본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.
The operating conditions greatly impact the efficiency and performance of polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell systems and must be properly managed to ensure better performance and efficiency. In particular, small variations in operating conditions interact with each other and affect the performance and efficiency of PEM fuel cell systems. Thus, a systematic study is needed to understand how small changes in operating conditions affect the system performance and efficiency. In this paper, an automotive fuel cell system (including cell stack and balance of plant [BOP]) with a turbo-blower was modeled using MATLAB/Simulink platform and the sensitivity analyses of main operating parameters were performed using the developed system model. Effects of small variations in four main parameters (stack temperature, cathode air stoichiometry, cathode pressure, and cathode relative humidity) on the system efficiency were investigated. The results show that cathode pressure has the greatest potential impact on the sensitivity of fuel cell system efficiency. It is expected that this study can be used as a basic guidance to understand the importance of achieving accurate control of the fuel cell operating conditions for the robust operation of automotive PEM fuel cell systems.
본 논문에서는 광대역 무선 통신에서 직교 주파수 분할 다중화 방식의 적응 변조 기법(적응 OFDM)을 소개한다. 또한, 향상된 성능의 채별 예측 방식을 이용하여 고속 이동 환경에서 적응 OFDM 시스템 성능을 향상시킨다. 주파수 선택적 페이딩 환경에서 적응 OFDM 방식은 고속 데이터 전송의 신뢰도를 향상시킨다. 하지만, 이 방식은 보다 좋은 성능을 위해 전송단과 수신단간의 정확한 채널 정보를 요구한다. 고속의 이동성을 갖는 실외 환경에서 적응 OFDM 시스템들은 수신단으로부터 전송된 채별 정보를 필요로 한다. 하지만, 이 경우 전송단에서는 지연된 채널 정보를 갖게 된다. 더구나, 고속 이동 환경에서 채별 충격 응답은 매우 빠르게 변한다. 따라서, 전송시 적응 OFDM 시스템에 이미 오래된 채널 정보를 사용할 경우 시스템 성능은 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 향상된 성능의 채널 예측기를 갖는 적응 OFDM 방식을 제안한다. 제안한 방식의 적응 OFDM은 적은 계산량으로 고속의 비트 할당을 가능케하며 향상된 성능의 채별 예측기를 이용함으로써 채널 지연의 영향을 완화시켜 적응 OFDM 시스템의 성능이 오래된 채널 정보에도 밀 민감하게 한다. 다양한 모의 실험의 성능 결과를 통해 제안한 방식의 우수한 성능을 볼 수 있다.
In this paper, the authors consider control system design problem of barge type surface vessel. It is based on the Dynamic Positioning System(DPS) design problem. The main role of barge ship is to carry and supply the materials to the floating units and other places. To carry out this job, it should be positioned in the specified area. Even though sometimes the thrust systems are installed on it, in general the mooring winch system with the rope is used. It may be difficult to compare the control performances of two types. But, if we consider this problem in point of usefulness, we can easily find out that the winch control system is more useful and applicable to the real field than the thrust control system except a special use. Therefore, in this paper we consider a single type mooring winch system and control system design problem in which accurate position control is needed. Because this result can be extended to the general type mooring system in which a number of winch are installed. At first, a mathematical model of winch is obtained and evaluated to verify the usefulness for control system design by experiment. Also, the disturbance model is extracted from experiment data to evaluate the strength of the uncertainty. Based on this results, the robust control system is designed and control performance is evaluated by simulation.
본 논문에서는 모델의 불확실성을 갖는 RC 배터리 모델의 State-of- Charge(SOC)를 추정하기 위한 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 일반적으로 SOC를 추정하기 위해 사용하는 RC 배터리 모델은 실제 배터리 셀과 정확하게 일치하지 않고 거기에 따른 모델의 불확실성이 존재하게 된다. 이렇게 불확실성이 존재할 때 그 영향을 최소화하고 보다 정확한 SOC를 추정할 수 있는 강인한 관측기를 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실제 배터리 셀과 RC 배터리 모델 사이에 모델 불확실성이 존재하더라도 정확한 SOC추정을 위하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 하지만 이러한 강인한 고이득 관측기는 높은 이득으로 발생하는 튐 현상(peaking phenomenon)과 출력 측정오차에 민감하게 반응하여 발생하는 진동(perturbation)이 존재하는 단점이 있다. 그래서 이를 보완하기 위해 슬라이딩 모드 기법을 사용하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 마지막으로 성능 검증을 위하여 선형 관측기, 고이득 관측기를 이용한 SOC 추정결과를 비교한다.
최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.
적응 어레이는 조향벡터를 이용하여 조향벡터 방향의 신호는 보호하면서 간섭신호를 제거한다. 조향벡터에 에러가 있으면 원하는 신호도 감쇠되어 SINR(signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 원하는 신호의 도래범위를 이용하여 조향벡터 에러에 강인한 적응 빔 형성 기법을 제시한다. 제시된 기법에서는 도래범위에서 어레이 응답벡터에 관한 상관행렬을 적분을 통해 구하고, 이 상관행렬의 고유벡터 일부를 이용하여 조향벡터를 구하기 위한 최소화 문제를 정의한다. 이 최소화 문제를 컨벡스 최적화(convex optimization)의 일종인 SDP(semidefinite program) 문제로 완화하여 효과적으로 해결한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 기존의 강인한 빔 형성 방식인 ORM(outside-range-based method), USM(uncertainty-based method)보다 우수한 SINR 성능을 나타낸다.
기존 레이다 시스템에 비해 다양한 이점을 제공하는 능동 위상 배열 (AESA) 레이다의 성공적인 운용을 위해서는 정확하고 강건한 항법이 중요하다. 본 논문은 AESA 레이다를 탑재한 항공기의 EGI 시스템을 기반으로 한 통합 항법의 성능 분석에 대한 연구를 소개한다. GPS 및 IMU 입력을 생성하는 모델이 개발되었고, GPS/IMU 약결합 항법 필터가 구성되었다. GPS/IMU 모델 및 항법 필터와 함께 6자유도 항공기 시뮬레이터를 사용하여 항법 성능을 평가하는 절차가 소개되었다. 성능 분석 절차의 단계는 사례 연구와 함께 설명되었다.
영상에서 배경을 제거하고 손을 분리하는 기술은 손 인식 연구에서 가장 먼저 수행되는 기술이며, 분리된 결과 영상의 성능에 따라 이후의 인식 단계의 성능이 결정되는 중요한 기술이다. 기존의 연구는 조명 및 배경의 변화에 취약하거나 다수의 사용자와 상호작용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 혼용하여 손을 분리하는 기술을 제안한다. 먼저 입력된 컬러 영상을 이용하여 복잡한 환경에서도 정확하게 영역 채움을 위한 초기 위치를 설정하였다. 이 위치를 기준으로 영역 채움 연산을 위한 한계 영역을 재설정하여 조명 변화로 침식된 영역을 포함하도록 하고, 깊이 영상에서 영역 채움 연산을 수행함으로써 조명과 환경의 변화에도 강인하게 손의 영역을 분리하도록 하였다. 또한, 이렇게 분리된 손의 영역을 이용하여 실시간으로 피부 모델을 학습함으로써 조명 환경에 적응적으로 피부 모델을 갱신하여 보다 강인한 인식 성능을 얻을 수 있었다. 이를 다양한 조명 및 배경 환경에서 기존의 알고리즘과 비교 실험을 수행하여 강인한 인식 성능을 확인할 수 있었으며, 특히 역광 환경과 같이 조명 변화가 극심한 환경에서 강인한 성능을 보여주었다.
애드혹 네트워크에서는 하나의 기준노드를 선정하여 이를 중심으로 네트워크 내에 모든 노드들의 시간을 동기화하는 방법을 사용할 수 있다. 이러한 기준노드를 중심으로 하는 대표적인 시간동기화 알고리즘은 Flooding Time Synchronization Protocol (FTSP) 이다. 메시지를 주고 받는 과정에서 예측할 수 있는 지연과 예측할 수 없는 랜덤 지연이 발생하게 되는데, 이러한 지연은 정확한 동기화를 방해하기 때문에 제거해야 한다. 멀티홉 기반의 통신에서 메시지를 주고받는 과정에 지나는 홉 수에 따라 홉 지연이 발생하게 된다. 이러한 홉 지연은 노드 사이의 동기화 성능을 크게 떨어뜨리게 된다. 따라서 이러한 홉 지연을 줄이고 동기화 성능을 높이기 위한 방법이 필요하다. 기존 FTSP 방식에서 기준 노드가 ID를 기반으로 가장 ID 값이 작은 노드가 기준노드로 선정되기 때문에 기준노드의 위치가 어디냐에 따라서 홉 지연에 따른 성능 저하가 크게 발생할 수 있다. 본 논문에서는 홉 지연을 줄이기 위한 최적의 기준노드 재선정 알고리즘을 제안하고 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 기존 FTSP와의 성능을 비교한다. 추가적으로 토폴로지 변경에 따른 성능을 측정하여 제안된 방식이 토폴로지 변환에 강인한 성능을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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