높은 신뢰도를 요구하는 비행제어 시스템은 복잡한 중복구조로 구성된다. 이러한 중복 구조는 시스템의 내고장성(fault tolerant)을 향상시킬 수 있다. 따라서 시스템 설계자는 다양하게 구성될 수 있는 중복구조의 정량적 데이터를 바탕으로 적절한 구조를 선택할 수 있다. 본 논문에서는 중복구조의 특징을 분석하고 신뢰도 해석을 위해 필요한 수학적 모델을 정의하였다. 이렇게 정의된 해석 모델을 적용하여 Simulink 블록 기반의 Reliability Block Diagram 해석 도구를 구성하고, 상용으로 사용되고 있는 도구를 이용하여 분석도구의 타당성을 검증하였다.
기존에 제안된 대부분의 중복 기법은 원본 트랜잭션을 완료한 후 비동기로 중복 사본에 대한 갱신 요구를 방송하는 지연 갱신 기법을 가정하였다. 지연 갱신 기법은 즉시 갱신 기법에서 발생하는 빈번한 교착상태 발생 문제를 해결할 수는 있지만 데이타 일관성 유지가 사용자 책임이라는 단점을 갖는다. 최근 그룹통신을 이용한 즉시 갱신 중복 기법들이 제안되고 있다. 이들 기법은 메시징 순서를 이용하여 교착상태 발생률을 줄였지만, 송신 노드는 갱신 요구 메시지를 방송한 후 전역 직렬성을 검증하는 낙관적 기법을 채택하기 때문에 통시성이 증가할수록 철회 트랜잭션의 실행 오버헤드가 증가한 다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 철회 트랜잭션의 갱신 메시지 방송과 실행 오버헤드를 줄일 수 있는 즉시 갱신 기법을 제안한다. 제안한 기법은 갱신 요구 메시지를 방송하기 전에 전역 직렬성 검사가 이루어지기 때문에 완료 트랜잭션은 한번의 메시지 방송으로 처리할 수 있다. 뿐만 아니라, 철회 트랜잭션은 다른 노드로 방송할 필요가 없기 때문에 메시지 전송 횟수를 줄일 수 있으며, 철회 트랜잭션의 실행으로 인한 디스크 액세스 수와 로크 대기 시간을 줄임으로써 성능을 향상시킨다.
본 연구에서는 중복 고유치를 갖는 비비례 감쇠 진동계의 고유치와 고유벡터의 민감도를 계산하는 새로운 방법을 제시하였다. 제안 방법은 매우 간단하면서도 수치적 안정성이 보장되고 정확한 해를 주는 방법이다. 제안 방법에서는 (n+m)차의 대칭 행렬로 이루어진 대수방정식을 해석함으로써 n개의 자유도를 갖는 감쇠계에 있어서 m차의 중복도를 갖는 고유치와 고유벡터의 설계변수에 대한 미분을 구한다. 제안 방법의 검증을 위해 5자유도를 갖는 단순구조물의 민감도해석을 예제에서 다루고 있다. 예제에서의 설계변수는 모델의 부분강성으로 하였다.
Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘은 얼굴 요소 검출을 위한 매우 우수한 알고리즘이지만 변수 설정에 따른 중복 검출, 오 검출, 미 검출 같은 문제들이 여전히 존재한다. 본 논문은 Viola & Jones의 객체 검출 알고리즘에 미 검출을 줄이기 위한 가변 변수와 중복 검출과 오 검출을 줄이기 위한 검증을 적용한 개선된 얼굴 요소 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 잠재적 유효 얼굴 요소들을 검출할 때까지 Viola & Jones의 객체 검출의 변수 값을 변화시켜 미 검출을 줄이고, 검출된 얼굴 요소의 크기, 위치, 유일성을 평가하는 검증을 이용해 중복 검출과 오 검출들을 제거시켜 준다. 시뮬레이션 결과들은 제안된 알고리즘이 검출된 객체들에 유효 얼굴 요소들을 포함시키고 나서 무효 얼굴 요소들을 제거하여 유효 얼굴 요소들만을 검출하는 것을 보여준다.
현재의 배전자동화 시스템에서는 빠르게 계통의 변화를 이해하고 변화에 대한 대응을 할 수 있도록 전압 손실계산, 공급예비력 확보, 부하융통 방안수립 등을 주 업무로 하는 회선별 단선도를 가지고 있다. 또한 부하밀집 지역 같은 경우는 다수의 설비 symbol이 매우 근접하게 배치되어 있지만 단선도를 통해 계통을 단순화시켜 계통의 연결 관계를 쉽게 파악하고 운영한다. 하지만 도시가 점점 발전함에 따라 배 전자동화 시스템의 단선도 화면에 symbol이 많아져 계통이 크고 복잡해 졌을때 단선도가 화면을 넘어가는 현상과 선로의 중복 현상이 나타난다. 본 논문에서 제안하는 배 전자동화 시스템의 회선별 단선도 자동 생성 알고리즘은 계통이 크고 복잡해 져도 autodrawing기법을 통해 한 화면에 모두 보여 주고, 중복 현상을 없애기 위한 선로의 구성과 중복 현상 발생 때에도 좌표를 재배치 하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 통해 해결하며 또한 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 VC++6.0을 기반으로 구현하였고, 이를 배전 자동화 시스템의 데이터베이스를 이용한 단선도와 비교를 통해 검증하였다.
현재 스마트폰에서는 사용자의 요구에 맞는 다양한 앱(App)들이 활용되고 있는데, 특히 많은 기업들에서 비즈니스 마케팅, 상업적인 홍보 등을 위해 모바일 메신저 형태의 대화형 시스템을 연구 개발하여 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이러한 대화형 시스템을 우리는 '챗봇(Chatbot)'이라고 부른다. 이러한 챗봇의 경우 사용자와 대화시 중복 응답이 자주 발생할 수 있는데, 이러한 중복응답의 경우 특정 서비스에 대한 사용자의 흥미와 관심도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이러한 챗봇 개발시 사용자로부터 입력된 발화(utterance)에 따른 챗봇의 중복 응답을 정의하고 이를 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 데이터베이스 내 다중 테이블을 구축하고 테이블별로 사용자 입력에 따른 챗봇의 응답 조합을 구성하여 새로운 중복 회피 알고리즘을 통해 챗봇의 중복 응답을 감소시킬 수 있도록 한다. 이렇게 제안한 기법의 검증을 위해 자동화된 챗봇을 구현하였고, 본 연구에서 제시한 기법과 기존 응답 방식 연구를 분석해본 결과, 본 연구에서 제안한 기법을 통해 평균 70% 정도의 중복 감소 효과를 확인할 수 있었다.
SSD는 일반적으로 사용되는 HDD와는 달리 기계적 동작이 없는 반도체 메모리를 사용하여 데이터를 저장하는 장치이다. 플래시 기반의 SSD는 읽기 성능이 뛰어난 반면 덮어쓰기 연산이 안되는 단점이 있다. 즉 마모도가 존재하여 SSD의 수명에 영향을 준다. 하지만 HDD보다 뛰어난 성능 때문에 노트북이나 중요한 데이터 등을 다루는 시스템 등에서 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 SSD를 서버 스토리지로 사용할 때 기존의 데이터 중복 제거 기법의 장점만을 조합한 복합적 데이터 중복 제거 기술을 제안하고 이 기법이 SSD의 마모도 측면에서 훨씬 효율적임을 검증하였다.
무한 웹 컨텐츠 환경에서는 사용자의 컨텐츠 선택을 용이하게 하기 위하여 메타데이터를 다양한 방법으로 수집할 수 있다. 그러나 한 가지 방법으로는 메타데이터의 수신이 제한적이고 풍부한 메타데이터 수신을 위해서는 다양한 방법을 이용해야 한다. 그래서 본 논문에서는 메타데이터 수집 방법들을 통합하는 장치를 제안하고, 통합 메타데이터의 품질 향상을 위해 통합과정에서 발생하는 중복 메타데이터의 필터링 방법을 제시 및 검증한다. 구체적으로는 현재 웹 상에서 다양하게 제공되고 있는 메타데이터 수집 기능들을 분석하고, 통합 장치의 개념적인 구조를 제시하며, 웹 상에서 많이 보급되고 있는 RSS Reader를 통해 메타데이터를 수집하고 이를 토대로 분석하여 중복 컨텐츠를 판단하는 방법을 제안하였다.
본 논문은 전압원 인버터를 모델 예측 제어 (Model Predictive Control)를 하는데 있어 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 벡터 (zero-vector) 선택 방법을 제안한다. 기존의 전압원 인버터의 모델 예측 제어는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법이 제시되지 않아, 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 제로 벡터의 중복을 선택하는 방법으로 스위칭 손실을 줄이기 위한 제로 시퀀스 전압을 생성하고, 생성된 제로 시퀀스 전압의 부호를 통해 제로 벡터의 중복을 선택하였다. 따라서 전류의 품질은 그대로 유지시키는 동시에 스위칭 손실을 감소시킬 수 있다. 이를 시뮬레이션으로 검증하였다.
Viola & Jones의 얼굴 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘으로 매우 우수한 얼굴 검출 성능을 보인다. 그러나 많은 얼굴을 포함하는 영상들을 대상으로 한 Viola & Jones 알고리즘은 얼굴의 다양성으로 미검출 얼굴들, 가짜 얼굴들과 중복 검출된 얼굴들 같은 잘못 검출된 얼굴들을 발생시킨다. 본 논문은 Viola & Jones 알고리즘에서 생성된 잘못 검출된 얼굴들을 제거하는 얼굴 검증 알고리즘을 이용한 개선된 얼굴 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 검출된 얼굴들에 대한 크기, 지정된 영역의 피부색, 눈과 입에서 발생된 에지, 중복 검출을 평가하여 얼굴이 유효한지를 확인한다. Viola & Jones 알고리즘에 의해 검출된 658개의 얼굴 영상들을 대상으로 한 얼굴 검증 실험에서 제안된 얼굴 검증 알고리즘은 실제 사람들에 의해 생성된 모든 얼굴 영상들을 검증하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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