피부를 통한 최적의 광투과 치료방식은 국소병변에 직접적으로 광을 조사할 수 있는 장점을 가지나 피부의 가장 바깥 부분인 각질부의 다양한 피부색상으로 인해 광전달 능력에 차이가 있고 다양한 환자에 따라 치료가 부적절 할 수가 있다. 본 연구에서는 피부 임피이던스에 따른 광조사 방식에 따른 일정한 측정을 하기 위해 피부 임피이던스 방식과 피부영역 추출을 통해 색상정보와 차영상을 이용한 방법 즉, 색상정보를 이용한 HIS와 YIQ의 성분이 가장 보편적인데 실험에서는 피부색상에 해당하는 각 색상성분을 탐색한 다음, 색상정보를 이용한 결과로 환자의 피부모델 영역검출에 따라 결과를 영상정보를 통해 개개인의 피부모델을 자동적으로 생성, 측정하여 피부색깔, 에너지, 파장, 폭, 조사시간, 펄스지연 등을 추출하여 원하는 최적의 모델과 특성을 조사하며, 피부 임피이던스에 따른 병변치료 펄스모델링의 기준을 구하였고, 피부부하에 따른 최적의 광조사 펄스모델링 시스템을 설계하여 제작하여, 피부칼라에 따른 적절한 치료펄스 데이터베이스를 구축하였다.
공업화의 추세로 인해 건축 자재의 공장 생산이 계속 증가하고 있다. 특히 공장 생산된 P.C.부재를 사용하는 조립식 주택은 신도시 등에서 계속 건설되고 있다. 이러한 조립식 주택의 공정 관리는 P.C.생산 공장 관리나 현장 시공 관리에만 치중한 나머지 P.C.부재의 생산, 운송 및 시공 부분을 일체화한 전사적 관리는 등한시하였다. 그 결과 현장 공사 수행에 있어서 공기 지연 등의 문제가 발생하고 있다. 본 연구는 생산, 운송, 현장 조립의 유기적인 연계를 향상시키기 위한 기본 모델의 개발을 위해 시작되었다. 이를 위해 우선 각 부분의 공정 파악과 관련 자료의 수집이 선행되어야 한다. 이는 P.C.부재 생산 공장 및 현장 방문과 관련 자료 및 문헌의 분석을 통해 이루어진다. 이와 같은 상황을 토대로 생산, 운송, 현장 조립의 최적화된 관리 모델이 최종적으로 개발될 것이다. 본 고에서는 최적화 관리 모델을 개발하기 위해 현재까지 수행된 연구 결과를 소개하고자 한다.
이 논문에서는 컴퓨터 시스템을 이질적 서버들로 구성된 시스템으로 간주하고, 장기적 관점에서 응용들간의 공정성을 추구하는 누적적(累積的) 공정 스케줄링 방법을 제시한다. 기존의 단일 서버 환경에서 주로 사용되는 GPS(generalized processor sharing) 기반의 스케줄링 알고리즘들은 순간적 관점에서 서버의 용량을 분배한다. 그러나 이를 이질적 다중 서버 환경에 적용하는 경우, 스케줄링 순서에 의한 지연시간의 오차가 서버들을 거치면서 누적될 수 있고, 잉여용량이 순간적 관점에서만 배분되기 때문에 장기적 관점에서 불공정성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문의 방법에서는 각 응용의 예약용량을 보장하면서 잉여용량의 적절한 배분을 통해 장기적 관점의 공정 서비스를 추구한다. 이를 위해, 각 응용이 이상적으로 진행되기 위해 받아야 할 공정한 서비스 용량을 주기적 관찰을 통해 동적으로 파악하여 참조용량 모델로 삼고, 스케줄러는 응용들이 이 참조용량 모델을 점진적으로 따르도록 한다. 또한 이 모델을 효율적으로 구현하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 만들고 실험을 통해 이를 검토한다.
일반적으로 마스터/슬레이브 원격제어 시스템에서 작업자는 원격에서 슬레이브를 제어하기 위하여 카메라 영상 같은 시각 정보를 이용하는 경우가 많은데, 많은 데이터 양으로 인하여 원격지의 영상 정보에 지연이 발생할 수 있고 카메라 위치에 따라 영상 정보가 제한되거나 불완전하여 제어가 어려운 경우가 생길 수 있다. 카메라 영상을 이용한 원격제어 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 정보 대신에 3차원 재구성 그래픽 모델을 이용한 원격제어 시스템을 제안한다. 제안된 원격제어시스템은 로봇 제어 모듈, 힘반향 조이스틱을 이용한 마스터 모듈, 그래픽유저인터페이스모듈로 이루어져 있는데, 여기서 그래픽유저인터페이스모듈은 원격지에서 전달된 적은 양의 센싱 데이터를 이용하여 3차원으로 재구성된 그래픽 모델을 작업자에게 제공해 준다. 제안된 원격제어 시스템은 펙인홀(peg-in-hole) 조립 작업을 이용하여 그 효과가 검증되었다.
참조 신호를 이용한 어레이 형상추정 기법은 일반적으로 참조 신호가 어레이로부터 충분히 먼 원거리에 위치한다고 가정하고 있다. 그러나 실제 해양 환경에서 어레이를 운용하는 경우 참조 신호와 어레이 사이의 거리는 충분히 떨어져 있지 않아 원거리 신호 모델을 바탕으로 한 기존의 기법들은 하이드로폰의 좌표 추정 시 많은 오차가 발생하게 된다 본 논문에서는 근거리 신호모델을 이용한 부공간 근사기반의 어레이 형상추정 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 기준하이드로폰에 대한 시간 지연 성분을 이용하여 근거리 참조 신호를 모델링하고, 어레이 형상 추정을 위한 근거리 파라미터를 구한다. 근거리 파라미터를 이용하여 기존의 원거리 형상 추정 기법을 일반화함으로써 참조 신호의 거리에 관계없이 하이드로폰의 좌표 추정이 가능한 기법을 제안하였다. 그리고 제안된 기법의 Cramer-Rao Lower Bound를 유도하였다. 모의실험 결과 참조 신호의 거리에 관계없이 제안된 기법이 기존의 기법에 비해 보다 정확하게 하이드로폰의 좌표를 추정할 수 있음을 확인하였다.
오버레이 멀티캐스트는 하드웨어적인 인프라의 구축 없이도 시스템의 자원과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 기법이지만 IP 멀티캐스트와는 달리 중간 노드의 이탈이 발생하게 되어 멀티캐스트 트리의 복구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 결점을 보완하기 위해 각각의 노드가 가지는 Out Degree 자원을 사전에 예약하여 트리의 복구가 필요로 할 때 자원을 예약한 노드에게 바로 서비스를 요청하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 백업 노드의 도움으로 빠른 복구가 가능하고 복구된 노드들에게는 새로운 경로에서 발생한 지연시간의 영향을 최소화 했다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 모델이 기존의 기법들 보다 적은 복구 시간이 소요되고 부모 노드의 이탈로 인해 많은 수의 노드가 영향을 받는 상황일수록 더욱 효과적인 방안임을 보여주고 있다.
신속하고 정확한 시장의 물가 파악은 소비자 개인을 넘어 정부와 관련 기업의 주요 관심 사항이다. 그러나 국가 단위의 물가 데이터 취합은 적지 않은 시간과 비용이 필요하다. 특히 통계 데이터 관련 인프라가 미약한 개발도상국의 경우 물가 지표 파악은 일 혹은 주 단위로 지연되어 국가의 정책 결정에 필요한 주요한 데이터의 부재가 있을 뿐만 아니라 투자 잠재성을 저하시킨다. 이러한 배경에서 이 연구는 온라인 소셜 네트워크 빅데이터를 활용한 실시간 물가 예측(Nowcast) 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 트위터와 같은 온라인 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 주요 소비재 시장물가를 실시간으로 단기 예측하는 알고리즘으로, 실제 15개월간 인도네시아를 대상으로 주요 식자재의 일별 물가 추이 예측에서 높은 정확도를 보임을 검증하였다. 해당 모델은 다양한 언어와 상품군으로 확장 가능하며, 기존 경제 통계를 보조함으로써 시장동향의 파악으로 정부와 기업의 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 장 단거리 공대공 미사일의 치사율을 계산하고, 대상 미사일의 모델을 구성하여 모의 발사 시험 프로그램을 개발하고자 한다. 신뢰성 있는 치사율을 계산하기 위해서는 신관과 탄두에 대한 많은 자료와 실험이 필요하지만 현실적으로 그런 작업을 수행 하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 참고문헌[3-6]에서 획득한 치사율에 대한 자료를 분석하여 치사율을 계산하였다. 모의시험을 위한 시뮬레이션 프로그램은 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 6 DOF 시뮬레이션 모델을 구성하였으며, 수직, 수평 가속도 피드백을 이용한 자동비행 알고리즘과 PNG(Proportional Navigation Guidance)을 이용한 유도명령 알고리즘, 그리고 시간지연과 오차를 고려한 탐색기(seeker)의 동적 모델을 구성하여 적용하였다. 최종적으로 정면발사, 측면발사, 후면발사의 3가지 경우에 대하여 모의 비행을 수행하여 결과를 정리하였으며, 이때 목표물은 일정한 방향을 가지고 등속비행을 하는 것으로 설계하였다.
비행 시뮬레이터에 사용되는 데이터베이스를 신경회로망을 이용한 메타모델로 대체함으로써 기존 시뮬레이터 대비 비행 한계점 부근 공력특성에 대한 구현충실도 및 실시간성을 향상시키고자 하였다. 임의의 비선형 데이터베이스에 대해 메타모델의 정확도가 기존 테이블 검색 방식에 비해 상대적으로 높음을 확인하였으며 특정 F-16 기동에 대한 시뮬레이션을 통해 계산속도도 향상됨을 확인하였다. 신경회로망을 이용한 메타모델에서 은닉노드 수의 증가는 데이터베이스에 대한 추정정확도를 향상시키지만 많은 계산 시간이 소요되는 지수함수 수의 증가로 인해 함수발생 속도가 지연되게 된다. 이를 보완하기 위해 빠른 지수함수 계산 방법을 적용하는 연구도 추가적으로 수행하였다.
주택재개발사업에서 수익성 예측은 성공적인 사업의 수행을 위한 중요한 요소이기 때문에 수익성 예측을 소홀히 할 경우 많은 그에 따른 리스크가 커지게 된다. 그러나 현행 주택재개발사업은 사업이 많이 진행된 시점에서 수익성을 분석하기 때문에, 수익성이 없는 것으로 판단될 경우 그에 따른 큰 손실을 감수해야 한다. 이로 인해 현재 사업이 중단되거나 지연됨에 따라 경제적인 손실을 보는 사업장이 늘어나고 있으며, 그에 따른 이해관계자간 갈등이 심화되고 있다. 주택재개발사업 시 이러한 사회적 갈등과 경제적 손실을 줄이기 위해서는 사업추진여부를 결정하기 위한 적절한 수익성 예측 방법의 개발이 필요하며, 더불어 적절한 시기에 적용할 수 있는 프로세스의 제시가 요구된다. 본 연구는 사업 초기단계인 기획단계에서 수익성을 예측할 수 있는 방법을 제시하여, 합리적이고 타당한 의사결정의 지원을 위한 것으로 본 연구모델의 적용 시 사업 초기단계에 사업 수행 여부의 결정이 가능하도록 하여, 부적절한 사업의 무리한 진행으로 인한 경제적인 손실과 그에 따른 이해관계자간의 갈등을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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