였다. 종운동 및 횡/방향운동 구동입력으로는 멀티스텝 입력을 이용하였다. 각 운동모드에 대해 주파수역 해석을 통해 최적의 입력시간을 설정하였다. 무인항공기의 자동조종장치를 탑재한 비행조종컴퓨터를 이용하여 프로그래밍 모드에서의 비행시험방법으로 종운동과 횡/방향운동의 분리를 통해 시스템 식별을 위한 최적의 자료를 제공하고 있다. 또한 설계치에 근사한 정확한 구동입력을 인가하여 보다 높은 입력주파수를 확보할 수 있었다. 비행시험에서는 안정된 대기상태에서 반복적인 시행을 수행하였으며, 향상된 비행체 탑재 자료저장장치를 이용하여 고품질의 비행자료를 확보하였다. 본 비행시험 기법을 적용하여 획득한 비행자료는 무인항공기의 시스템 식별을 위한 비행자료로 이용되었다.
소프트웨어의 적용 분야가 다양화되면서 시장 환경의 변화와 사용자 요구사항의 다양화가 급속도로 진행되고 있다. 하지만 부족한 시간, 예산, 인력 문제로 고품질의 소프트웨어 개발은 더 어려워졌다. 이런 문제의 해결을 위해 레거시 시스템의 모듈을 재사용하여 고품질화하고자 한다. 기존에는 정적 분석 기반의 재사용 모듈/덩어리 식별만 이루어졌지만, 실제 실행 환경에서 적용되는 동적 분석 기반의 재사용 식별이 더욱 중요하다. 이를 위해, 재사용 메트릭을 정의하고 재사용 모듈/덩어리 자동식별 및 가시화를 제안한다. 이는 새로운 프로젝트 개발의 재사용성을 높여, 신뢰성과 생산성 향상시키고 품질 개선에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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