• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권10호
• /
• pp.373-380
• /
• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.103-112
• /
• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제25권3호
• /
• pp.185-192
• /
• 2014

이 연구의 목적은 본원이 보유하고 있는 선형가속기들의 출력 특성을 Shewhart-type Chart, EWMA Chart, 공정능력지수 $C_p$와 $C_{pk}$을 이용한 통계적 분석으로 품질보증에 대한 결과를 평가하고자 한다. 측정값은 의학물리사에 의하여 2012년 9월부터 2014년 4월까지 매월 측정된 각각 치료기들(21EX, 21EX-S, Novalis Tx)의 출력측정값을 사용하였다. 치료기들의 출력 특성은 IAEA TRS-398의 가이드라인을 따랐으며, 측정 에너지는 광자선 6 MV, 10 MV, 15 MV와 전자선 4 MeV, 6 MeV, 9 MeV, 12 MeV, 16 MeV, 20 MeV였다. 매월 측정하여 교정한 출력특성에 대한 통계학적 분석이며, 가중인자와 측정값의 관리한계의 폭은 ${\lambda}=0.10$, L=2.703로 계산되었으며, 공정능력 $C_p$와 $C_{pk}$는 모든 선형가속기(21EX, 21EX-S, Novalis Tx)의 모든 에너지에서 1이상이었다. Shewhart-type Chart를 통하여 출력선량의 측정값의 큰 변화점을 찾을 수 있었고, EWMA Chart를 통하여 출력선량의 측정값의 미세한 변화점을 알아 볼 수 있었다. 본원의 치료기의 공정능력지수 $C_p$와 $C_{pk}$를 통하여 21EX가 2.384와 2.136, 21EX-S가 1.917과 1.682, Novalis Tx가 2.895와 2.473으로 Novalis Tx가 가장 안정적이고 정확한 출력특성을 나타내고 있었다.