기업이나 학교 및 공공 기관에서 전력 절감형 컴퓨터를 신규 구매하는 비용을 치루지 않고, 조직원들의 절전 교육만으로도 큰 효과를 볼 수 있다. 그러나 이 교육은 상당한 시간이 걸린 다는 문제가 있다. 조직원 전체 컴퓨터 전원 관리를 하는 시스템도 출시되고 있지만, 설치 하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 자동 종료 소프트웨어를 설치하지 않는 컴퓨터는 DHCP 서버가 IP 주소를 제한적으로 공급하여, 조직원 들이 전원 관리 시스템에 능동적으로 참여하도록 유도하고자 한다.
본 논문에서는 고고도 장기체공 무인항공기의 임무 비행을 위한 방향축 유도, 제어 알고리즘에 대해 기술 하였다. 먼저 방향축 제어 알고리즘은 임무 기간 중 무인항공기가 전진비행을 할 수 없을 맞바람에 대해 제어 변수를 전환하는 알고리즘을 설계하였다. 유도법칙은 항로점 비행을 위해 Fly-over, Fly-by, Hold 속성에 대한 각각의 알고리즘을 적용하였다. 무인항공기의 비선형 시뮬레이션을 통해 각 유도, 제어 알고리즘의 설계 결과를 확인하였다. 본 연구는 설계 결과를 토대로 실제 임무 비행을 수행하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구 내용을 기반으로 비행 시험을 통해 설계한 유도 제어 알고리즘의 비행 운용성을 확인하였다.
본 논문에서는 주어진 문제의 루프 알고리즘으로부터 시스톨릭 어레이 구현이 용이한 정규 순환 방정식으로의 자동적 유도를 위한 대수적인 방법과 조건을 제시하였다. 이를 위하여 계산점 집합과 순차 정렬 벡터를 구하고, 행렬의 커널을 이용하여 자료 흐름 벡터를 찾았으며, 정규 파이프라이닝 가능성 조건을 제시하였다 그리고 각 계산점에 대한 배열 원소의 초기 입력 위치를 구하였다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용하면 주어진 루프 알고리즘을 정규 순환방정식으로 자동적으로 유도 할 수 있으며, 주어진 알고리즘이 정규 순환 방정식으로 유도될 수 있는지를 검사할 수 있다.
기록학에서의 분류는 기록 자체의 내용보다는 기록이 생산되고 활용되는 맥락에 초점을 둔다. 본 연구에서는 업무활동이 반영된 기록을 업무활동 분석에 기반하여 구축된 분류체계에, 개별 기록의 내용이 아닌 기록의 집합적 맥락을 중심으로 자동분류 할 수 있는 기록 자동분류시스템을 설계하였다. 기 분류된 기록집합체뿐 아니라 분류체계와 시소러스를 분류기준으로 같이 구축하여 상호보완 할 수 있도록 설계하였으며, 분류대상기록의 범주를 할당한 후 바로, 분류된 기록의 맥락정보를 실시간으로 분류기준에 반영할 수 있는 방안도 포함하였다. 설계된 기록 자동분류시스템은 맥락정보의 품질에 따라 시스템의 성능이 좌우되는 한계가 있지만, 이를 통해 맥락정보를 제대로 충실하게 남길 수 있도록 유도하는 역할을 할 수 있다고 판단되었다.
극장이나 대형 빌딩에서 현재 사용되고 있는 대표적인 화재감지기 기반의 피난 유도시스템은 대체적으로 아날로그 방식으로 운영되어 화재 발생 시 선로와 센서의 손실로 주 장치로 제대로 전달되지 않아서 정확한 발화위치 및 화재 진행위치를 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 재난이 발생하였을 때 실시간으로 화재경보 사이렌과 상황에 맞는 최적의 피난유도 기능을 갖는 재난관리 안내방송 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 유효성을 확인하기 위해 객체지향 기법으로 설계하여 재난안내시스템과 시뮬레이션프로그램을 구현하였다. 이 시스템은 실제 화재와 같은 비상상황이 발생할 경우 화재센서 네트워크를 통해서 건물 내의 LCD에 피난유도를 위한 정보(발생지점, 발생시간, 대피경로)를 출력하는 시뮬레이션프로그램과 연동하도록 구현하였다. 또한 이 시스템을 이용하여 화염연기 확산경로를 고려한 최적의 재난대피경로를 찾는 실험을 하였고 그 결과 제안한 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.
위성항법장치 즉, GPS는 Global Positioning System의 약자로서, 비행기 · 선박 · 자동차뿐만 아니라 세계 어느 곳에서든지 인공위성을 이용하여 자신의 위치를 정확히 알 수 있는 시스템이다. 우리에게는 현재 지피에스(GPS)라고 더 잘 알려져 있다. GPS는 원래 미국에서 군사적 목적으로 1978년부터 개발이 시작되었다. 당초에는 요격미사일의 유도 등을 위하여 주로 사용되었으나, 냉전시대가 끝나면서부터 민간 영역으로 그 이용 범위가 점차 확대되어 현재는 항공기, 선박, 차량의 자동항법시스템 등에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 그렇다면 지금부터 그 구성과 원리 등에 대해서 자세히 알아보도록 하자.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
본 논문에서는 스마트 LED 가로등을 위한 고속 전력선 통신 기반 자동제어 시스템을 제안한다. 제안된 자동제어 시스템은 고속 전력선 통신망을 이용하여 고속 통신 주파수 대역과 가로등 안정기 특성 분석 및 실시간 원격 제어가 가능하도록 전력선 모뎀부와 모니터링부, 가로등 제어부로 구성하였고, KS 도로조명기준의 조명등급 조건에 만족하도록 설계하였다. 제안된 자동제어 시스템은 기존 가로등 시스템의 비교 결과를 통해 PC를 사용하여 소비 전력을 쉽게 모니터링 하였다. 그 결과, LED 가로등 상태 검사 및 원격 제어를 통해 합리적 소비 전력의 유도에 의해 실시간 모니터링 및 관리를 위한 효율적인 운영의 가능성을 확인 하였다. 또한, 전력요금 절감 및 에너지 효율화, 가로등의 차별화/고급화에 대한 기대효과 향상을 증명하였다.
EMS(Energy Management System)는 우리나라 전체 전력 계통을 실시간으로 감시, 제어하고 계통 주파수를 자동으로 조정하여 성능 최적화를 유도하는 시스템으로 전력 계통의 두뇌와 같은 역할을 한다. 본 연구에서는 차세대 EMS(Next Generation Energy Management System: NG-EMS)에서 Enable과 Standby 서버 간 데이터베이스 동기화 기능 개선 개발 기술을 소개한다. EMS는 원방제어감시에 사용되는 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 데이터를 포함하여 자동발전, 경제급전 등의 전력 계통을 위해 가공된 데이터를 메모리 데이터베이스에 저장한다. 본 연구에서는 EMS의 메모리 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 시스템 운영자가 선별을 하여 동기화를 수행할 수 있도록 한다. 또한 동기화 되고 있는 현황을 가시적으로 보임으로써 Enable 서버의 장애 발생 시 Standby 서버로의 대체가 유연하고 안정적이며, 신뢰성을 줄 수 있다.
인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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