본 논문에서는 환경 요인에 영향을 받아 평균이동이 발생하는 진동 파라메터에 대한 진단 방법을 연구하였다. 양산라인에서는 측정 시점에 따라 변화되는 환경요인에 대응되어 측정된 진동 파라메터의 평균이 변화될 수 있다. 이러한 경우 기존에 널리 사용되는 고정된 관리한계선을 사용하는 진단 기법을 사용할 경우 시간이 흐름에 따라 오분류가 발생한다. 이 한계점을 극복하기 위해 저자들은 회귀분석을 활용해 평균 변화의 주요 원인이 되는 환경요인간의 함수관계를 규명하고, 이를 평균이동의 예측에 활용해 각 진단 시점별로 경계 상한과 하한을 유연하게 변경하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 적용 과정에서 필요한 모수의 설정 시 레퍼런스 데이터 평가를 통해 합리적인 모수를 추정하는 것이 가능하고, 환경이 변화되는 각 시점에서 데이터에 대해 유연한 진단을 보장한다. H사의 디젤엔진 생산라인의 엔진 진동 검사 데이터를 활용하여 본 논문의 방법론에 대한 검증을 실시하였으며 만족스러운 결과를 도출하였다.
이 연구는 프로그래밍 교과의 수행평가에서 자기주도적 학습능력 촉진을 위하여 학업성취도를 분석 및 예측하는 시스템을 목적으로 하였다. 이 연구에서 학업성취도의 평가는 루브릭을 적용하여 프로그래밍 수행평가의 채점을 논리력, 문제해결력, 창의력으로 측정하였으며 학업성취도를 분석하기 위해 학습자별 학업성취도를 측정 준거 별로 그래프로 표현하며 이동평균법을 적용하여 향후 점수를 예측하였다. 이로 인해 학습자는 평가 결과 그래프로 현재 자신의 학습상태를 파악하고 예측 결과로 자신의 학습의 준거 별 장 단점을 분석하여 학습 방향 및 학습시간에 대한 자기 성찰에 도움을 주어 자기주도적 학습능력을 촉진시킬 수 있도록 하였다.
이동 컴퓨팅 환경에서 통신 네트워크가 갖는 무선 채널 대역폭의 협소함과 이동 단말기의 에너지 제약으로 인해, 다수의 이동 클라이언트들에게 데이터를 전달할 때에는 다수의 클라이언트들의 동시 데이터 접근을 지원하는 브로드캐스트 방법을 사용함으로써 제약점들을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 에너지와 데이터에 대한 접근시간(access time)의 효율을 높이기 위해 데이터의 접근빈도(access frequency)를 고려한 브로드캐스트 방법과 브로드캐스트 인덱스를 추가하는 방법을 함께 반영한 OAF(Data Access Frequencies)브로드캐스팅 기법을 제안한다. DAF브로드캐스팅 기법은 데이터의 접근빈도를 고려한 인덱스를 교차하여 추가함으로써 접근빈도가 높은 데이터를 원하는 다수의 사용자에 대한 접근시간을 줄임으로써 모든 사용자의 평균 접근시간을 줄이는데 목적이 있다. 수학적 분석을 통해 DAF브로드캐스팅 기법을 평가하고 기존의 브로드캐스트 방법과 DAF브로드캐스팅 기법의 성능을 비교 분석한다.
Global Internet에서 이동성을 위한 해결책으로 모바일 IP가 제시된 바 있다. 그러나 사용자가 증가하는 경우와 이동노드의 움직임이 많은 경우에는 서비스 지연이 발생하게 된다. 이러한 지연을 줄이기 위해 지역등 록을 사용한 모바일 IP가 제시되었다. 본 논문에서는 모바일 IP에서 등록지연을 최소로 하는 최적의 지역등록 관리 방법을 소개한다. 이산적 해석 모델을 통해 이동 노드의 움직임을 나타내며 제안한 방법을 통해 평균 패킷 도착률과 이동노드의 이동성을 고려한 경우의 네트워크의 크기에 따른 등록비용을 해석적으로 분석한다.
본 연구에서는 무인이동체를 활용한 철도교량의 외관조사 점검을 보다 효율적이고 객관성 있게 수행하기 위하여 무인이동체를 통해 촬영된 이미지를 딥러닝 기반 분석기술을 활용하여 손상 자동으로 분석 하기위한 기술을 연구하였다. 철도교량의 외관 손상 중 균열, 콘크리트 박리·박락, 누수, 철근노출에 대한 손상 이미지를 추출하여 딥러닝 분석 모델을 생성하고 학습한 분석 모델을 적용한 시스템을 실제 현장에 적용 테스트를 수행하였으며 학습 구현된 분석모델의 검측 재현율을 검토한 결과 평균 95%이상의 감지성능을 검토할 수 있었다. 개발 제안된 자동손상분석 기술은 기존 육안점검 결과 대비 보다 객관적이고 정밀한 손상 검측이 가능하며 철도 유지관리 분야에서 무인이동체를 활용한 외관조사 업무를 수행함에 있어 기존 대비 객관적인 결과도출과 소요시간, 비용저감이 가능할 것으로 기대된다.
사용자의 이동성을 지원하는 Mobile IP 환경에서, 빈번한 바인딩 갱신 메시지의 발생은 상당한 부하를 초래할 수 있다. 따라서 이를 감소시키기 위한 알고리즘 개발이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 사용자의 이동성과 관련된 지역적 특성을 고려한 동적 바인딩 갱신을 위한 라이프타임 할당 기법을 제안한다. 각 이동 노드는 방문한 서브넷과 관련된 로그 정보를 이용하여 프로파일을 유지하고 있다. 즉, 방문한 서브넷별로 평균 상주시간을 기반으로 하여 적응적 라이프타임을 결정하여 다음 방문 시에 이 값을 바인딩 갱신의 라이프타임으로 사용한다. 또한 각 이동 노드가 동일한 서브넷을 방문하더라도 방문 시간대에 따라 평균 상주시간이 차이가 날 수 있다는 사실을 기반으로 하여, 동일한 서브넷에 대하여 방문 시각에 따라 별개의 라이프타임을 결정하는 알고리즘도 제안한다. 제안한 기법의 성능 향상을 보이기 위하여 기존 Mobile IPv6과 비교 실험을 수행하였으며, 이 과정에서 다음의 두 가지 인자를 주로 비교하였다: 바인딩 갱신 메시지의 수 및 바인딩 요청 메시지의 수. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 Mobile IPv6에 비해 위 메시지의 수를 줄임으로써 상당한 통신비용 절감효과를 보여주었다.
저수지에서 수체의 거동정보는 저수지관리를 위해 매우 중요하며, 이를 수리 및 수질모형에 적용하여 다양한 예측에 활용할 수 있는 기본적인 정보이다. 그러나 저수지 수체의 흐름은 매우 느리고 조사시기에 따라 혹은 수심에 따라 영향을 받으며, 바람 등 외부요인에도 영향을 받게 됨으로 정확한 측정에 많은 어려운 문제가 있다. 따라서 보다 정확한 측정을 위해서는 최신의 기술이 적용되어야 한다. 현장조사에 적용한 저수지 수체거동조사장비(drifter)는 수체의 유동을 관측하는 장치로 GPS 및 Drogue를 장착한 장치가 저수지 수체의 흐름에 따라 이동하면서 위치정보를 무선통신으로 실시간 전송할 수 있도록 만들어진 장치이다. 수체흐름 측정장치는 크게 수체거동정보 생산부이 시스템과 수집서버 및 데이터베이스 서버로 구성되어 있다. 현장 조사시에는 부이에 장착되어 있는 GPS를 통해 현재의 위치가 매번 정해진 시간 간격마다 본체 내부의 메모리에 저장되며, 측정자가 설정한 시간간격으로 위치정보를 수신국으로 전송하도록 구성되어 있다. 수체이동부이의 데이터 수신은 CDMA를 통해 송신된 메일 데이터를 자체적으로 수집하여 데이터형태로 변환한 뒤 실시간으로 표출하고 저장되며, 최대 10개의 부이를 동시에 추적 및 모니터링할 수 있게 구성되어 있다. 본 연구는 용담댐저수지에서 평갈수기 및 풍수기로 구분하여 수체거동을 조사하였다. 평갈수기 조사는 2010년 4월부터 6월까지 총 3차례에 걸쳐 실시하였으며, 풍수기 조사는 8월에 3차례에 걸쳐 실시하였다. 수집된 자료에 의하면 평갈수기 drifter의 평균 속도는 2.25 cm/sec, 최고 속도는 3.46 cm/sec, 최저 속도는 1.15 cm/sec로 나타났으며, 풍수기 조사에서는 평균 속도 2.0 cm/sec, 최고 속도는 2.5 cm/sec, 최저 속도는 1.29 cm/sec로 조사되어 평갈수기와 풍수기간 저수지 수체의 이동속도는 유사한 것으로 평가되었다. 그러나 수기별 조사는 보다 더 많은 정보가 필요하며, 수심에 따른 차이도 있을 것으로 판단되어 좀더 다양한 조사가 수행되어야 보다 정확한 결과를 도출할수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 5G 이동통신망을 전송채널로 활용하는 4K UHD(Ultra High Definition) 상용 스트리밍 장치를 구성하고 성능시험 결과를 제시한다. 스트리밍 장치는 전송품질에 대한 모니터링 기능을 제공하는 RTP(Realtime Transport Protocol)를 전송 프로토콜로 적용하여 적응형 스트리밍 기능을 제공한다. 또한, 전송채널의 대역폭 변화에 최적화된 인코딩을 위하여 영상신호의 인코딩률을 조절할 수 있는 기능을 제공하며, 세 개의 5G 이동통신망과 인터페이스 되어 특정 채널에서의 장애 발생 시 다른 채널을 통해 스트리밍하는 자동 절체 기능도 제공한다. 성능시험을 통하여 4K UHD 신호에 대한 H.265 인코딩률은 48.69Mbps, Glass-to-Glass 평균 지연시간은 293.60ms, 립싱크를 위한 비디오 및 오디오의 평균 시간 차이는 120ms 수준임이 확인되어, 개발제품이 5G 이동통신망을 통한 4K UHD 스트리밍 장치로 적용될 수 있음을 보인다.
본 연구는 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 학생들의 인식과 표현을 교수실험을 통하여 세밀하게 관찰한 연구이다. 이 과정에서 학생들의 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 인식의 변화가 드러났으며, 학생들은 평균속력에 대하여 거리함수에서 구간의 양 끝점을 잇는 선분의 기울기라는 관점으로 인식하는 것 외에도 속력함수에서 사각형의 높이로 인식하여 '시간, 거리, 속력'을 이해하고 있음을 보여주었다. 이 과정에서 '거리=시간${\times}$속력'의 관계를 '거리=시간${\times}$평균속력'으로 확장하는 장면을 드러내었다. 본 연구는 제한된 소수 학생을 대상으로 교수실험을 진행하였지만, 학생들의 '시간, 거리, 속력'의 관계에 대한 인식과 표현의 변화 과정에 대한 관찰을 통하여 여러 시사점을 제시하였다. 이러한 연구 결과가 추후 미적분 학습 모델 구성을 위한 다양한 연구의 시발점이 되기를 기대해본다.
ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)는 유수의 흐름을 방해하지 않으면서 물 속으로 일정 주파수의 초음파를 전송하고, 부유하는 입자들에 의해 산란되어 돌아오는 반향을 수집, 도플러효과를 이용하여 유속을 측정하는 장비이다. ADCP는 하천을 횡단하면서 순간적인 유속을 측정하므로 시간평균한 평균유속과의 차이가 발생하지만 1초에 1회 이상의 빠른 속도로 연직유속분포를 수집하면서 이를 공간적으로 평균함으로써 순간유속이 갖는 변동성을 완화시키는 특징을 갖는다. 본 연구에서는 ADCP를 활용하여 사행하천에서 수평방향 2차원 유속분포를 측정하고자 하였다. 만곡부가 교호적으로 나타나는 사행하천의 흐름구조는 매우 복잡하다. 특히 주 흐름의 수직인 단면에 나선형의 2차류가 관찰되는데, 이는 원심력과 횡방향의 수면경사 및 난류의 상호작용으로 발생된다. 주 흐름의 유속과 다른 분포를 나타낸다. 본 연구에서는 이찬주 등(2005)이 제시한 공간평균기법과 이동경로 수정을 통하여 측선별 2차원 유속분포를 측정하여 기 개발된 RAMS(서울대학교, 2007)를 적용하고 이를 검증하기 위한 자료를 확보하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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