기존 하드웨어 기반의 소프트웨어 검증 플랫폼이 가지는 제한 조건을 해결하는 방안으로 위성 개발 초기부터 소프트웨어 기반의 위성 시뮬레이터 개발이 함께 시작되며, 위성 시뮬레이터를 활용할 경우 탑재소프트웨어 개발이 지속적으로 이루어 질 수 있는 큰 장점을 가지게 된다. 위성 시뮬레이터는 탑재컴퓨터, 위성의 전자장비 그리고 탑재체까지 모두 모사해주며 소프트웨어 개발자들이 사용할 수 있도록 쉽게 복제, 배포가 가능하며 위성 하드웨어 형상이 변경되더라도 적용 및 변경이 용이하다. 그리고 실제 하드웨어에서 동작하는 탑재소프트웨어를 별도의 수정 없이 로딩할 수 있으며, 개발자를 위한 디버깅 채널과 테스트 환경을 제공하며 실제 수행시간 보다 빠르게 가속화 할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 현재 개발 중인 정지궤도복합위성의 특징인 Hot-Standby 잉여구조를 지원하기 위한 위성 시뮬레이터의 구조와 개발방안을 제시하고, 시뮬레이터 기반에서 탑재소프트웨어 개발 및 테스트 방안을 제시한다.
에이전트가 지각이나 행위의 표상을 이해할 수 없는 이유는 의미론적 자질을 문자열로 변환하는 구문론적 표상방식에 의해서 일어난다. 자율적으로 학습하는 인지 에이전트를 구현하기위해 코헨은 에이전트가 sensor와 effector를 사용하여 주위환경과 물리적으로 직접적인 상호작용을 통하여 물리적 스키마의 의미 표상을 학습하는 의미론적 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 부정(negation)은 그러한 물리적 스키마를 인식하게 하는 메타 스키마임을 제안한다. 최근에 Graphplan은 계획 시스템의 성능을 향상하기 위하여 inconsistency를 이용하는 제어규칙을 사용하지만, 구문론적으로 접근하여서 부정의 의미 개념을 이해하지 못하고 중복표현의 문제를 야기한다. IPP는 부정 함수인 not을 도입하여 중복문제를 해결하지만 여전히 구문론적으로 접근하며 또한 시간과 공간에서 비효율적이다. 본 논문에서는 의미론적인 접근법을 도입하여 부정을 위해서 반대 개념이라는 긍정 아톰(atom)을 사용하는 것이 지능 에이전트를 구현의 효율적 기법이라고 제안하고, 이 가설을 지지하는 실험적 결과를 제시한다.
기업의 업무 환경이 지리적, 공간적으로 분산된 환경에서는 데이터 통합 시 발생되는 데이터 소스들을 표준 규칙과 메타데이터에 여과시켜서 중복성을 제거하고 데이터의 통합과 단일 뷰어를 제공하기에는 어려움이 따른다. 특히 이질적인 시스템이나 다양한 어플리케이션에서 나오는 대량의 데이터를 종류와 형식에 관계없이 호환이 가능하고, 지속적으로 정확한 통합 정보를 실시간으로 동기화할 수 있는 것이 관건이다. 따라서, 본 논문에서는 레거시 시스템간의 데이터 공유 및 교환에서 발생하는 의미적 상호 운용성의 문제점을 극복하는 SQL/XMDR 메시지 기반의 데이터 허브 시스템을 제안한다. 이 시스템은 데이터 협업 시 실시간으로 변화는 데이터를 일관성 있게 유지하기 위해서 질의 변환 방법인 메시지 사상 기법을 제시하여 이용한다. 이는 레거시 시스템들 간의 협업에 필요한 데이터를 공유 및 교환 하는데 실시간으로 변화하는 데이터를 일관성 있게 유지 할 수 있으며, 통합 검색 시 단일 인터페이스를 제공하여 각 시스템의 독립성을 유지하면서 데이터의 투명성과 가용성을 향상 시킬 수 있다.
This paper describes the design of the avionics architecture for military unmanned aerial vehicles considering the airworthiness requirements for the first time. This design considers the redundancy in the system data bus and the power system and the data link system to meet the system safety requirements of the airworthiness requirements of military UAVs. This avionics architecture design has been verified through the system integration test and the flight test after manufacturing the UAV.
식물 세포와 조직 사이에 형성된 규산염인 식물규소체는 특히 벼과식물에서 다양한 형태로 많이 산출되고, 분석 결과는 제4기 기후와 환경변화 복원 및 농경활동 가능성을 밝히는데 기여한다. 식물규소체는 물리적, 화학적 풍화에 대한 저항력이 강하며 토양에서 장기간 보존되지만, 제자리에 퇴적되는 특성으로 인하여 연구성과의 적용 공간은 제한된다. 식물규소체는 반복성과 중복성으로 동정이 어렵고, 분류체계도 완성되지 않았으므로 우리나라에서 적용할 수 있는 식물규소체 형태분류를 시도하였다. 식물규소체 분석 결과를 통한 고환경복원은 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 특히 식물규소체의 기후지시자와 함께 Iph와 Ic 등 기후지수를 이용하여 고해상도의 고기후복원도 가능하다.
The 4th Industrial Revolution and the continuous development of Science and Technology have also required a speedy business promotion method in the defense industry. Advanced countries including the United States are already boldly innovating the existing high-cost and long-term acquisition system with the highest priority in weapons development to cope with the military rise of Russia and China. The Ministry of National Defense and the Defense Acquisition Program Administration have also recently introduced a quick acquisition system and are applying it to business promotion. In addition, some small-scale projects and weapons systems are being reorganized so that they can be managed by the units demanding them. After an organizational diagnosis of the Project Acquisition Group by the Ministry of National Defense in 2020, it has been reassigned as a subordinate unit of the Army Logistics Command from a direct unit managed by the Army HQ. As a result, problems such as work conflict or redundancy have been identified. In addition, a system has been implemented to shorten the acquisition period by applying a rapid acquisition program in the field of weapons systems by benchmarking the rapid acquisition program of advanced countries. The force support system project process will also need to introduce such a quick acquisition system. In addition, the Ministry of National Defense is considering ways to delegate some weapon systems to each military, which will then carry out tasks ranging from requirements determination to project management. Accordingly, it is now time to expand the organization for the management of the Army's weapons system acquisition project. Therefore, in this paper, the Army Project Acquisition Group was analyzed on its organization, acquisition procedures, and cooperation systems, with presentations of development plans for each field.
본 논문에서는 시분할 이중화 방식의 MANET(Mobile Ad-hoc Network)망 동기화 시스템의 성능개선 및 경량화를 위해 윈도 마스킹 기법(Window-Masking Method)과 HAT(Hardware Attached Top) CPU SoM(System on Module)을 On-Device 화하여 RISC-V 기반의 Soft-core MCU로 하드웨어 가속기(Hardware Accelerator)인 FPGA에 탑재하는 것을 제안한다. 또한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 성능 면에서는 제안한 기법을 적용하여 동기획득 범위는 -50dBm~+10dBm에서 -60dBm~+10dBm으로 동기 획득 최저 입력 레벨이 -50dBm에서 -60dBm으로 20% 증가, 검출 지연(Latency)은 220ns에서 125ns로 43% 감소하였다. 경량화 면에서는 Soft-core MCU로 대체 함으로써 컴퓨팅 자원(Resource, 48%), 크기(Size, 33%) 및 무게(Weight, 27%)가 평균 36% 경량화하였다.
최근 항공기용 터보팬엔진의 국내 독자 개발 증가에 따라 연료 효율, 엔진 성능과 신뢰성 향상을 위한 실시간 고장진단 기능을 갖춘 FADEC(전자식통합엔진제어장치)의 소프트웨어 개발 필요성이 대두되고 있다. 엔진 제어에 관한 알고리즘은 고도화되고 복잡해짐에 따라 모델기반 개발 방식을 사용해 소프트웨어를 제작하는 추세이다. 본 논문에서는 하드웨어와 모델기반 개발 소프트웨어를 연결시킬 FADEC(전자식통합엔진제어장치)의 미들웨어 아키텍처를 소개한다. 항공기용 터보팬엔진의 높은 신뢰성과 안전성을 고려하여 DO-178C[1] 국제감항인증 가이드라인에 따라 설계했다.
미국은 GPS 현대화 계획을 추진하고 있으며 그 주요 내용 중의 하나가 L5 신호를 제공하는 것이다. 1176.45MHz 대역의 L5 주파수는 항공기의 안전운항을 위해 할당한 주파수 대역을 사용하여 안정적인 항법 서비스를 제공할 수 있고, L1 주파수와 동시에 사용시 이온층 오차를 제거하여 보다 높은 측위 정밀도를 제공할 수 있다. 그러나, L5 신호의 코드길이는 L1 신호에 비해 10배가 더 길기 때문에 L5 신호의 획득시간도 L1 신호에 비해 더 길어진다. 이러한 단점을 개선하기 위해서는 신호획득에 사용되는 상관기 갯수를 늘려야 하는데, 이는 상관기 구조가 복잡해지고 연산량이 많아지는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 GPS L1/L5 겸용 수신기에서 L1 신호처리 결과를 이용하여 L5 신호추적하는 방법을 제안한 것으로, L5 신호획득 과정을 사용하지 않으므로 L5 신호획득을 위한 별도의 하드웨어가 필요하지 않다. 제안된 방법은 동일한 GPS 위성에서 전송하는 L1/L5 신호는 코드시작시점의 코드위상이 동기가 되어 있다는 특성을 이용하여 L1 신호의 메시지 비트가 시작하는 시점에 L5 코드의 시작시점을 동기시킨다. 그리고, GPS L1 신호를 처리하여 산출된 도플러 주파수 변이값을 이용하여 캐리어 주파수간의 관계식을 통해 GPS L5 도플러 주파수 변이값을 계산한다. 이렇게 계산된 L5 신호의 코드시작시점과 도플러 주파수 변이값을 이용하면 L5 신호획득을 위한 별도의 상관기 모듈을 사용하지 않고 L5 신호를 추적 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 시뮬레이션 결과를 통해 이론적 분석의 타당성을 입증한다.
다층신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정된 상태에서는 학습이 진행됨에 따라 학습에 기여하는 패턴영역이 달라지는 현상에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 패턴의 기여도에 따라 가변 하는 학습률과 학습에 기여하는 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변 학습률 및 학습생략 (COIL: Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning)방법을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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