최근 ICT 기반 고부가가치 조선해양 산업 요구의 증가로 조선해양 분야의 소프트웨어 비중과 중요성에 대한 기대가 높아지고 있다. 본 논문에서는 재사용 소프트웨어 컴포넌트 개발을 통해 조선해양 분야 소프트웨어 경쟁력을 향상시키는 것을 목적으로 수행한, 설문조사 기반의 조선해양 소프트웨어 개발 환경 분석 결과를 제시한다. 설문조사는 서로 다른 업체에 종사하는 34명의 조선해양 소프트웨어 개발자들을 대상으로 수행 하였으며, 설문 항목은 소프트웨어 개발 업체의 규모나 개발 제품의 기술 분류와 같이 조사 대상 SW 개발 업체 정보를 파악하기 위한 항목과 소프트웨어 개발이 수행되는 플랫폼, 언어, 배포 형태, 컴포넌트 개발 방해 요인, 개발 프로세스 및 품질관리 도구 사용 여부 등의 소프트웨어 개발과 직접적인 관련이 있는 항목들로 구성하였다. 설문조사 분석 결과에 따르면 개발자들이 개발환경을 선택할 때 가장 큰 영향을 미치는 요소는 이용 가능한 도구의 다양성과 기술지원 여부였으며, 성능, 제품의 가격, 보안이 그 다음 고려사항이었다. 또한 소프트웨어 경쟁력 향상을 위한 한 가지 방법인 재사용 컴포넌트의 개발을 가로막고 있는 주요한 원인은 다양한 플랫폼 지원과 신뢰성 보장의 어려움, 개발 비용과 인력 부족으로 조사되었다. 마지막으로, 개발 프로세스와 품질관리 도구를 전면적으로 사용하여 체계적으로 소프트웨어를 개발하고 있는 개발자의 비율은 전체 조사대상 개발자의 15% 정도에 불과한 것으로 조사되었다. 이러한 사실로부터 현재 조선해양 업체들의 고품질 소프트웨어 개발 능력을 향상시키기 위해서는 해당 업체들에 대한 기술적 제도적 지원이 필요한 상황임을 알 수 있었다.
금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.
디지털 위상 고정 루프는 디지털 위상 검출기, 디지털 루프 필터, 디지털 제어 발진기, 분배기 등으로 이루어진 일반적인 회로로 전기 및 회로 분야 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 디지털 위상 고정 루프의 성능 향상을 위해 다양한 수학적인 알고리즘 등을 활용한 상태 추정기가 사용된다. 전통적인 상태 추정기로는 무한 임펄스 응답 상태 추정기의 칼만 필터를 활용해왔으며, 무한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 고정 루프는 초기값의 부정확성, 모델 오차, 다양한 외란 등의 예상치 못한 상황에서 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계하기 위해 2계층 Frobenius norm 기반 유한 임펄스 상태 추정기를 제안한다. 제안한 상태 추정기는 첫 번째 층의 추정 상태를 이용하여 두 번째 층에서 상태 추정을 하는데, 이때 첫 번째 층의 추정 상태와 누적된 측정값과 결합하여 설계하였다. 새로운 유한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 동기 루프의 강인한 성능을 검증하기 위해 잡음 공분산 정보가 부정확한 상황에서 무한 임펄스 응답 상태 추정기와 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
본 논문에서는 사용자 질의가 가지는 특정한 의미로부터 개념적으로 서로 연관된 문제들을 문제 은행에서 검색해 줌으로써 학습자의 연상학습을 지원할 수 있는 퍼지 검색 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히, 연상학습의 특성인 검색의 일정한 정확률과 높은 재현율을 유지하기 위해 이 검색 시스템은 퍼지 시소러스를 이용하였다. 여기서, 도메인 종속적인 개념들 사이의 관계를 퍼지 정도로 표현하는 시소러스는 질의에 기술된 탐색어와 문제를 대표하는 색인어 사이의 용어 불일치 문제를 해결해 줌으로써 연상학습에 적합한 검색 성능을 나타낼 수 있게 한다. 따라서, 본 논문에서는 퍼지 시소러스를 이용한 문제검색 시스템의 연상학습에 대한 적합성을 검색의 정확률과 재현율을 통해 평가하였다.
본 논문은 사용자를 지향한 스마트워크 시스템 기반의 한국형 스마트워크센터 설계 및 구축방안을 제안한다. 한국의 정보통신기술의 강점을 토대로 사용자를 위해 법제도의 개선과 근무방식의 변화 그리고 정보보안의 강화 방안을 연구 하였고, 우리 정부의 계획과 선진국의 사례를 분석하여 한국의 실정과 효율성을 고려한 한국형 스마트워크 센터를 제안했고, 본 논문에서 제안한 사용자 중심의 스마트워크 서비스 플랫폼은 상황인지와 실감형 스마트워크 협업 환경을 통해 국가적 현안을 해결하고 지식산업 및 창조기업 인프라를 구축하고자 한다. 그 결과 스마트워크는 지식근로자들이 창의적인 업무를 창출하고, 국가 경쟁력을 향상 시킬 수 있는 업무환경을 제공하기 위한 방안을 제시했다. 그 결과 성능평가에서도 미국, 일본, EU에서 제안한 스마트워크 시스템의 만족도 조사에서 5개국의 5개 항목 평균값이 55.23%인 반면 한국형은 75.41%로 한국형 스마트워크센터가 외국의 사례보다 20.18% 우수한 것으로 증명되었다.
The rare earth output is concentrated in limited number of countries including China. Also the necessity for development of non-rare earth motor is getting signified due to the rapid increase of rare earth price and resource weaponizing policies. Non-rare earth motor is generally designed as spoke type PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) in order to maximize the power density. Such spoke type PMSM has advantage in concentrating the flux but demonstrates lower efficiency compared to permanent magnet using Nd (Neodymium) permanent magnet. Therefore, applications with strong necessity for efficiency need rotor structure having improved efficiency compared to spoke type PMSM. Hence, this study suggested fan-shape type PMSM with somewhat lower power density but maximized efficiency. Fan-shape type PMSM is a rotor shape demonstrating outstanding reduction of iron loss compared to existing spoke type. Thus, this study analyzed the improvement of efficiency and reduction of loss arising from the suggested shape through parameter calculation.
국내에서의 전력에 대한 수요는 점진적으로 증가하고 있는 추세이다. 수요에 대응하기 위한 발전소는 기능이 다양해지고 효율이 점차 커져야 한다. 발전소 내의 전력 기기에서 사고가 발생하면 막대한 경제적 손실 및 장애를 초래하게 된다. 사고 발생의 원인 중의 하나로서 절연 성능이 저하 된 케이블이 있다. 케이블 사고를 미연에 방지하기 위하여 절연의 상태를 감시하고 확인하여야 한다. 케이블 사고는 연결 부위인 접속에서 발생하는 사고가 대부분을 차지한다. 본 연구와 관련하여 우리는 접속부 상태를 판별하기 위한 장비를 개발하였고, 한국서부발전(주)의 현장에 설치하여 운용 중이다. 본 논문에서는 현장에서 설치 운용 중인 장비에 대한 설명과 더불어 설치 운용된 결과를 통해 케이블의 수명을 예측할 수 있는 고전압 케이블 접속재의 안정적 사용을 위한 온라인 감시진단기법 중에서 사고가 가장 빈번하게 발생하는 접속부에 대해 안정적인 사용을 위한 진단의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위한 연구를 하였다. 이 논문에서 하드웨어 구성을 위주로 우리가 개발한 장비를 소개한다.
현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.
기상 응용의 경우 시간적, 자원적 한계 내에서도 의미 있는 결과를 도출해 제공해야 한다. 수많은 과거 데이터를 통한 예보는 시간적인 소요가 크며, 국지성 태풍 예보와 같은 재난 안전 관련 분석/예측의 경우에는 여전히 자원적 한계가 존재한다. 태풍 예보, 도로별 침수/홍수 지역 예측 서비스 등 시간 제약하에 결과를 도출해야 하는 경우와 제한적인 물리적 환경 조건으로 인해 발생하는 문제 없이 적합한 예보를 제공해야 한다. 본 논문에서는 시간적, 자원적 조건에서도 원활한 예보 서비스 제공을 위해 기상 및 기후 예측 응용을 분석한다. 격자 크게 따른 수행 시간 분석을 통해 격자 조절을 통해 시간적 제약 조건이 있는 경우에 대처할 수있음을 확인하였다. 또한 메모리 자원 조절을 통해 수행 시간을 분석하여 성능에 영향을 미치지 않는 최소 자원 조건을 확인하였으며 swap, mlock 분석을 통해 응용의 자원 사용 패턴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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