소리에 방향성을 부여하여 특정 영역에서만 소리를 들을 수 있도록 활용되는 초음파 스피커는 일반 스피커와 비교하여 음질 및 비용적인 이슈에서 다양한 개선 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 초음파 스피커의 센서 특성상 500 Hz 미만 저음 구현이 어려운 점을 감안하여 500 Hz 대의 소리를 보완할 수 있도록 일반 스피커와 동시 사용이 가능한 DSP 기반의 하이브리드형 초음파 스피커를 제안한다. 일반 스피커와 초음파 스피커의 단순 연결로 각각의 분리 처리 및 송출하는 시스템은 초음파 재생성 처리 시간 차에 따른 음질저하뿐만 아니라 일반 음원과 초음파 음원이 2개의 앰프로 구동되어 높은 비용 이슈가 있으며 제반 제어적인 측면에서도 어려움이 있다. 이러한 점을 개선하고자 제안한 DSP 기반의 앰프에서 Dynamic Range Control(DRC) 및 Equalizer(EQ)의 기존 코덱 기능은 물론, 초음파 음원으로의 재생성, 일반/초음파 음원을 동기화함으로써 동시 재생이 가능한 하이브리드형 초음파 스피커를 개발하였다.
본 논문에서는 복합발전시스템을 구성하는 각 단위 구성품의 교체비용이 변화할 때 각 단위 구성품의 용량 및 전체시스템의 경제성이 얼마나 변화하는지를 나타내는 민감도 분석을 수행하는 방법을 제시한다. 민감도 분석에는 복합발전시스템 경제 분석용 툴인 HOMER를 이용한다. 민감도 분석을 통해 교체비용 변화에 대해 민감도가 높은 구성품의 비중이 최소화 되게 설계하거나 예상되는 가격변동을 사전에 고려함으로써 복합발전시스템의 경제성을 최적화할 수 있으며, 민감도가 높은 구성품의 비중을 낮추기 위한 다른 조합의 복합 발전시스템 구성에 대한 정보도 제공할 수 있다. 민감도 분석의 예로서 주택용 부하 모델에 대해 HOMER에서 제공되는 일반적인 데이터를 사용하여 각 구성품 교체비용에 대한 용량 및 경제성 민감도를 정량적으로 분석하였다.
최근 DRAM 기반의 메인 메모리 기술 발전이 한계에 봉착함에 따라 컴퓨터 시스템의 진보에도 어려움이 발생하고 있다. 이를 개선하기 위해 집적도가 높고 비휘발성을 갖는 차세대 메모리 기술이 등장하고 있으나 이들은 쓰기 속도가 느리거나 쓰기 횟수에 제한이 있는 등, 메인 메모리로 사용하기에는 아직 무리가 있다. 본 논문에서는 여러 차세대 메모리 기술들의 장점들을 조합하여 활용하는 하이브리드 메인 메모리 시스템, 즉 HyMN을 제안한다. HyMN은 차세대 메모리 기술을 쓰기적합램과 읽기적합램으로 분류하여 메인 메모리 시스템을 구성함으로써, 내구성이 양호하고, 고용량화가 용이하며, 비휘발성을 활용할 수 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 또한, 쓰기적합램이 어느 정도의 크기로 구성되어야 하는지를 보이고 정전 시 손실에 대한 복구비용이 없거나 미미한 HyMN이 일상적으로 프로세스를 실행할 때 실행 시간 성능이 DRAM으로만 구성된 시스템에 비하여 유사함을 검증한다.
최근 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터와 서비스의 복제는 통신 비용의 감소, 데이터 가용성 증가, 그리고 단일 서버의 병목현상을 피하기 위해 필수적이다. 기존의 대표적인 복제 프로토콜로 네트워크를 논리적으로 구성하는 Tree quorum 프로토콜과 Grid 프로토콜이 있다. Tree quorum 프로토콜은 최선의 경우 가장 우수한 읽기 성능을 보이는 반면 트리의 높이가 증가할수록 노드의 수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있다. Grid 프로토콜은 읽기 동작에 있어 높은 가용성을 가지는 반면 고장이 없는 환경에서도 같은 읽기 및 쓰기 성능을 보이는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 복제 프로토콜이 가지는 문제점을 해결하고, 복제 노드의 추가와 삭제가 보다 용이한 하이브리드 복제 프로토콜을 제안한다. 제안된 복제 프로토콜은 같은 수의 노드를 갖는 tree quorum 프로토콜에 비해 적은 읽기 비용을 가지며, 효율적인 노드의 구성을 통해 기존 복제 프로토콜보다 높은 데이터의 가용성을 가진다.
기업은 IT 를 일종의 자산으로 판단하여 IT 센터를 직접 구축하고 온프레미스 형태의 시스템을 운영했다. 그러나 경영 환경의 변화가 빨라지면서 IT 부문의 비용 효율성에 대한 압박도 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 도입하면 IT 자원을 효율적으로 활용하고 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있어 IT 자원의 효율화가 가능하다. 하지만 무작정 클라우드로 옮기는 방식으로 인해 시스템 복잡성이 오히려 증가하고, 관리포인트 증가로 시스템 안전성을 해치는 상황이 벌어지고 있는 것도 현실이다. 신규 서비스 제공 시 기존 시스템 안전성을 해치지 않으면서 IT 자원의 효율적인 활용도 고려하는 방안으로 서비스 단위별 클라우드 컴퓨팅 도입을 검토하였다. 이 방법은 클라우드의 우수한 시스템을 사용하며, 실시간 오케스트레이션이 가능하고, 보안도 우수하다고 볼 수 있다. 기존 인프라를 유지하면서 클라우드 컴퓨팅을 구현한 하이브리드 방식으로 시스템 구축 결과 중단 없는 시스템 운영이 가능하였으며, 보안도 보다 강화된 결과를 얻었다. 향후 시스템 구축 시 온프레미스의 경우 서비스 단위로 클라우드 서버를 병행 운영한다면 운영효율성 뿐 아니라 기능성까지 만족시킬 수 있을 것으로 기대한다.
Fitness 센터 이용자들은 자신에게 맞지 않은 기구를 선택함으로써 부상의 위험이 존재했고 효율적인 운동 방법을 익히기 위해서는 오랜 시간이 필요했다. 이를 해결하기 위해 사람들은 퍼스널 트레이닝을 이용하지만 값비싼 비용의 문제가 발생하고 혼자 운동하는 습관을 기르는데 어려움을 갖게 했다. 본 논문에서는 다양한 스마트 폰 플랫폼과 호환성을 가진 하이브리드 앱 기반으로 개인화된 트레이닝 마켓 시스템을 구축하였다. 사용자들은 Fitness 센터에서 자신의 운동 기록을 스마트 폰의 하이브리드 앱을 활용해 가속도 센서를 활용하여 입력하거나 직접 입력하는 방식으로 웹에 전송한다. 이를 기반으로 사용자들에게 맞는 운동 프로그램을 웹에 있는 트레이닝 마켓을 통해 제공하게 된다. 퍼스널 트레이닝 마켓에는 다양한 사용자들이 운동 기록을 확인하여 그에 대한 운동 프로그램을 추천할 수 있고 스스로 선택하여 적용할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 운동 프로그램으로 장기간 운동할 수 있는 습관을 기를 수 있고 능동적인 목표 설정이 가능하다.
STATCOM은 전기로와 같은 무효전력 부하원에서 전원 안정화를 목적으로 산업응용분야에 널리 적용되고 있다. 하지만 시스템 비용 절감 등의 이유로 커패시터 뱅크와 함게 운용되는 Hybrid STATCOM의 적용이 요구되어 왔다. 본 논문에서는 포스코ICT에서 개발한 5Mvar Hybrid STATCOM(static synchronous compensator)에 대해 기술하였다.
자동차 업계는 전장화 가속화와 강화된 환경규제에 대응하기 위해 자동차의 12[V] 전기시스템과 더불어 48[V] 전기 시스템에 대한 도입을 추진하고 있다. 듀얼 전기시스템을 사용할 경우 소모 전력이 적은 부품에 대해서는 기존의 12[V] 시스템을 유지하고 전력 소모가 큰 전동식 조향장치, 브레이크, 공조 시스템은 48[V] 시스템을 사용함으로써 비용을 최소화하고 연비를 최대 15[%]까지 개선시킬 수 있는 특징을 갖고 있다. 이를 구현하기 위해서는 양방향 DC/DC 컨버터가 필수적이며 대성전기에서는 48V 마일드 하이브리드 시스템을 위한 4-phase 구조의 양방향 DC/DC 컨버터를 개발하였다.
본 논문에서는 SLC와 MLC를 모두 가진 하이브리드 플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 적응적 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 하이브리드 플래시 메모리는 속도가 빠른 SLC 영역과 용량대비가격이 저렴한 MLC 영역으로 이루어져 있기 때문에 SLC 영역을 로그 버퍼로, MLC 영역을 데이터 블록으로 사용하는 것이 효율적이다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 MLC 영역의 쓰기 속도가 매우 느리다는 점을 고려하여 SLC 로그버퍼에 기록된 데이터 중에서 더 이상 갱신되지 않으며 MLC 영역으로의 이동 비용이 적은 데이터를 MLC 영역의 데이터 블록으로 이동시키고, 자주 갱신될 데이터는 SLC 내부에서 이동시킴으로써 SLC 영역의 빈 공간을 확보한다. 또한 적응적 기법을 사용하여 입출력의 패턴을 관찰하여 가비지 컬렉션의 기준 값을 변화시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 기존에 소개된 플래시 메모리 관리 기법에 비하여 하이브리드 플래시 메모리의 특징을 효율적으로 사용하여 성능을 향상시켰으며 워크로드에 따라서 최적에 가까운 가비지 컬렉션 기준 값을 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.
휴대폰, PDA등 모바일 단말기의 급속한 진화와 광범위한 보급으로 인하여 모바일 웹 서비스가 빠르게 확산되고 있으며 모바일 컨텐츠 시장 또한 급성장하고 있다. 이에 따른 새로운 멀티미디어 컨텐츠의 활발한 공급은 모바일 웹 사용자들에게 많은 멀티미디어를 획득할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 정보과부하로 인한 컨텐츠 검색의 어려움을 겪게 하고 있다. 본 연구는 신상품에 대한 니즈가 높은 모바일 멀티미디어 컨텐츠의 특성과 기존 유선 웹 환경에 비해 열악한 모바일 웹 환경의 제약 사항을 고려하여, 모바일 웹 서비스 이용 고객이 보다 적은 노력과 비용으로 원하는 멀티미디어 컨텐츠를 신속하게 찾을 수 있도록 지원하는 개인화 된 멀티미디어 컨텐츠 추천 방법론을 개발하는 것이다. 이를 위하여 기존 추천시스템에서 대표적으로 사용되는 협업필터링(Collaborative Filtering) 기법의 한계를 보완하기 위하여 내용기반 필터링 기법(Content-based Filtering)을 결합한 하이브리드 추천 기법을 개발하였다. 제안한 하이브리드 기법은 모바일 환경에서 적은 계산으로도 높은 추천 성능과 함께 신상품추천이 가능한 방법이며, 이를 구현하기 위하여 멀티미디어 컨텐츠 추천시스템, MOBICORS-music(MOBIIe Contents Recommender System for Music)을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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