다수의 UAV가 다양한 임무를 수행하면서도 편대를 유지할 수 있도록 하는 집단적 지능을 갖춘 시스템을 구축하기 위해서는 AI에 관한 연구가 필수적이다. AI의 전형적인 접근 방법에는 전문가시스템을 비롯한 규칙기반의 논리 추론방식인 '하향식' 접근 방법과 인공신경회로망, Flocking Algorithm과 같이 단순 개체간의 부분적 상호작용을 통해 전체적인 행동이 결정되는 '상향식' 접근 방법이 있다. 기존의 Flocking Algorithm과 같은 연구에서는 개개인은 개별적인 임무를 수행 할 수 없다. 또한 UAV의 편대비행과 같은 연구에서는 편대의 부분적인 결함으로 발생하는 문제에 대해 유연하게 대처 할 수 없다. 본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 대형형성 및 충돌회피 등 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 특성을 가진 웹 클러스터링 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크 구조를 응용하여 효율적인 최적의 부하분산 알고리즘 모델을 제안한다. 기본적으로 리눅스 환경의 웹 클러스터 시스템을 바탕으로 하였으며 이는 부하를 실제 서버(리얼서버)로 분배해주는 로드밸런서와 그 하단에 실제 부하를 처리하는 여러 대의 리얼서버로 구성된다. 기존의 부하분산 방법에서는 각각의 리얼서버들에 대한 접속수 등 단편적인 판단정보를 기준으로 부하분산을 결정하였다. 즉, 리얼서버의 네트워크 처리량 중 입력에 관련된 정보만으로 부하분산을 결정하였으므로 실제 시스템 성능 향상에 적당하지 않다. 이에 대한 대안으로 리얼서버의 시스템 상태 정보로 네트워크 부하량의 입 출력 두 가지 측면 모두를 기준으로 판단한다. 즉, 로드밸런서가 리얼서버에게 요청을 전달할 때의 리얼서버 상태(접속수) 및 그 요청에 대해 클라이언트에게 응답을 보낼 때의 리얼서버 상태 등을 종합적으로 고려한다. 또한 그에 따른 시스템의 CPU 상태로만 한정하여 부하분산을 결정하지 않고 각 리얼서버의 CPU 및 메모리 상태를 모두 고려하여 보다 효과적인 부하분산 스케줄링 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 좀 더 향상된 최적화 모델을 구축하며 보다 나은 지능형 로드밸런서 모델을 생성함을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다.
본 논문에서는 정확한 연결 설정을 결정하기 위해 Hopfield 신경회로망을 이용한 셀 다중화기와 역전파 신경회로망을 이용한 대역폭 예측기를 제안하였다. 다중화된 대역폭에서 망의 이용률을 극대화시키고 이용자 트랙픽의 QoS를 만족시키는 최소 대역폭이 새로 고안한 역전파 신경회로망 대역폭 예측기를 통하여 예측되어진다. 연결 수락 제어기는 예측된 대역폭과 망내의 사용 가능한 대역폭을 비교하여 연결 수락 여부를 판단한다. 연결이 설정된 사용자 소스를 감시하며 계약 위반시 적절한 조치를 취하는 퍼지 논리 제어 트래픽 감시 방법과 멀티미디어 트래픽의 주된 특성인 버스트 제어를 통한 망의 효율을 증가시키는 분석적 트래픽 형태 제어 방법을 제시한다. 제안된 트래픽 제어기는 성능이 우수하다고 평가된 기존의 제어기들과 성능 평가를 하였으며, 시뮬레이션 결과는 기존의 제어기보다 성능이 우수함을 보여주었다.
발전소와 임베디드 시스템, 지능형 빌딩과 같은 현대의 대부분의 시스템은 PLC 라는 특수목적 컴퓨터를 이용하여 자동제어된다. PLC 프로그래밍 언어 중에서 가장 많이 사용하는 것은 LD 프로그램이다. LD 프로그램의 검증은 시뮬레이션과 테스팅등을 통해 이루어지는데 이러한 방법은 프로그램 검증에 한계가 있다. 본 논문에는 LD 프로그램의 검증시 모델 체킹을 사용할 수 있도록 주어진 LD 프로그램을 모델 체커의 입력으로 자동으로 변환하는 방법을 기술한다. LD 프로그램과 SMV 모델의 의미구조를 정의 하고 이를 바탕으로 의미가 보존되는 변환 함수를 정형적으로 나타낸다.
본 논문에서는 컨테이너 터미널의 효율적인 장치장 운영방안을 위해 RFID/USN 기반의 ad-hoc 네트워크 구축방안을 제시하였다. 장치장 내 고정 혹은 이동 장치들 간의 통신은 ad-hoc 노드를 통해 운용되며, 컨테이너의 상태정보를 실시간으로 수집하여, ad-hoc 통신을 통해 중앙통제실은 물론 외부의 화주에게도 컨테이너의 상태정보를 공유할 수 있게 해준다. 또한 RFID 태그의 위치에 따라 장치장 내의 최대 무선전송 범위를 예측할 수 있는 LAODV(Location based AODV) 라우팅 프로토콜을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하여 유효성을 입증하였다.
본 논문에서는 터보제트 엔진 제어기의 신뢰성을 향상시키기 위한 지능형 고장진단 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 다층 신경망을 이용한 고장진단 기법으로 서로 다른 종류의 센서를 사이의 기능적 종속관계를 추정하여 고장 부위를 규명하고 처치한다. 고장센서 신호는 역전파 알고리즘을 이용한 훈련된 신경망을 통하여 추정한다. 실험데이터에 기초한 터보제트 엔진의 선형공간 모델에 적용한 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 구현 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 지능형 차량에서 사용되는 레이더 센서 사이의 상호 간섭 억제 방법을 제안한다. 이 연구는 표준화된 펄스형 레이더에서 동기형 간섭 신호의 억제 방안에 관한 것이다. 레이더 펄스의 방사는 ON-OFF 제어되며, OFF 구간에서 수신된 간섭 신호는 각 레이진 별로 분석되어 저장되며 이를 이용하여 ON 구간에서의 거짓 반사파의 위치를 예측하며, 이로써 ON 구간에서의 동기형 간섭 신호를 제거한다. I-Q 변복조 방식의 레이더 시스템에서, Rayleigh 분포와 Rician 분포의 잡음에서의 오경보 확률과 미탐지 확률을 유도하였다. 펄스 신호 유무의 판별 시의 임계값을 적응적으로 조절함으로써 오경보 확률은 감소시키고 미탐지 확률의 저하를 억제하는 방법을 제시하였으며, 시뮬레이션 결과 오경보 확률은 최고 10\sup 4\배 감소하였고 미탐지 확률의 저하는 무시할 정도였다.
최근 심장마비로 사망한 사례가 전 세계적으로 급속도로 늘고 있다. 그러므로 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 공항, 학교, 가정에서에도 자동제세동기 설치가 의무화 되었고 AED 설치를 의무화 하고 있는 추세이다. 그러나, AED는 응급상황에서 사용 시 오작동이나 장비의 고장이 생긴 경우 AED가 비치되어 있어도 무용지물이 될 수 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 개선하기위해서, AED Simulator를 이용한 퍼지기법 시뮬레이션은 기존의 방법과 비교해서 외부 온도 조건 및 Tilt 조건을 고려 해서, 자가 진단시에 이상 검출 유무를 판단하는 지능형 모의 실험을 개발하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법보다 고장 검출 확률이 30 % 정도 개선되는 것을 확인하였다.
실제적으로, 현재의 교통사고 검지시스템은 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 거의 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황하에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때는 자동차사고 스키드음은 1[KHz]$\sim$3[KHz] 대역에서 특정패턴을 보였다. 또한, 차량 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz]이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다.
본 논문은 최근 지능형교통시스템에서 중요한 수단으로 간주되고 있는 차량 간 통신을 이용한 분산식 첨단 교통정보시스템을 개발하고자 한다. 또한 독립자동유고감지 기능을 통해서 제안된 첨단 교통정보시스템의 효과를 개선하고자 한다. 이상적인 통신 환경을 가정한 단순화된 교통네트워크에서 미시적 시뮬레이션 모델인 VISSIM을 통해 제안된 첨단 교통정보시스템을 구현하였으며 특히 비반복적으로 일어나는 교통상황(예를 들면, 교통사고)을 사용하여 모델의 효과를 관찰하였다. 결론적으로 본 연구에서는 차량 간 통신을 통한 첨단 교통정보시스템의 효율성을 확인함과 동시에 독립자동 유고감지 기능이 시스템의 성능을 향상시키는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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