본 논문은 어플리케이션에 최적화된 ASIP설계를 하기 위해 MDL을 기반으로 한 Retargetable 컴파일러를 이용한 자동 인스트럭션 확장 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 어플리케이션 프로그램으로부터 얻은 정보를 이용하여 확장 가능한 인스트럭션 후보를 모두 찾는다. 확장 인스트럭션 후보는 하드웨어 라이브러리를 통해 실제 구현 시의 특성에 대한 정보를 얻게 된다. 하드웨어 특성과 수행 속도 향상을 기반으로 주어진 제한 조건에 맞게 인스트럭션 셋을 선택하고 프로세서 구조를 최적화한다. 제안된 시스템의 효용성을 확인하기 위해 다양한 벤치마크 어플리케이션을 이용하여 자동 인스트럭션 확장 시스템을 수행하였다. 제안된 시스템은 기존의 ARM9TDMI의 프로세서로부터 최적화된 인스트럭션 셋과 프로세서 구조를 갖도록 하였다. 제안된 시스템에 의해 설계된 ASIP는 주어진 제한 조건에 따라 기존 프로세서와 비교하면 평균 33.5%의 수행 사이클이 감소하는 것으로 확인되지만, 프로세서의 면적은 증가하는 것으로 측정되었다.
밭에서의 점적 관개를 이용한 노지 재배의 경우 적정 관개 계획 수립을 위해서는 작물 및 토양의 수분 정보에 대한 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 밭 토양을 GIS(Geographic Information System)를 통해 격자 형태로 분할하여 작물의 증발산량 및 토양의 수분함량을 모의할 수 있는 격자 기반 토양 물수지 모형을 개발하였다. 본 모형을 통해 작물의 소비수량 및 필요 수량을 파악함으로써 작부기간 중 필요한 관개수량을 제시하는 것이 가능하다. 고도화 기상자료로는 국가농림기상센터에서 운영 중인 고해상도 WRF(Weather Research and Forecasting) 모형에서 생산된 격자 형태의 복사, 온도, 바람, 강수 자료를 사용하였고 고도화 기상자료의 격자 해상도 별로 모의되는 작물 및 토양의 수분 정보 간 비교 및 분석을 실시하였다. 토양 물수지 모형에 입력되는 격자형태의 자료로는 기상, 토성 및 토지이용 자료가 있으며 기상자료의 경우 가로 및 세로의 크기가 각 270, 810, 2430m로 동일한 3가지 경우로 나누어 적용했으며 토성 및 토지이용 자료의 경우 기상 격자의 최소 크기에 맞춰 가로 및 세로의 크기가 각 270m인 격자로 분할하였다. 이와 같은 과정에 의한 모의 결과 각 격자별 작물 증발산량, 토양수분함량 및 관개수량의 일 연별 시계열 자료를 얻을 수 있으며 동시간대 격자별 수문인자 값을 산정하고 위치에 따른 공간적 상호 상관성을 분석하였다. 결과적으로, 고도화 기상자료의 격자 크기에 따른 밭 토양 물수지 분석 결과를 통해 고도화 기상 격자의 규모별 밭 토양 물수지 분석 효용성을 파악하고자 하였다. 더불어, 시험 지역(Test Bed) 선정을 통해 토양수분 및 증발산량을 실측하고 본 모형의 모의 결과와 비교함으로써 검정하는 것을 향후 연구 계획으로 한다.
본 연구가 기존 연구와 구별되는 점은 다음과 같다. 첫째, IoT 기술을 활용하여 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 인터넷 연결이 되는 어느 곳에서나 건축물의 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 시스템을 구축했다는 것이다. 둘째, 계측된 시계열 센서 데이터를 인공지능(LSTM)과 통계적(ARIMA) 방법을 이용하여 미래를 예측하는 모델을 개발하고 제안한 예측 모델의 실효성을 건축물 축소모형을 이용하여 실험적으로 검증하였다. 셋째, 또한 다수의 센서 데이터를 융합하여 건축물의 구조적 변형을 시각화함으로써 보다 입체적으로 건축물을 상태를 분석하는 방법에 대해 제안하고 실제 지진피해 건축물 사례를 통해 제안한 방법의 효용성을 입증하였다.
최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.
자동차 산업은 전 세계적으로 매출액이 1조 달러가 넘고 1천만 명 이상을 고용하고 있는 세계최대 제조업으로서, 약 2만 여개의 부품으로 완성되는 복합적 성격의 대표적인 산업이며 자동차 조립공정은 도장된 차체에 약 3천여 종의 내장, 계기판, 시트, 유리, 엔진, 트랜스미션, 차축 등의 유닛(Unit)을 조립하는 노동집약적 공정으로, 타 공정에 비해 자동화 비율이 가장 낮은 특징을 가지고 있다. 또한, 현재의 자동차 조립공정은 작업자의 조립작업에 대한 실시간 모니터링이 이루어지고 있지 못한 실정으로, 작업자의 작업 공구위치 측정시스템의 도입을 통해 공구의 위치를 실시간으로 파악하고 분석하여 일관된 작업 순서를 지시하면서 작업의 누락 및 가감을 체크한다면, 자동차 제조공정에서 발생할 수 있는 불량을 사전에 차단하여 조립공정의 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업자의 작업공구 위치 측정 시스템의 도입을 통해 일관된 작업 순서를 지시하면서 작업의 누락 및 가감을 체크하고, 제조공정에서 발생할 수 있는 조립불량을 사전에 차단하여 조립공정의 생산성 및 품질향상을 이룰 수 있는 실시간 공구 위치추적 시스템의 구성을 위하여 UWB(Ultra Wide Band) 무선측위를 활용한 공구의 실시간 위치추적시스템을 개발하고 그 효용성을 증명하고자 한다.
인터넷의 발전과 더불어 사람들이 더 많은 상품 정보에 접근할 수 있게 됨에 따라, 소비자 간(C2C) 전자시장의 거래 규모도 더욱 빨리 성장하고 있다. 시장 경제의 활성화를 위한 소비자 간 전자상거래의 역할이 더욱 강조됨에 따라 소비자 간 전자상거래를 효율적으로 지원할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 이러한 연구들은 단순히 시간 흐름에 따라 동일한 상품의 가격만을 협상하는 것에 초점을 맞추고 있다. 협상의 대상을 서로 다른 유사한 상품으로 확장하기 위하여 고객은 가격 외에도 배송 시간이나 결제 방법 등 거래 행위와 관련된 속성까지 포함한 상품의 다양한 속성들에 대하여 협상할 수 있어야 한다. 이 요건을 만족시키기 위해, 본 연구에서는 고객을 대행하는 에이전트가 판매자 및 구매자 양측의 효용을 높이기 위해 가격 외에도 상품 및 거래의 다양한 속성들에 대해 협상할 수 있는 자동협상 방법론과 이러한 방법론을 적용하는데 기반이 되는 에이전트 마켓플레이스를 제안한다. 제안된 e-마켓플레이스와 에이전트를 지원하기 위한 프로토콜과 관련된 시스템 구조들도 동시에 개발하였다.
본 고에서는 터널 굴착전 대상지반의 지질상태 및 암반거동을 암반예측시스템(RPS)을 통해 사전에 예측하고, 시공중 취약구간에 대해 적절한 대응을 하는 새로운 종합적인 방법을 소개하고자 한다. 암반예측시스템(RPS)은 선진보링(LIM), 선진수평시추, 탄성파탐사(TSP/HSP)로 구성되어 있다. 암반예측시스템에서 탄성파탐사(TSP/HSP)는 주요 단층과 공동등 연약대의 위치에 대한 개략적인 정보를 제공하며, 선진수평시추는 탄성파탐사(TSP/HSP)에 의해 예측된 연약대 전방에서 단층 또는 공동의 위치와 폭을 확인하는 데 활용된다. 선진보링(LIM)은 암반의 연경도와 굴착면 부근의 작은 연약대를 발견하는 데 활용된다. 암반예측시스템(RPS)은 영동선 철도현장의 솔안터널에 성공적으로 적용되어 그 효용성이 입증되었다.
본 논문은 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 관한 연구를 수행하였다. MDO 통합 설계 시스템을 구축하는데 있어서, 최적화 과정에서 발생하는 수많은 반복 계산, 광범위한 다분야 간 설계 및 CAD/CAE와의 연계를 고려함으로써 발생하는 방대한 계산량 및 데이터의 정보량으로 인해 수반되는 계산 비용을 현저히 줄이지 않고는 통합설계 시스템을 실제로 구축한다 해도 그 효용성은 비현실적일 수밖에 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 MDO 통합설계 시스템 프레임워크의 목적을 위해, 필수적으로 선행되어야 하는 다양한 근사기법의 적절한 활용을 통해 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 대한 연구를 수행하였다.
최근 도심지 고층건축공사가 증가하면서 건설자원의 효율적인 관리가 중요시되고 있으나 현재 국내 건설현장에서 건설자재의 공급에 대한 많은 문제점을 가지고 있다. 공정과 연계되지 못한 자재의 조달 및 양중은 현장 내 재고 증가 및 작업지연을 유발하면, 복잡한 정보전달 체계는 관련 작업의 의사결정의 지연의 원인으로 작용하여 결과적으로 공사기간에 절대적인 영향을 미치고 있다. 따라서 공정진행을 고려한 조달 및 양중작업에서 각 공사담당자간의 효율적인 정좌전달 체계의 구축은 효과적인 공사수행을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 사례조사를 통해 건설자재의 조달 및 양중작업의 문제점을 분석하여 가치흐름분석을 통해 구체적인 낭비요소를 추출한 뒤, 공사참여자간의 의사소통 체계를 구축 및 양중계획 업무흐름 개선방안을 제시하였다. 개선방안은 web을 기반으로 한 조달 및 양중시스템의 전반적인 체계로서 활용될 것이다.
본 연구에서는 구직자의 채용지원 서류에 대한 진정성 검증 및 잠재 직무역량과 성향에 대한 정보여과 기능을 기반으로 효과적인 원격 채용 및 적정한 업무배치 의사결정을 지원할 수 있는 온라인 채용지원시스템 프로토타입 설계 및 구현 사례를 제안하고자 하였다. 이를 위해 구직자의 공개된 소셜미디어 정보에 대해 다차원적으로 자동 크롤링 및 분석하는 기능을 접목하여 구직자의 성향과 직무역량 정보를 도출하고, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 채용지원 서류에 표현된 텍스트 정보 및 면접 영상 정보에 대한 지능적인 분석기능이 포함된 시스템 모델을 제안하였다. 제안하는 채용지원시스템의 효용성 검증을 위하여 프로토타입을 기반으로 주요 성능지표인 텍스트마이닝 정확도 및 면접 음성문자변환 기능 인식률 등에 대한 성능평가 실험을 진행하고 결과를 분석하였다. 제안하는 시스템은 효율적인 맞춤형 채용지원 기능이 가능하도록 지능형 웹/앱 개발에 필요한 요소기술을 융합하여 설계하였으며, 도출된 설계 사양 및 프로토타입 개발 결과를 바탕으로 상용화 구현이 된다면 인재 채용시장에서 필요한 지능형 온라인 채용시스템 기술로 확대 활용이 기대될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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