SAR(Synthetic Aperture Radar)는 레이더를 이용하여 얻은 신호를 처리해 영상을 획득하는 기술로서, SAR 영상의 활용도와 고해상도 영상에 대한 요구가 증가하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 영상 데이터의 고속 처리를 위해 SAR 영상처리 알고리즘을 다중코어 기반의 컴퓨터 구조에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 구현하기 위한 연구를 수행했다. 고해상도 영상에 따른 방대한 양의 입출력에 의한 성능 저하를 개선시키기 위해 메모리를 최대한 활용하는 성능 최적화 기법을 적용하고 OpenMP의 동적 스케쥴링 기법과 중첩 병렬성(nested parallelism)을 사용해 코드의 병렬화 비율을 높였다. 그 결과 전체 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 병렬 성능의 최대 한계치를 크게 높일 수 있었으며, 제안된 기법을 10개 코어를 가진 다중코어 시스템에 적용한 결과 기존 대비 8배 이상의 성능 향상이 있었다. 본 연구 결과는 대용량 메모리를 가진 다중코어 시스템을 대상으로 하는 고해상도 SAR 영상처리 소프트웨어 개발에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 치과 병(의)원에 근무하는 중간관리자의 호칭, 업무, 월평균 소득, 지식경로, 업무 시 어려움 등의 현황을 조사하여, 중간관리자로서의 역할과 위치를 확립하는 기초자료로 삼고자 국내 치과병(의)원 중 총 108곳의 중간관리자에게 이메일을 이용한 설문지를 배포하여 중간관리자가 직접 설문에 응하도록 하였으며, 조사기간은 2008년 6월 1일부터 6월 30일까지 조사하였다. 통계분석은 SPSS 12.0 프로그램을 활용하여 카이제곱 검정과 분산분석을 실시하였으며, 무응답은 시스템 결측치로 처리하였다. 이에 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 직종별 구성원의 수는 병원 규모에 따라 치과병원이 구성원 수가 가장 높게 나타났으며, 구성원 중 치과위생사의 수가 치과병원에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 2. 중간관리자의 명칭은 대부분 실장으로 불리며 중간관리자로서의 경력은 치과병원은 1년에서 5년미만이 48.0%, 네트워크치과는 5년에서 10년미만이 52.9%, 치과의원은 1년에서 5년미만이 69.4%로 많았으며 통계적으로 유의하였다. 3. 업무 수행 시 지식 습득 경로는 대부분 병원 자체 세미나와 학회 세미나가 높게 나타났고, 업무 시 어려움은 치과병원에서는 원장님의 높은 기대가 네트워크치과와 치과의원은 다양한 지식습득의 어려움이 가장 높게 나타났다. 4. 중간관리자로서의 업무는 환자응대, 환자예약 및 변경, 전화업무, 치료계획 및 비용상담의 순으로 나타났다. 업무 중 병원경영, 우편물관리, 컴퓨터관리와 같은 행정업무는 낮은 비율로 나타났다.
이 연구에서는 통신해양기상위성의 위치유지 조정을 분석하고 계획하는 자동화 알고리즘을 개발하였다. 섭동 계산 및 궤도 예측을 위해 일반섭동론을 사용하였으며 궤도 요소들을 각 섭동에 의한 장주기 변화, 영년 변화항으로 나누어 분석하는 해석적인 방법을 적용하였다. 이러한 분석을 통해 통신해양기상위성의 동서방향과 남북방향에 대한 위치유지 조정 시뮬레이션을 수행하였다. 위치유지를 위한 허용범위는 ${\pm}0.05^{\circ}$로 설정하였고 동서 방향은 7일 주기, 남북방향은 14일주기로 1년의 기간 동안 수행하였다. 통신해양기상위성의 경도가 동경 $128.2^{\circ}$와 동경 $116.0^{\circ}$ 사이에서 아직 확정되지 않았기 때문에 두 경우 모두에 대해서 시뮬레이션 해보았다. 2008년 12월부터 1년에 대해서 동경 $128.2^{\circ}$의 경우에는 동서방향 위지유지를 위해서 3.50m/s의 속도 변화량이 남북방향 위치유지를 위해서는 52.71m/s의 속도 변화량이 필요하다는 결과를 얻었다. 동경 $116.0^{\circ}$의 경우에는 동서방향 위치유지에는 3.86m/s, 남북방향 위치유지에는 52.71m/s의 속도 변화량이 필요하다는 결과를 얻었다. 이 결과를 통해서 통신해양기상위성의 위치유지 조정은 동경 $128.2^{\circ}$에 위치했을 때 효율적이라는 결론을 얻을 수 있었다.
실시간 시스템이 복잡해짐에 따라 이를 개발하는 과정에서 객체 지향 설계 방법론과 이를 지원하는 CASE 도구들이 널리 사용되고 있다. 그러나 이런 객체 지향 CASE 도구를 사용할 경우, 설계자들은 별도의 과정으로 객체 중심으로 설계된 모델을 실제 수행되는 주체인 태스크로 변환시켜야 한다. 불행하게도 객체 모델과 태스크는 특성이 근본적으로 다르고, 스케줄 가능성을 분석하기가 어렵기 때문에 이러한 과정을 자동화하기는 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 CASE 도구에서는 개발자가 직접 수동으로 객체를 태스크로 변환시키도록 요구하고 있다. 결과적으로 개발자들은 자신의 경험을 바탕으로 하여 임시 변통적인 방법에 의존하여 태스크를 유도하고 있다. 유도된 태스크 집합은 결과 시스템의 스케줄 가능성에 직접적으로 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 실시간 객체 지향 설계 모델을 스케줄 가능성을 고려해 다중 스레드 구현으로 자동적으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 태스크는 다른 주기와 종료시한을 갖는 상호 배타적인 트랜잭션들로 이루어진다. 이러한 새로운 태스크 모델에 대하여 스케줄 가능성 분석 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 방법을 지원하기 위하여 런 타임 시스템과 코드 생성이 어떻게 지원되어야 하는지에 대하여 설명한다. 사례 연구는 단일 태스크 매핑의 부적절성을 보여줌과 함께, 다중 태스크를 수동으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 제안된 방법이 실질적으로 유용하다는 것을 명백하게 보여준다.
수요관리를 통해 전기요금을 절감할 수 있다. 부하의 수요 관리 방법 중 하나로 ESS를 설치해 수요가 높은 시간대의 부하를 수요가 낮은 시간대로 옮기는 peak shifting을 사용함으로써 최대 부하를 낮추고 전력량 요금을 절감할 수 있다. 전기요금은 계약 용량 당 기본요금과 전력량 요금으로 이루어져있다. 전력량 요금을 최소화하기 위한 최적화 수행시 목적함수는 선형식으로 표현할 수 있으며, 기본 요금 최소화를 위한 목적함수는 이차식으로 표현할 수 있다. 선형식으로 표현된 목적함수에서는 ESS PCS(Power Conversion System)의 충, 방전 효율이 다른 경우를 다룰 수 없기 때문에 본 논문에서 충, 방전 효율이 다른 경우의 영향을 반영하고 혼합정수계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)을 이용할 수 있는 정식을 제시하였다. 혼합정수계획법을 사용한 정식에서는 사전에 정해진 최대 부하 절감율에 대해 전기요금 최소화를 수행하게 되지만 최대 부하 절감과 전기요금 절감을 동시에 고려하기 위해서는 이차 계획법을 사용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 각 최적화 방법에 대한 장, 단점을 도시철도 변전소에 대한 시뮬레이션 결과를 정량적으로 비교분석하여 ESS 설비계획수립에 적합한 최적화 방법을 선택할 수 있는 근거를 제시하였다.
IETF는 인터넷에서 IP QU를 지원하기 위하여 통합서비스(Int-Serv) 모델과 차별화된 서비스(Diff-Serv) 모델을 정의하였다. Int-Serv 모델은 IP 플로우별로 상태정보를 이용하기 때문에, 트래픽 특성에 따라 QoS를 만족시킬 수 있지만, 흐름 수가 증가함에 따라 관리하여야 할 흐름 상태 정보의 양이 증가하게 된다. Diff-Serv 모델은 PHP(Per Hop Behaviour)를 사용하며, 지연 및 손실 민감도에 따라 차별화된 트래픽에게 서로 다른 서비스를 제공하기 위하여 잘 정의된 서비스 클래스가 있다. Diff-Serv 모델은 흐름별 상태 및 신호 정보를 가지지 않기 때문에 인터넷에서 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. MPLS는 라벨에 근간을 둔 패킷 포워딩 기술을 사용하기 때문에, 고성능의 포워딩 엔진을 쉽게 구현할 수 있다. MPLS는 서로 다르고 가변적인 대역폭을 갖는 경로를 구축할 수 있고, 각 경로에 특정 CoS(Class of Service)를 할당해 줄 수 있다. 그러므로 서로 다른 트래픽에게 IETF의 IP QoS 모델중 지연 및 손실 민감도에 따라 서로 다른 서비스를 제공해 줄 수 있는 잘 정의된 클래스의 Diff-Sew 모델을 지원해 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IP QoS를 제공하기 위하여 Diff-Serv모델을 사용할 수 있는 방안을 제안한다. 그리고 트래픽 클래스에 따라 스케줄링 정책을 적용함으로써 시스템 성능을 분석하였다.
다중 사용자 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 협력적 전송을 기반으로 한 협력적 PF (Proportional Fair) 스케쥴러를 사용하는 경우 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능의 개선이 가능하다. 단일 셀 기반의 기존 PF 알고리듬은 여러 채널 환경에 대하여 그 성능이 평가되어 왔으나 여러 개의 기지국들이 스케쥴링에 참여하여 한 프레임 동안 다수의 사용자를 스케쥴링하는 알고리듬의 제시 및 성능 평가는 많은 연구가 필요한 상태이다. 본 논문에서는 서로 다른 셀에 속하는 인접한 세 섹터에 위치한 기지국들이 사용자들의 채널 정보를 교환하여 다중 사용자에게 자원을 할당하는 협력적 PF 스케쥴러를 분산 다중 사용자 MIMO 시스템에 적용하고 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능을 평가한다. 또한 그 성능을 기지국 간의 채널 정보 교환 없이 자원을 할당할 사용자를 각자 선택하는 병렬적 PF 스케쥴러와 자원 할당 시 선택할 수 있는 동시 사용자 그룹의 모든 조합을 검색하는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 평균 전송률의 로그 합 성능과 비교 분석한다. 본 연구에 적용된 협력적 PF 스케쥴러는 하위 사용자 평균 전송률의 로그 합 성능 측면에서 병렬적 PF 스케쥴러보다 우수한 성능을 보인다. 또한 모든 조합을 검색함으로서 가장 큰 평균 전송률의 로그 합 성능을 나타내는 full-search 협력적 PF 스케쥴러의 성능의 대부분을 달성하면서도 연산 복잡도를 크게 감소시킨다.
최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
지역난방 시스템의 최적 스케쥴 제어를 위해서는 난방부하 예측이 필요하다. 공동주택의 난방부하는 복잡한 변수들의 영향을 받기 때문에 손쉬운 난방부하 예측을 위해 사용하기 쉬우며 효용성 있는 예측방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 익일의 시간별 난방부하를 예측하기 위해 단순화된 외기조건 예측방법과 부하 예측방법을 제안하였다. 난방부하 예측을 위해 건물설계서에서 쉽게 얻을 수 있는 간단한 사양과 예측된 온습도가 사용되었다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 지역난방 시스템으로부터 시간별로 실측된 난방부하와 예측된 결과를 비교하였다. 예측된 외기조건은 실측된 값과 비교하여 변화양상이 잘 일치하였다. 예측된 난방부하와 측정된 난방부하를 비교한 결과, 시간별, 일별, 월별 모두 예측과 실측이 비교적 잘 일치하였으며, 난방기간 동안 월별 부하의 평균 오차는 약 4.68%로 비교적 작은 값을 가졌다.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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