본 논문은 급증하는 인터넷 트래픽예측을 위해 빅데이터와 인공지능기술을 이용하였다. 기존에 트래픽 예측에 관해 다양한 연구가 있었지만 최근 스마트폰이나 스트리밍 등 거대한 인터넷 트래픽을 유발하는 증가 요소를 반영하지는 못했다. 더불어 대용량 인기 게임 출시나 OTT(Over the Top)사업자의 신규 컨텐츠 제공과 같은 이벤트성 요소는 사전 예측이 더욱 어렵다. 이러한 특성으로 기존 방법으로는 ISP(Internet Service Provider)가 실시간적 서비스 품질관리나 트래픽 예측치를 네트워크 사업환경에 반영하기가 불가능하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 기존 NMS와는 별개로 트래픽 데이터를 실시간적으로 탐색, 판별하여 수집하는 인터넷 트래픽 수집시스템을 구축하였다. 이를 통해 수집대상의 데이터를 자동등록할 수 있는 유연성과 탄력성을 확보하였으며 실시간 네트워크 품질모니터링을 가능하게 하였다. 또한 시스템에서 수집된 대량의 트래픽 데이터를 머신러닝(AI)으로 분석하여 OTT 사업자의 미래 트래픽을 예측하였다. 이를 통해 보다 과학적이고 체계적인 예측이 가능해졌으며 더불어 ISP 사업자 간의 연동 최적화와 대형 OTT 서비스의 품질확보가 가능할 수 있게 되었다.
요즘 국내 외 농업 환경은 농업 인구의 고령화, 귀농 인구의 증가, 급격한 기후 변화, 농식품 유통 구조의 다양화, 수자원의 고갈 및 한정된 경작지 등 다양한 변화 속에 놓여 있다. 최근 농업을 둘러싼 다양한 환경 변화에 대응하기 위해 재배 전반의 작업이력인 작물 생육정보, 생육환경 및 농작업 일지 등과 같은 사항들을 쉽게 기록, 저장 및 관리하여 작물 생산량과 작업 효율을 높이기 위한 스마트 온실 실용화에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 작물의 근권부에서 측정할 수 있는 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량. CO2 농도 등과 같은 생육에 필요한 상황정보를 수집하고 수집된 데이터를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 생장 작물의 근권 측정부에서 측정된 데이터와 센서로 측정된 생장환경 데이터인 온도, 습도, 일사량 등의 데이터를 취합하여 400MHz의 무선 통신 게이트웨이에 전송하는 시스템을 개발하였다. 전송된 데이터를 Cloud 기반으로 근권 환경 데이터를 모니터링 및 데이터를 시각화 할 수 있는 통합 SW 개발을 진행하였다. 데이터의 시각화를 위한 그래프 형식과 데이터 형식으로 모니터링을 할 수 있도록 하였다. 기존 스마트팜은 농장내의 데이터만을 이용하여 작물 및 시설관리를 하고, 본 연구는 전국의 농장의 날씨 및 생장환경을 수집 및 분석하여 가장 효율적인 생장환경을 제시한다.
최근 5G에 기술에서는 신호 감쇄와 신호 도달 거리 확장을 위해 사용될 수 있는 릴레이(Relay)를 통한 통신 기술이 주목 받고 있다. 릴레이는 소형 기지국으로 사용이 가능하며, 셀룰러 망으로 지원하기 어려운 환경하에서 통신 기기들이 협력하여 통신하는 자율 네트워크 기법에 사용이 가능하기 때문에, 저전력화와 무선 용량 증대에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있다. 한정된 릴레이 자원을 활용하여 최적의 성능을 달성하기 위해서는 효과적인 릴레이 선택 기법이 필요하다. 특히, 두 개의 노드가 릴레이를 통해 메시지를 교환하는 경우, 릴레이 선택 방법에 따라서, 릴레이의 공간적 위치를 활용하여 간섭을 줄이고, 시스템 전송률을 최대화 할 수 있다. 이를 위해서는 릴레이 선택에 따른 평균 데이터 전송률에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 두 노드가 릴레이를 이용하여 동시 전송을 통해 메시지를 교환할 경우, 평균 데이터 전송률을 분석한다. 이를 위해 Nakagami-m 페이딩 채널 환경하에서 복호 후 전송(Decode and Forward) 방식으로 동작하는 이중홉(dual-hop) 릴레이의 동시 전송으로 인한 간섭을 고려하여 전체 데이터 전송률을 유도한다. 분석식은 m=1인 Rayleigh 페이딩 채널을 포함하여 다양한 Nakagami-m 페이딩 채널에 대한 전체 데이터 전송률을 보여준다. 유도된 분석은 몬테카를로 모의실험을 통해 정확성을 입증하였으며, 요구되는 데이터 전송률이 높을수록, 자원 효율적인 동시 전송 방식이 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 $0.13{\mu}m$ BCD 공정 기반에서 5V MOS 소자만 사용하여 zero layer FTP 셀이 가능하도록 하기 위해 tunnel oxide 두께를 기존의 $82{\AA}$에서 5V MOS 소자의 gate oxide 두께인 $125{\AA}$을 그대로 사용하였고, 기존의 DNW은 BCD 공정에서 default로 사용하는 HDNW layer를 사용하였다. 그래서 제안된 zero layer FTP 셀은 tunnel oxide와 DNW 마스크의 추가가 필요 없도록 하였다. 그리고 메모리 IP 설계 관점에서는 designer memory 영역과 user memory 영역으로 나누는 dual memory 구조 대신 PMIC 칩의 아날로그 회로의 트리밍에만 사용하는 single memory 구조를 사용하였다. 또한 BGR(Bandgap Reference Voltage) 발생회로의 start-up 회로는 1.8V~5.5V의 전압 영역에서 동작하도록 설계하였다. 한편 64비트 FTP 메모리 IP가 power-on 되면 internal reset 신호에 의해 initial read data를 00H를 유지하도록 설계하였다. $0.13{\mu}m$ Magnachip 반도체 BCD 공정을 이용하여 설계된 64비트 FTP IP의 레이아웃 사이즈는 $485.21{\mu}m{\times}440.665{\mu}m$($=0.214mm^2$)이다.
반사형 및 태양광 LED 도로 표지병은 도로 환경에 대한 시인성 확보 방법 중 하나로 사용되고 있다. 도로 표지병은 반사형 과 태양광 LED의 개별 제품으로는 범용성, 효율성, 간편성 및 시인성에 대한 장, 단점이 존재 하나 해당 부분 이외에 사고 후 2차 사고 방지 및 기타 교통 시스템과의 연계를 통한 확장성을 가지기 어렵다는 공통적인 단점을 가지고 있다. 본 논문은 기존 태양광 LED 도로 표지병에 RF 방식의 통신을 사용한 무선 제어 기능을 내장한 도로 표지병과 이를 제어하는 시스템에 대해 제안하였다. 제안된 시스템을 스마트 도로 표지병 시스템이라 하였으며 기존 태양광 LED 도로 표지병에 RF 방식의 통신 기능을 내장하여 중앙 통제실과 연계된 중앙제어장치 및 중계기를 통하여 해당 기기를 제어 할 수 있다. 또한 도로 상태에 따라 점등 방법, 색상 등의 제어가 가능하기 때문에 도로의 상태를 운전자에게 제공하여 사고 후 2차사고 방지에 대한 기능을 수행할 수 있다. 또한 LED 및 RF통신의 지속적인 전력 소모량을 최소화 하는 기능을 추가 하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위해 시작품을 제작 하였으며 기존의 시인성 확보를 통한 사고 방지 기능 외에 기타 교통 시스템과의 연계에 의한 사고 후 2차사고 방지 기능에 대학 역할이 가능함을 확인 하였다.
본 논문에서는 110nm eFlash 셀을 사용한 512Kb eFlash IP를 설계하였다. eFlash 셀의 프로그램, 지우기와 읽기 동작을 만족시키는 row 구동회로(CG/SL 구동회로), write BL 구동회로( write BL 스위치 회로와 PBL 스위치 선택 회로), read BL 스위치 회로와 read BL S/A 회로와 같은 eFlash 코어회로(Core circuit)를 제안하였다. 그리고 프로그램 모드에서 9.5V와 erase 모드에서 11.5V의 VPP(Boosted Voltage) 전압을 공급하는 VPP 전압 발생기회로는 기존의 단위 전하펌프 회로로 cross-coupled NMOS 트랜지스터를 사용하는 대신 body 전압을 ground에 연결된 12V NMOS 소자인 NMOS 프리차징 트랜지스터의 게이트 노드 전압을 부스팅하는 회로를 새롭게 제안하여 VPP 단위 전하펌프의 프리차징 노드를 정상적으로 VIN(Input Voltage) 전압으로 프리차징 시켜서 VPP 전하펌프 회로의 펌핑 전류를 증가시켰다. 펌핑 커패시터로는 PMOS 펌핑 커패시터에 비해 펌핑전류가 크고 레이아웃 면적이 작은 12V native NMOS 펌핑 커패시터를 사용하였다. 한편 110nm eFlash 공정을 기반으로 설계된 512Kb eFlash 메모리 IP의 레이아웃 면적은 $933.22{\mu}m{\times}925{\mu}m(=0.8632mm^2)$이다.
본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장 진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.
블록매칭을 이용한 잡음제거 방법은 영상 내의 이웃하는 블록들이 서로 비슷한 특질을 가지고 있다는 실험적 관찰에 기반한 방법으로서 잡음제거에 있어서 우수한 성능을 보인다. 그러나 블록매칭 잡음제거 방법은 유사한 블록을 찾고 수집하는 작업이 영상 내의 이웃 블록들을 대상으로 이루어지며 참조블록의 특질은 유사한 블록을 찾는 목적 외에는 사용되지 않는다. 따라서 가우스분포 상의 이상치(outlier)가 존재할 때 잡음제거 성능은 그 값의 영향을 받을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 잡음에 오염된 영상을 이진화평면으로 분해하여 각 블록의 참 화소값의 범위를 추정하고 이를 근거로 이상치 값을 추정된 참 화소값의 범위내의 값으로 대치하는 방법을 통해 확장된 블록매칭 기법을 제안한다. 전통적인 가우시안 필터는 잡음제거 대상이 되는 화소와 이웃하는 화소들의 값을 모두 계산에 적용하므로 영상의 세부적인 특질이 보존되지 않는 단점이 있는데 이를 극복하기 위해 이진화평면을 구성하여 해당 화소의 참값 범위를 추정한 후 그 범위 안에 속하는 화소값만을 이용하여 잡음제거를 하므로 세부적인 특질이 보존될 수 있는 장점이 있다. 가우시안 필터의 장점과 블록매칭의 장점을 융합하는 방법을 통해 성능 향상을 꾀할 수 있을 것으로 예상되며 실제로 잡음이 추가된 다양한 영상을 통해 실험을 한 결과 잡음제거의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
능동 머플러는 자동차 머플러의 배기소음을 저감하기 위하여 능동 소음 제어 기법을 적용하여 구현된다. 기존의 보편적인 Filtered_x LMS 알고리즘은 음향 궤환이 존재할 경우 제어필터의 차수가 매우 커지고 수렴성이 악화되는 문제가 있다. 이를 보완할 수 있는 Recursive LMS 알고리즘은 적응필터의 적응과정에서 쉽게 발산할 수 있어 적용이 제한되어 왔다. 본 논문에서는 수렴 성능과 계산량 부담이 개선되도록 1차 경로와 2차 경로 전달함수의 구조를 IIR 필터로 설계하였으며 IIR 필터 구조의 단점인 안정성 확보를 위해 안정화 필터 알고리즘을 적용하였다. 안정화 필터 알고리즘은 적응과정 중에 음향 궤환에 해당하는 전달함수의 극점이 발산하는 것을 방지하기 위하여 극점을 단위원 내부로 끌어 당기는 역할을 수행한다. 이러한 방법으로 능동 머플러 시스템의 계산량 절감과 수렴성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 가변 환경인 디젤 엔진의 배기음향을 대상으로 기존의 Filtered_x LMS 알고리즘과 제안한 시스템과의 성능을 비교하여 그 우수성을 보였으며, 계산량은 절반 이하, 수렴 특성은 4배 이상의 성능을 보였다.
본 논문에서는 광섬유 브래그 격자(FBG)를 이용한 광온도센서를 제작하였으며 광원은 출력 파장의 온도 의존성을 가지는 저가형 VCSEL이 사용되며 FBG에서 반사되는 빛의 파장을 분석하는 interrogator는 VCSEL에서 변화되는 출력 파장을 VCSEL의 내부 온도로 확인하는 방법을 적용하여 저가격의 광온도센서를 구현하였다. VCSEL의 내부온도를 $52.2^{\circ}C$에서 $14^{\circ}C$까지 조절하면서 출력 파장을 1519.90 nm에서 1524.25 nm까지 총 4.35 nm 파장을 변화시켰으며 온도 조절에 따른 파장 변화 반복도 오차는 ${\pm}0.003nm$이며 온도 측정 오차는 ${\pm}0.18^{\circ}C$로 측정되었다. 광온도센서를 사용하여 $22.3{\sim}194.2^{\circ}C$의 온도를 측정한 결과 인가한 온도 ${\Delta}T$에 따른 광원 내부 온도 변화 값은 $0.146^{\circ}C/{\Delta}T$이고 인가한 온도 ${\Delta}T$에 따른 온도 프로브 반사 파장 변화 값(${\Delta}{\lambda}_{\beta}T/{\Delta}T$)은 $16.64pm/^{\circ}C$로 측정되었으며 센서의 측정 오차는 ${\pm}1^{\circ}C$로 나타났다. VCSEL의 출력 파장은 온도에 의존성을 가지고 있어 좁은 범위의 출력 파장을 변화시키기 위한 광원으로 사용하기에 매우 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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