이 논문은 이동 에이전트 시스템에 기반을 둔 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 다층 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 한다. 다층 신경망은 학습세션, 학습데이터, 계층, 노드, 가중치 수준에서 병렬화가 이루어진다. 이 논문에서는 네트워크의 통신량이 상대적으로 적은 학습세션 및 학습데이터 수준의 병렬화가 가능한 신경망 시뮬레이터를 개발하고 평가하였다. 평가결과, 학습세션 병렬화와 학습데이터 병렬화 성능분석에서 약 3.3배의 학습 수행 성능 향상을 확인할 수 있었다. 가상의 병렬 컴퓨터에서 신경망을 병렬로 구현하여 기존의 전용병렬컴퓨터에서 수행한 신경망의 병렬처리와 비슷한 성능을 발휘한다는 점에서 이 논문의 의의가 크다고 할 수 있다. 따라서 가상의 병렬 컴퓨터를 이용하여 신경망을 개발하는데 있어서, 비교적 시간이 많이 소요되는 학습시간을 줄임으로서 신경망 개발에 상당한 도움을 줄 수 있다고 본다.
본 논문에서는 DRM(Digital Radio Mondiale) 수신기를 위한 고속 동기화 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 DRM 수신기에서 요구하는 고속 수신 성능을 만족시키기 위해 기존 동기화 방식에서 수행하는 초기 샘플링 주파수 동기과정을 생략하고 정수배 주파수(Integer Frequency) 동기 및 프레임(Frame) 검출을 수행한 후, 추적(Tracking) 과정에서 샘플링 주파수 동기를 수행한다. 샘플링 주파수 옵셋(Sampling Frequency Offset)이 포함된 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 복조 심볼로부터 프레임 옵셋을 추정하기 위해 참조셀(Reference cell)에 상관 기반 추정 알고리즘을 적용하고 그 성능을 분석하여 샘플링 주파수 옵셋에 강한 알고리즘을 선정한다. 제안된 구조는 DRM 수신 신호에 샘플링 주파수 옵셋이 존재하는 경우에도 초기 샘플링 주파수 동기화 과정에 소요되는 시간을 단축할 수 있으며, 참조셀간 차동 상관(Inter-cell Differential Correlation) 기법을 사용할 경우 초기 샘플링 주파수 옵셋의 영향에 강인함을 프레임 검출 모의실험을 통해 확인한다.
급속응고법중 단롤법을 이용하여 Fe-B계에 Co 및 Nb과 Al이 치환된 (Fe/sub 0.85/Co/sub 0.15/)/sub 75/ Al/sub 7/B/sub 18-x/Nb/sub x/(x = 2, 4, 6)와 (Fe/sub 0.85/Co/sub 0.15/)/sub 75/Al/sub y/B/sub 21-y/Nb/sub 4/ (y = 3, 5, 7, 9)합금을 급속응고장치로 단롤법을 이용하여 리본상으로 제작한후, 이들 합금의 초미세결정립 제조 가 능성과 자기적 특성의 조성 및 온도 의존성을 조사하였다. 초미세결정립합금은 y = 9를 제외한 전조성에서 제조가 가 능하였다. 포화자화 값은 열처리 후 증가하였고 Nb 함량이 증가하면 감소하였으며 상대적으로 Al과 B의 영향은 적었 다. 50 kHz에서 조사한 초투자율은 초미세결정립이 형성된 후가 열처리 전보다 2배이상 증가하였으며, 항자력과 교류 자기이력손실은 반대로 1/2이하로 감소하였다.
산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.
본 연구는 주어진 기름노즐의 분무특성을 실험적으로 조사하고 아울러 적정 가동조건을 설정하기 위하여 수행하였다. 실험에 공시한 노즐은 Delalvan과 Hago(압력분무 Simplex 1.25GPH)로서 각종 압력하에서 분무 각 $60^{\circ}$와 $80^{\circ}$에 대하여 조사하고 분무특성을 기술함에 있어서는 사우터 평균입경의 개념을 사용하였다. 포집된 모든 분무입자는 고감도 필름을 사용하여 50배로 확대 촬영하고, 이들을 Nukiyama-Tanazawa의 분포함수를 도입하여 해석하였다. 결론적으로 $80^{\circ}$의 경우가 $60^{\circ}$의 경우보다 분무특성이 양호하며, 적정 가동조건은 분무압 $8kg/cm^2$ 부근에서 정착됨을 알 수 있었다.
우리 나라의 딸기 수경재배 면적은 2002년 5ha로 시작해서, 2007년에는 84ha, 2012년에는 317ha, 2017년에 1,575ha로 매년 30% 이상 급속하게 성장하고 있다. 이런 경향은 수경재배가 토양재배보다 작업이 용이하여 노동시간이 절약되며, 수량을 더 많이 생산할 수 있기 때문이다. 하지만, 공급양액을 배액으로 흘려버리는 비순환식 수경재배 방식이 증가 하면서 환경오염을 유발시킬 뿐만 아니라 수경재배 운영비용의 증가를 가져오고 있다. 본 논문은 작물 생장에 최적화된 양액공급을 위해 상관관계 분석 및 다중 선형 회귀 모델 기반의 딸기 수경재배 환경에서의 최적 양액 흡수량을 분석하고 추정해 보았다. 분석 결과, 수경재배 환경정보(일사량, 온도, 습도, CO2 등)를 대상으로 일사량 및 온도가 습도 및 CO2에 비해 딸기재배를 위한 양액 흡수량에 더 큰 영향을 주는 것으로 분석되었고, 다중 선형 회귀 모델을 통한 회귀식의 R-Square값은 0.358으로 나타났다.
식물공장은 센서네트워크를 비롯한 U-IT 기술이 접목된 미래 농업기술 중 하나로서 기존 온실재배 기술의 한계인 외부 환경적 요인의 영향을 최소화 할 수 있는 장점을 갖고 있다. 식물공장의 자동화된 재배 시스템은 작물 재배에 대한 편의 제공이라는 단순한 범위을 벗어나 식물공장에서 취득된 정보을 기반으로 하는 지식베이스의 구축과 이를 활용한 교육, 기타 응용 서비스 개발이 가능한 플랫폼으로서의 확장성을 제공한다. 본 논문에서는 식물공장의 서비스 확장을 위하여 식물공장 간 작물생육과 연관된 정보의 효율적 공유를 위한 Plant Factory Interworking Service(PFIS) 를 설계하고 이에 대한 구현 및 서비스 테스트에 대한 연구를 수행하였다.
무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.
본 연구는 벼 재배에서 병해충방제의 목적으로 확대 보급되고 있는 농업용 무인헬기를 담수표면산파의 잡초방제에 활용 가능성을 검정하고자 수행하였다. 경엽처리 제초제(bentazone sodium + fenoxaprop-P-ethyl)의 처리농도는 벼 병해충방제에 적용하는 8배로 희석하여 처리한 결과 기준량 및 2배량 살포에서는 피해가 크지 않았으나, 3배량 이상 살포시 벼 생존율이 급격히 감소하였다. 벼 담수표면산파 포장에 발생한 주요 잡초는 피(Echinochloa crus-galli)를 포함한 일년생 6초종과 너도방동사니 등 다년생 2초종이었으며, 파종 후 25일에 무인헬기로 경엽처리 제초제 살포시 일년생 잡초에서 96.3%, 다년생 잡초 99.8%로 동력분무기를 이용한 관행방제와 유사한 방제가를 보였고, 약해 증상도 나타나지 않았다. 제초제 살포시기 설정을 위하여 파종 후 15일, 20일, 25일에 무인헬기로 살포한 결과 파종 후 15일에 방제가가 일년생 잡초 98.5%, 다년생 잡초 100%로 관행방제(1년생 97.3%, 다년생 99.6%)보다 높았고, 약해 증상도 나타나지 않았다. 따라서 농업용 무인헬기를 경엽처리 제초제 살포에 이용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 기존의 양접법(field grafting) 기반 유경접목법과 개선된 거접법(bench grafting) 기반 유경접목법의 묘목 활착률 및 각각 생산된 묘목의 등급(상·중·하품) 비율과 묘목 생산 시 단순 수익률을 비교·분석하여 효율적인 접목방법을 제시하기 위해 실시되었다. 2년 간 평균 접목활착률은 각각 기존 유경접목법 30.3%, 개선 유경접목법 77.1%로 나타나 개선방법의 묘목활착률이 2배 이상 높았다. 생산된 묘목 등급은 기존 유경접목법의 경우, 상·중·하품의 비율이 2:3:5, 개선 유경접목법은 3:4:3으로 나타나 개선방법의 '상품' 및 '중품' 묘목 비율이 20% 가량 증가한 것으로 확인되었다. 투입비용 대비 판매수익으로 효율성을 계산한 결과, 기존 유경접목법 1.08, 개선 유경접목법 1.59로 개선방법의 수익률이 약 1.5배 높은 것으로 나타났다. 따라서 개선된 거접법 기반 유경접목법은 적은 비용으로 고품질의 접목묘 생산이 가능할 것으로 판단됨에 따라 효율적인 묘목생산 및 보급으로 고품질 과실생산을 통한 생산자의 소득향상에 크게 기여될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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