잠수함 소나 운용 요원의 능력을 향상시키기 위한 실제 해상 훈련은 많은 비용과 제약사항이 따른다. 소나 시뮬레이터는 이러한 문제점을 해결하고, 실제와 유사한 전장 환경을 모의함으로써 소나 운용 요원의 능력과 훈련 성과를 극대화시킨다. 본 연구에서는 수동 소나 시뮬레이터의 알고리즘을 제시하였으며, 알고리즘은 기동모듈, 소음원모듈, 소음 전달 모듈의 3가지 모듈로 나뉘었다. 기동모듈은 3차원 좌표계를 이용하여 함정의 기동을 구현하였으며, 시간 간격은 함정의 변침률에 따라 설정하였다. 소음원 모듈은 표적 소음, 해양 배경 소음, 자체소음으로 구성하였다. 표적 소음은 주파수 특성에 따라 비변조 협대역, 변조 협대역, 비변조 광대역, 변조 광대역 신호로 구분하였으며, 톤수와 속력에 의존하는 함정 방사소음 준위를 적용하였다. 해양 배경 소음은 음향도파관 효과가 고려된 바람 소음과 그외 배경 소음으로 모의하였으며, 자체소음은 유체소음과 소나돔 삽입 손실로 모의하였다. 소음 전달 모듈은 음선 기반의 모델을 이용하였으며, 기동 모듈의 각 시간에서 고유음선의 진폭, 위상, 시간지연을 합산하여 주파수 영역에서 표적 소음에 곱하였다. 최종적으로 시나리오에 따른 모의 결과 실제 해양에서 발생하는 소음과 유사한 경향을 확인할 수 있었다.
본 논문은 케이블 채널 등화에 이용 가능한 빠른 수렴 특성을 갖는 블라인드 결정 궤환 등화기를 제안한다. 전방향 및 궤환 필터로 구성되는 기존의 블라인드 결정 궤환 등화기는 에러 전파 문제를 피하기 위해 전방향 필터 계수가 충분히 수렴된 후, 궤환 필터 계수가 갱신되므로 정상 상태에 수렴하는데 많은 훈련시간이 걸리는 단점을 갖는다. 이런 단점을 극복하기 위해 제안된 등화기는 수신신호와 입력신호의 통계적 특성을 나타내는 대표값 사이의 최소 거리를 이용하는 새로운 비용함수를 전방향 필터에 적용하였다. 또한 계수 갱신에 이용되는 LMS 알고리즘의 수렴 상수를 등화기 출력에 따라 적응적으로 변화시킴으로써 궤환 필터의 수렴 속도를 향상시켰다. 제안된 등화기의 성능을 공인된 케이블 채널 환경하에서 모의실험 하였다. 그 결과, 제안된 등화기는 기존의 블라인드 등화기보다 빠른 수렴속도를 보였으며, SER 성능 비교에서도 기존의 블라인드 등화기보다 더 나은 결과를 나타내었다. 제안된 등화 기술을 유무선 멀티미디어 전송환경, 8-VSB 혹은 64-QAM 방식을 이용하는 지상파 HDTV 등에 적용하는 것을 기대할 수 있다.
본 연구에서는 많은 양의 함수 계산을 요구하는 확률론적 최적화 기법을 보다 효과적으로 강구조물에 적용하여 수행하고자 한다. 다양한 과학, 응용공학 분야에서 많은 시간이 소요되는 과정을 대체하는데 효과적인 도구로 출현한 인공신경망을 최적화 과정 중 많은 수의 유한요소 해석이 요구되는 재해석 문제에 적용함으로서 유한요소법의 평형방정식의 해의 근사해를 추정하여 재해석과정을 보다 간단하고 용이하게 수행하고자 한다. 또한 이용된 인공신경망의 학습효과의 개선을 위해 유전알고리즘을 적용한다. 확률론적 구조최적화 기법으로는 진화론적 방법에 기초한 알고리즘을 사용한다. 수치 예로써 전형적인 체적(중량)문제와 실 경비함수를 목적함수로 갖는 강구조물 모형에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 타당성을 증명하였다.
교통사고 피해를 최소화하기 위해서는 차량과 도로 체계에 대한 공학적인 개선을 통하여 교통사고 원인을 제거해야 한다. 일반적으로 안정성과 효율성이 부족한 도로는 교통사고가 지속적으로 발생할 가능성이 크고 이를 개선하는데 막대한 사회적 비용과 시간이 소요되며, 부적절한 환경 요인으로 발생한 교통사고는 국가적으로 큰 피해를 발생시키게 된다. 따라서 본 연구는 최근 인공지능 분야 중 활발히 연구 중인 역전파 알고리즘(Back-Propagation Algorithm : BPA)을 이용하여 신호교차로를 대상으로 최적의 교통안전 평가기법을 제시하고자 하였다. 본 연구는 광주광역시내 교통혼잡과 교통사고가 빈번하게 발생하고 있는 신호교차로 지점을 대상으로, BPA를 이용하여 보다 신뢰성 높은 교통안전 평가 모형을 개발하고자 다음과 같은 일련의 방법으로 연구를 수행하였다. 첫째, 신호교차로 교통사고와 교통상충간의 순위상관분석을 실시하여 교통사고 순위와 교통상충 순위가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 이는 교통상충이 신호교차로 교통안전 평가 변수로 사용될 수 있음에 따라 설명변수로 입력되고 교통사고가 종속변수인 선형회귀모형을 개발하는데 이용하였다. 둘째, 신호교차로의 교통량과 진입 진출 차로수 차이 등을 교통사고의 설명변수로 간주하여 다중회귀분석을 통해 교통사고 예측모형을 개발하였다. 셋째, 교통량과 도로 기하구조 요소를 모형의 설명변수로 설정하고 교통상충을 종속변수로 하여 BPA를 이용한 최적의 교통안전 평가 모형을 개발하였다. 마지막으로, 교통사고 실측값, 다중회귀모형, BPA에 의한 교통사고 예측값을 평균제곱근오차 방법으로 모형의 적합도 비교 분석을 하였다. 본 연구의 결과, BPA에 의해 도출된 교통사고 예측값과 교통사고 실측값 사이의 평균제곱오차는 3.89로 계산되어 BPA가 다중회귀 모형보다 상대적으로 교통안전 평가능력이 우수한 것으로 나타나 실제 신호교차로 교통안전도를 평가하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되고 추후, 교통안전정책 수립시 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.
Recent advances in wireless networks and low-cost, low-power design have led to active research in large-scale networks of small, wireless, low power sensors and actuators, In large-scale networks, lots of timing-synchronization protocols already exist (such as NTP, GPS), In ad-hoc networks, especially wireless sensor networks, it is hard to synchronize all nodes in networks because it has no infrastructure. In addition, sensor nodes have low-power CPU (it cannot perform the complex computation), low batteries, and even they have to have active and inactive section by periods. Therefore, new approach to time synchronization is needed for wireless sensor networks, In this paper, I propose Energy-Efficient Time Synchronization (EETS) protocol providing network-wide time synchronization in wireless sensor networks, The algorithm is organized two phase, In first phase, I make a hierarchical tree with sensor nodes by broadcasting "Level Discovery" packet. In second phase, I synchronize them by exchanging time stamp packets, And I also consider send time, access time and propagation time. I have shown the performance of EETS comparing Timing-sync Protocol for Sensor Networks (TPSN) and Reference Broadcast Synchronization (RBS) about energy efficiency and time synchronization accuracy using NESLsim.
In this paper, we design neurofuzzy networks architecture by means of linear fuzzy inference. The proposed neurofuzzy networks are equivalent to linear fuzzy rules, and the structure of these networks is composed of two main substructures, namely premise part and consequence part. The premise part of neurofuzzy networks use fuzzy space partitioning in terms of all variables for considering correlation between input variables. The consequence part is networks constituted as first-order linear form. The consequence part of neurofuzzy networks in general structure(for instance ANFIS networks) consists of nodes with a function that is a linear combination of input variables. But that of the proposed neurofuzzy networks consists of not nodes but networks that are constructed by connection weight and itself correspond to a linear combination of input variables functionally. The connection weights in consequence part are learned by back-propagation algorithm. For the evaluation of proposed neurofuzzy networks. The experimental results include a well-known NASA dataset concerning software cost estimation.
본 논문연구에서는 군용 무인차량과 보병의 위치를 실시간으로 추적하여 충돌을 방지하기 위한 제어시스템을 개발하였다. 개발된 제어시스템은 무선장비들의 위치를 추적하기 위하여 저비용의 RSS 측정값을 사용하였다. 다중경로 환경에서 장비들 위치 추적의 정확성을 향상시키기 위하여 수학적 평균 필터링 과정을 거쳐서 RSS 행렬 값들을 계산하였다. 또한 무선통신 환경에서 빈번히 발생하는 손실된 패킷의 복구 또는 대체를 위하여 퍼지 규칙 선행 알고리즘을 개발하였다. 무선장비들 사이의 거리 정보를 기반으로 무선장비의 위치를 추적하기 위하여 그라디언트(gradient) 알고리즘과 기하학적 삼각 추적 알고리즘을 개발하였다. 성능 평가를 위하여 기하학적 삼각 추적 알고리즘의 위치 추적 결과를 GPS에 의한 위치와 그라디언트 알고리즘의 위치 추적 결과와 비교 분석하였다.
실내 Wi-Fi환경에서 위치추정 정확도를 향상시키기 위한 위치추정에 대한 연구가 수년 동안 계속되어 오고 있다. 핑거프린트 기법 및 전파모델은 실내 위치추정에 있어서 매우 중요한 기술이다. 추가적인 하드웨어 없이 저비용으로 핑거프린트 기법을 사용하는 다양한 위치추정 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 실내 위치추정 모델에서 VAP (virtual access points) 개념을 사용하여 이러한 목표를 실현한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Wi-Fi 환경의 핑거프린트 기반에서 VAP를 사용한 실내 위치추정 시스템의 아이디어를 제시하였다. 이 아이디어의 핵심은 실제 실내 Wi-Fi 환경에서 VAP를 사용하여 AP의 역할을 수행 할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능분석을 위하여 4개의 시나리오를 사용하여 실험한 결과, 1개의 AP 대신에 2개의 VAP를 사용했을 때 가장 우수한 결과가 도출되었으며, 실험의 3번째 경우인 3개의 AP와 2개의 VAP를 사용했을 때 3.99 미터의 가장 낮은 위치오차가 발생하였음을 확인하였다.
선체구조는 많은 수의 구조부재로 이루어져 있으며, 구조물의 안정성을 확보하기 위해 모든 부위의 검사를 위해서는 경제적, 사회적인 많은 비용이 필요하므로, 검사시기 및 검사방법의 최적화는 선체구조의 안정성확보 및 경제적 관점에서 매우 중요한 부분이 되고 있다. 선체구조 손상중 많은 부분이 균열이며 이러한 미세한 균열이 성장하여 대규모 파괴로 진전되기 전에 검사를 통하여 균열을 검출하고 수리하는 과정을 Markov 연쇄모델에 의해 이상화 시켰으며, 검사 계획안의 최적화는 유전적 알고리즘을 통하여 구현하였다. 특히 선박은 부식환경하에서 운항하므로 부식에 의한 선체구조부재의 치수가 감소하기 때문에 응력이 변하고 균열진전의 확률적인 특성 또한 변한다. 정상 Markov 연쇄모델로서는 이러한 부식에 의한 영향을 고려할수 없기 때문에 비정상 Markov 연쇄모델에 의해 부식의 영향을 고려하였다. 여러개의 부재군에 대한 검사 계획안의 최적화에 대하여 수치계산을 실시하여 그 특성을 비교하였고, 부식영향하의 부재군에 대하여 검사기간중에 발생되는 고정비용의 정도에 따른 경제성 분석 및 목표 파괴확률의 정도에 따른 검사계획의 차이를 살펴보았다. 수치계산 예를 통하여 전체비용을 줄이기 위해서는 피로수명이 짧은 부재군에 대한 피로수명을 향상시키는 방안이 가장 효율적임을 알 수 있다.
본 논문은 수중 음파 센서 네트워크의 패킷 전송률을 높이고 에너지 소모량을 줄이기 위한 협력 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 노드에서 가상 안테나 배열이라고 부르는 분산 안테나들이 같은 패킷들을 전송하고, 수신노드에서는 수신된 패킷들을 결합하여 패킷 손실률을 낮춘다. 따라서 높은 전송 손실, 전파 지연 및 주위 잡음과 같은 수중 채널의 고유 특성을 고려한 채널 특성 기반의 협력 전송 기법은 중계노드들을 통한 높은 다이버시티 이득을 제공하여 수중 음파 센서 네트워크의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 송신노드에서 채널 상태, 거리 비용, 각 노드 당 남은 에너지를 고려하여 이웃노드들 중에서 목적지와 중계노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과는 OPNET Moduler를 통해 제안된 방법의 평균 에너지 소비, 패킷 전달 비율, 응답 시간 측면에서 비-협력 기법 및 SPF(Shortest Path First) 기법보다 향상된 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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