최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.
영상전송에 있어서 주변 환경에 대한 영상인식은 대단히 중요하다. 최근 정보인프라의 대중화에 따라 모바일 환경에까지 유, 무선을 통한 대상의 상태를 영상으로 확인하려는 사용자 중심적 욕구가 증가하였다. 하지만 기존의 모바일용 솔루션은 저대역폭을 가지는 모바일 단말기 기반의 네트워크 특성상 소프트웨어 코덱만을 지원함으로써 소프트웨어적인 처리의 한계로 인한 고화질의 영상은 기대 할 수 없었다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 모바일 환경에서 적용할 수 있는 고화질 지원과 실시간적 요소를 고려하여 높은 압축률을 가지는 국제비디오 압축 표준인 MPEG-4 기반 하드웨어 코덱 설계에 관하여 기술하였다. 이를 위한 시스템의 최적화된 설계를 위하여 임베디드용 전용 CPU를 채용하였으며 구현된 시스템은 모바일 환경에서도 고기능을 서비스하고 전송속도 및 해상도 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
대부분의 대규모 배수지는 고지대에 위치함으로써 자연유하를 통해 배, 급수지역으로 용수를 공급한다. 이를 위해 배수지 전단에는 가압장이 위치하여 정수장에서 처리된 용수를 고지대에 위치한 배수지로 송수한다. 이때 가압장에서 발생하는 전력소비량이 매우 높은 것으로 알려져 있으며, 효율적인 펌프운영을 통해 상당한 전력비용 절감이 가능할 것으로 판단된다. 일반적인 가압장의 운영은 시스템 운영자의 경험을 토대로 해당 가압장에 연결된 배수지의 수위에 따라 펌프의 작동여부를 결정하는 방법이 주로 사용되고 있다. 이러한 운영방법은 용수공급의 안전성을 우선시함으로써 배수지의 수위를 일정하게 유지하고자 빈번하게 펌프를 작동하게 되고 따라서 가압장에서 소모되는 전력량이 커서 운영효율 측면에서는 바람직하지 않다고 할 수 있다. 또한 빈번한 펌프의 작동으로 인해 펌프의 수명이 단축될 뿐만 아니라, 배수지내 용수의 수질저하 문제도 발생할 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 펌프장 운영을 위해 급수지역의 24시간 용수사용량을 예측하고, 그에 따른 펌프장의 가압 유량 및 양정을 파악하여 적정용량의 펌프를 선정하고 운영함으로써 펌프의 운영비용의 최소화 및 안정적인 용수공급을 동시에 달성하고자 한다. 이를 위해, 실시간 최적화 모형을 개발하였다. 개발된 최적화 모형은 상수관망해석 프로그램(EPAENT)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 운영상황을 모의하였다. 최적화 기법으로는 유전자알고리즘을 사용하였으며, 실제 시스템의 운영상황를 반영하기 위한 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하였다. 개발된 모형은 정속펌프(혹은 On/Off 펌프) 뿐만 아니라, 최근 실무에서 널리 사용되고 있는 변속펌프(variable speed pump)를 추가적으로 고려하였다. 개발된 모형은 국내에서 실제 운영되고 있는 송, 배수 시스템에 적용하여 모형의 실무 적용가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 효율적 에너지 관리를 위해 인공 신경망 중 하나인 GRU 모델을 사용하여 전력사용량을 예측하고 예측된 전력사용량과 실제 전력사용량의 비교를 통해 부하를 자동 제어 하는 스마트 미터기를 제안한다. 제안한 스마트 미터기를 통해 GRU 모델을 학습시키기 위해 필요한 전력사용량 데이터를 수집했다. 구현된 스마트 미터기가 전력사용량 자동측정 및 실시간 관찰 기능과 전력사용량 예측을 통한 부하 제어 기능을 가지고 있음을 보여준다. 성능평가 지표 중 하나인 Root Mean Squared Error (RMSE) 값에 약 20%의 마진 값을 이용하여 부하 자동 제어를 위한 기준 값으로 설정했다. 부하 자동 제어 기능을 가진 스마트 미터기로 인해 에너지 관리의 효율성이 증대되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 고신뢰성의 생체데이터 계측과 분석이 가능한 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 제안하였다. 특히, 인체에서 측정 가능한 생체데이터 중 호흡과 심장의 생리현상과 밀접한 관련이 있는 산소포화도 채택하여 연구하였으며, 초소형, 저전력, 저비용의 특징을 갖는 무선센서노드를 통해 형성된 무선센서네트워크 환경에서 웨어러블 장치인 손목형 옥시미터를 제작하여 환자의 생체데이터를 지속적으로 측정, 전송, 모니터링 및 분석을 가능하게 하는 신뢰성이 보장된 시스템을 구현하였다. 또한, 무선센서네트워크에 적합하게 설계된 TinyOS 기반의 헬스케어 어플리케이션을 구현하여 원격지인 베이스스테이션으로의 안전한 데이터 전송을 가능하게 하였다. 이로 인해 서버 PC에서는 산소포화도 측정 및 분석 시스템을 구현하여 실시간 모니터링을 통한 신뢰성 있는 데이터를 확보와 PPG 데이터의 2차 미분으로 검출된 가속도 맥파의 분석 및 해석을 통해 혈관 탄성도에 대한 임상정보를 획득하였다.
토양수분 및 황사발생 연구에 있어 효율적인 광역 분석을 위하여 위성자료가 활용되고 있다. 활용 시나리오에 따라서는 준실시간 자료 수신, 처리가 필요하며 본 연구에서는 이에 대한 방안을 연구하기 위하여 유럽 EUMETSAT(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites)의 ASCAT(Advanced Scatterometer) Metop-A 자료에 대하여 파악하였다. 자료 수신 프로토콜에 있어서 FTP, HTTP 등 전통적 방법에 대한 현황과 함께 비교적 최근 기법인 OGC(Open Geospatial Consortium) WMS(Web Map Service), WCS(Web Coverage Service) 방식의 지원 현황에 대하여 확인하였다. 제공되는 자료 Format부분은 EPS Native와 BUFR(Binary Universal Form for the Representation of meteorological data)을 살펴보되 데이터 프로바이더 측에서 대부분 채택되고 있는 NetCDF(network Common Data Form)를 중심으로 파악하였다. 수신된 자료의 처리 자동화를 위한 소프트웨어는 OSGeo(The Open Source Geospatial Foundation)의 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library), 미국 NCAR(National Center for Atmospheric Research)의 NCL(NCAR Command Language)을 중심으로 확인하였다. 자료 가공기법은 격자(Raster) 자료에 대한 기본 메타정보 확인, 좌표참조체계 변환, 해상도 및 Format 변환을 중심으로 확인하였다. 한편 OGC WMS, WCS는 자료의 전송 프로토콜 기법이면서 동시에 서버 사이드에서의 자료 변환 기능을 구비하고 있다. 예를 들어 Http Request에서 영역(Extent), Format 형식, 좌표참조체계를 지정할 수 있다. OGC WMS에 대한 EUMETSAT 파일럿 서비스에서 반환 자료의 공간적 영역, 복수 시점 제공 현황, 반환 포맷 지원 상황은 실제 메서드를 사용하여 파악하였고, 향후 발전 방향을 전망하였다.
Whelan, Matthew J.;Gangone, Michael V.;Janoyan, Kerop D.;Hoult, Neil A.;Middleton, Campbell R.;Soga, Kenichi
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.579-593
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2010
Low-power radio frequency (RF) chip transceiver technology and the associated structural health monitoring platforms have matured recently to enable high-rate, lossless transmission of measurement data across large-scale sensor networks. The intrinsic value of these advanced capabilities is the allowance for high-quality, rapid operational modal analysis of in-service structures using distributed accelerometers to experimentally characterize the dynamic response. From the analysis afforded through these dynamic data sets, structural identification techniques can then be utilized to develop a well calibrated finite element (FE) model of the structure for baseline development, extended analytical structural evaluation, and load response assessment. This paper presents a case study in which operational modal analysis is performed on a three-span prestressed reinforced concrete bridge using a wireless sensor network. The low-power wireless platform deployed supported a high-rate, lossless transmission protocol enabling real-time remote acquisition of the vibration response as recorded by twenty-nine accelerometers at a 256 Sps sampling rate. Several instrumentation layouts were utilized to assess the global multi-span response using a stationary sensor array as well as the spatially refined response of a single span using roving sensors and reference-based techniques. Subsequent structural identification using FE modeling and iterative updating through comparison with the experimental analysis is then documented to demonstrate the inherent value in dynamic response measurement across structural systems using high-rate wireless sensor networks.
최근 정보통신시설에 대한 사이버공격을 보면 추적회피기술, 방어우회기술 등이 급속도로 발전하고 있고 전 세계에 있는 다수의 취약시스템을 경유지로 사용하기도 하며 또한 새로 개발된 사이버공격 도구들을 보면 취약점 공격 추적회피 증거훼손 등 완전범죄를 노리는 기술들이 패키지형태로 개발되어 유포되고 있다. 따라서 단순 예방기술로는 한계가 있으며 사안에 따라서는 실시간 추적 등 특별한 절차를 통해서 대응할 수밖에 없다. 나아가 국경을 넘어서는 사이버범죄의 특성상 세계가 공동으로 대응할 수 있는 국제적인 협력과 관련된 절차법적 정비가 요구된다. 특히 미국은 사이버범죄대응절차법의 제정으로 이에 대응하고 있다. 그러나 우리 현행법은 단순히 침해행위에 대한 처벌규정 등 실체법 등의 규정만 있고 절차상으로는 오프라인 범죄인 일반 형사사건과 동일한 절차를 밟아 대응하는 수준에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 미국의 사이버범죄에 대한 절차법을 살펴보고 우리나라의 현실적 문제점과 대응방안을 제시한다.
계층화 비디오 코딩은 확장성을 갖기 위해 다중 비디오 스트림 안에 비디오 정보가 전송되도록 한다. 계층화 코딩 구조는 두 가지 면에서 이론상의 장점을 갖는다. 첫째, 클라이언트 프로세싱 능력과 네트워크 대역폭 면에서 네트워크와 수신자의 이질성을 허락한다. 둘째. 여러단계의 비디오 화질이 요구될 때 이용가능한 대역폭에 맞출수 있다. 본 논문에서 우리는 움직임 보상을 이용한 확장가능한 비디오 코덱 구조를 제시한다. 이것은 패킷 네트워크 상에서 실시간 오디오, 비디오 통신에 적합하다. 코딩 알고리즘은 ITU-T 추천 H.263+에 맞추면서 복잡도를 감소시키기 위한 기법들을 제시한다 빠른 움직임 검출은 H.263 베이스 레이어에서 이루어지고 상위계층에서 이용된다. 시각적 성질에 따른 매크로 블록 배제는 움직임 검출에 앞서서 모든 계층에서 이루어진다. 패킷 손실로 인한 에러확산은 주기적으로 각 계층에서 프레임 안에 인트라 블록단위의 행렬을 도입함으로써 차단되어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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