본 논문에서는 적합성 시혐 표기 기법인 TTCN이 객체, 클래스, 상속 등의 객체지향 개념을 갖도록 확장하였다. 분산 시스템 환경하에서 ISDN과 같은 응용 프로토콜 구현 제품들이 표준 프로토콜에 적합한 지를 시험하기 위한 시험 시스템은 구조가 복잡하고, 병렬로 수행하는 프로토콜 시험 행위를 포함하고 있기 때문에 기존의 TTCN으로는 전체 시험 suite를 이해하기 쉽고 명확하게 나타낼 수없다. ISO에서는 TTCN에 병렬성을 표기할 수 있도록 확장하는 연구가 잔행 중에 있으나, 이와 병행하여 병렬 시험 요소를 하나의 객체로 표기하는 객체 모형을 TTCN에 적용한다면 신뢰성과 소프트웨어 재사용을 증대시키는 효과를 얻을수 있으며, TTCN을 하나의 시험 언어로 발전 시킬수 있을것이다.
Reduction of NOx in emission gas, improvement of engine efficiency, and extension of warranty period has made demands for developing materials more corrosively resistant to the inner-muffler environments or predicting the lifetime of materials used in muffler more precisely. The corrosion inside muffler has been explained with condensate corrosion mainly though thermal oxidation experiences prior to condensate corrosion. Hence, the aim of this study is to describe how the thermal oxidation affects the corrosion of stainless steel exposed to the inner-muffler environments. Auger electron spectroscopy and electrochemical tests were employed to analyze oxide scale and to evaluate corrosion resistance, respectively. Thermal oxidation has different role of condensate corrosion depending on the temperature: inhibiting condensate corrosion below $380^{\circ}C$ and enhancing condensate corrosion above $380^{\circ}C$. The low temperature oxidation causes to form compact oxide layer functioning a barrier for penetrating condensate into a matrix. Although though thermal oxidation caused chromium-depleted layer between oxide layer and matrix, the enhancement of the condensate corrosion in high temperature oxidation resulted from corrosion-induced crevice formed by oxide scale rather than corrosion in chromium-depleted layer. It was proved by aids of anodic polarization tests and measurements of pitting corrosion potentials. By the study, the role of high temperature oxidation layer affecting the condensate corrosion of stainless steels used as muffler materials was well understood.
스키마 진화 환경에서는 여러 버전의 스키마와 각각의 스키마버전에서 생성된 인스턴스가 데이터베이스에 존재한다. 본 논문은 객체관계형 데이타베이스에서 개별 클래스를 버전화하는 방법을 이용한 스키마 진화 환경에서, 인스턴스가 생성된 스키마 버전에 관계없이 인스턴스에 접근하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 설계된 접근처리 루틴은 인스턴스를 생성한 버전에 정의되지 않은 속성에 대한 접근을 지원한다. 또한, 연속적인 갱신/역갱신 함수의 적용이나 모든 버전 쌍에 대한 처리 함수를 정의할 필요 없이 의미정보의 쌍에 대해서 접근처리 루틴을 제공하여 속성의 의미정보 변화를 지원한다. 그리고 기존의 SQL에 VERSION 조건절을 추가하여 버전에 대한 질의를 지원하고 WHERE 조건절에 의미정보를 명시함으로써 속성의 의미정보를 이용한 질의를 지원한다.
로봇의 움직임은 3차원 공간상의 다관절 좌표계의 회전 및 이송으로 표현된다. 이러한 좌표계 모델링을 위해 동차 변환 행렬의 관계식으로 표현하나 복잡한 3차원 공간상의 움직임을 고려하여 시각화 기법을 이용한 시뮬레이션 환경 기반의 모델링 및 생성한 동작의 확인이 필수적이다. 기존 시뮬레이션 환경의 경우, 플랫폼 의존도가 높으면 정해진 명령어의 수행으로 구성되어 사용성 및 확장의 한계성이 있었다. 본 논문에서는, 웹 기반의 3차원 시뮬레이션 환경을 구축하고, 소형 웹 서버 모듈과 사용성이 용이한 Python 스크립트의 연동 방식을 통해 높은 사용자 접근성을 얻고자 한다. 또한 로봇 제어를 위한 비선형 모델의 적용 사례를 통해 제안된 시스템의 연산 능력, 프로세스 관리 방식의 성능 및 사용자 스크립트 연동을 통한 확장성을 검증하고자 한다.
Due to the acceleration of an aging society, the need for lower limb exoskeletons to assist gait is increasing. And for use in daily life, it is essential to have technology that can accurately estimate gait phase even in the walking environment and walking speed of the wearer that changes frequently. In this paper, we implement an LSTM-based gait phase estimation learning model by collecting gait data according to changes in gait speed in outdoor level ground and stair environments. In addition, the results of the gait phase estimation error for each walking environment were compared after learning for both max hip extension (MHE) and max hip flexion (MHF), which are ground truth criteria in gait phase divided in previous studies. As a result, the average error rate of all walking environments using MHF reference data and MHE reference data was 2.97% and 4.36%, respectively, and the result of using MHF reference data was 1.39% lower than the result of using MHE reference data.
본 논문은 3D 환경에서의 스웜시스템을 위한 자기조직화 방법을 제시한다. 스웜 시스템의 자기조직화를 위하여 인력과 척력을 이용하는 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, 이하 APF)를 사용하였다. 제안된 연구에서는 2D 환경에서 자기조직화를 위해 사용되어왔던 다양한 포텐셜들을 3D 환경에 맞게 확장 설계한다. 지면이나 수면 등의 경계면을 가지는 3D 환경의 특성을 고려하여 지면 포텐셜(Ground Potential)을 제안한다. 지면 포텐셜을 고려하지 않았을 때와 고려할 때의 비교 결과를 통해 지면 포텐셜의 필요성과 효과를 보여준다. 마지막으로, 다양한 시뮬레이션 결과를 통해 3D 환경에서 확장된 인공포텐셜과 그 성질의 효율성을 보여준다.
현재 웹 신디케이션 기술은 주로 데스크탑 환경에서 구현 활용되고 있기 때문에 이동성에 대한 고려가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 데스크탑 기반의 웹 신디케이션 기술을 모바일 인터넷으로 확장하는데 초점을 맞추었다. 모바일 단말기에서 데스크탑 기반의 웹 신디케이션을 단순히 적용하게 되면 정기 구독으로 인해 높은 무선통신 비용을 초래할 수 있다. 본 논문은 낮은 통신 비용으로 모바일 신디케이션을 구현할 수 있는 PMS(Proxy-based Mobile Syndication) 모델을 제안한다. PMS 모델은 모바일 단말기와 웹 사이트 사이에 프록시 서버인 MWProxy를 정의한다. 프록시 서버는 웹 사이트에서 수신한 채널에서 변경된 아이템을 선택하여 간소화한 채널로 재구성함으로써 통신 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 PMS 모델을 실제 휴대폰 상에서 설계 구현하고 에뮬레이터를 이용하여 성능을 평가하였다.
본 연구는 모브랜드로부터 상당한 거리가 있는 제품범주로의 브랜드 확장(비유사 브랜드확장)에 영향을 미치는 모브랜드의 컨셉과 사고방식의 주효과는 물론, 이들 변수간의 상호작용효과인 조절효과를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 속옷브랜드인 캘빈클라인(상징적 컨셉)과 보디가드(기능적 컨셉)를 모브랜드로 선정하였으며 확장제품으로는 지갑을 선정하였다. 연구결과 1) 기능적 브랜드컨셉보다 상징적 브랜드컨셉에서 브랜드 확장의 적합성 판단 및 평가가 높게 나타났으며, 2) 종합적 사고자들이 분석적 사고자들보다 브랜드 확장의 적합성을 높게 판단하고 호의적으로 평가하였다. 뿐만 아니라 3) 상징적 브랜드에서는 사고방식에 따른 적합성 판단 및 평가가 큰 차이를 보이지 않았지만 기능적 브랜드에서는 상대적으로 큰 차이를 보여 변수들 간의 상호작용 효과를 살펴볼 수 있었다. 이러한 연구 결과는 글로벌 시장 환경 하에서 기존의 브랜드컨셉을 고려한 다양하고도 실질적인 마케팅전략을 수행하는데 상당한 기여를 할 것이다.
무인 로봇과 UAV의 발달로 경로 계획 알고리즘의 필요성이 높아지고 있으며 다양한 환경에서 잘 작동하는 RRT* 알고리즘이 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. RRT* 알고리즘에 다양한 변형을 통해 더 좋은 경로를 생성하기 위한 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 노력 덕분에 알고리즘의 성능 향상은 거듭되는 중이다. 본 논문은 이러한 연구의 연장선에서 샘플링 범위의 제한을 이용하여 효율적인 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 경로가 장애물에 근접할수록 최적의 경로에 가까워진다는 발상에 근거하여 더 짧은 경로를 얻기 위해 장애물 근처에 노드를 생성한다. 또한 경로가 장애물을 휘감는 경우 변경된 재연결 방법을 통해 빠르게 직선화된 경로를 얻는다. 기존의 알고리즘과 제안하는 방법을 비교 분석하여 성능을 검증하고, 무인항공기의 운동학 모델을 도입하여 생성된 경로를 추적할 수 있음을 확인한다.
그리드 네트워크에서 MPI를 사용하여 지리적으로 산재된 컴퓨팅 자원을 활용하여 복잡한 문제를 해결하기 위한 MPICH-G2는 사설 IP 클러스터를 지원하지 못한다는 단점을 가지고 있다. MPICH-G2의 경우에는 모든 계산노드가 외부에 노출되어 악의적인 보안 침해의 가능성이 높아지게 된다. MPICH-GP는 NAT와 프락시를 병용하여 사설 IP 클러스터의 문제를 해결한다. 사설 IP 클러스터의 프론트 노드에 프락시를 두고, 이를 통해 내부 계산 노드로의 통신 링크를 중계한다. 따라서 사설 IP 클러스터와 공인 IP 클러스터가 혼재된 네트워크에서도 적정한 경로를 설정하고 성공적으로 MPI 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 MPICH-GP의 성능을 기존의 MPICH-G2와 비교하였다. 그리드 환경에서 MPICH-GP는 MPICH-G2의 80% 이상의 성능을 보이며, RANK 관리기법을 적용한 경우는 95% 이상의 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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