터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 터보 부호는 인터리버의 크기가 크고 반복 복호가 충분히 수행되었을 때 BER의 관점에서 Shannon Limit에 근접하는 우수한 성능을 보였다. 그러나 많은 연산량에 따른 복잡도의 증가와 인터리버와 반복 복호에 따른 지연과 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 복호 알고리즘으로 사용되고 있는 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 이의 성능을 결정하는 요소를 분석한다. MAP알고리즘은 모든 인접 비트들과 수신 심벌들 사이의 상태와 천이 확률을 통해 연성 결정값을 결정하여 반복 복호 동작을 수행한다. 그러므로 MAP알고리즘의 성능 향상을 위해서는 인접한 수신 심볼들의 신뢰성을 보장해 주어야만 한다. 하지만 MAP 알고리즘 자체에서는 이를 위한 어떠한 동작도 해줄 수가 없기 때문에 추가적인 알고리즘이 필요하디는 결론을 얻을 수 있으며 반복 복호 동작을 줄일수 있게된다. 따라서 수신된 심볼에 대하여 좀 더 신뢰성을 있는 정보를 MAP 알고리즘의 입력으로 주기 위해 Robust 등화기법을 적용하여 MAP 알고리즘과 터보 부호의 성능을 비가우시안 채널 환경에서 분석한다.
The purpose of this research was to conduct an analysis on the factors that determine the distance at the time of target swing based on the use of late hitting of outstanding college golfers to verify the difference between late hitting and the distance that target increases in regular swing and the distance. Then, this research conducts an analysis on the correlation between club head velocity, ball velocity, launch angle, back spin, meet ratio and distance that become kinematics variables at the time of target swing. To attain the above mentioned purpose, 25 outstanding college players with average experience and handicap of 6 years and 5, respectively, were targeted Comparative analysis on two swing that target increase in regular and the distance was conducted by used driver. When it pertained to two types of swing. analysis system comprised of an analytical software called the Science Eye of the Bridgestone and peripheries was used to define the relationship between variables of club head velocity, ball velocity, launch angle, back spin, meet ratio that become kinematics variables. As for the method of processing data pertaining to the factors that determine the distance, differences of distance by the type of swing was verified by using independent T-test that leveraged SPSS 120 statistics program. Moreover, level of correlation between variables that contribute to the increase in distance through relation of correlation, and analysis of tendencies was conducted to analyze tendency of non-distance to increase in accordance to the increase of each variable. Key results produced through this experiment are as follows: 1. Artificial late hitting for increased non-distance that targets skilled players had effect on increased the distance(p<. 05). 2 The drive distance is correlated with each measured variable that is positive correlation to ball velocity, club head velocity, meet ratio and relation of back spin and launch angle are negative correlation. ball velocity and club head velocity are very high correlated with drive distance(p<.01), back spin and distance are negative correlation(p<.01). 3. Among each measured variable increasing the club velocity is the most contribution, and ball velocity and meet ratio and the increasing launch angle and back spin is negative effect for increasing distance.
전세계적으로 국가정보화가 진전됨에 따라 다양한 분야에서 개인정보의 침해위협이 급증하고 있어, 이에 대응하기 위한 정부차원에서의 정보보호대책이 마련되어지고 있다. 특히, 우리나라에서는 개인정보처리시스템의 안전성을 높이기 위한 방안으로, 2011년 개인정보 보호법에 근거한 개인정보 영향평가제도가 도입되었다. 그러나 개인정보 영향평가를 위한 대가기준의 변동요소들이 반영되지 못하고, 안전행정부(2011)에서 제시한 기본 예산보다 낮게 책정되면서 영향평가과정의 품질관리 및 영향평가서의 질적 수준도 저하되었다. 따라서 본 연구에서는 개인정보 영향평가가 개인정보보호를 위한 사전예방적 제도로 정착될 수 있게 필요한 예산 산정과 적용이 이루어지는 기준을 제시해보고자 한다. 이를 위해 기존 문헌, 유사제도의 대가기준, 개인정보 영향평가서 등을 검토하였으며, 전문가대상의 델파이분석을 통한 개선된 기준을 도출하였다. 이에 따라 개인정보 영향평가의 대가 산정 모델은 개인정보 영향평가고시에 따른 인력구성에 따라 기본인건비로 삼고, 대상시스템의 구분, 대상시스템의 구축 운용비, 대상시스템의 유형 등에 따라 가중치하는 방식을 채택하였다. 이처럼 개인정보 영향평가를 위한 대가 산정의 모델은 공공기관에서 개인정보보호를 위한 예산집행의 투명성과 영향평가사업의 신뢰성을 확보하는데 기여하리라 본다.
본 연구는 돼지분뇨 슬러리의 액비화시 저장깊이(매 30m 깊이별)에 따른 액비의 수직 적층형 단면을 구분하여 각 단면별로 유기물 및 질소와 인의 농도변화 및 고형물의 분포 형태를 분석하여 액비의 수직 단면별 특성을 구명하고자 수행되었으며 주요 결과는 다음과 같다. 1. 침전깊이가 깊어짐에 따라 총고형물 농도는 증가하는 경향을 보인 반면에 총고형물중에 함유된 용해성 물질은 감소하였다. 2. 침전깊이별 오염물 농도는 깊이에 따라 증가하여 저장조 전체깊이 대비 약 70% 정도 내외에서 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 3. 총질소와 총인 역시 침전깊이가 깊어짐에 따라 증가하는 결과를 보였는데, 이러한 경향은 총 인의 경우에 있어 더 뚜렷했고 질소의 농도변화는 상대적으로 적었다. 4. 저장 깊이가 깊어짐에 따라 Cr과 Ni 등의 함량도 증가하는 경향을 보였고 그 증가 경향치는 SS의 농도변화와 유사하였다.
본 연구는 유산균을 함유한 녹즙제품의 HACCP(Hazard Analysis Critical Control Point)시스템에 의한 제조공정도 작성과 공정별 원료 농산물과 제조 시설에 대한 일반 세균수와 병원성 미생물을 평가하기 위한 목적으로 수행하였다. 공정별 원료농산물의 원재료보관공정 단계의 4가지 시료에서 일반세균이 검출되었으며, 용수(water)는 8.67~14.67 CFU/$m{\ell}$ 검출되었다. 하지만 자외선살균공정 이후, 모든 시료는 법적기준치인 $10^5\;CFU/m{\ell}$이하로 검출되었다. 식중독균인 E. coil, E. coli O157:H7, B. cereus, L. monocytogenes, Salmonella spp, Staph. aureus 실험결과, 보관공정에서 E.coli는 자외선 살균 전단계 공정까지 검출되었으며, B. cereus는 1차세척까지 일부 검출되었다. 모든 세균 및 진균류는 주원료에서 많이 검출되고 있어 주원료의 초기 균수를 최소화하는 선행관리방법을 수립할 필요가 있으며, 세균수와 황색포도상구균 등의 교차 오염방지를 위한 제조설비 등의 효과적인 세척 소독방법을 수립할 필요가 있다고 사료된다. 상기 결과을 바탕으로 유산균을 함유한 녹즙류의 일반세균 및 식중독균을 감소 또는 제거할 수 있는 중요한 공정으로 UV살균공정이 CCP로 관리되어야 한다. 따라서 자외선살균공정의 관리기준 및 이탈시 조치방법, 검증방법, 교육 훈련과 기록관리 등 철저한 HACCP 계획이 필요하다고 사료된다.
전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.
최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.
본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위한 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 이미지 매칭에서는 이미지의 회전 변환만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭에 대칭 변환까지 지원하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 이를 위해, 먼저 이미지 대칭의 개념을 정의하고, 어떠한 대칭각을 사용하더라도 회전-불변 매칭의 결과는 동일함을 정형적으로 증명한다. 또한, 대칭 변환을 위해 이미지 윤곽선으로부터 대칭 시계열을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 그런 다음, 이미지를 대칭하여 생성한 대칭 시계열과 원본 이미지 시계열을 직접 대칭하여 생성한 대칭 시계열을 사용한 회전-불변 매칭 결과가 동일함을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭은 회전 변환만을 지원하는 기존 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이같은 결과는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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