정박선의 증가로 인해 VTS에서는 정박지를 선박에게 권고함에 있어서, 보다 효율적인 방법을 요하게 되었다. 정박지라는 한정된 범위 안에서 가능한 한 다수의 선박을 안전하게 투묘시킬 수 있는 방법을 모색하여 보았다. 각 항구의 정박지 권고 방식을 비교해보고, 포항항을 중심으로 격자형 정박지 권고 방식을 교신의 간소화와 함께 효율을 높일 수 있는 하나의 대안으로 제시하였다.
청소 로봇은 지도 작성 및 위치 인식을 기준으로 청소 방법을 랜덤(random)방식과 매핑(mapping)방식으로 분류 할 수 있다. 랜덤방식은 지도를 작성하지 않아 가격경쟁력이 있지만 효율이 떨어진다. 반면, 매핑방식은 지도를 작성하므로 청소 효율이 높지만 상대적인 가격경쟁력이 떨어진다. 그러므로 랜덤방식과 매핑방식의 문제점들을 보안하기 위해 본 논문은 고가의 센서 정보를 사용하지 않고 로봇이 주행 중에 발생되는 벡터(방향과 거리)값을 이용하여 로봇에게 지도 정보를 제공하는 알고리즘을 제안한다.
청소 로봇은 지도 작성 및 위치 인식을 기준으로 청소 방법을 랜덤(random)방식과 매핑(mapping)방식으로 분류 할 수 있다. 랜덤방식은 지도를 작성하지 않아 가격경쟁력이 있지만 효율이 떨어진다. 반면, 매핑방식은 지도를 작성하므로 청소 효율이 높지만 상대적인 가격경쟁력이 떨어진다. 그러므로 랜덤방식과 매핑방식의 문제점들을 보안하기 위해 본 논문은 고가의 센서 정보를 사용하지 않고 사람이 청소 로봇에게 청소 공간에 대한 정보를 알려주며, 이 정보를 이용하여 기존의 청소 로봇보다 효율적이고 저렴한 청소 로봇을 제안한다. 또한 기존의 청소 로봇과 본 논문에서 제안한 청소 로봇과의 성능 비교를 통해서 본 논문에서 제안한 방식의 효율성을 보인다.
혼돈(Chaos) 통신 방식은 비주기성, 광대역성, 신호의 비예측성, 구현의 용이성 등의 특성을 가지고 있다. 이런 특성으로 인해 혼돈 신호를 사용하는 디지털 통신 방식에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 혼돈 통신 방식은 보안성이 우수하며 도청의 낮은 확률과 같은 장점을 가지고 있지만 다른 방식에 비해서 비트오류율(Bit Error Rate, BER) 성능이 안 좋다는 단점을 가진다. 기존의 혼돈 통신 방식 사용자는 여러 가지 혼돈 지도의 비트오류율 성능을 평가하고 비트오류율 성능이 좋은 혼돈 지도를 선택적으로 적용할 뿐 혼돈 지도의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF) 특성을 변화시킴으로써 비트오류율 성능을 개선시키려는 시도는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 혼돈 신호를 확률밀도함수로 나타내고 초기조건, 매개변수 및 방정식을 변화시키면서 확률밀도함수의 변화를 측정한다. 상관지연편이변조 방식에서는 확률밀도함수가 변하면 혼돈 지도의 특성(혼돈 신호)이 변하고 이에 따라 비트오류율 성능도 변하게 된다. 따라서 비트오류율 성능을 좋게 하는 혼돈 신호의 확률밀도 함수 경향을 알아보고 이 결과를 토대로 비트오류율 성능이 우수한 새로운 혼돈 지도를 제안한다.
다차원척도법(MDS)은 지적 구조의 시각화를 위해서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 MDS는 지적 구조를 시각적으로 표현하는데 있어서 세부 구조의 표현력이 취약하다는 약점을 가지고 있다. 이 연구에서는 상관계수 행렬의 가공 방식과 MDS 알고리즘을 조합한 여섯 가지 MDS 지도 작성 방식을 파악한 다음, 실제 지적 구조 데이터에 적용하여 비교해보았다. 실험 결과에서 가장 나쁜 방식으로 파악된 것은 가장 널리 사용되고 있는 방식으로서, 상관계수행렬로부터 유클리드 거리를 산출한 후 ALSCAL 알고리즘으로 MDS 지도를 작성하는 방식인 것으로 나타났다. 반면에 가장 좋은 방식은 상관계수를 z점수로 표준화하여 유클리드 거리를 산출한 후 PROXSCAL 알고리즘를 사용하는 방식이었다. 결론적으로 MDS 처리 과정을 주의깊게 구성한다면 더 구체적이고 명확한 지적 구조를 파악할 수 있음이 확인되었다.
데이터의 양이 급격히 커지면서, 그에 따라 요구되는 스토리지의 확장 비용 및 관리의 어려움을 해결하기 위하여 네트워크 스토리지에 대한 관심이 증대되고 있다. 네트워크 스토리지는 다수의 사용자가 접근하여 하기 때문에 보안에 대한 심각한 고려가 필요하다. 보안을 강화하기 위하여 페어 키를 이용한 인증 방식을 사용하고 있는데, 이러한 소프트웨어적인 보안 방식은 시스템 보안의 결함 혹은 취약성에 의하여 키의 외부 유출이 가능하다 [11]. 본 연구에서는 L4 마이크로커널[1]과 하드웨어적 보안 방식인 TPM (Trusted Platform Module)[2]을 사용하여 네트워크 스토리지 보안을 강화 시 방법을 제안하고자 한다. 본 연구를 이용할 경우 authenticated boot 기법[3]을 이용하여 네트워크 스토리지에서 동작할 이미지를 검증하고, 하드웨어적으로 암호화 키 값을 관리함으로써 데이터 패킷의 전송 과정에서 발생할 수 있는 소프트웨어적인 보안 방식의 취약점을 보완할 수 있다.
본 논문에서는 기존 데이터베이스를 무선 데이터베이스에 사용하도록 무선 지도를 간략화하는 동적 생성 매커니즘에 대해 기술하였다. 이 매커니즘은 generalization, filtering 그리고 사용자 인터페이스 부분으로 구성된다. 이렇게 개발된 기술은 무선 지도 서비스의 기능을 향상시킬수 있는데, 전송 지도 데이터를 이미지 방식으로 전송하는 래스터 데이터(raster data) 지도 방식을 이용하였다. 이러한 기술을 통해 무선 지도 데이터의 전송 속도 향상이 가능하고 동적 전자 약도 생성도 가능하다.
전기방식법중의 하나인 음극방식법은 많은 해수설비를 갖추고 있는 발전소에 적용되고 있는 설비지만 운용의 측면에서는 적절하지 못한 방식조건으로 많은 문제점이 노출되고 있다. 본 연구에서는 설비지만 운용의 측면에서는 적절하지 못한 방식조건으로 많은 문제점이 노출되고 있다. 본 연구에서는 해수설비중의 하나인 발전소 복수기의 음극방식설비를 해석 대상으로 하여 가장 많이 사용되는 희생양극 재질인 Zn 양극을 입구측 파이프, 수실벽 및 천장등 여러위치에 부착한 경우 전위분포 및 전류밀도분포를 구하여 최적방식조건을 찾아보았다. 또한 전류밀도값을 Faraday 법칙을 이용부식속도로 환산하여 galvanic 부식정도와 방식정도를 평가하였다. 그 결과 희생양극을 galvanic 부식이 심하게 일어날 것으로 예상되는 위치에 부착하면 방식효과가 가장 크게 나타남을 알 수 있었다.
최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.
공유 스토리지 시스템에서 개별 클라이언트의 요구 QoS (Quality of Service) 를 만족시켜주기 위해서 각 클라이언트의 워크로드를 개별화 하고 성능을 차별화해 줄 수 있는 방안이 필요하다. 이것을 위해서 기존 스토리지 시스템에서 사용해온 방범은 YFQ [1], WFQ와 같이 스토리지에 명령 큐를 관리하는 방식을 사용하여 왔다. 그러나 큐 관리 방식은 스토리지 요구명령 크기(Request Size)가 일정하다는 가정 하에서 가능하다. 그런데 플라이언트의 요구명령 크기는 다양하다. 따라서 초당 IO의 수를 규제하여 QoS를 제공하는 큐 관리 방식은 다양한 요구명령 크기를 가지는 네트워크스토리지 QoS를 위한 최선의 방안이 될 수 없다. 본 논문에서는 클라이언트의 요구명령 크기가 다양하다는 것을 인정하고. 네트워크 스토리지에서 사전에 약정된 QoS를 제공하기 위해서 클라이언트와 서버간 네트워크 대역폭을 규제하는 방법을 이용하였다. 본 논문에서는 제안된 방법을 검증하기 위해서 iSCSI를 이용한 네트워크 스토리지 시스템을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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