본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 피드백 진동제어 시스템을 구성하고, 모형 구조물을 대상으로 구성된 시스템의 진동제어효과를 실험적으로 검증하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 블루투스 기반의 무선 I/O 센서 시스템과 스마트 재료를 사용한 전단형 MR 댐퍼를 개발하고, 또한 일정한 크기의 정현파형을 발생시키는 가진기 및 모형 단순보 구조물을 이용하여 피드백 진동제어 시스템의 실험�V을 구성하였다. 진동제어 실험은 가진기를 이용해 보의 1/4 등분점에서 일정하게 가진한 상태에서, 보 중앙점에 수직방향으로 설치된 MR 댐퍼를 이용해 진동을 제어하였으며, 보의 2/4 등분점에서의 가속도 응답을 획득하여 제어효과를 평가하였다. 이때, 제어명령은 보 중앙점에 무선 I/O 센서 노드를 설치하고, 여기서 획득된 가속도 응답이 일정 크기 이상일 경우에 설정된 범위의 전압신호를 MR 댐퍼로 출력하도록 설정하였다. 최종적으로 본 논문에서 구성된 무선 센서 네트워크 기반의 실시간 피드백 진동제어 시스템은 비록 제한적인 명령 체계에서 검증되었지만, 실시간적으로 목적된 제어명령의 발생시킴으로써 구조물의 진동을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였고, 추후 다양한 준능동 제어 알고리즘을 적용한 구조적 응답제어시스템으로의 활용 가능성을 제시하였다.
심해자원채광시스템은 모선, 양광관, 버퍼, 집광기 등으로 구성된다. 양광관의 위쪽은 모선과 연결되고 아래쪽은 버퍼에 연결된다. 버퍼와 집광기는 유연 호스로 연결된다. 채광시스템의 원활한 운영을 위해서는 전체 시스템의 안정화가 이루어져야 하는데 이를 위해서는 버퍼의 위치를 능동적으로 제어해야한다. 본 연구에서 가장 중요한 부분은 길이 5000m에 달하는 양광관의 동적 거동해석이다. 양광관을 세장구조물로 단순화시켜 모델링하고 고유함수 전개법으로 해석하였으며, 버퍼에 장착되는 추진시스템에 대한 제어에는 PID 제어기법을 적용하였다. 버퍼에 작용하는 외력은 양광관에 작용하는 항력에 의한 반력이 지배적이므로 본 논문에서는 유연호스의 영향은 무시하였다. 파랑 중에서 모선은 저주파수 운동과 동시에 고주파 운동을 하게 되는데 버퍼가 추적하고자 하는 모선의 위치는 저주파수 운동에 해당하므로 고주파수 성분을 걸러내기 위하여 반드시 필터링을 필요로 한다. FIR 필터를 사용하여 모선 위치를 필터링한 값을 제어기의 목적위치로 설정하였다. 이러한 해석을 바탕으로 수치계산 알고리즘을 구축하여 모선의 여러 운동을 상정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 이러한 수치계산 결과 필터링을 통해 고주파수 성분이 잘 걸러짐을 확인하였다. 또한 버퍼의 위치와 속도에 대한 제어를 통해서 버퍼를 허용범위(watch circle) 안에 머무르게 하면서 전체시스템을 안정화시킨다는 것을 밝혔다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)시스템은 다수 반송파 전송의 특수한 형태로 볼 수 있으며 하나의 데이터열이 보다 낮은 데이터 전송률을 갖는 부반송파를 통해 전송된다. OFDM을 사용하는 중요한 이유 중 하나는 OFDM을 사용하면 주파수 선택적 페이딩이나 협대역 간섭에 대한 강건함이 증가하기 때문이다. 하지만, 시간 영역 OFDM 신호는 독립적으로 변조된 많은 부반송파들로 구성되므로 이들이 동위상으로 더해질 때 신호의 진폭이 증가하여 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)이 증가된다. 본 논문에서는 수신단의 구조에 변화를 주지 않으며 또한 추가적인 정보의 전송이 필요 없이 기존 수신기를 그대로 사용할 수 있는 PAPR 감소기법의 성능을 평가하였다. 이 방법은 에러 벡터 크기 (Error Vector Magnitude; EVM) 내에서 시간 영역과 주파수 영역 신호에 대하여 클리핑을 사용한 것으로 기존의 최적화 방법과 비교하여 계산량의 복잡도가 낮다. 이 기법을 비선형 증폭기를 사용하는 OFDM 시스템에서 평가하였다. 모의실험 결과, 시간 및 주파수 영역 클리핑 기반의 PAPR 감소기법은 TD (Total Degradation)관점에서 전력효율이 향상되며 증폭기의 비선형 왜곡의 영향을 줄이는 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 사회에서는 사용자의 요구를 충족시키기 위하여 사용자가 갖고 있는 기기에 대한 정밀한 위치측정을 필요로 한다. 위치 측정은 송수신기간에 신호의 전송을 기반으로 한 거리측정을 통해 이뤄지기 때문에 위치측정의 오차는 거리측정의 오차로부터 발생한다. 신호가 전송되는 기기 간에 장애물이 존재하게 되면 LoS(Line of Sight)신호 성분이 줄어들게 되어 NLoS(Non-Line of Sight) 채널이 발생하게 되고 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 된다. 일반적인 위치측정 알고리즘은 참조기기(Reference Device)의 거리측정 성능에 관계없이 참조기기와 목표기기(Target Device)간의 거리측정 값을 위치 계산에 그대로 사용하기 때문에 거리측정 값으로부터 발생되는 오차가 위치 계산에 더해지게 된다. 따라서 본 논문에서는 각 참조기기가 속해 있는 채널특성을 판별하고 NLoS채널로부터 계산된 거리와 LoS채널로부터 계산된 거리를 다른 비율로 적용하여 위치측정의 오차를 줄이는 Iterative Calculation 기법을 제안한다. 참조기기는 수신된 신호의 Kurtosis, Mean, Excess Delay, RMS Delay spread를 통해 NLoS와 LoS 채널을 구분한다. 이를 통해 구분된 채널마다 각기 다른 비율로 랜덤 거리를 계산된 거리에 더하여 위치를 계산하는 것을 반복적으로 수행한 뒤 평균값을 계산하여 확률적으로 존재할 가능성이 높은 목표기기의 위치를 찾아감으로써 NLoS채널로부터 계산된 거리오차가 위치측정에 미치는 영향을 줄이는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 방식과 비교했을 때 성능향상을 확인하였다.
본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 전기 이륜차의 속도를 제어한다. 전기 이륜차는 스로틀에 대하여 빠른 응답성과, 정속주행 시 안정성이 요구 된다. 그러나 현재 양산중인 전기 이륜차는 1.5KW(50cc)급으로 탑승자 및 수화물 중량, 도로 상태(비포장 길, 아스팔트 길) 및 바람의 저항 등 부하 변동에 따라 속도 변화가 매우 크므로 정속 주행이 어려우며, 오르막길과 내리막길의 경사도에 따라 급격한 속도 변화가 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 속도의 오차와 오차의 변화량을 퍼지 제어기의 입력 값으로 사용하고, 모터의 Q축 제어 량을 퍼지 제어기의 출력 값으로 설정 하여 퍼지 제어기를 구성하였다. 모터의 D축 제어 량은 Q축 제어 량에 비례적으로 설정하여 매입형 영구 자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet synchronous Motor, IPMSM)를 장착한 전기 이륜차를 구동하였다. 본 논문에 적용된 제어 대상은 1.5KW급 전기이륜차로서 모터의 속도 제어를 위하여 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 사용 하였으며, 매입형 영구 자석 동기전동기의 토크 제어를 위하여 D, Q축 전류 제어기를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기는 설정된 속도를 잘 추종하였다.
최근 파일 공유를 위해 널리 사용되는 BitTorrent의 강점은 BitTorrent의 핵심 메커니즘인 peer 선택 기법에 기인한다. Peer 선택 기법은 해당 호스트가 업로드 할 peer를 선택하는 것인데, 이 때 자신에게 각 peer가 업로드한 비율을 비교해서 가장 많이 업로드한 peer들에게 업로드를 하게 된다. 그런데 BitTorrent에서는 업로드할 peer의 개수 (즉, unchoked peer 개수)를 4개로 고정하고 있다. 하지만 peer들의 개수나 다운로드 속도, 업로드 속도와 같은 공유집단 (즉, swarm)의 특성은 계속 변하기 때문에 unchoked peer 개수를 고정하는 것은 효율적이지 않다. 본 논문에서는 BitTorrent에서 unchoked peer 개수가 고정된 4개가 아니라 변할 때 전체 시스템 성능에 어떠한 영향이 끼치는지 분석한다. 분석을 위해 본 논문에서는 서울대학교 캠퍼스 망에 테스트베드를 설치하였고, 실제로 널리 사용되는 오픈 소스 BitTorrent 클라이언트를 수정해서 사용하였다. 테스트베드에서의 다양한 실험을 통해 BitTorrent의 성능이 unchoke 개수에 따라 달라지게 되는 것을 보였고, 이에 따라 swarm의 상황을 고려해서 unchoke개수를 적절하게 조절하는 메커니즘이 필요하다는 것을 보였다.
최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.
사람이 생활하는 환경에서 일반적인 휠베이스 이동(Mobility) 방식의 로봇은 장애물에 둘러싸여 로봇의 움직임에 있어 자유로운 주행 제약을 받게 된다. 장애물을 신속하게 회피하려면 회전과정 없이 단순히 좌우 이동만 하면 되는 홀로노믹(Holonomic) 시스템 특성의 이동로봇이 필요하다. 본 논문에서는 세 개의 옴니휠(Omni-Wheels)을 사용한 홀로노믹 이동로봇의 추적제어기를 개발한다. 옴니휠을 이용한 이동로봇은 시스템 파라미터의 불확실성(uncertainty)으로 인하여 선형 제어기로는 추적제어가 매우 어려운 상황이다. 그러므로 강인성이 탁월한 퍼지 제어기를 이용한 퍼지 적응 제어 기법을 설계하여 옴니휠 이동 로봇의 추적제어(tracking control) 성능을 높인다. 본 논문에서 제어 대상 시스템의 매개 변수의 불확실성에 강인한 퍼지 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식(system identification)을 이용하여 대상 시스템이 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(Fuzzy Multi-Layered Controller) 시스템을 이용한 적응 제어기법을 제시한다. 고전 적응 제어기와 기존 퍼지 적응 제어기의 문제점을 극복한 퍼지 적응 제어기를 도입하여 강인 제어기를 병렬로 설계하고 시스템 인식을 이용하여 대상 시스템의 특성 변화에 적절히 대처할 수 있는 적합한 퍼지 제어기를 선택한 후 피드백 제어를 실행하는 퍼지 다층 제어기(FMLC)를 제시한다.
최근 무선 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 애드 혹 환경에서의 라우팅 프로토콜이 제안되고 있다. 하지만 애드 혹 네트워크라는 환경의 특성 상 보안상 취약한 문제점을 가지고 있으며, 기존의 유선 네트워크 환경에서 제안되었던 보안 라우팅 프로토콜을 적용시키기 힘들다는 문제점이 있다. 이에 따라 Secure AODV나 SRPTES 등의 보안성을 고려한 새로운 애드 혹 라우팅 프로토콜이 제안되었지만 다양한 무선 네트워크 환경의 변화에 유동적으로 대응하기 힘들고 보안적인 측면에 집중을 한 나머지 에너지소모 측면에서는 단점을 노출하고 있다. 본 논문에서는 다양한 애드 혹 네트워크 환경에 적용 가능하고, 기존의 보안 라우팅 프로토콜에 비해 에너지 효율적인 보안 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다. 보안 정보의 보호를 위해 Tree 구조를 도입하고 보안 단계를 통한 Multi-path를 구성하여 악의적인 노드의 Dropping Attack에 대비하여, 예기치 못한 Data Packet의 손실에 대해서도 효율적으로 대처하게 하였다. 실험 결과 악의적인 노드가 존재하는 네트워크 환경에서 기존의 애드 혹 네트워크 보안 라우팅 프로토콜보다 패킷 전송 성공률을 21%정도 향상시킬 수 있었으며 또한 각 노드의 에너지를 균등하게 소모함으로써 전체적인 네트워크의 생존시간이 연장되는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷의 급속한 성장으로 전자편지는 정보 전달의 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 수신자가 원하지 않는 전자편지(쓰레기 편지)들이 무분별하게 배달될 수 있으며, 이로 인해 사회적으로는 물론이고 경제적으로도 큰 문제가 되고 있다. 이와 같이 쓰레기 편지를 차단하거나 여과하기 위해서 많은 연구자와 회사에서 꾸준히 연구를 진행하고 있다. 일반적으로 쓰레기 편지를 결정하는 기준은 수신자에 따라서 조금씩 차이가 있다. 또한 쓰레기 편지와 정보성 편지에 따라서 수신자가 취하는 행동이 다르다. 이 논문은 이런 사용자 행동을 쓰레기 편지 여과 시스템에 반영하여 그 시스템의 성능을 개선한다. 제안된 시스템은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 사용자 행동을 추론하는 단계이고 두 번째 단계는 추론된 사용자 행동을 이용해서 쓰레기 편지를 여과하는 단계이다. 두 단계 모두에서 점진적인 기계학습 방법(TiMBL - IB2)을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 12명의 사용자로부터 12,000통으로 이루어진 전자편지 말뭉치를 구축하였다. 실험 결과는 사용자에 따라 $81%{\sim}93%$의 분류 정확도를 보였다. 사용자의 행동 정보를 포함하는 편지 분류 결과는 그렇지 않은 결과에 비해 평균 14%의 분류 정확도가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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