최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
This paper proposes a performance improvement of existing single-phase current-fed qZ-Source inverter. Voltage gain of the traditional voltage-fed full-bridge inverter and single-phase current-fed qZ-source inverter is only equal to or smaller than input voltage. The proposed inverter can obtain twice higher voltage gain than the single-phase current-fed qZ-Source inverter by adding an extra switch and a capacitor in the circuit. In addition, the proposed inverter shares the common ground between dc input and ac output voltage. Therefore, the proposed inverter can eliminate the possible ground leakage current problem when it is used for grid-tied photovoltaic inverter system. A 120 W prototype inverter is built and tested to verify performances of the proposed inverter.
This study presents an extended boost single-phase qZ-source DC-AC inverter for a single-phase photovoltaic system. Unlike the previously proposed single-phase qZ-source and semi-qZ-source inverters that achieve the same output voltage as that of the traditional voltage-fed full-bridge inverter, the proposed inverter can obtain higher output than input voltage. The proposed inverter also shares a common ground between DC input voltage and AC output voltage. Thus, possible ground leakage current problem in non-isolated grid-tied inverters can be eliminated with the proposed inverter. A 120 W prototype inverter is built and tested to verify the performance of the proposed inverter.
항공 시스템은 소프트웨어·하드웨어 복합 형태로 개발되므로, 관련 가이드라인의 적용 필요성이 증가하고 있다. 그러나 현재 국내의 항공 시스템에 전자 하드웨어와 관련한 국제 개발 가이드라인을 체계적으로 적용한 경우는 흔치 않다. 따라서, 본 연구에서는 초정밀 GPS 보정시스템(SBAS; Satellite Based Augmentation System) 개발·구축의 KASS(Korea Augmentation Satellite System) 성능적합증명 수행을 사례로 항공(우주)용 전자 하드웨어 개발 가이드라인인 DO-254와 ECSS-Q-ST-60-02C의 비교 분석 연구를 목적으로 한다.
환자의 호흡에 의해 발생되는 인공물의 감소를 위한 다양한 방법들 중 호흡동조 시스템(이하 Q static scan)과 비교하여 CTAC Shift 보정방법, Additional scan(추가 검사방법)을 평가해보고자 한다. 본 연구는 2015년 2월에서 5월까지 본원을 내원한 환자들 중 영상에서 호흡에 의해 인공물이 발생한 환자 10명을 대상으로 진행하였으며 장비는 PET-CT Discovery 710 (GE Healthcare, MI, USA)과 호흡동조 시스템인 Varian사의 RPM system을 사용하였다. 환자는 24시간동안의 운동금지, 12시간동안 커피와 담배 금지, 8시간동안 금식을 한 후 충분한 수분을 섭취하고 도착시 혈관확보를 한 후 혈당 체크를 진행하며 $^{18}F$-FDG를 kg당 5.18 Mbq을 주사하였다. 그 후 1시간동안 안정을 취하고, 배뇨 후 검사를 진행하였다. CT조건은 관전압 120 kVp와 관전류 60 mAs, DFOV는 70 cm, Matrix size는 $192{\times}192$으로 모두 동일하게 진행하였다. 인공물이 발생한 영상을 기준으로 Additional scan, 호흡동조 시스템을 연동한 Q static scan, CTAC Shift 보정방법을 통해 영상화하였다. 각각의 영상에서 인공물의 감소를 비교하였으며, 육안적 평가와 SUVmax의 변화를 측정하였다. 인공물이 발생한 Whole body scan(WBS)을 통해 얻은 영상 대비 CTAC Shift 보정방법을 통해 얻은 영상의 경우 12~56%, Q static scan 영상은 17~54%, Additional scan 영상은 -27~46%의 변화율을 보였다. Blind Test에서는 CTAC Shift 보정영상이 4점으로 가장 높은 점수를 얻었고 Q static scan 영상이 3.5점, Additional scan 영상이 3.4점의 점수를 얻었다. Oneway ANOVA 검정을 통해 기준이 된 WBS scan 영상과 세 가지 Scan방법간에 유의한 차이를 보였으며(p<0.05) 세 가지 Scan방법간에는 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 그러나 Blind test에서는 세 가지 Scan방법간의 유의한 차이를 보였다. Additional scan과 Q static scan은 CTAC Shift 보정 방법보다 시간이 소요되며 환자에게 CT 재촬영에 의한 과피폭이 우려되며 Q static scan은 호흡의 기복이 심하거나 통증으로 인해 호흡 주기가 불규칙한 환자의 경우 적용하기에 어려움이 있다. CTAC Shift 보정 방법의 경우 제한적으로 보정이 가능하며 그 범위 또한 제한적이다. 이를 보완하기 위해 각 병원의 시스템을 적절히 이용하고 각 방법의 장점의 여러 요소들을 발전시킨다면 진단적 가치를 높이기 위한 방법의 하나로써 유용할 것으로 사료된다.
방송에 기초한 데이타 전달 방식은 방대한 규모의 클라이언트에게 데이타를 전파하기 위한 효과적인 기술로서 큰 관심을 끌고 있다. 방송에 기초한 정보 시스템(broadcast-based information system: BBIS)의 주된 동기는 자신이 지원하는 클라이언트의 수는 시스템의 성능에 전혀 영향을 미치지 않고 임의로 증가될 수 있다는 것이다. BBIS의 성능은 클라이언트 캐슁 전략과 데이타 방송 스케쥴링 기법에 크게 영향을 받는다. 본 논문은 전자의 문제를 취급하여 BBIS에 적합한 2Q-CFP로 명명된 새로운 클라이언트 캐쉬 관리 기법을 제안한다. 그리고 모의 실험 모델을 통하여 2Q-CFP 기법의 성능을 평가한다. 성능평가 결과에 의하면 2Q-CFP 기법은 GRAY, LRU, 그리고 CF 기법보다 평균 응답시간에 있어서 더 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.
In view of Nevanlinna theory, we investigate the meromorphic solutions of q-difference differential equations and our results give the estimates about counting function and proximity function of meromorphic solutions to these equations. In addition, some interesting results are obtained for two general equations and a class of system of q-difference differential equations.
It is necessary for a retailer to improve responsiveness to uncertain customer demand in product sales. In order to solve this problem, this paper discusses an optimal operation for a 2-stage-ordering-production system consisting of a retailer and a manufacturer. First, based on the demand information estimated at first order time $t_1$, the retailer determines the optimal initial order quantity $Q^*_1$, the optimal advertising cost $a^*_1$ and the optimal retail price $p^*_1$ of a single product at $t_1$, and then the manufacturer produces $Q^*_1$. Next, the retailer updates the demand information at second order time $t_2$. If the retailer finds that $Q^*_1$ dissatisfies the demand indicated by the demand information updated at $t_2$, the retailer determines the optimal second order quantity $Q^*_2$ under $Q^*_1$ and adjusts optimally the advertising cost and the retail price to $a^*_2$ and $p^*_2$ at $t_2$. Here, decision-making approaches for two situations are made-a decentralized supply chain (DSC) whose objective is to maximize the retailer's profit and an integrated supply chain (ISC) whose objective is to maximize the whole system's profit. In the numerical analysis, the results of the optimal decisions under DSC are compared with those under ISC. In addition, supply chain coordination is discussed to adjust the unit wholesale price at each order time as Nash Bargaining solutions.
본 논문은 인접한 두 로봇의 위치와 역할에 따라 로봇의 행동을 결정하는 퍼지 로직 중계자를 사용한 로봇 축구의 전략 및 전술을 제안한다. 기존의 Q 학습 알고리즘은 로봇의 수에 따라 상태의 수가 기하급수적으로 증가하여, 많은 연산을 필요로 하기 때문에 실시간 연산을 필요로 하는 로봇 축구 시스템에 알맞지 않다. Modular Q 학습 알고리즘은 해당 지역을 분할하는 방법으로 상태수를 줄였는데, 여기에는 로봇들 간의 협력을 위하여 따로 중재자 알고리즘이 사용되었다. 제안된 방법은 퍼지 규칙을 사용하여 로봇들 간의 협력을 위한 중재자 알고리즘을 구현하였고, 사용된 퍼지 규칙이 간단하기 때문에 계산 량이 작아 실시간 로봇 축구에 적합하다. MiroSot 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 가능성을 보인다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.