구간값 퍼지집합은 일반적인 퍼지집합보다 언어적인 의사결정 절차에서 매핑의 정확성과 계산의 효율성이 뛰어나고, 규칙의 가중치는 패턴 분류문제에서 분류 경계를 효율적으로 조정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지규칙 기반 분류방법을 구간값 퍼지규칙 기반 분류방법으로 확장하고 규칙의 가중치를 고려한 분류방법을 제안한다. 모의실험에서는 일반 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법과 구간값 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법을 비교하였다.
수요관리 프로그램의 개발과 시행을 위해 서는 End-Use별로 수요예측과 잠재량 평가가 필수적이다. 업무용 전력수요는 건물용도에 따라 수요패턴이 상이하다. 여기서는 건물용도별 기준수요 예측을 위한 알고리즘과 절차를 제시하였으며, 이를 토대로 시산분석을 하였다. 용도별 전력수요는 사무실, 호텔, 병원, 도소매, 학교, 창고, 식당, 식료품, 체육시설 둥 건물용도로 구분하였으며, End-Use는 이중 6개 용도에 대해 조명, 동력, 공조, 사무, 기타 등 5개로 나누어 추정하였다.
객체 지향 모델링의 결과를 소스 코드로 매핑 할 때 구현 플랫폼에 맞는 정확하고 체계적인 매핑 기법이 요구된다. 또한, 모델링 자체는 구현 언어나 특정 플랫폼에 종속적이지 않기 때문에 특정 플랫폼이나 언어에 맞게 구현할 수 있는 효율적이며 순차적인 접근법이 필요하다. 모델링한 결과는 구현상의 소스 코드로 정확하게 나타나야 하며 정확한 매핑을 위해서 본 논문에서는 EJB(Enterprise Java Beans) 2.0을 기준으로 하여 구현하고자 할 때, 모델링 단계에서 도출된 각 클래스가 가지는 비즈니스 오퍼레이션들이 EJB 2.0에서 지원하는 여러 가지 구현 가능한 장치들을 통해서 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 절차적이며 구체적인 방법 및 디자인 패턴을 제시한다. 따라서 개발자로 하여금 이러한 기법들을 이용하여 비즈니스 오퍼레이션을 좀 더 체계적이며 정확하게 EJB 2.0 플랫폼에 맞도록 구현하여 설계 내용이 구현 소스 코드 상에 정확히 대응되어 나타날 수 있도록 지침을 제시한다.
본 고는 대전광역시 첨단교통모델도시 건설사업의 일환으로 구축된 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 기술을 활용한 교통정보시스템 구축 사례를 소개함을 목적으로 한다. 공공부문에서의 구간정보 수집 및 가공 체계 구축은 본 대전 ITS 사업이 처음이며 더욱이 DSRC 기술을 구간정보 수집에 적용한 최초의 시도이다. 이에 시스템 구축과정에서 적지 않은 쟁점이 도출되었고, 많은 시행착오를 통해 그 해법을 찾아가며 현재 운영중인 시스템을 완공하게 되었다. 노변기지국(RSE)과 차량장치(OBE)간의 통신에 의해 수집된 자료는, 필터링, 검지기 지점정보, 패턴데이터 등과의 자료합성, 평활화, 통계정보 및 패턴정보 생성 등의 과정을 거쳐 구간소통정보가 산출된다. 현재 운영중인 본 시스템은 향후 지속적으로 보완 발전시켜 나가야 하며, 이를 위해 프로브 수집체계 보완, 시스템의 성능평가, 패턴데이터의 적절한 유지관리, 알고리즘의 지속적 발전 등을 향후과제로서 제시하였다. 본 고는 ITS사업에 있어 중요 쟁점중에 한 분야인 소통정보의 가공 절차를 공유함으로써, 관련 분야의 기술개발 촉진과 향후 유사시스템 구축의 시행착오를 줄이는데 기여할 수 있으리라 판단된다.
The demand for coverall-type protective clothing are increasing in many industrial fields; however, it is impossible to evaluate the wearers' apparel fit because there is no commercialized pattern in the market. This study produces a manual for the process of acquiring patterns by separating PPE products into pieces to provide information on acquiring patterns. The analysis was on coverall-type non woven protective clothing in the domestic market, and 4 panels examined the validity, reliability, and efficiency of various possible methods on each step of process. Five steps were conducted to acquire patterns removing wrinkles, marking seams lines, separating seams, and pattern completing. The process of converting these into pattern files was designed through three procedures of digitizing, editing, and exporting and detailed stages. Fitting tests were undertaken, real patterns by actual modeling and pattern files by virtual modeling; all showed similar forms with outfits wearing ready-made protective coveralls. This study sought the most efficient and objective method of virtual modeling and proposed it as a manual. It is expected for the pattern reverse-designing manual through products analysis presented in this study that would be a helpful addition of information to the pattern tracing of pattern-less clothing products.
위상 배열 안테나를 이용한 적응형 빔 형성 시스템의 패턴 합성을 위한 개선된 유전 알고리즘을 제안하였다. 제안된 유전 알고리즘은 지역 최적화 문제를 해소하기 위해 종의 다양성을 확보하는 후천적 형질 획득 절차를 추가한 알고리즘이다. 제안된 유전 알고리즘의 성능을 이진으로 구성된 그림에 적합한 유전자 배열을 찾는 문제를 통해 검증하였다. 그리고 주 빔과 2개의 패턴 널 합성 문제 해소 성능을 기반으로 적응형 빔 형성 시스템에 적합함을 확인하였다.
소프트웨어 도메인모형(Domain Model)으로부터 행위패턴을 식별하고, 개발 시스템의 동적 행위를 구체화한 사용 사례추출 및 구조화로 재사용을 증진시키는 소프트웨어 프레임워크(Framework) 구축방법을 제안한다. 대부분의 소프트웨어 행위모형이 이질적인 개발자의 요구사항이나 의도를 일관성 있게 모형화 하지 못하며, 재개발과 유지보수를 위한 구체적인 활용방안이 마련되어 있지 못하다. 따라서, 행위패턴을 식별하고 시스템에 반응하는 구체적인 기능성 항목인 사용 사례(Use Case)를 구조화하여 개발된 모형의 일관성을 보완하고, 재사용과 유지보수를 하는 재사용 프레임워크를 구축한다. 사용 사례의 구조화를 위해 격자모형(Lattice Model)이 이용되며, 재사용 구성항목을 추출하도록 유도할 수 있는 재사용 프로세스 구조와 세부절차를 소개한다.
의사결정나무를 구성하여 강판튜브 비파괴평가에 사용하는 산업용 CR영상의 측정 패턴인식을 도모한다. 본래 비파괴평가는 기계학습기법에 의한 패턴식별과 그 분류에 적합한 분야이다. 의사결정나무의 속성들은 비파괴평가 테스트 절차로부터 취한다. 방사선조사 입사각, 경사도 및 거리 둥의 기하학적 특성들은 입력 영상 데이터 분석으로부터 추정한다. 이 요소들은 대상 입력을 의사결정나무에서 미리 정해진 분류에로 정확히 그리고 쉽게 분류가 이루어지도록 한다. 이 알고리즘은 비파괴평가 결과의 특성화를 간단히 하며 특성 결정을 간편하게 한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘의 유용성을 보였다.
본 논문에서는 최대길이 의사무작위 이진 시퀀스(m-시퀀스)의 쉬프트-덧셈 특성에 근거한 위상천이를 이용하여 회로 출력에 나타나는 X-값을 효과적으로 마스크 함으로써 내장된 자체 테스트를 실현할 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법은 패턴생성기인 LFSR의 출력을 적절하게 위상천이 하여 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크를 이용한다. 테스트 절차 동안에 각 스캔 체인에 인가되는 마스크 패턴의 위상 천이 수는 재구성 가능하다. LFSR의 출력을 적절하게 위상 천이하여 모든 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 위상천이 네트워크 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 X-마스크 회로는 각 스캔 체인 마스크 패턴을 생성할 수 있는 후보 위상천이 수가 많기 때문에 하드웨어 오버헤드를 효과적으로 감축할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 위상천이를 이용한 X-마스크 회로는 기존의 연구 결과보다 훨씬 적은 저장공간과 하드웨어 오버헤드를 필요로 함을 증명한다.
항공기 착륙 시에는 정해진 절차에 따라 접근이 이루어진 다음, 활주로 중심선과 정렬하여 착륙하게 된다. 하지만 공항의 상황, 주변 항공기의 상황, 또는 관제사의 지시 등에 따라 빈번한 레이더 벡터링이 일어나기 때문에, 교통 흐름을 파악하거나, 비행 안전성을 파악하기 위해서는 항공기의 접근 패턴을 인지할 필요가 있다. 또한 최종 접근 시 활주로 중심선과 정렬하는 과정에서 과이탈이 발생하는 경우가 있는 데, 이는 이후 불안정 접근 등과 같이 보다 위험한 상황을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용하여 접근 구간에서의 항공기 궤적들의 패턴을 추출하였다. GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 김해공항 접근 항공기 궤적에 대한 클러스터링을 진행하였으며, 2019년 1년간 김해공항으로 착륙한 항공기의 데이터를 이용하였다. 클러스터 별 centroid 값을 이용하여, 총 86개의 접근 궤적 패턴을 추출하였다. 그 후 각 클러스터 내 항공기 중 최종 접근시 과이탈하는 항공기를 탐지하여 확률 분포를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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