산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 생활폐기물 관로이송 설비에서 사용되고 있는 터보블로어 입구베인의 설정각도에 따른 성능특성을 삼차원 나비어-스톡스 방정식을 통한 수치해석과 실험적인 방법을 적용하여 분석하였다. 다양한 압력특성에 따라 운전되는 시스템 특성을 고려하여 2 대의 터보블로어를 직렬로 연결한 실험용 시뮬레이터를 설계, 제작하고 각각의 터보블로어 성능특성을 입구베인의 설정각도에 따라 분석하였다. 입구베인의 설정각도에 따른 터보블로어 성능특성을 수치해석과 실험적 평가밥법으로 분석하여, 입구베인 설정각도가 완전 개방조건인 90 도에서 60 도까지 사용하였을 경우 효율의 손실없이 압력 및 유량을 제어할 수 있음을 확인하였다. 입구베인의 설정각도가 작은 경우에는 입구측의 스월흐름으로 인하여 입구 유속분포가 불균일하게 되며, 이로 인하여 하류측에 설치되는 터보블로어의 효율이 상대적으로 감소됨을 알 수 있었다.
This study was performed to develop an active tire pressure control system that can adjust tire pressure to the optimum level according to traveling and working condition of agricultural tractor. For the development of active tire pressure control system, pneumatic supplier, solenoid valve block including pneumatic supply line, infinite rotation type pneumatic supplier with rotary joint unit, tire pressure transceiver module and control algorithm were developed. Also, tire simulator was developed. Using this tire simulator, the feasibility of each part constructing actual system was tested by checking the performance. The average communication success ratio was 98.3% between tire pressure transmitter and receiver module according to the various tire rotational speed and data receipt position of receiver module. The communication performance of the developed transmitter and receiver module was very stable in any condition. The tire pressure control system was accomplished by using the proportional control algorithm in this study. Also tire pressure control performance of developed control system was analyzed by using the tire simulator. As a result of control performance analysis to the developed system, the developed control system took 307 seconds to inflate agricultural tractor's tire from 50 kPa to 180 kPa. In opposite case, it took 210 seconds. Also it was able to control the tire pressure accurately under ${\pm}0.9%$ (FS) in any condition.
최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
컴파일러와 언어구현 교과목은 컴퓨터과학 교과과정에서 오랫동안 중요한 주제로 인식되어 왔다. 그것은 컴파일러에 관한 지식이 프로그래밍 언어와 시스템을 이해하는 데에 중요한 역할을 할 뿐 아니라, 컴파일러 기술이 많은 응용 영역에서 활용될 수 있기 때문이다. 그러나 제한된 자원과 시간적 제약 때문에 컴파일러 기술을 효과적으로 전달하기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 교육용 컴파일러 개발환경인 Edu-IDEC을 이용한 컴파일러 수업모형을 제시한다. Edu-IDEC는 로봇 플랫폼에서의 컴파일러 개발환경으로서, 컴파일러 제작도구, 레퍼런스 컴파일러, 구문트리 시각화도구, 목적언어 시각화 도구, 로봇제어기, 그리고 로봇시뮬레이터 등의 기능이 있으며, 이클립스 플러그인 기반으로 동작한다. 그리고 제시된 모형을 실제 수업에 적용하여 그 평가결과를 제시한다.
슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallelism)을 적극적으로 활용하기 위해서는 명령들 사이에 존재하는 제어 종속관계 및 데이타 종속관계를 극복하는 것이 필수적이다. 데이타 값 예측은 하나의 명령 결과가 생성되기 전에 미리 결과 값을 예측하고 이 예측된 결과를 사용하여 데이타 종속관계가 있는 명령들을 투기적으로 실행(speculative execution)하는 기법이다. 본 논문에서는 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이타 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 최근 값 예측기, 스트라이드 예측기 및 2 단계 예측기를 결합한 혼합형으로 구성되며, 예측되는 명령은 하드웨어에 의한 동적 분류에 의해 각 예측기로 할당된다. 각 명령들의 특성에 따라 각 예측기로 실행 시에 동적 분류됨으로써 각 예측기는 기존의 혼합형 방식보다도 더욱 효과적으로 활용될 수 있다. 제안된 방식의 타당성 검증을 위해 실행구동방식(execution-driven) 시뮬레이터를 사용하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하여 비교한다. 실험 결과 Instruction Per Cycle 비교실험에서 2 단계 예측기 보다 0.36, 혼합형 예측기 보다 0.0l8의 성능을 보였고, 제안된 방식이 기존의 혼합형 방식보다 예측 정확도가 평균 16%가 향상되었고, 하드웨어 비용을 측정한 결과 45%의 감소효과를 얻었다.
본 논문에서는 RISC 마이크로프로세서에 DSP프로세서를 추가하여 멀티미디어 기능이 강화된 응용에 알맞은 마이크로프로세서(YS-RDSP)를 제안한다. YS-RDSP는 최대 4개의 명령어를 동시에 병렬로 처리할 수 있다. 프로그램의 크기를 줄이기 위해 YS-RDSP는 16비트와 32비트의 두 가지 명령어 길이를 지원한다. YS-RDSP는 칩 하나로 RISC마이크로프로세서의 programmability 및 제어능력에 DSP의 처리능력을 제공하기 위하여 8-KByte ROM과 8-KByte RAM을 내장하고 있다. 칩 내에 있는 주변장치중 하나인 시스템 컨트롤러는 저전압 동작을 위한 3가지의 전압강하모드를 지원하며 SLEEP명령어는 CPU코어와 주변장치의 동작상태를 변환시킨다. YS-RDSP프로세서는 Verilog-HDL를 이용하여 하향식설계방식으로 구현되었고 C-언어로 작성된 사이클 단위 시뮬레이터를 이용하여 개선되고 검증되었다. 검증된 모델은 0.6um, 3.3V CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성되었으며 자동화 P&R에 의해 10.7mm8.4mm코어 면적을 갖도록 레이아웃 되었다.
마이크로 프로세서의 동작 속도가 빨라지면서 메모리의 데이터 전송 폭이 시스템 성능을 제한하는 중요 인자로 대두되면서 코드 밀도가 높은 컴퓨터 구조에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 코드 밀도가 높은 32비트 마이크로 프로세서 구조로 16비트와 32비트 2종류 길이의 명령어를 가지는 가칭 2가지 길이 명령어 세트 컴퓨터(Bi-length Instruction Set Computer : BISC)를 제안한다. 32비트 BISC는 16개의 범용 레지스타를 가지며, 오프셋과 상수 오퍼랜드의 길이에 따라서 2종류의 명령어를 가진다. 제안한 32비트 BISC는 FPGA로 구현하여 1.8432MHz에서 모든 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였고, 크로스 어셈블러와 크로스 C/C++ 컴파일러 및 명령어 시뮬레이터를 설계하고 동작을 검증하였다. BISC의 코드 밀도는 기존 RISC의 130~220%, 기존 CISC의 130~140%로 높은 장점을 가진다. 따라서 데이터 전송 폭을 적게 요구하므로 차세대 컴퓨터 구조로 적합하고, 프로그램 메모리 크기가 작아지므로 실장 제어용 마이크로 프로세서에 적합하기 때문에 폭 넓은 활용이 기대된다.
네덜란드 브리젠빈 하폐수처리장 최종방류수의 $NH_4$-N 및 TN(Total Nitrogen)농도를 방류수 수질기준인 각각 4 mg/L와 10 mg/L에 맞추기 위한 최적의 운전조건을 도출하기 위해 다양한 제어시스템이 시뮬레이션 되었다. 본 연구에 사용된 모델은 IWA(International Water Association) 활성슬러지 모델 No.1 (ASM No.1)이었고, GPS-X가 시뮬레이터로 사용되었다. 모델링을 위한 매개변수 민감도 분석결과 ASM No.1의 총 19개 매개변수 중 8개 변수 ($Y_H$, ksh, koh, $b_H$, ${\mu}_a$, $k_{NA}$, kh, ka)가 방류수 수질에 영향을 미치는 것으로 조사되었고 이들 매개변수에 대해 보정을 수행하여 사용하였다. SRT, 호기/무산소기간, 외부탄소원 주입시간 변화에 따른 방류수질 변화를 시뮬레이션하였는데, 호기/무산소 11h/1h인 조건에서 SRT가 20일에서 25일로 증가되면 $NH_4$-N가 5.0 mg/L에서 2.9 mg/L로 감소되었고 호기/무산소 2h/1h의 조건에서는 SRT증가에 따라 $NH_4$-N은 큰 감소를 보이지만, 바이패스되는 유입수량의 감소로 탈질율이 낮아 방류수 TN이 11.1~11.5 mg/L로 예측되는 결과가 도출되었다. 탈질율을 높이기 위한 아세트산 주입은 동일한 양의 아세트산을 무산소 전기간 (1h)동안 균일 주입하는 것 보다는 무산소 초기 15분내에 주입하는 것이 효율적인 것으로 나타났다.
지능 제어, 통신, 컴퓨터 및 센서 기술, 영상 처리, 메카트로닉스 등과 같은 다양한 분야에서 로봇 축구 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그중 전략 연구는 대부분 공격 전략 연구에 치중하고 있으며, 점차 지능적인 공격 전략을 구현하는 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 과거의 단순한 수비 전략으로는 완전한 수비가 불가능하게 되었다. 따라서, 지능적인 공격을 효율적으로 수비할 수 있는 수비 전략이 필요하며, 효율적인 수비를 위하여 공격자 로봇의 의도 추출이 필요하다. 본 논문에서는, 퍼지 최대 최소 신경망을 이용한 축구 로봇의 공격 의도 추출기를 설계하였다. 첫째로 축구 로봇 시스템에서의 의도를 정의하고 의도 추출에 대하여 설명한다. 다음으로 설계한 퍼지 최대 최소 신경망을 이용하여 설계한 축구 로봇의 의도 추출기에 대하여 설명한다. 퍼지 최대 최소 신경망은 패턴분류 방법 중의 하나로 온라인 적용, 짧은 학습 시간, 소프트 결정(soft decision) 등의 많은 장점을 갖고 있다. 따라서, 다이나믹한 환경을 가진 축구 로봇 시스템의 의도 추출에 적합하다. 이 의도 추출기는 상대 팀 로봇이 공격시 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 할 것인가를 미리 알아내어 수비 시 이용할 수 있도록 하며, 학습을 통하여 의도 추출을 함으로써 상대 팀 경기를 보고 팀의 전략을 파악하는 전략 분석기로도 사용이 가능하다. 자체 제작한 3대3 로봇 축구 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 하였으며, 학습을 함에 따라서 의도 추출률이 증가함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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