유무선 인터넷 기술의 발달로 인해, 네트워크 전반에 걸쳐 산재해 있는 개인 정보에 대한 공유 및 교환에 대한 요구가 점차로 증가하고 있다. 본 논문에서는 이동에이전트 기반의 peer-to-peer(P2P) 네트워킹을 위한 새로운 기법이 설계되고 구현된다. 설계된 시스템은 이동에이전트를 사용함으로써, 냅스터 및 그 누텔라로 대표되는 기존의 혼합형 P2P와 순수형 P2P에서 발생하는 문제점들을 보완시킨 새로운 기법이며, 혼합형과 순수형 모두에 적용이 가능하다. 또한 분산 정보 공유 및 교환을 위한 응용 개발의 용이함을 위해 다양한 고급의 AH들을 제공하고 있다.
본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.
로켓 엔진 시스템에는 가압가스로 추진제를 엔진으로 공급하는 가압 시스템과 터보펌프를 이용해 엔진으로 고압의 추진제를 공급하는 터보펌프 시스템으로 나눌 수 있으며 터보펌프 시스템은 다시 Gas Generator를 이용하는 개방형 엔진과 Prebumer를 이용한 폐쇄형 엔진인 다단 엔진으로 구분할 수 있다. 로켓의 엔진 시스템은 Turbine, Turbopump, Gas Generator, Thrust Chamber, Tube, Valve, Propellant Tank 등 각 구성품 간에 서로 상호간섭이 매우 심한 공정이다 로켓 엔진 시스템은 이와 같은 상호간섭에 의해 추력 제어 및 혼합비 제어, 추진제 소진 제어 적용 시 정확하고 강인한 제어를 수행하여야 한다. 이를 위해 정확한 동특성 모델을 구축하는 것이 중요하며 모델을 통해 적절한 제어 시스템을 선택하여야 한다. 그러나 현재 국내에는 이에 대한 연구가 미미하며 해외의 경우 로켓은 특수 분야에 속함으로 공개되어 있지 않다. 로켓에 대한 개발 연구에 있어서는 위와 같은 작업이 선행되어야 하며 이에 대한 선행 연구로 한국항공우주연구원에서 Gas Generator를 이용한 개방형 터보펌프 엔진 시스템에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 Gas Generator를 이용한 개방형 터보펌프 엔진시스템에 대한 동특성 모델을 구성하였다. 배관부, 터빈, 펌프, 밸브, Gas Generator, 재생냉각, 추력연소실 등 엔진 시스템을 구성하는 구성품에 대한 동특성 모델을 구성하였으며 이를 matlab의 simulink를 통해 각 구성품을 연결하여 최종 엔진시스템의 동특성 모델을 구성하였다. 구성된 동특성 모델을 통해 각종 변화(추진제 밀도 변화, 추력 변화, 혼합비 변화 등)에 대한 엔진 시스템 변화를 예측하여 정확한 엔진 시스템에 대한 이해를 넓혔으며 추력 제어 및 혼합비, 추진제 소진 제어를 최적으로 할 수 있는 제어 시스템 구축을 위한 기초 자료로 이용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 저가형 GPS 수신기와 자이로 및 속도계를 결합한 혼합항법시스템을 개발하여 그 정확도를 실험하였다. 본 혼합항법시스템에서는 기존의 강결합 방식이나 연결합 방식과 달리 변형된 결합방식을 채택하여 GPS 수신기나 자이로 혹은 속도계를 자유롭게 선택할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 본 혼합항법시스템은 기존의 항법시스템보다 정확도가 향상되었으며 다중경로오차를 상당히 제거할 수 있음이 밝혀졌다. 또한 본 항법시스템은 후처리 지리정보자료획득의 측면에서 유리한 것으로 나타났다.
최근 들어 많이 사용되어지는 원격 전자회의 시스템이나 멀티미디어 브로드캐스팅과 같은 분산 멀티미디어 어플리케이션을 지원하기 위해서는 시스템이 어플리케이션의 시간제약성을 만족시켜주어야 한다. 따라서, 이와 같은 실시간 시스템에서는 시스템의 행위를 예측하고 분석하기 어렵게 하는 우선순위 반전 문제를 해결하여야 하며, 시스템의 오버헤드를 최소화하면서 공유자원에 대한 선점가능성을 높일 수 있는 실시간 서버모델을 사용할 필요가 있다. 현재 동기화에서 주로 사용되는 실시간 서버 모델에는 단일 스래드 서버모델, 작업자 모델 그리고 동적 서버 모델이 있으나 공유자원을 관리하기 위한 효율적인 구조를 제시하고 있지는 못하다. 본 논문에서는 우선순위 반전문제를 해결하기 위하여 우선순위 계승 프로토콜을 이용하고 있으며, 시스템의 오버헤드에 영향을 최소화하면서 서버에 대한 보다 나은 선점가능성을 제공할 수 있고 좀더 빠른 응답시간을 갖는 실시간 서버 모델로서 혼합형 우선순위 작업자 모델을 제안한다. 흔합형 우선순위 작업자 모델은 정적 우선순위 작업자 모델과 동적 우선순위 작업자 모델을 혼합한 형태로서 성능평가 결과 혼합형 우선순위 작업자 모델이 기존의 다른 모델들 보다 좀 더 나은 성능을 보이고 있음을 알 수 있다.
본 논문은 근전도 패턴 인식에 의한 가상 로봇팔 제어 방식을 제안한다. 고차원의 근전도 신호를 정밀하게 분류하기 위하여 혼합형 신경 회로망 방식을 사용한다. 혼합형 신경회로망은 SOFM과 LVQ로 구성되고, 고차원의 EMG 신호를 2차원 데이터로 변환한다. 3개의 표면 전극을 이용하여 EMG 신호를 측정 한다. 제안한 혼합 시스템을 이용하여 한글 자음 6개의 수화 신호를 분류한다. 가상 로봇팔 실험을 통해서 제안한 혼합 시스템을 이용한 수신호의 EMG 패턴 인식의 유용성을 확인하였다.
컴퓨팅 환경을 이용한 멀티미디어 시스템은 기능 측면에서는 고품질의 대용량 데이터에 대해 빠른 접근 속도를 지원해야하며 활용 측면에서는 사용자에 대한 상호작용성과 적응성을 지원할 수 있어야한다. 하지만 기존의 방식에서는 이 두 가지 측면을 모두 지원하기에 어려움이 있다 본 연구에서는 다중 계층 구조의 혼합형 멀티미디어 시스템을 설계하였다. 제안 시스템은 멀티미디어 자료가 가진 매체적 속성을 기반으로, 각 방식을 혼합적으로 사용하여 각 방식이 가진 단점을 보완하도록 설계되었다. 또한 실험 결과 멀티미디어 처리 성능이 향상되었음을 확인하였다.
외란이나 시스템의 파라미터 변동 및 불확실성이 존재하는 자동화 장비의 고속 정밀제어를 위한 혼합형 퍼지제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 제어영역을 고속제어 영역과 정밀제어 영역으로 분리하였다. 먼저 퍼지 제어방식을 이용하여 고속제어를 수행하고, 오차가 설정된 범위 안에 들어오면 주파수 동기방식에 의해 제어되어 정밀제어를 수행한다. 제안된 방법을 이용하여 용접라인 및 산업용 로봇 매니플레이터, 부품조립 자동화 설비 등의 적용 예로써 서보 제어시스템에 적용하였다. 이론과 실험적인 연구가 수행되었고, 그 결과는 자동화 장비의 위치제어 성능이 개선되었음을 입증한다.
정부는 지난 몇 년간 국가GIS사업을 비롯해 중앙부처 및 지방자치단체에서 추진한 각종 GIS사업을 통해 구축된 지리정보의 활용도를 극대화하고자 국가지리정보유통체계 구축사업을 추진해 왔다. 지리정보유통망과 같은 정보 유통체계는 유통 상품이 물류배송이 아닌 인터넷을 기반으로 실시간으로 전달되는 유통흐름을 가지고 있어 유통의 주체, 객체, 수단, 환경 등 제반 요소의 변화에 따라 유통모형을 달리 적용할 필요가 있다. 국가지리정보유통체계 구축사업에 적용된 유통모형은 크게 중앙집중형, 지방분산형, 혼합형으로 구분된다. 그리고 각각의 모형은 정보통신기술의 발전 현황과 정보화 환경을 고려하여 초기 단일 유통센터를 중심으로 운영되는 중앙집중형에서 점차 지역별 통합관리소가 운영되는 지방분산형으로 전환되었고, 근래에는 중앙집중형과 지방분산형이 통합된 혼합형으로 발전하였다. 본 연구에서는 지금까지 적용된 유통모형을 정립하고 이에 대한 장 단점을 도출하여 향후 발전해 나아갈 수 있는 가장 이상적인 유통모형을 제안해보고자 한다. 이는 정보 유통을 고려하는 사업의 참고 모형으로 활용될 수 있으며, 이를 토대로 보다 성공적인 유통시장을 형성할 수 있을 것으로 기대된다.
상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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