상이한 망이 공존하는 LTE-Advanced에서 기존 음성 서비스에 적용된 절차적이고 정적인 제어방식으로는 서비스 연속성을 효과적으로 지원하는 것은 현실적으로 어렵다고 여겨진다. 본 논문에서는 SON를 기반으로 서비스 연속성을 효과적으로 지원하기 위한 서비스 자기-조직화를 제시하고자 한다. SON을 통하여 가입자 단말기는 자신의 현재 상태 및 주변 기지국 정보를 수집하고, 기지국은 내부 및 인접한 기지국 모니터링으로 수집된 정보를 통하여, 관련 제어 데이터를 공유하고 이를 종합 분석하여 서비스 연속성을 자체적으로 조절/제어하는 방법을 제안한다. 서비스 자기-조직화는 단말기 및 기지국의 상태 정보 변화에 따라 관련 기능(여기서 기능은 ISHO, 셀 선정, 자원 할당, 부하 제어, QoS 매핑 등을 의미함)의 설정을 동적으로 제어하고, 각각의 기능들이 변화에 적응하여 조정되고 재구성하는 과정을 주고받으면서 각 기능들이 상호 작용하게 된다. 이러한 동작들이 서비스 자기-조직화를 통하여 서비스 연속성을 만족시키는 방향으로 이루어진다. 자원 이용률과 outage 확률을 성능척도로 하여 수행된 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 방안은 기존 방안에 비하여 더 우수한 성능을 가짐이 확인된다.
Canine vector-borne diseases (CVBDs) are transmitted by different groups of hematophagous arthropod vectors that are distributed worldwide and can cause significant health problems for dogs. The aim of this study was to investigate and compare the prevalence of selected CVBD pathogens in rural outdoor dogs based on prevention status. Between June 2017 and February 2019, blood samples were collected from 343 clinically healthy rural dogs composing two different groups: systematically managed dogs (SMD; n=92) and personally managed dogs (PMD; n=251). Vaccination and preventive medications were applied strictly following the programmed schedule for the SMD group; in contrast, in the PMD group, they were applied only when requested by the dog owners. Serological and molecular assessments showed that significantly more dogs in the PMD group were infected with B. gibsoni (P<0.001) and D. immitis (P=0.001) than those in the SMD group. These findings suggest that the regular use of preventive medications and environmental controlling efforts contribute to reducing the prevalence of CVBD pathogen infections. In addition, dogs infected with certain kinds of CVBD pathogens could remain asymptomatic, suggesting that continuous monitoring and periodic preventive treatment should be conducted even for clinically healthy dogs.
본 논문은 ATM망의 트래픽 제어에서 예방적 기법인 가변 토큰풀(Variable Token Pool : VTP)을 이용한 적응적 사용 파라메터 제어에 관한 메카니즘을 제안한다. 가변 토큰풀 메카니즘은 ON-OFF형 트래픽의 버스트 기간과 침묵 기간을 장기간 감시하여 토큰풀을 가변시킴으로서 최대 비트율 뿐만 아니라 평균 비트율과 버스트 기간 위반을 함께 감시할 수 있다. 또한 제안된 메카니즘은 버스트 기간과 평균 비트율 위반에 대한 민감성을 개선할 수 있고, 위반 사항에 대한 반응이 빨리 나타난다. VTP 크기는 버스트와 침묵 구간마다 계단 형태로 변하고, 하향 간격 (Down_size)과 상향 간격 (Up_size)의 값에 따라 제어된다. 본 논문에서 제안한 메카니즘을 시뮬레이션을 통해 LB와 JW 메카니즘과의 성능을 비교 분석하였다. VTP메카니즘은 기존에 제안된 메카니즘보다 좀더 엄격한 제어 능력을 보였다. VTP 메카니즘의 셀 손실율은 VTP의 파라메터 (Down_size, Up_size)값의 증감에 따라 다르게 나타났으며, 두 파라메터 값이 트래픽 상황에 따라 적당한 값으로 결정되어야 함을 보여주었다.
준설성과의 과학적 평가를 위해서는 준설공정을 실시간으로 모니터링하면서 작업을 관리하고 평가할 수 있는 시스템의 구축이 필요하다. 비콘DGPS를 이용하여 그래브 해상준설선의 유도와 준설측량 및 시공을 위한 실시간 준설시공관리시스템을 구축하였다. GPS에 의한 선박위치 측정, GPS/자이로스코프 통합장비에 의한 선박방향 측정, 그래브 위치측정, 준설심도측정 및 보정 등의 기능을 구현하였으며, 또한 구축된 준설공정관리시스템을 제어 운용하기 위한 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 구축된 시스템은 준설선을 정확한 위치로 유도하여 계획대로 준설을 수행할 수 있었으며 항만준설공사에의 적용성과를 통하여 그 효용성을 평가할 수 있었다.
본 논문은 휴머노이드 로봇 ISHURO의 분산 제어를 위한 네트웍 구현에 대해 다루고 있다. 일반적으로 휴머노이드형 로봇은 기구학적으로 유연한 동작을 위해 다수의 자유도가 필요하다. 이를 구현하기 위해서는 중앙에서 일괄적으로 처리 하는 것 보다 간결 하면서도 유연성을 줄 수 있는 분산 처리 방법이 선호되고 있다. 분산 처리를 위한 제어기를 구성할 때는 로봇의 모터를 독립적으로 제어하기 위한 제어기가 별도로 필요하며 모듈 간에는 정해진 시간 내에 데이터를 교환할 수 있는 통신 기법이 필요하다. ISHURO의 각 관절은 자체 내에 독립된 DSP를 내장하고 있으며 CAN 네트웍을 이용하여 모듈간의 통신을 하여 구동기를 재어하거나 센서의 값을 모니터링 할 수 있게 되어 있다. 본 논문에서는 이를 위한 통신 구조를 제안하고 필요한 전송 메시지를 정의하고, 전송시간을 분석하여 로봇 분산 제어기 구조에 적절한 전송 프로토콜을 제시하였다. 모든 과정은 Matlab을 이용하여 컴퓨터모의실험을 수행하였고 실제 휴머노이드 로봇에 적용하여 보행실험을 통해 검증 하였다.
Increasing interest in prognostics and health management has heightened the need for wireless sensor networks (WSN) with efficient power sources. Piezoelectric energy harvesters using Pb(Zr,Ti)O3 (PZT) are one of the candidate power sources for WSNs as they efficiently convert mechanical vibration energy into electrical energy. These types of devices are resonated at a specific frequency, which has a significant impact on the amount of energy harvested, by external vibration. Hence, precise prediction of mechanical deformation including modal analysis of piezoelectric devices is crucial for estimating the energy generated under specific conditions. In this study, an experimental vibrational system capable of controlling a wide range of frequencies and accelerations was designed to generate mechanical vibration for piezoelectric energy harvesters. In conjunction with MATLAB, the system automatically finds the resonance frequency of harvesters. A small accelerometer and non-contact laser displacement sensor are employed to investigate the mechanical deformation of harvesters. Mechanical deformation under various frequencies and accelerations were investigated and analyzed based on data from two types of sensors. The results verify that the proposed system can be employed to carry out vibration experiments for piezoelectric harvesters and measurement of their mechanical deformation.
사물인터넷(IoT; internet of things) 환경에서의 서비스는 장비 및 센서들에 의하여 다양한 형태의 서비스로 형성된다. 자동화 설비는 센서에 의하여 동작하는 대표적인 IoT 환경의 서비스로서 센서의 종류에 의하여 다양한 통신 및 프로토콜로 구성이 가능하며, 이러한 다양한 형태의 서비스를 통일된 형태의 IoT 어플리케이션을 구성하기 위해서는 네트워크 및 서비스 구성 효율적인 미들웨어가 필요하다. 본 논문에서는 센서들과 연동하고 제어 및 감시를 목적으로 하는 애플리케이션 개발에 적합한 미들웨어를 설계하였다. 제안된 미들웨어는 소프트웨어 공학의 설계 디자인 패턴중 하나인 어댑터 패턴를 적용하였다. 적용된 디자인 패턴으로 각 센서별 통신 및 서비스 확장성을 확보하였다. 마지막으로 제안된 컴포넌트 미들웨어는 IoT 환경에서의 다양한 센서와 서비스를 쉽게 구성할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.
센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 VTS관제에 관한 절차는 없어 VTS관제사의 주관에 의한 관제를 실시하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 부산항관제 VHF채널을 3일간 청취하여, 교신내용을 분석하였다. 부산항관제 교신 중 통항에 관련된 사항을 충돌위험도 모델에 적용하여 위험도로 표현하였으며, 관제사들이 선박에게 권고 지시를 하는 시점의 위험도를 조우상황별, 관제사의 경력별, 주 야간별로 도출하였다. 충돌위험도 모델의 위험도는 관제사가 관제시점의 가이드라인으로 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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