에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
차량 번호판 인식 시스템은 복잡한 교통환경의 효율적 관리를 위해 발전되어 현재 많은 곳에 사용되고 있다. 그러나 조명, 잡음, 배경변화, 번호판 훼손 등 환경변화에 큰 영향을 받기 때문에 제한된 환경에서만 동작하며, 실시간으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 조명변화와 잡음에 강건하며 빠른 번호판 인식을 위한 휴리스틱 분할 알고리즘 및 이를 이용한 실시간 번호판 인식 시스템을 제안한다. 첫 번째 단계는 Haar-like 특징과 Adaboost를 이용하여 번호판을 검출한다. 이 방법은 적분영상을 이용하며 케스케이드 구조로 구성되어 있어 빠른 검출이 가능하다. 두 번째 단계에서 적응 히스토그램 평활화 방법과 노이즈를 경감시키는 바이레터럴 필터를 이용하여 번호판의 종류를 결정한 후, 번호판 종류에 따라 적분영상을 이용한 적응 이진화, 픽셀 프로젝션, 사전지식 등을 기반으로 빠르고 정확한 문자 분할을 한다. 세번째 단계에서는 HOG와 신경망 알고리즘을 이용하여 숫자를 인식하고, SVM을 이용해 한글을 인식한다. 실험결과는 번호판검출에 94.29%의 검출률, 2.94%의 오경보율을 보이며, 문자분할에서는 검출률 97.23%, 2.94%의 오경보율을 보였다. 문자인식에서 평균 인식률은 98.38%이다. 평균 운용시간은 140ms으로 빠르고 강인한 실시간 시스템을 만들 수 있다.
우리 삶의 질을 좌우하는 전자기 기기의 고기능화, 자동화, 소형화 추이에 따라 사용량이 급격히 증가하고 있는 연자성 소재로서 가장 널리 사용되고 있는 전기강판과 에너지 고효율화라는 시대의 요구에 따라 새롭게 부상되고 있는 연자성 복합 분말 소재에 대해 각 연자성 소재 분야에서 철손 제어 인자 및 이들 인자들의 제어 방안에 대해 문헌을 고찰했다. 전기강판에서는 히스테리시스 손실을 낮추기 위해 정련공정을 통해 자구이동을 방해하는 결함을 제거하고 결정립의 크기를 최적화하고 있으며, 와전류 손실의 감소를 위해 합금첨가원소를 통해 비저항을 높이고 판재의 두께를 박판화하고 있다. 이와 동시에 코팅을 통해 자구의 이동이 용이하도록 응력의 방향 및 크기를 제어하며, 압연기술과 열처리 기술을 통해 집합조직을 최적화하여 고투자율 및 저철손을 동시에 충족시켜 나가고 있다. 연자성 복합 분말 소재의 경우, 분말 표면의 복합화를 통해 철계 조성, 코팅, 윤활재 및 바인더, 성형 및 열처리 조건 등에 복합적으로 의존하는 연자성 코어의 최종 자기특성을 제어하고 있다. 온간 및 다단 성형과 같은 새로운 성형공정, 2단 소둔/자성 열처리와 같은 소둔 조건, 나노결정질, 비정질 및 벌크 비정질 등과 같은 새로운 조성, 적절한 코팅층의 변수들을 최적화할 경우, 연자성 복합 소재의 자성특성은 향상될 것으로 기대된다.
기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
본 논문은 최근 많은 관심이 되고 있는 멀티미디어 프로세서 구현에 사용되는 메모리를 줄일 수 있는 성능이 우수하면서 하드웨어적으로 쉽게 구현이 가능한 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 특히 고화질 영상을 처리하는 멀티미디어 프로세서는 영상 프레임을 저장하기 위하여 외부에 많은 양의 프레임 메모리를 사용하며, 또한 대부분의 프로세서에서 저 대역 필터와 같은 선형 필터를 구현하기 위하여 많은 양의 라인 메모리를 프로세서 안에 포함한다 이러한 메모리들은 멀티미디어 프로세서를 구현하는데 있어서 많은 비중을 차지하기 때문에, 만약 화질의 손상이 없으면서 이러한 메모리를 대폭 줄일 수 있다면 프로세서의 경쟁력을 높일 수가 있다. 기존의 JPEG과 같은 표준 압축 방법은 2차원 블록 단위로 처리하고 구현하기에 복잡하기 때문에 멀티미디어 프로세서에서 요구하는 래스터 스캔 입출력을 갖는 용도에는 적합하지가 않다. 본 논문에서는 래스터 스캔의 입출력을 위해 1${\times}$8 블록 단위로 처리하고 하드웨어적으로 쉽게 구현하고 압축 효율을 높이기 위해 Hadamard 변환을 이용하고, 변환된 계수의 특성을 분석하여 그에 따라 적응적으로 thresholding을 적용한 후 양자화를 하였다. 모의실험을 통해 메모리를 반으로 줄였을 때 기존의 압축 방법과 성능을 비교하였으며, 하드웨어의 구현을 통해 멀티미디어 프로세서를 구현하는데 있어서 어느 정도 경쟁력을 높일 수 있는 지를 분석하였다.
최근 대용량의 지리정보시스템(geographic information system, GIS) DB 보안 중요성이 부각됨에 따라 GIS 네트워크 보안 및 데이터 암호화 기법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이와 같은 기법들은 GIS 벡터맵 데이터에 대한 원천적인 불법 복제 및 유통에 취약하다. 본 논문에서는 GIS 벡터맵 데이터의 불법 복제 방지 및 권한제어를 위하여 GIS 벡터맵 압축영역 상에서 레이어 단위의 선택적 암호화 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 벡터공간 상에서 벡터맵 압축 과정에서 생성되는 최소부호단위(minimum coding attribute, MCA)의 중점좌표와 방향 파라미터들에 대한 선택적 암호화를 각각 수행한다. 첫 번째 선택적 암호화에서는 MCA 레코드의 중점좌표 위치를 임의치환 함으로써 위치 암호화를 수행한다. 두 번째 선택적 암호화에서는 각 레코드 내의 좌표값들에 대한 방향 정보를 암호화함으로써 지형의 형태를 변화시키는 방향성 암호화를 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 벡터맵 데이터 암호화 기법이 낮은 계산복잡도와 대용량 벡터맵 데이터를 효과적으로 암호화 할 수 있음을 확인하였으며, 또한 제안 기법이 AES, DES 등의 일반적인 데이터 암호화 기법을 사용하는 콘텐츠 암호화 기술들에서 발생되는 압축효율의 저하를 최소화할 수 있음을 확인하였다.
다양한 음성 압축방식이 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 그 심리음향적 인지결과는 대상 언어의 특성과 압축 방식에 따라서 다를 수가 있다. 한국어에서도 이러한 인지 결과를 비교하는 정량적인 자료가 관련된 임상이나 응용 분야에서 필요하지만 구체적인 내용이 확인되어 있지 않다. 본 연구에서는 통제된 언어적 특성을 갖는 0에서 9까지 한국어 단음절 숫자 들이 무작위로 조합되는 다섯 쌍 조합(quintet set)을 대상으로 하여 자주 사용되는 세가지 대표적인 음성 압축방식의 특성을 비교 분석하였다. 비교 기준으로는 기존의 연구에서 분석 정리된 시간과 주파수 정보가 모두 일정하게 변화되는 PNT (Preserving No Trait) 압축에서 얻은 자료를 비교 근거로 선정하였다. 이를 기준으로 하여 동일한 조건의 정상인 그룹에서 심리음향적 피치(pitch) 정보가 주로 보전되는 PPT (Preserving Pitch Trait), 시간 정보가 주로 보전되는 PTT (Preserving Time Trait) 압축방식의 인지 결과를 기록하고 분석하였다(N=20). 본 연구 결과에서 얻어진 자료를 보면, 정보의 압축비율이 높을 수록 심리음향학적으로 중요한 주파수 정보(피치)를 보전하는 것이 인지도 측면에서 가장 유리한 것으로 나타났다(PPT>PTT>PNT). 또한, 세가지 압축방법에서 50% 인지율을 보이는 압축률의 역치도 PPT가 20%, PTT가 42%, PNT가 44% 순으로 나타났다. 따라서 인지도 측면에서만 살펴보면 본 조건에서는 PPT 압축 방식이 가장 우수한 것으로 추정되었다. 이러한 숫자 자극을 이용한 평가 방법은 향후 새로운 압축 방식의 효율성과 인지도 측면을 비교 가능하게 하며, 이를 이용하면, 청각정보처리기능을 진단하거나 압축 관련 특수 보청기 적합 재활에서 정량적인 지표를 제공하는 도구로도 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 설계제작된 KrF 엑시머 레이저 스텝퍼는 광원인 KrF엑시머 레이저, 조명광학계, 축소트영광학계, 정밀구동 웨이퍼 스테이지, 정렬시스템 및 이들을 제어하기 위한 제어계로 구성되어 있다. 본 실험에서 사용한 KrFdprtlaj 레이저는 밴드폭 3pm, 반복주파수 200Hz, 평균축력 3W이고, 5:1 투영렌즈는 N.A. 0.42, 전체 필드영역 $\varphi$21.2mm, 왜곡수차 최대 60nm 이하이다. 또한 정밀구동 웨이퍼 스테이지의 재현성과 해상도는 각각 $\pm$0.08$\mu\textrm{m}$/200mm(3 sigma), 100mm 반경에서 0.05 $\mu\textrm{m}$이다. 자동 초점 시스템은 $\pm$50$\mu\textrm{m}$범위에서 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈으며, 자동수평시스템은 120 arcsec 범위에서 larcsec의 해상도를 나타냈다. OFF-AXIS 정렬방식에서는 0.2$\mu\textrm{m}$의 해상도를 가지며, 두빔의 간섭을 이용한 새로운 TTL 정렬은 0.1$\mu\textrm{m}$의 해상도를 나타냈다. 스텝퍼 패턴 실험결과 SAL603레지스트를 사용하였을 때 웨이퍼의 노광후 열처리 $105^{\circ}C$, 60초에서 0.3$\mu\textrm{m}$ Lines and Spaces(L/S)까지 해상되었으며, 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S에서 1$\mu\textrm{m}$의 초점심도를 얻을 수 있었다. 마스크 패턴과 레지스트 패턴의 선형성은 0.4$\mu\textrm{m}$ L/S가지 유지 되었다. 또한 XP-89131레지스트의 경우 노광후 열처리 $110^{\circ}C$, 60초에서 0.34$\mu\textrm{m}$ L/S까지 해상됨을 알수 있었다.
4차 산업 혁명이 대두되면서 IoT 기술을 제조 공정에 적용하여 제품을 출시하려는 시도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 우리나라 중소기업 중 제조업을 중심으로 IoT 장치를 손쉽게 적용하여 사용할 수 있는 해쉬 체인기반의 IoT 인증 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 제조업 환경에 적합한 IoT 장치를 설치한 업체를 선별하여 전체 제조 공정 중 제품 정보와 출시 정보를 효율적으로 수집 보관 관리 처리 할 수 있도록 IoT 장치 간 연계를 유지하는 것을 목적으로 한다. 또한, 제안 기법은 IoT 장치의 인증 정보를 해쉬 체인을 기반으로 구축하였기 때문에 추가적인 암 복호 암호 알고리즘이 필요없는 것이 특징이다. 성능평가 결과, 제안 기법은 IoT 장치를 적용 유 무에따라 제조 프로세스의 효율성이 18.5% 향상되었고, IoT 장치를 부착한 제조 공정의 업무 처리가 평균 20.1% 단축되었다. 또한, 제조 공정에 투입된 인력 감축 비용이 평균 30.7% 감소되는 것으로 나타났다.
저수지의 탁수 장기화는 몬순기후대의 많은 나라에서 물 공급시스템의 효율성과 지속가능성을 저하시킨다. 본 연구에서는 대청댐 저수지를 대상으로 홍수시 유입하는 탁수의 실시간 감시와 예측을 통해 탁수의 최적조절 대안을 효과적으로 분석할 수 있는 의사결정지원시스템인 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력 자료를 자동 생성하기 위한 예측모듈, 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템으로 구성되어 있다. RTMMS의 예측 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 모델을 보정하고, 2006년 홍수사상을 대상으로 실시간 검증 모델링을 실시하였다. 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과의 오차를 분석하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 비슷한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서도 물 공급시설의 최적관리와 하류 수생태계의 향상을 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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