성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 완수하는데 요구되는 노력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 새로운 또는 보다 나은 모델 개발에 많은 연구가 이루어졌지만 현존하는 소프트웨어 노력 추정 모델들은 개발 전순기에 대해 투입되는 총 개발노력과 단위시간당 소요되는 인력인 노력 함수만을 제공한다. 또한, Putnam은 세부단계별로 일정한 개발노력 투입 비율을 제시하였다. 그러나 소프트웨어의 규모, 복잡도와 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트 별로 투입되는 총 개발노력의 규모에 차이가 발생하며, 그 결과, 개발 세부단계별로 투입되는 노력의 규모도 프로젝트마다 차이가 발생한다. 본 논문은 총 개발노력 변동에 따른 소프트웨어의 명세화, 구축과 시험단계에 투입될 개발노력을 추정하는 선형과 다항식 모델을 제시하였다. 이 모델들은 128개의 다른 소프트웨어 프로젝트들로부터 유도되었다. 제안된 모델은 프로젝트의 일정과 노력 할당 관리에 실질적인 지침을 제공할 것이다.
종합 서비스망에서, 트랙픽을 발생시키는 각각의 플로우에 대하여 QoS(Quality of Service)를 적절하게 제공하기위해서는 호스트와 라우터에 자원 예약뿐만 아니라 효율적인 트랙픽 스케쥴링이 채택되어야 한다. 본 논문에서는 가상시간이 선형적으로 증가하는 새로운 페어 큐잉 알고리즘에 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 각 플로우에 대하여 기존의 SCFQ(Self-Clocked Fair Queneing) 알고리즘과 유사한 구현 복잡성을 갖으면서 더 감소된 최대 지연와 평균 지연시간을 제공하고 공평성 측면에서도 개선됨을 보여준다. 또한 자신에게 할당된 대역폭보다 더 많은 트랙픽을 발생시키는 플로우에 의해 다른 플로우는 영향을 받지 않도록하는 독립성 특성 또한 SCFQ보다 더 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘에 대한 공평성을 증명했고, 최대지연과 평균지연시간에 대한 시뮬레이션 결과를 나타냈다.
Parallel manipulator is suitable for the high precise task because it than has higher stiffness, larger load capacity and more excellent precision, due to the closed-lop structure, than serial manipulator. But the controller design for parallel manipulator is difficult because the parallel manipulator has both the complexity of structure and the interference of actuators. The precision improvement of parallel manipulator using a classical linear control scheme is difficult because the parallel manipulator has the tough nonlinear characteristics. In this paper, firstly, the kinematic analysis of a parallel manipulator used at the experiments is performed so as to show the controllability. The analysis of internal singular configuration of the workspace is performed using the kinematic isotropic index so a sto show the limitation of control performance of a simple linear controller with fixed control gains. Secondly, a control scheme is designed by using an adaptive fuzzy logic controller so that active joints of the parallel manipulator track more precisely the desired input trajectory. This adaptive fuzzy logic controller so that active joints of the parallel manipulator track more precisely the desired input trajectory. This adaptive fuzzy logic controller is often used for the control of nonlinear system because it has both the inference ability and the learning ability. Lastly, the effeciency of designed control scheme is demonstrated by the real-time control experiments with IBM PC interface logic H/W and S/W of my won making. The experimental results was a success.
공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.239-260
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2023
The underwater acoustic wireless communication networks are generally formed by the different autonomous underwater acoustic vehicles, and transceivers interconnected to the bottom of the ocean with battery deployed modems. Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has become the most popular modulation technique in underwater acoustic communication due to its high data transmission and robustness over other symmetrical modulation techniques. To maintain the operability of underwater acoustic communication networks, the power consumption of battery-operated transceivers becomes a vital necessity to be minimized. The OFDM technology has a major lack of peak to average power ratio (PAPR) which results in the consumption of more power, creating non-linear distortion and increasing the bit error rate (BER). To overcome this situation, we have contributed our symmetry research into three dimensions. Firstly, we propose a machine learning-based underwater acoustic communication system through long short-term memory neural network (LSTM-NN). Secondly, the proposed LSTM-NN reduces the PAPR and makes the system reliable and efficient, which turns into a better performance of BER. Finally, the simulation and water tank experimental data results are executed which proves that the LSTM-NN is the best solution for mitigating the PAPR with non-linear distortion and complexity in the overall communication system.
연구목적: 본 연구는 화재시뮬레이션 데이터를 증강현실에 연동할시 발생하는 방대한 데이터 구축과 그로 인한 데이터 과부하 문제 해결 방안을 강구하기 위함이다. 연구방법: 데이터 추정 기술인 선형 보간법의 신뢰도와 계산 복잡도를 개선하기 위한 적정 Input 데이터의 간격을 설정하기 위한 실험을 진행하였다. 또한, 선형 보간법이 화재의 동적 변화를 잘 반영하는지 확인하기 위한 타당성 검증을 진행하였다. 연구결과: 연구 대상 건축물인 지하 공동구에 적용 결과 10m 간격으로 데이터 입력시 보간법의 신뢰성과 시뮬레이션의 연산처리 속도 개선에서 높은 만족성을 보였다. 또한, 보간법을 활용한 화재시뮬레이션 데이터의 추정 방식이 높은 설명력과 신뢰성을 가진다는 것을 MAE와 R-Squared를 이용한 평가를 통해 검증하였다. 결론: 본 연구는 화재시뮬레이션에 디지털트윈 기술을 적용하면서 발생하는 데이터 과부하 문제를 보간법을 통해 해결하였으며, 이를 통한 화재 정보 예측과 시각화가 실시간 화재 예방에 크게 기여함을 확인하였다.
새로운 자연과학의 패러다임으로 대두되고 있는 복잡성의 과학인 카오스(Chaos), 프랙탈(Fractal) 이론은 자연을 몇 개의 단순한 요소로 분해 이해하는 것이 아니라 전체적인 관계 속에서 이해하는 것이다. 인간과 자연을 포함한 모든 세계를 바라보는 우리의 시각을 비선형성, 다양성, 시간성, 복잡성으로 향하게 하며 비정수 차원의 자연과 복잡성을 표현하기에 적합한 적용 방법이다. 비선형적 프랙탈 기하학과 카오스 이론을 예술방면으로 응용하는 것은 과학과 예술이 만나는 상상의 영역이며 아직까지 많은 연구가 이루어지지 않은 분야이다. 이러한 프랙탈 형태의 기하학적 특성과 조형 원리를 파악하기 위해 객관적인 자료를 분석해 조형 언어를 추출한 연구이다. 형식에 있어서 수학적인 방법에 의한 프랙탈적 분석이라기보다는 프랙탈의 여러 개념 가운데 특히 자기 유사성(Self-similarity)과 반복성(Recursiveness) 그리고 무작위성(Randomness), 불가능한 공간에 의해 표현되어진 도형과 그래픽디자인과의 조형적인 유사성을 밝혀 보았다. 즉 프랙탈 도형은 부분의 부분, 또 그 부분을 반복해서 확대해 가도 도형의 본직적인 구조가 변하지 않는 특성을 가지고 있다. 이와 같이 무한소까지 확대해도 전체와 일치하는 자기 닮음 구조로 되어있다. 이것은 어느 부분이나 전체를 재구성할 수 있는 정보를 모두 가지고 있음을 뜻한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 그래픽디자인에서 나타난 기하학적 조형성에 대한 프랙탈적 분석 가능성을 주로 검토하는 데 목적을 두고 있다. 그리고 연구의 결과 그래픽디자인은 이미 수학적인 계산 속에서 아름다운 비례를 찾고 있었다는 것을 발견할 수 있었다. 자연을 표현하는 가장 적합한 공식인 프랙탈 기하학은 앞으로 과학과 그래픽디자인의 복합체로서 고유성과 특수성의 고부가가치를 창출해야 한다. 이런 요구를 수용하고 변화에 적응 발전해야 하는 필요성이 대두되는 단계에서 본 연구의 의의가 크다고 하겠다.
본 논문은 되먹임 집합 문제인 무방향 그래프의 정점과 간선, 방향 그래프의 노드와 호 문제들 중 간선 문제에 한정한 최소 원소개수 되먹임 간선 집합과 최소 가중치 되먹임 간선 집합 문제의 최적 해를 다항시간으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 집합은 최대신장트리 간선 집합과 최소 되먹임 간선집합의 합이 되는 특성을 적용하였다. 즉, 최소 되먹임 간선집합은 최대신장트리 간선 집합의 여집합인 특성이 있다. 제안된 알고리즘은 최소신장트리를 얻는 Kruskal 알고리즘을 변형시켜 간선들의 가중치를 내림차순으로 정렬시켜 사이클이 발생하지 않는 간선은 최대신장트리 간선 집합 MXST로, 사이클이 발생하는 간선은 되먹임 간선 집합 FES로 양분하는 방법으로 최적 해를 얻었다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 수 만큼 수행하는 선형시간 복잡도를 갖는 특징이 있다. 간선 가중치가 없는 경우와 가중치가 있는 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 100% 쉽게 최적 해를 얻는데 성공하였다.
가장 많이 사용되는 변환영역 컨벌루션 알고리즘인 중칩보류기법의 경우 데이터를 M개 단위로 처리하고자 할 때 현재 M개의 데이터를 앞의 M개의 데이터와 연결시킨 2M개의 데이터에 대하여 길이 2M FFT와 주파수 영역 곱셈을 수행하고 뒤의 M개의 데이터를 취함으로써 선형 컨벌루션 결과를 얻는다. 본 논문에서는 새로운 변환을 제시하고 이를 이용하여 M개의 데이터에 대하여 길이 M의 변환을 수행하면 되는 새로운 컨벌루션 알고리즘을 소개한다. 새로 제안된 변환은 M개의 곱셈과 고속 푸리에 변환의 계산으로 이루어지므로 기존의 FFT 라이브러리 또는 하드웨어를 그대로 사용할 수 있다. 또한 기존의 중첩보류기법에 비하여 약간의 계산량 감소가 있고 다루어야 하는 데이터의 길이가 반이므로 데이터 이동 및 기타 처리에서도 이득이 있어서 전체적인 CPU 시간이 줄어든다.
본 논문에서는 공간정보(spatial information)를 이용하는 개선된 ELA(edge based line average) 방법과 시간정보(temporal information)를 이용하는 움직임 보상(motion compensation) 방법 간의 가중합산을 통하여 비원주사 방식의 영상(interlaced image)을 순차주사 방식의 영상(progressive image)으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직임 보상은 하드웨어 구현이 용이한 양방향 BMA(block matching algorithm)에 의해 이루어진다. 보다 높은 성능과 효율성을 갖기 위하여 앞선 단계에서 디인터레이싱 되어진 영상을 사용하는 재귀적 구조와 움직임 검출을 통한 움직임에 적응적인 처리과정을 거치게 된다. 또한, 가중변수를 통하여 선형 결합할 경우 그 결과값은 결합하는 값의 사이값만을 가질 수 있기 때문에 미디언 필터(median filter)를 사용하여 이를 보완한다. 이러한 접근은 각각의 디인터레이싱 방법이 갖고 있는 단점을 계산복잡도의 증가 없이 극복하여 보다 다양한 영상조건에서 정확하고 효율적인 디인터레이싱을 가능하게 해주며, 실시간 처리를 위한 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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