본 논문은 nonconstant modulus 특성의 높은 스펙트럼 효율을 갖는 16-QAM 신호 전송 시 채널에 의한 부호간 간섭을 줄이기 위한 CCA (Compact Constellation Algorithm)와 RMMA (Region-based MMA) 블라인드 적응 등화 알고리즘의 성능 비교에 관한 것이다. CCA는 결정 장치의 출력인 sliced symbol과 16개의 모든 신호점들을 compact화한 통계적 심볼을 이용하여 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호의 분산을 줄여 초기 수렴과 misadjustment를 개선하지만 연산량이 증대되며, RMMA는 신호점이 속하는 영역을 기준으로 4개의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차 신호를 얻으므로 빠른 수렴속도와 misadjustment 및 채널 추적 능력이 연산량 증가없이 개선되는 효과를 얻을 수 있다. 논문에서는 동일한 채널에서 이들 알고리즘을 구현한 후 블라인드 적응 등화 성능을 등화기 출력 신호의 성상도, 잔류 isi양, MSE 및 SER을 적용하여 비교하였다. 시뮬레이션의 결과 출력 신호 성상도, 잔류 isi 및 MSE에서는 RMMA가 CCA보다 우월하였지만 수렴 속도는 약1.3배 정도 늦어짐을 알 수 있었다. 또한 잡음에 대한 robustness를 나타내는 SER 성능에서는 SNR이 적을때는 CCA가 우월하지만 6dB 이상에서는 RMMA가 우월하였다.
자동차의 증가에 따른 사고는 꾸준히 증가하고 있다. 교통사고로 인한 사망자수를 줄이기 위해 많은 안전정책이 추진되고 있으며 교통사고 사망자수를 제로로 만들기 위한 노력이 계속되고 있다. 2016년에 수립된 「제3차 교통안전기본계획」에 따르면 안전시설에 대한 개선사업은 누적사망자수가 가장 많은 지역을 우선으로 하도록 되어있다. 이는 시에서 관할하는 도로의 경우 어느 정도 합당한 방법이기는 하지만 구에서 관리하는 20m미만도로의 경우 사망자수가 기준치에 크게 미치지 못하는 현실에서 단순히 사망자수가 많은 지역을 위주로 개선방안을 내는 것은 합리적이지 않을 수 있다. 또한, 사망사고의 발생 원인이 특별한 안전시설이나 제도의 미비 때문인지 우연의 발생인지를 알아내기에는 사고건수가 상대적으로 미미하기 때문에 전체 사고를 기준으로 하는 것이 장래 더 많은 효과를 볼 수 있는 개연성이 있다. 본 연구는 사고비용을 토대로 사망사고 발생지역과 사고다발지역에 대한 비용분석을 통하여 이를 비교하였다. 3개의 산정방식을 이용한 사고비용 분석결과 모든 교통사고의 비용이 포함되었을 때에 사망자수가 없는 신촌네거리의 비용이 기존에 사고누적지역으로 채택된 시온보육원입구 삼거리의 비용보다 높게 나타나는 것으로 나타났다. 연구결과를 고려했을 때 교통사고 누적지점 선정 시 사고에 따른 비용, 사고 심각도에 대한 가중치 등을 고려하여 지점을 선정할 필요가 있다.
건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
전자·신소재·IT 등 첨단 기술을 핵심으로 한 고도의 지식 집약적 산업인 하이테크 산업은 반도체·디스플레이·배터리 분야를 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, 시장 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 하이테크 산업의 공장 건설은 시장의 변화, 수요 변화, 발주처의 요구사항 등 다양한 요인으로 인하여, Fast-Track 공사, 기본 라인 구성 등 공장 가동 시점을 앞당기기 위한 많은 노력이 이루어지고 있다. 따라서 공사 계획, 초기 단계의 빠른 의사결정을 위한 다양한 유형에 대응 가능하며, 정확도, 신뢰도 높은 공사비 산출 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 하이테크 산업 공사의 특성을 반영하여, 공장 전체 생산량을 고려하여 전체라인 구성을 위한 공사 유형과 빠른 생산가동을 위한 기본라인 구성을 위한 공사 유형으로 기존 공사내역을 분류하였으며, 비교·분석을 통하여 기본라인 구성 유형 공사비 산출을 위한 공사별, 세부 공사별 보정 비율을 도출하였다. 신규 하이테크 공장 건설 프로젝트에 본 연구에서 제시한 보정 비율을 적용하여 신뢰성 및 정확도를 검증하였다.
발전, 수송, 저장, 산업공정 등 에너지 사용 전반에서 탄소중립의 중요한 수단으로 수소에너지가 부각되고 있다. 연료전지 발전소는 수소 생태계에서 가장 빠르게 보급되고 있으며 2050 탄소중립 구현을 위한 핵심적인 발전원 중 하나이다. 하지만 연료전지 발전소의 수익에 영향을 미치는 전력도매가격(SMP)과 신재생에너지 공급인증서(REC) 가격의 높은 변동성은 잠재적 사업자들의 투자시기를 지연시켜 보급에 걸림돌로 작동하고 있다. 본 연구는 실물옵션 방법론을 적용하여 비가역적인 연료전지 발전소의 투자결정에 있어서 SMP와 REC 가격 이중 불확실성이 투자임계가격 수준에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 분석 내용은 다음의 3가지로 요약된다. 첫째, 현행 신재생에너지 공급의무화제도(RPS)하에서 사업자에게 전가되는 이중가격 불확실성은 결정론적 가격 대비 투자임계가격을 상당히 증가시켜 현재 가격 수준에서 경제성이 없는 것으로 나타났다. 둘째, REC 가격 변동성을 현재의 절반으로 경감하는 것은 REC 가중치를 한 단위 추가로 부여하는 것 만큼의 투자임계가격 하락 효과를 유발하였다. 셋째, 기존 부생수소 기반 연료전지와 함께 그레이 수소, 그린 수소 기반 투자임계가격을 분석하였으며, 그레이 수소의 경우 탄소배출권 비용이 적용될 경우 그린 수소와 경제성이 상당 부분 좁혀지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 현행 RPS 제도가 연료전지 발전소 보급에 저해요소로 작동하며, 보다 비용 효율적이고 안정적인 수소 생태계 구축을 위해서는 정책보완이 필요함을 시사한다.
안전하고 지속가능한 건설현장의 운영을 위해 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보 모니터링은 매우 중요하다. 하지만, 상용 센서들은 단가가 상당하고, 건설현장과 같이 가혹한 환경에서 사용하도록 설계되지 않아 쉽게 고장나거나 측정값이 불안정하며, 각 환경정보마다 개별적인 센서를 설치 및 관리해야 하기 때문에 인력/비용/공간의 확보가 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 건설현장의 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보를 측정하는 통합 센싱모듈을 개발했다. 구체적으로, 설치 비용을 상용 센서의 3.3% 수준으로 낮추고, 야외의 가혹한 환경에서 사용 가능하도록 설계하며, 다수의 센서를 통합하여 설치와 관리가 편리하도록 개선했다. 또한, 건설현장에서 센싱모듈을 효과적으로 사용하기 위해 GPS, LTE, 실시간 센싱(1분 이내)을 지원한다. 센싱모듈을 검증하기 위해 국가 인증 센서와 측정 성능을 비교했고, 데이터 통신을 검증하기 위해 7곳의 현장에 25회 방문하여 테스트를 진행했다. 그 결과, 소음 측정 정확도 97.5% 및 정밀도 99.9%, 분진 측정 정확도 89.7%, 데이터 송신 안정률 93.5% 등 우수한 성능을 확인했다. 본 연구는 현장으로부터 대량 및 양질의 환경정보 데이터를 수집하도록 지원하여 (1) 관련 규정/법령의 준수 여부 평가, (2) 환경정보 시뮬레이션, (3) 환경대책 수립 등 현장 의사결정에 기여한다.
4차산업혁명 시대는 맞춤형 수요처리 경제가 중심이며 시공을 초월하여 고객이 원하는 것을 실시간으로 제공할 수 있는 변혁과 유연성 처리가 핵심이다. 본 논문은 실시간 주문을 기반으로 필요한 포장용 제품을 즉시 조달할수 있는 패키징 플랫폼 구축과 운영을 구현하고 성과를 평가한다. 고객 만족의 구성 요소들은 상황에 따라 유연하게 조합되기 때문에 e-SCM 플랫폼에 기반하는 기업 운영 프로세스의 효율적 관리가 요구된다. 이러한 조건에 최적화된 OMS는 기업 운영의 효율성을 극대화, 차별화하여 비용 우위적인 경쟁력을 향상하는 데 중요한 역할을 담당한다. OMS는 효율적인 MOT(Moment of Truth) 적 물류 서비스를 제공하는 매스커스토마이제이션(Masscustomization)의 시스템으로 다수의 개별고객에게 친환경 이슈를 충족시키고 최적화된 물류 운영 목표를 달성하여 재구매 의도 및 지속 가능한 비즈니스를 고도화할 수 있다. OMS는 수집한 데이터를 분석하여 효율성, 생산성, 비용과 관련된 정보와 의사 결정을 지원하며 정밀한 보고서를 제공한다. 데이터 시각화 도구를 활용하여 자료를 시각적으로 표현하고, 통계와 예측 분석을 통해 운영 프로세스의 개선 방향을 제시한다.
클라우드 환경에서 기업은 의사결정이나 기업의 정책을 결정하기 위해 데이터 통합 및 분석이 필요하다. 그러나 이 환경에서 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 기존 시스템이 가진 이질적인 특성 때문에 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서 멀티 데이터베이스 서비스를 위하여 DBaaS 허브 시스템을 제안한다. 이러한 DBaaS는 서로 다른 데이터베이스를 요구할 수도 있으며, 연관성이 있는 서비스를 위하여 데이터를 통합해야할 필요가 있다. DBaaS의 데이터 상호운용성 문제를 해결하기 위해 온톨로지를 이용한 메타 쿼리를 제안한다. 메타 쿼리는 실제 데이터에 접근하기 위한 쿼리가 아닌 상위의 쿼리이다. 이는 실제 데이터베이스에 접근할 때 온톨로지를 통하여 변환된 질의로 접근함으로써 데이터 통합을 기할 수 있다. 또한 메타 데이터를 이용하여 문서 지향 데이터베이스 시스템을 구축한다.
2008년 글로벌 금융위기 이후 국내의 주택시장은 침체기를 겪고 있으며 이에 따라 주택가격의 하락, 임대주택가격의 상승등과 같은 주택시장의 문제점이 발생하였다. 주택시장의 정상화를 위해 정부에서는 다양한 주택정책을 발표하였으나 주택시장은 아직 회복세를 보이지 않고 있다. 따라서 본 연구는 주택시장의 침체 원인 분석하기 위해 주택 시장의 주요 참여자인 주택공급자와 주택 수요자를 기존의 수요 공급 원리에 의해서 분석하며 이들의 거래의사에 영향을 미치는 심리적 요인을 행동경제학 이론을 바탕으로 분석한다. 이의 분석 결과를 바탕으로 시스템다이내믹스 시뮬레이션 방법론을 사용하여 발표된 정책의 실효성을 검증한 결과 정책의 입안 기간에 따라 주택 거래량과 주택담보대출 총액이 영향을 받는 것으로 나타났다.
소프트웨어의 규모가 커지고 복잡성이 증가함에 따라 소프트웨어의 유지보수가 보다 중요해지고 있으며 유지보수성에 많은 영향을 미치는 요인 중 하나는 소스코드 가독성이다. 가독성의 90% 이상 영향을 끼치는 요인은 소스코드에서 사용되는 식별자들의 이름이며 이를 위한 기존 연구들에서는 클래스의 식별자로 사용된 어휘를 이용하여 식별자의 이름을 검증한다. 하지만 대부분의 관련 연구는 그 특성상 개체의 도메인 관련 특성만을 고려하게 되며 클래스 내의 어휘가 적절하지 못한 경우 적용할 수 있는 범위가 한정적이라는 한계점이 있다. 본 논문에서는 클래스의 특성을 추출하여 의사결정트리 기법을 통해 기계학습을 시킨 후 클래스 역할 모델을 생성하며 이를 이용하여 이름을 검증할 대상 클래스의 역할에 해당하는 접미사를 추천하게 되어 클래스 이름 검증 보고서를 생성한다. 본 연구 기법의 효용성을 검증하기 위해 4개의 오픈소스 프로젝트에 대하여 본 연구 기법을 적용하였고 클래스 역할 정보를 담고 있는 5개의 접미사에 대해 정확도와 재현율, ROC 곡선과 같은 지표를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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