This paper proposes Power System Health Index(PSHI) newly. The paper describes several kind of power system health indices based on two main categories, which are adequacy and security. In adequacy, four kinds of health indices of Frequency, Voltage, Reserve(Operating Reserve Power and Frequency Regulation Reserve Power) and Overload of lines and transformers are proposed. In security, four kinds of health indices of Voltage(154kV, 345kV and 765kV), Overload of lines and transformers, Power flow constraint among areas and SPS are proposed. All indices are mapped with three domains, which are indicated as Health, Margin and Risk, defined with expert interview. While domains of health, margin and risk is defined similar with the conventional well being analysis of power system. The criterion of the domains is proposed using an interview with expert operators and practical reliability codes in Korea. The several kinds of health index functions, which are linear ratio, piecewise linear ration and reverse ratio function etc. are developed in this paper. It will be expected that the developed health indices can help operators to control power system more successfully and also prevent power system from accident as like as black out in future because operator can make a decision immediately based on more easily visual information of system conditions from too much indices acquisition of complex power system.
연료전지 발전 시스템은 비선형성을 내포한 다수의 제어 루로들로 구성된 매우 복잡한 형태의 시스템이다. 연료전지 발전 시스템의 제어를 위하여 연료전지의 스텍 모델이 개발되고 있으며 연료전지 발전 시스템의 간략화된 프로세스 흐름도도 제시되고 있다. 본 연구에서는 이러한 모델을 사용하여 연료전지 발전 시스템을 지능적으로 제어할 수 있는 I-SRG(Intelligent Setpoint Reference Governor)를 개발한다. I-SRG는 시스템의 제약조건과 성능목표에 대한 최적의 운전 설정치를 산출하고 각 제어 루프의 앞먹임 제어입력을 생성한다. I-SRG는 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 최적화 기법에 사용하고 신경회로망으로 구현되어진다. MCFC 발전 시스템의 전력 프로파일에 대한 추종 제어의 모의실험을 수행하여 제안된 I-SRG의 유용성을 보인다.
이 논문에서는 저면적 256-point FFT 구조를 제안한다. 저면적 구현을 위하여 CSD(Canonic Signed Digit) 곱셈기 방식을 채택하여 구현하였다. CSD 곱셈기 방식을 효율적으로 적용하기 위해서는 곱셈연산의 가지 수가 적어야 하는데, 여러 알고리즘을 조사한 결과 Radix-$4^2$ 알고리즘이 곱셈연산의 가지 수가 적음을 발견하였다. 따라서 제안 구조는 Radix-$4^2$ DIF 알고리즘과 CSD 곱셈기 방식을 사용하였다. 즉 Radix-$4^2$ 알고리즘을 사용하여 4개의 스테이지에서 사용되는 곱셈연산의 가지 수를 최소화한 후에 각각의 곱셈연산 블록은 CSD 곱셈기를 사용하여 구현하였다. CSD 곱셈기 구현에서 공통패턴을 공유하여 덧셈기의 수를 줄일 수 있는 CSS(Common Sub-expression Sharing) 기술을 사용하여 구현면적을 더욱 감소시켰다. 제안된 FFT 구조를 Verilog-HDL 코딩 후 합성하여 구현한 결과, Radix-4를 사용한 구조와 비교하여 복소 곱셈기 부분의 29.9%의 cell area 감소를 보였고 전체적인 256-point FFT 구조에 대한 비교에서는 12.54% cell area 감소를 보였다.
Index selection is one of the most important decisions to take in the physical design of relational data warehouses. Indices reduce significantly the cost of processing complex OLAP queries, but require storage cost and induce maintenance overhead. Two main types of indices are available: mono-attribute indices (e.g., B-tree, bitmap, hash, etc.) and multi-attribute indices (join indices, bitmap join indices). To optimize star join queries characterized by joins between a large fact table and multiple dimension tables and selections on dimension tables, bitmap join indices are well adapted. They require less storage cost due to their binary representation. However, selecting these indices is a difficult task due to the exponential number of candidate attributes to be indexed. Most of approaches for index selection follow two main steps: (1) pruning the search space (i.e., reducing the number of candidate attributes) and (2) selecting indices using the pruned search space. In this paper, we first propose a data mining driven approach to prune the search space of bitmap join index selection problem. As opposed to an existing our technique that only uses frequency of attributes in queries as a pruning metric, our technique uses not only frequencies, but also other parameters such as the size of dimension tables involved in the indexing process, size of each dimension tuple, and page size on disk. We then define a greedy algorithm to select bitmap join indices that minimize processing cost and verify storage constraint. Finally, in order to evaluate the efficiency of our approach, we compare it with some existing techniques.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전(Rotation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크 탈지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화 된 영상 (Normalized Image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화 된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. 회전 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 DCT를 채용하고 계수의 공간-주파수 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과. 제안된 방법이 회진변환 공격에 강인한 특성을 보였다.
강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.
서픽스 트리는 공통의 프리픽스의 빈도수가 높을 때 효과적인 알고리즘으로, 한정된 문자로만 구성된 DNA 유사성 검색을 위한 연구에서 널리 활용되고 있다. 그러나, 서픽스 트리는 인덱스 특성상 메모리 공간을 많이 차지하며, 트리의 분할 시 DNA 시퀀스의 비율로 인한 쏠림현상이 발생한다는 문제점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 공통의 프리픽스를 가지는 가변길이의 파티셔닝 방법으로 합병하지 않는 인덱싱 방안인 SENoM을 제안한다. SENoM은 전체 시퀀스에서 공통의 프리픽스를 가지는 서픽스들의 발생 빈도수가 임계치 이하인 경우 디스크에 저장하고, 임계치 이상인 경우 임계치 이하가 될 때까지 프리픽스를 확장한다. 모든 파티션은 서브트리로 구축한 후 디스크에 저장하며, 질의처리를 위해, 구축된 파티션의 프리픽스를 서픽스로 가지는 트리를 구축한다. 제안하는 기법은 복잡한 합병과정을 제거하고, 많은 파티션 발생으로 인한 디스크 I/O 발생을 줄인다. 실험을 통해, SENoM이 Trellis 알고리즘에 비해 메모리 사용량을 약 35%, 인덱스 크기를 약 20% 감소시켰음을 보인다. 또한, 질의길이가 긴 경우에도 프리픽스 트리를 이용하여 효과적인 질의처리가 가능함을 보인다.
현재 구축되어 있는 반도체 공정에서의 상태감시 시스템은 센서 데이터를 수동으로 수집하는 방식으로써 복합 장애 검출이나 실시간 감시에서 한계가 존재한다. 본 논문에서는 영역 온톨로지를 구성하여 시간에 따른 관계망을 형성하는 상황인지 알고리즘을 설계하고 이를 통해 반도체 공정에서 위험요소가 발견되는 부분에 대해서 이벤트를 생성하여 사용자에게 서비스하는 시스템을 제안하며, 이를 구현하기 위해 상황 추론을 위한 다중센서 노드를 설계하고 이를 실험하였다. 실험 결과, 다수의 수집된 데이터에서 시간에 대한 관계가 형성된 내용에 대해서는 시간적 규칙추론이 적용된 이벤트가 발생하였으며 오작동 및 외부의 시간적 요인에서 발생되는 이벤트는 Log로만 데이터를 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
표면 재구성은 2차원 기하정보로 부터 3차원 물체의 형상을 복원하는 방법이다. 기존의 표면 재구성 알고리즘 중 많이 사용되는 Barequet의 방법은 정합되는 부분을 먼저 타일화 하고, 정합되지 않는 부분인 클레프트는 동적 계획법으로 타일화 한다. 그러나 이 방법은 클레프트를 처리하는 시간이 오래 걸리기 때문에 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 분기가 없는 단순영역을 한 번의 연산으로 외곽선의 최단거리 정점을 따라 타일화 하고, 분기가 있는 경우에는 정합이 잘되는 기본영역과 정합이 되지 않는 클레프트로 나눈다. 클레프트는 최단거리 정점들의 중점을 이용하여 간단하고 신속하게 타일화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존 방법보다 메쉬 재구성 속도와 정확도가 높아진 것을 확인할 수 있었다.
직사화기 사격통제장치에서 최적 설계를 위해서는 특정 오차요소가 명중률에 미치는 영향을 파악해야 한다. 이를 위해 가장 좋은 방법은 이들 오차요소에 대한 민감도 식을 구하는 것이나, 체계가 복잡하면 이를 정량적으로 유도하기가 쉽지 않다. 보통 제한된 운용조건에 대해 수치방법으로 민감도를 계산하며, 지상전투차량 등에서 널리 활용되고 있다. 그러나 이 방법은 다량의 시뮬레이션에 의존해야 하므로, 연산 시간이 많이 소요되고 데이터에 의존하므로, 대공화기와 같이 운용조건이 넓게 변화할 경우 민감도가 어떻게 변화할지 직관적으로 이해하는 데 어려움이 있다. 본 논문은 직사화기 탄도에 대한 닫힌 형태 탄도식을 유도하고, 이 식으로부터 오차요소별로 체계 종합오차에 대한 민감도 식을 유도하고, 이들의 영향을 종합하여 명중률을 계산하는 방법을 보인다. 유도된 민감도 식은 수치적분 방법과 달리 연산처리 시간이 짧으면서도 관련 변수 간 물리적 이해가 쉬워 체계설계 시 다양한 운용조건에 대해 편리하게 활용될 수가 있다. 30미리 탄에 대한 시뮬레이션을 통해 본 논문의 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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