본 논문에서는 자동으로 궤도를 결정하고, 신뢰성을 판정한 후 임무계획, 위성추적, 위성위치 표시에 사용하도록 갱신하며, 안테나 추적을 위해 필요한 여러 가지 형태의 궤도데이터 파일을 생성하는 ‘자동 궤도운용 시스템 (KGS automated Operational Orbit Processing System, KOOPS)'의 개발 내용 및 실제 운용 결과를 기술하였다. 개발된 본 시스템은 다양한 형태의 궤도추적 데이터를 처리할 수 있으며, 각 위성 시스템에 따라 필요한 다양한 전처리 및 후처리 프로세스들을 각 위성 별로 개별적으로 설정할 수 있기 때문에 여러 기의 서로 다른 임무를 가진 “다중, 복합” 위성 궤도운용 시스템으로 적용이 가능하다. 아리랑 1호 및 아리랑 2호의 추적 및 임무계획을 위한 비행역학 시스템으로써 적용되어 운용한 결과, 임무운용의 효율성 및 안정성을 크게 높이고, 인력 소요를 대폭 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 본 시스템의 개발 과정과 실제 적용을 통해 얻은 경험은 향후 보다 효율적이고 자동화된 “통합지향형 범용” 비행역학 시스템 개발에 직접 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 실시간 정밀 모션 제어를 위한 안드로이드 응용의 설계와 구현을 다룬다. 안정적인 실시간 성능을 제공하기 위해서 다축 모터들이 특정 모션을 만들어낼 수 있도록 실시간 필드버스에 주기적으로 좌표 벡터 명령을 전달하고 그에 대한 피드백을 받는 모션 제어부를 데몬 프로세스 형태의 안드로이드 서비스로 구현하고, 이 모션 제어 서비스에 모션의 좌표 벡터들을 생성하여 전달하는 모션 계획부를 안드로이드 UI 응용으로 구현하였다. 이러한 소프트웨어 구성을 지원하기 위해서 멀티코어 프로세서를 모션 제어 서비스의 실행을 전담하는 실시간 코어들과 UI 응용의 실행을 전담하는 비실시간 코어로 나누었으며, 모션 제어 서비스와 응용 사이의 통신을 공유 메모리 형태로 구현하였다. 성능 측정 결과, 8축 모터들을 2개씩 그룹지어 4개의 쓰레드로 제어하는 경우에도 태스크 활성화 지터의 99%를 ${\pm}55{\mu}s$ 미만으로 유지하면서, 모션 제어 주기를 2ms까지 달성할 수 있었다.
통상적으로 데이터베이스 어플리케이션을 구현하는 과정은 ERD(Entity Relationship Diagram)와 프로세스 모델을 산출하는 분석 과정을 거쳐 코딩, 테스팅 (testing)으로 프로젝트를 완성한다. 이 과정에서 가장 정형화되지 못한 부분이 분석과정으로 (1) 고객이 자신이 원하는 시스템의 세부 사항까지 알지 못한다; (2) 고객의 비즈니스 (business) 로직을 개발자가 이해하기 어렵다; (3) 분석 산출물인 ERD와 프로세스 모델을 고객이 이해하기 어렵다 등의 이유 때문이다. 본 논문은 분석 과정을 효과적으로 수행하기 위하여 가장 중요한 분석 산출물인 ERD (Entity Relationship Diagram)를 고객이 이해하기 쉬운 폼 형태로 제시할 것을 제안한다. 이 폼들은 데이터를 입력할 수 있게 하여 고객이 입체적으로 모델을 평가할 수 있어야 하며 분석 과정에서 발견되는 비즈니스 로직을 즉각 구현하여 고객이 이 폼들을 실행하면서 구현되는 로직을 평가, 이해하여 비즈니스 로직을 세부적으로 제공할 수 있게 하여야 한다. 이 목적을 위하여 고객이 제공하는 비즈니스 로직을 폼과 폼끼리의 참조를 포함하는 데이터 플로우(data flow) 형태로 우리의 폼 시스템에서 구현할 수 있어야 한다. 고객은 추상적인 ERD 대신에 데이터를 포함하고, 데이터 플로우 로직이 구현되어 있는 폼들을 실행 시켜 보면서 자신이 제공한 비즈니스 로직을 검토할 수 있으며 새로운 로직을 발견할 수 있다. 이러한 과정을 반복적으로 수행하면서 고객과 개발자는 충분히 세부적이고 모순이 없는 분석 과정을 성공적으로 수행할 수 있게 된다.
오늘날 환경공학분야에서는 지표상의 유체와 오염물질 흐름에 대한 화학적·생물학적 프로세스를 보다 정확하고 효과적으로 파악하기 위하여 GIS 기법을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 공간적으로 표현되는 지표오염부하와 호수·하천 프로세스 간의 연계는 상대적으로 미흡한 실정이다. 이러한 연속성의 부재로 인하여 공간적인 오염원 특성과 수질모델의 연계 방안이 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 GIS 소프트웨어인 Arcview와 USEPA의 수질 모델인 WASP5를 양방향으로 연계하여 오염부하와 수질모델의 입·출력 관계를 구현하는 것이다. 연구의 범위는 연구 동향 및 사례 분석, GIS를 이용한 점오염부하 및 비점오염부하 산출, WASP5 모델링, GIS와 모델의 연계 등을 포함한다. 본 연구는 GIS를 이용한 전처리(수질모델 입력 자료 생성), WASP5 수질 모델링, GIS를 이용한 후처리(수질 모델링 결과 출력)의 절차로 수행되었다. 전처리 단계에서는 소유역별 오염부하량을 산정한 후, 격자 분석 등을 통하여 모델링의 기본 단위가되는 세그먼트를 분할하고 각 세그먼트로 유입되는 경계농도를 산출하였다. 그리고 WASP5 수질 모델링 단계에서는 실측치를 이용하여 모델을 보정하고 모델링 결과를 분석하였다. 마지막으로 후처리 단계에서는 모델 결과를 GIS 형태의 자료로 변환하고, 이를 그래프나 주제도 형태로 표현하였다. 본 연구에서 구현된 인터페이스는 수질 관리를 위한 기본적인 환경을 제공하기 때문에 수질 정책 수립이나 의사 결정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.
구조해석은 대기업뿐 만 아니라 중소 중견기업에서도 제품 납품을 위한 인증절차의 강화 및 개념설계에서 상세설계로 진행되는 프로세스에서의 시간 단축을 위해 시험과 함께 필수 절차로 활용되고 있다. 적은 비용으로 활용이 가능한 오픈소스 솔버는 자동으로 전처리 데이터를 생성해주는 상용 솔버와 다르게 격자와 같은 입력데이터가 문제가 있을 경우 계산단계에서 오류나 실패하는 경우가 빈번하게 발생할 수 있기 때문에 비 전문가가 활용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 구조해석 오픈소스 솔버(Caculix, Code_Aster)를 이용하여 사용자가 손쉽게 기계적 구조 문제의 분석에 활용이 가능한 전 후 처리기를 개발하였다. 특히, 3D 모델, 격자, 시뮬레이션 조건, 결과 정보 분석 등의 각 단계에서 오픈소스 솔버에 따라서 상이한 형태의 데이터를 분석하고 그에 맞는 정확한 정보를 추출 및 생성하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 또한, 오픈소스 솔버의 계산 정확도를 높이고 오류를 방지하기 위하여 솔버 특성에 맞는 격자를 생성해주고 격자 모델의 자동 힐링 기능을 개발하였다. 마지막으로 해당 시스템의 정확성을 검증하기 위하여 사용소프트웨어와 비교한 검증 결과와 활용 결과를 설명한다.
본 연구는 PPI Scop 레이더 장치에서 수신된 정보신호 중 영상신호 분리와 합성과정을 거쳐 영상신호 생성, 심볼생성, 양성 잔상 신호 생성 결합 처리 과정을 거쳐 레이더 정보 분석용 화면에서 운영자의 판별 용이성, 가독성 향상과 더불어 운영 편리성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기술적 구현방안에 대하여 2가지 형태로 연구하였다. 첫째, FPGA기반 고속 프로세스 정보처리 연산시스템으로 구성된 하드웨어 자원을 이용하여 시스템의 고속화 안정성을 갖추도록 하였다. 둘째, 소프트웨어 자원인 함수곡선 알고리즘과 지능화된 알고리즘을 연계 구현하여 레이더 정보, 분석 시스템에서 필요한 제약요건을 충족할 수 있도록 연구하였다. 기존의 레이더 시스템에서 구현이 불가능 하였던 프레임 단위 영상데이터 분석을 위해 영상캡처와 저장, 레이더 정보 표출 영상을 MPEG4 동영상으로 저장을 할 수 있도록 하였다. 연구의 핵심은 영상 양성 처리 함수곡선 알고리즘을 통해 육안판별에서 관찰 목표물, 특정 감시 대상물체 정보를 강조, 지연표출 및 색상 표현도 할 수 있도록 하였다. 고속 FPGA기반에 탑재된 ARM Processor Support in Pro ASIC3 적용하여 지능화된 알고리을 부분적으로 탑재시켜 시스템의 신뢰성과 효율 제고로 운영자 정보판독 가독성 향상은 물론 최적화된 고해상도 영상, 고속의 정보 분석 및 다양한 정보 표출을 유지할 수 있도록 구현하였다.
이 연구는 한국 조경에 컴퓨터가 도입된 이후 나타난 컴퓨터 테크놀로지의 관련 담론의 변화 과정을 검토하고자 한다. 첫째, 1990년대를 전후로 컴퓨터가 조경의 새로운 테크놀로지로 본격적으로 도입되면서 조경에 적합한 컴퓨터 소프트웨어 유틸리티를 프로그래밍하는 흐름이 나타났다. 이러한 컴퓨터 프로그래머로서의 조경가는 하나의 소프트웨어를 이용해 여러 분석과 설계 기법을 처리하는 방법을 탐구했고, 이때 조경의 다양한 분야와 상호 작용하려는 노력이 있었지만, 대체로 컴퓨터 테크놀로지는 수작업을 효율적으로 처리하는 도구로 이용되는 데 머물렀다. 둘째, 2000년대를 넘어서면서 경관의 프로세스를 시각화하는 테크닉인 맵핑과 다이어그램에 대한 담론이 출현했고, 이와 함께 사실적인 컴퓨터 투시도가 증가하면서 조경 그래픽이 중요해졌다. 그래픽 디자이너로서의 조경가는 조경 계획과 설계에 필요한 구체적인 테크닉의 실험에 주력했지만, 이때 컴퓨터는 주로 설계 결과물을 사실적으로 묘사하는 그래픽 제작에 이용되고, 상대적으로 경관의 형태를 디자인하는 실험은 적었다. 셋째, 최근 조경가는 경관의 다양한 성능을 모델링하고, 파라메트릭 기능을 활용하여 경관과 시설물의 형태를 디자인하는 경향이 나타나고 있다. 이러한 공간 디자이너로서의 조경가는 설계 과정에서 컴퓨터 모델링을 형태를 생성해내는 창의적 수단으로 활용하고 있다.
본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 영상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 있다. 1비트 논리의 설게 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행을 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 호스트 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 호스트 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1)단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 평활화와 분할과 같은 메디안 필터링기법은 영상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
스마트팩토리를 구축하기 위해서는 CPPS(Cyber Physical Production System)의 구축은 필수적으로 동반되어야 하는 중요한 시스템이다. CPPS를 통해서 물리적 공장을 디지털 기반의 사이버 세상으로 옮겨오고 이를 지능적, 자율적으로 모니터링하고 제어하는 것이 스마트팩토리의 실체이다. 하지만 기존에 제시된 CPPS의 아키텍처들은 추상적인 모델링 형태의 아키텍처만 제시하고 있으며, 스마트팩토리에서 데이터를 수 집 교환을 위한 국제 표준인 OPC UA Framework(Open Platform Communication Unified Architecture)을 CPPS의 기본적인 체계로 적용한 연구는 부족하였다. 이에 아키텍처 구성 실제 공장에 적용 가능한 CPPS 아키텍처로 분산되어진 필드 데이터를 수집하여 중앙에 집중화 된 서버에서 집중된 데이터 처리가 되어야만 클라우드와 IoT를 모두 포함할 수 있는 CPPS를 구현 가능하다. 본 연구에서는 중앙 처리 OPC UA Framework을 준수한 OPC UA를 기술 체계를 기반으로 중앙의 OPC UA Server를 통해 CPPS 아키텍처를 구현하고 OPC UA 모델링 처리를 통해 CPPS 논리 프로세스와 데이터 처리 프로세스가 자동으로 생성되는 방법을 포함한 CPPS 아키텍처를 제안하고 모델 공장을 실제로 구현하여 그 성능과 가용성에 대해서 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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