실 기동 훈련을 기반으로 획득한 데이터는 전투 또는 워게임 모델링 및 시뮬레이션에 중요한 역할을 지니게 된다. 특히 이들 데이터는 무기체계 분석을 위한 중요한 입력자료로 활용하게 된다. 현존하는 분석모델들은 사격시간간격의 평균값을 상수로 지정하여 적용하여 왔으나 사격시간간격은 기존 확률분포 또는 경험분포로 적합하여 사용함이 보다 현실적이라고 할 수 있다. 실제 전장의 데이터를 획득하기 어려운 여건이므로 실기동 훈련으로 획득된 경험 데이터를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구는 확률과정을 따르는 전투상황을 보다 근접하게 모의할 수 있는 새로운 접근방법 및 기법을 연구하고 비교한다. 이 연구는 다양한 혼합 무기체계, 적정 전투의 규모, 그리고 전술적 측면 등을 포함하는 향후 연구과제의 필요성을 제기하면서 이를 위한 첫 번째 단계에 해당하는 기초연구이다.
본 논문에서는 게이트 레벌 소자와 스위치 레벨 소자가 함께 사용한 혼합형 조합 회로에서의 고착 고장(stuck-at fault) 검출을 위한 고장 시뮬레이션에 대하여 기술 한다. 실용적인 혼합형 회로의 고장 검출용으로 사용하기 위하여 게이트 레벨 및 정 적 스위치 레벨 회로는 물론 동적 스위치 레벨의 회로들도 처리할 수 있도록 한다. 또한, wired 논리 소자에서의 다중 신호 충돌 현상을 해결하기 위하여 새로운 6치 논 리값과 연산 규칙을 정의하여 신호 세기의 정보와 함께 사용한다. 고장 시뮬레이션의 기본 알고리즘으로는 게이트 레벨 조합 회로에서 주로 사용되는 병렬 패턴 단일 고장 전달(PPSFP:parallel pattern single fault propagation) 기법을 스위치 레벨 소자에 확장 적용한다. 마지막으로 스위치 레벨 소자로 구현된 ISCAS85 벤치 마크 회로와 실 제 혼합형 설계 회로에 대한 실험 결과를 통하여 본 연구에서 개발된 시스템의 효율 성을 입증한다.
본 논문에서는 혼합예약요청(hybrid reservation request) 알고리즘을 적용한 새로운 동적 예약 TDMA 프로토콜을 제안한다. 제안된 혼합 예약 요청 알고리즘은 기존의 랜덤접속방식과 기지국의 중재 없이 단말간 직접 신호교환을 통하여 이웃 단말의 새로운 예약 요청을 대신 전송하는 방식을 혼합해서 사용하는 방법이다. 이 알고리즘은 기존 slotted-ALOHA 방식을 이용한 예약 요청의 비효율성을 개선하여 새로운 단말의 예약 요청실패로 인한 셀 전송지연 및 호 봉쇄 확률(call blocking probability)을 줄이기 위한 목적으로 제안되었다. 제안한 알고리즘은 새로 전송할 데이터를 가진 단말이 많은 경우에 특히 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 모든 종류의 트래픽이 예약을 통한 전송방식으로 전송된다. 즉, 단말들로부터의 예약 요청을 바탕으로, 기지국이 스케줄링을 하여 트래픽 별로 접근 슬랏을 할당해 주는 방식이다. 이 경우, 예약 요청을 하는 방법은 새로 전송을 개시하는 단말과 이미 전송중인 단말의 경우가 다른데, 새로운 전송을 위한 예약이 필요한 단말은 제안하는 알고리즘을 이용하며, 이미 예약에 성공한 단말은 기존에 사용하던 자신의 버스트헤더(burst header)에 피기백(piggybacking)하는 방법을 이용한다. 제안한 알고리즘에 따라, 새로 접속하는 단말이나 새로운 예약 요청이 필요한 단말은 두 단계로 요청을 전송할 수 있다. 첫 번째 단계는 이미 예약에 성공하여 전송중인 이웃단말에게 전송요청신호를 보내 간접적으로 기지국에게 예약을 요청하는 방법이며, 두 번째 단계는 첫 번째 방법이 실패했을 경우 기존의 랜덤접속방법에 참가하는 것이다 먼저 첫 번째 방법에서는 단말이 랜덤접근 구간의 예약요청구간(resonation request)중 하나의 미니 슬랏을 선택해 이웃 단말들에게 한번 방송(broadcast) 한다 이후 ACK 응답구간(ACK receive)에서 응답을 받으면 예약요청성공이라 간주하고, 그렇지 않으면 실패로 판단, 뒤이어 오는 랜덤접근구간(normal random access period)에 참가하여 기지국에게 직접 예약 요청을 한다. 시뮬레이션은 기존 slotted-ALOHA방식으로 랜덤 접속을 할 경우와 제안한 방식과의 성공률을 비교해 제안한 방식의 call blocking probability가 낮음을 보였다.
다상 브러시리스 교류전동기의 역기전력 파형은 일반적으로 이상적인 정현파나 사다리꼴 형태가 아니다. 그러므로 이상적인 역기전력을 가정하는 기존의 모델로 다상 BLAC 전동기의 특성을 시뮬레이션 또는 해석하는 경우에는 많은 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 오차를 감소시키기 위해 FEA 기반의 회로 및 수식 기반의 혼합 모델링 기법을 이용한 상변수 모델을 제안하였다. FEA로부터 얻어진 역기전력 파형을 포함한 상모델의 파라미터를 사용하는 제안된 혼합 모델링기법은 임의의 역기전력 전압파형을 갖는 다상 브러시리스 교류전동기의 시뮬레이션과 해석에 사용할 수 있다. 제안한 기법을 7상 BLAC 전동기에 적용한 시뮬레이션 및 실험 결과로부터 모델의 타당성을 입증하였다.
최근 산업현장에서는 작업의 빈번한 변화에 따른 로봇의 재배치, 테스트로 인해 많은 비용이 소모되고 있다. 이러한 문제점의 해결방안으로 OLP(Off-line Programming) 시뮬레이션 시스템이 주목받고 있다. 현재 대부분의 OLP 시뮬레이션 시스템은 하나의 컴퓨터에서 실행되는 하나의 응용프로그램으로 되어있다. 따라서 로봇을 제어하는 시뮬레이션 프로그램이 복잡해지고 시뮬레이션 대상이 되는 작업장의 규모가 커지게 되면 이와 비례하여 시뮬레이션에 소모되는 시간이 늘어나게 되고 이로 인하여 시뮬레이션 진행상황을 실시간에 맞추어 출력하지 못하게 되는 경우가 발생하게 된다. 또한 하나 컴퓨터에서 실행되는 응용 프로그램의 한계로 인해 시뮬레이션 상황을 출력하는 화면크기는 제한될 수밖에 없어지고 여러 작업장의 시뮬레이션 진행상황을 동시에 확인하기가 힘들어 진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 PC에서 실행되는 OLP 시뮬레이션 시스템을 사용자가 지정하는 로봇의 집합 단위로 네트워크로 연결된 여러 개의 PC에서 실행할 수 있도록 하여 다수의 로봇 제어 프로그램을 실행하는데 걸리는 부하와 시뮬레이션 진행 상황을 출력하는 CAD시스템에 걸리는 부하를 분산 시키고 연결된 여러 PC를 통해 시뮬레이션 진행상황을 자유롭게 확인할 수 있는 구조를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션 시스템의 분산화로 인해 발생하는 동기화 문제에 대한 해결 방안으로 기존 시스템에 사용되는 이벤트/사이클 혼합 방식의 로봇 시뮬레이션 시스템의 알고리즘을 분산시킨 방안을 제시하였다.
해양 유정의 시추를 위한 드릴링이 진행되는 동안 원활한 드릴링 작업을 진행하기 위하여 드릴링 시스템을 순환하는 머드에 벌크가 Shear mixer을 통하여 첨가된다. 이러한 벌크 투입으로 조절된 머드의 물성치는 드릴링시스템 전반의 안정성에 영향을 주며, 머드와의 혼합이 이루어지는 Shear mixer의 성능개선은 전체 드릴링 시스템의 성능향상과 관계된다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 Shear mixer내 혼상유동의 특징을 알아보기 위해 파이프형상의 관내 고체-액체 혼상유동 실험에서 측정된 고체 침전도결과(Gilles et al., 2004)를 시뮬레이션 결과와 비교검증을 수행한 후, 이를 통해 얻어진 관내 액체-고체 혼상유동 시뮬레이션 조건을 바탕으로 Shear mixer의 혼합효율을 개선시킬 수 있는 최적형상에 관한 시뮬레이션 기반 설계를 수행하였다.
K 회사는 국내외 반도체 제조업체의 주문에 의해 반도체 패키지 제품을 생산 공급하는 기업이다. 생산 공정은 Die Sawing, 조립, 테스트로 구성된 기계중심의 조립라인 형태를 따르고 있다. 본 논문은 K 회사의 공정분석을 토대로 패키지 공정의 생산량을 늘리기 위한 3가지 방안을 제안하고, 이들을 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 모델을 통해 평가하는 사례연구를 다룬다. 3가지 방안은 병목공정에 기계 추가에 의한 라인균형, 제품의 그룹 스케쥴링, 비병목공정에서 작업자의 재배치이다. 시뮬레이션 평가결과, 3가지 방안을 혼합 적용하는 경우에 2.8%의 납기위반율 감소 효과와 함께 17.3%의 가장 높은 일일 생산량 증가를 보여 주는 것으로 나타났다. 3가지 방안의 혼합 적용하는 경우의 투자회수기간은 1.37년으로 매우 짧게 구해졌다.
IMM과 IE의 장점을 혼합한 IMM/IE 혼합 알고리즘이 근래에 제시되었다. 이 혼합방식은 IMM이나 IE 방식의 단점을 어느 정도 보완하였으나 기동이 발생하는 시점에서 필터의 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이 IMM/IE 혼합 알고리즘의 이러한 문제점을 개선하기 위한 두 가지 방안을 제안하고 그 성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션으로 예증한다.
공장 내 생산설비 배치나 건물 내 인테리어 디자인에서, 생산성 및 전체 디자인을 손상하지 않고 장비들을 신규 도입 혹은 재배치하는 것은 고비용의 작업이다. 이러한 실제 물체들을 가상공간에서 배치 시뮬레이션 하기 위한 방법으로 본 논문에서는 혼합현실 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 공장 내 생산설비 배치를 위한 시뮬레이션 알고리즘이 적용되었다. 제안된 인터페이스의 하드웨어는 이동식의 PC 플랫폼위에 사용자 입력을 위한 터치스크린과 비디오카메라가 장착되어 영상을 실시간적으로 보여주는 디스플레이(video see-through display) 를 사용한다. 가상물체와 실제물체가 정교히 합성된 혼합 현실 영상에서 터치 입력을 통해 가상 물체들을 회전 및 이동을 통해 재배치한다. 구현된 인터페이스를 통해, 우리는 제안된 인터페이스가 공간 배치 응용 분야에서 유용성이 있음을 확인하였다.
컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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