최근 Internet of Things (IoT) 기반 Wireless Networked Control System (WNCS)에서 Sensor의 Status Update 및 Actuator로의 Actuation Update 분석을 위해 정보의 신선도를 측정하는 지표인 Age of Information (AoI)가 고려되고 있다. 또한 WNCS에 Edge Computing (EC)이 도입되면서 기존의 Cloud Computing 기반 아키텍처보다 낮은 AoI를 보장할 수 있다. 하지만 Controller가 관리하는 Sensor의 수가 증가하면서 Controller에 부하가 증가하여 AoI 요구사항을 만족시키지 못하는 문제점이 발생하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Actuator의 컴퓨팅 능력을 활용하여 Sensor의 Status Update를 해당 지역의 Actuator가 가용할 때 직접적으로 전송하여 Actuator가 직접 Actuation Update를 수행함으로써 AoI 요구사항을 만족시키고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 AoI 분석을 위한 분석 모델을 제시하였고 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 AoI를 줄일 수 있음을 보였다.
토양수분은 지표면과 지하 영역 사이에 존재하는 수분 및 열에너지의 분배를 제어하거나, 토양 영양분, 식물 성장 및 미생물 활동과 같은 다양한 환경 과정에 영향을 미치는 핵심 구성요소이다. 토양수분은 생태수문학 및 생지화학적 역학, 저수지 관리, 가뭄 및 홍수의 경고, 토양 수분 변화에 따른 작물 수확량 등을 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 토양 수분의 정확한 측정은 필수적이며, 이러한 필요성에 따라 중력 측정법, 장력 측정법, 전기 저항법 및 시간-주파수 영역반사측정법 등의 다양한 측정 방법들이 다년간 개발되어 사용되었다. 다만, 앞선 방법들은 철저한 실험을 통해 높은 정확성을 확보하였지만, 토양 교란이 발생하는 단점이 존재하며 실험 현장 토양의 물리적, 생물학적, 그리고 화학적 특성의 보존은 매우 어려운 한계점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 단점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 레일리파를 이용한 비접촉식 비교란 토양수분 센서 개발을 목표로 한다. 모래, 실트, 점토와 같은 세 가지 특징적인 토양 유형에 따른 파동을 측정하고, 측정된 파동으로부터 토양 수분을 추정하기 위해 기존에 개발된 시간-주파수 방법을 활용하여 토양수분을 함께 측정하였다. 비접촉 파동신호를 토양수분으로 변환하기 위하여, fully convolutional network을 개발하였다. 개발한 모델의 결과 검증은 RMSE(Root Mean Square Error)를 활용하여 검증하였으며, 모래, 실트, 점토에서 각각 0.0131, 0.0021, 0.0034 m3 m-3으로 상대적으로 높은 정확성을 보였다. 즉, 본 연구에서 제시한 누출 레일리파를 사용한 비교란-비접촉 토양수분 측정 방법으로, 토양을 교란하지 않고 토양수분을 측정 할 수 있는 높은 가능성을 제시하였다.
최근 사용자의 멀티미디어에 대한 요구의 증가가 VOD (Video-on-Demand) 서비스를 발전시키게 되었다. VOD는 엔터테인먼트나 원격 교육, 광고 및 정보 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 이러한 VOD 서비스는 많은 디스크 I/O와 네트워크 I/O를 요구하며 기존 웹 서버 시스템과 비교했을 때 오랜 시간동안 서비스를 해야 하는 특징을 가지고 있다. 또한 VOD 서비스는 많은 네트워크와 디스크의 대역폭을 요구하며, 서비스의 QoS에 민감해서 사용자 응답시간이 길어지면 사용자 요청의 취소율이 높아지게 된다. 따라서 불만족스러운 서비스의 증가로 네트워크 부하만 증가하게 된다. 이러한 기존 웹 서버 환경과는 다른 부하의 패턴이 있는 VOD 서비스 환경에서는 부하를 균형적으로 분배하여 서비스의 QoS를 높이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 VOD 시스템 환경에서 부하를 효율적으로 분산하기 위해 계층형 분산 VOD 시스템 모델과 사용자 요청 패턴의 히스토리와 유전 알고리즘을 기반으로 한 스케줄러를 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템 모델은 서버들을 지역적으로 분산하고 제어 서버를 지역마다 설치하여 지역에 있는 VOD 서버들을 관리하도록 구성한다. 사용자 요청을 지역 서버군 내에서 분산시키기 위해서 히스토리를 기반으로 한 유전 알고리즘을 사용한다. 이러한 히스토리 정보를 기반으로 유전 알고리즘의 적합도 함수에 적용하여 VOD 시스템을 위한 유전 알고리즘과 유전 연산을 구현한다. 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘은 VOD 서비스 환경에서 사용자 요구에 대한 부하를 보다 정확하게 예측하여 부하를 분산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템의 부하 분산 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 OPNET 기반 시뮬레이터를 구현한다. 라운드로빈(round-robin) 방식과 랜덤(random) 방식과의 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘의 성능을 평가한다. 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 보다 안정적인 QoS를 제공하는 것을 보여준다.
Graphical Processing Units(GPUs)는 비교적 정형화된 연산을 병렬적으로 처리함으로써 높은 성능을 제공한다. 기술의 발전에 따라 GPU 환경에서 다양한 응용 실행을 시도하는 General Purpose GPU(GPGPU) 실행환경이 연구되고 있으나, 자원 분배, 스케줄링 등의 GPU 자원을 효율적으로 사용하기에는 아직 제한적이다. 최신의 GPU 구조들은 커널의 동시 실행을 지원하지만 같은 응용 안에서만 동시 실행이 가능하다는 문제점이 있어 NVIDIA는 Multi-Process Service(MPS)를 제안하였다. MPS는 다른 응용에 속한 커널도 동시 실행할 수 있도록 서비스한다. 하지만 응용의 실행 특성 및 동시 실행되는 패턴이 미리 파악되어 있지 않으면 MPS 장점을 최대한으로 취할 수 없다. 본 논문에서는 응용 프로파일링을 통해 응용의 특성을 파악하고, 동시 실행 스케줄링 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였다. MPS의 장점을 최대한으로 활용하기 위해서는 함께 돌릴 응용의 특성을 파악하고, 프로파일링을 통해 동시 실행하는 응용들의 순서를 제어하는 스케줄링 알고리즘이 중요함을 보인다.
최근의 정보통신 환경은 다양한 시스템 및 응용서비스를 지원하는 개방형 분산처리 환경으로 변모하고 있으며, 또한 상속 및 캡슐화, 재사용 등의 다양한 장점을 제공하는 객체지향 기법을 이용한 응용의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 이용의 증대는 외부의 보안 위협에 최약한 네트워크 환경에 안전한 정보 교환을 위한 대책을 필요로 한다. 본 논문에서는 분산 객체환경에서 응용의 안전성을 위하여 CORBA의 보안서비스 규격에 기반하여 인증, 보안설정, 접근제어, 보안정보관리의 기능을 갖는 투명한 보안 기반구조를 설계 및 구현하였다. 보안 기반구조는 사용자 인증정보, 데이터 암호화 및 무결성을 위한 키 분배 등을 지원하기 위한 외부 보안서비스로서 SESAME V4를 이용하였다. 또한 응용의 요청에 대한 투명한 보안 서비스를 지원하기 위하여 객체요청중개자(Object Request Broker: ORB)와 인터페이스를 지원하는 필터(filter)와 트랜스포머(transformer)의 기능을 이용하였다. 필터는 메시지의 전송 및 수신 전후에 파라미터 및 메소드를 삽입 또는 제거 할 수 있으며, 트랜스포머는 메시지의 전송전 및 수신후에 암호화 및 복호화를 위해 바이트 스트림에 직접 접근할 수 이것은 CORBA에서 정의한 안전한 객체요청중개자(secure ORB)의 접근제어 및 안전한 호출 인터셉터를 필터와 트랜스포머를 이용하여 구현한 것이다.
비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.
조종사가 수행하는 조종 업무는 여러 정보를 동시에 지각하여 처리하여 야 하는 복잡한 작업으로 구성되어 있어, 조종사에게는 고도의 인간성능이 요구되고 있다. 또한 조종기술을 습득하기 위해서는 많은 훈련시간과 비용 이 소요되며, 조종사의 실수는 치명적인 사고를 초래한다. 따라서 조기에 비행 부적격자를 판별하고, 미흡한 조종 적성을 함양시킬 수 있는 교육 . 훈련 프로그램을 조종 후보생에게 적용시키는 분석적 조종적성 진단 체계 개발은 조 종사의 도태율 감소, 효율적인 비행훈련, 비행 안전사고 감소 등의 측면에서 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 조종 업무 수행시 요구되는 여러 인간 기능의 중요도 차이를 조종 적성 평가 체제에 적용하기 위해서, 각 적성 검사 항목들의 상대적 중요도를 분석하고 이의 타당성을 평가하였다. 적성검사 항목의 상대적 중요도 분석은 조종적성검사 계층구조의 각 수준별 쌍체 비교 평가와 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석에 의한 상대적 중요도 산출 및 평가, 그리고 일관성 지수(Consistency Index)에 의한 분석 결과의 조정을 통해 이루어 졌다. 적성검사 항목의 쌍체 비교 평가는 심리기능검사, 비행자질 검사 등 총 29개 적성검사 항목에 대해 검사를 받았고 또한 초등비행 훈련과정을 수료한 조종 학생들에 의해 이루어 졌다. 상대적 중요도를 분석한 결과 심리기능 검사(W=0.30)가 다른 검사에 비하여 조종적성 평가에 중요한 검사로 나타났으며, 세부 항목으로는 주의 분배력(W=0.13), 추적능력(0.06) 등이 상대적으로 중요한 검사 항목으로 나타났다. 또한 상대적 중요도 결과를 적용한 적성검사 성적이 적용하지 않은 적성검사 성적에 비해 비행성적에 대한 예측 능력이 좋은 것으로 평가되었다.al age)가 있다는 것을 의미하는 것이다. 한편, 생산현장에서는 자동화, 기계화가 진보되어 육체적인 노동이 경감된 결과, 중고령자라도 할 수 있는 작업이 많아지고 있다. 또, VDT (Visual Dislay Terminal) 작업과 같은 정보처리 작업의 수요가 증가하여 그 인재의 부족이 지적되고 있다. 따라서 중고령자의 기능을 조사하여 어떠한 작업에 적합한가를 판단하는 것이 중요한 과제로 되었다. 그러나 노동에는 많은 기능이 관여 하고, 그 내용에 따라서 요구되는 기능이 서로 다르기 때문에 노동적응능력의 기본적인 기능으로 보여지는 것에 좁혀서 작업능력의 연령증가 변화에 대하여다원적 평가를 하는 것이 실제적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인간이 가지고 있는 다수의 기능중에서 수지교 치성과 연령증가와의 관계를 조사한다. 만약 연령증가 만으로 수지교치성을 평가 할 수 없는 경우에는 어떠한 요인이 수지기민성의 변화에 영향을 미치는가를 검토한다.t list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.4[eV], in he amorphous regions.의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과
세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.
국제해사기구(IMO)에서는 해양 환경보호를 위해 황산화물($SO_X$), 질소산화물($NO_X$), 이산화탄소($CO_2$) 등의 선박 배기가스 배출 규제를 강화하고 있으며, 특히 미국, 유럽을 중심으로 배출가스통제구역(Emission Control Area, ECA)을 설정하여 운용하고 있다. 이러한 환경 규제의 대응방법으로서 친환경 고효율 선박에 대한 요구가 커지면서 배출가스를 줄일 수 있는 전기추진시스템 관련 연구 및 기술에 대한 관심이 늘어나고 있다. 컨테이너선과 같은 상선은 경제속도 운항의 이유로 전기추진시스템의 적용대상에서 벗어나 있었으나, 앞으로 배기가스 배출 규제가 강화되고 4차 산업혁명 기술로 대표되는 빅데이터, IoT 기술을 적용한 자동화 시스템이 선박에 적용되기 위해서는 모니터링 및 제어가 쉬운 전기추진시스템이 필요할 것으로 전망된다. 따라서 본 논문에서는 6,800TEU 컨테이너 선박을 대상으로 전기추진시스템을 적용하기 위해서 기존 컨테이너 선박의 부하분석을 통해 부하분석 기반의 발전기 및 배터리 용량 설계를 목표로 연구를 진행하였다. 부하분석기반으로 설계된 시스템은 배터리를 이용한 부하분배제어를 통해 발전기가 높은 효율구간에서 운용할 수 있다는 장점이 있다.
스마트팜 내부의 3차원 공간의 온도, 습도, 기압, 공기질 분석을 통한 돈사 미세 조절 기술에 대한 연구가 진행 중이다. 해당 특성 중에서 기압을 제외한 환경인자들은 돈사 내의 구조 특성상 위치별로, 시간별로 매우 상이한 변이의 형태를 보인다. 일정 시점을 기준으로 계측 지점 이외의 지점에 대한 환경인자들을 공간적으로 추정하는 기술은 대표적으로 컴퓨터 분석 기술에 의존하고 있다. 시간 복잡도가 매우 높은 CFD(Computer Fluid Dynamics) 방식은 정밀도 측면에서 유리하나, 상응하는 제어 기술/하드웨어 등의 부재로 모델링 결과의 활용도가 낮다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 CFD를 수행하는 과정에 있어 실질적으로 유효한 단위로 공간 분해능을 낮추고, 동등한 크기의 세부 공간에 대한 모델링을 병렬적으로 수행하기 위한 방안을 연구하였다. 실험적으로 돈사 환경을 3차원으로 구성하기 위하여, 공기 흡입구, 배출구, 기둥, 덕트 요소를 포함시켰다. 실내 공간을 1차적으로 가로, 세로, 높이방향으로 $3{\times}3{\times}3$ 균등 분배한 후 3차원 행렬로 분할하였다. 각 분할된 행렬에 대한 연산 수행을 위하여 현재까지 대중에 공개된 SBC(Single Board Computer) 중 가장 높은 연산 수행 능력이 있는 Odroid-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) 16식을 병렬 클러스터링 기술로 연동하였다. 하나의 AP당 8개의 코어가 내장되어 있으므로, 총 128개의 코어를 이용하여 동시에 128개의 3D 정방행렬 연산이 가능하도록 구성하였다. 모델링을 위한 수학적 모델로는 실험적으로 Steady turbulent model (Newtonian coefficient)을 이용하였다. 클러스터링을 이용한 병렬 처리의 특성상 균등한 정보량을 동시에 배분해야 하므로 108 ($27{\times}4$)개의 코어를 이용하여 1차적으로 나뉜 공간을 다시 4등분하여 동시에 $12{\times}12{\times}12$에 해당하는 공간 분해능에 대한 처리를 동시에 수행할 수 있도록 하였다. 2단계에 걸쳐 분할한 공간 세그먼트에 대한 클러스터링 연산 수행 결과 초당 15회 정도의 연산을 수행할 수 있었으며, 시간 분해능을 100으로 설정한 경우 약 5초가 수행되었다. 선행적으로 수행하였던 CFD 모델링 (OpenFOAM)과 비교하였을 때 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다. 모델링에 소요되는 시간을 비약적으로 경감 시킨 장점을 살려 적정한 공간 분할 기법과 추가로 발생하는 다수의 바운더리 조건을 근사적으로 추정할 수 있는 데이터 마이닝 기술이 보완되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.