본 논문은 복합형 하이브리드 굴삭기를 위한 동력전달계 제어기법에 대하여 기술하였다. 하이브리드 굴삭기는 기존 굴삭기의 동력전달계를 하이브리드화 하여 연비향상 및 배출가스 저감을 목표로 개발되고 있다. 특히 복합형 하이브리드 굴삭기는 유압시스템의 일부를 전기시스템으로 대체하여 낮은 유압효율로 인한 에너지 손실을 줄일 수 있도록 구성되어 있다. 해당 굴삭기의 하이브리드 동력 제어기는 동력전달계의 동력 흐름을 관리하여 굴삭기의 연비를 향상 시키고, 슈퍼 커패시터의 충전량을 적절한 범위에서 유지하며, 기존 굴삭기에 준하는 성능을 유지하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 슈퍼 캐패시터의 충전량 기반의 서모스탯(Thermostat)형 제어기와 실시간 최적해를 이용한 ECMS 제어기를 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 하이브리드 굴삭기의 연비가 대략 20% 이상 향상될 것으로 기대되며, 특히 등가 연료 개념을 이용한ECMS 제어기의 성능이 서모스탯(Thermostat)형 제어기에 비해 연비 및 슈퍼 커패시터 충전량 관리 측면에서 보다 향상된 것을 확인하였다.
최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 현업에서의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 $Vflo^{TM}$모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 2005년 8월 국지성호우사상, 2007년 태풍 "에위니아"와 "빌리스"를 대상으로하여, 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하여 지역편차보정한 결과 누적강수총량은 2%내외, 편이(bias)값은 $0.886{\sim}0.908$로서 양호한 결과를 보여주었다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형($Vflo^{TM}$)의 매개변수로 사용하였으며, 3가지 강우사상에 대한 다첨두수문곡선 모의결과 총유출량 및 첨두유량 오차가 20%미만으로 나타나 실무에서의 사용시 홍수량 예측에 충분한 적용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 기대된다.
WATM(Wireless Asynchronous Transfer Mode) 네트워크에서 음성은 실시간 전송이 요구되는 주된 요소 중의 하나다. 본 논문에서는 멀티미디어 환경에서 음성 트래픽을 효율적으로 전송하기 위한 새로운 매체접근제어(MAC: Medium Access Control) 프로토콜을 설계하고 성능을 평가하여 기존의 MAC방식과 비교한다. 새로 제안한 프로토콜은 상향링크(uplink)의 예약 슬롯구간(request slot period)을 음성 예약 슬롯구간과 비실시간 데이터 예약 슬롯 구간으로 구분하고, 음성 트래픽에 대해서는 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있도록 프레임 크기에 따른 적절한 슬롯 할당함수를 제시하였다. 이때 MAC은 반복적으로 휴지(silent)상태가 된 음성 소스의 수에 비례하여 음성예약 슬롯을 동적으로 할당하고, 슬롯예약 시 데이터를 함께 보냄으로써 평균 접근지연시간을 줄일 수 있도록 한다. 시뮬레이션에 의한 성능분석결과는 제안한 MAC방법이 고정된 음성 예약슬롯을 가진 Slotted ALOHA 방법에 비하여 대역폭 사용효율이 높음을 보인다. 또한 음성 단말의 수가 변하는 동적 환경하에서도 일정한 QoS를 제공 할 수 있다. 이것은 모든 음성 단말에게 하나씩의 뭬\ulcorner슬롯을 할당하는 NC-PRMA(None Collision-Packet Reservation Multiple Access)프로토콜보다 향상된 성능을 가진다는 사실을 나타낸다.
선박 건조공정의 초기 단계인 강재적치처리공정에서는 입수한 강재를 어느 선박블록을 제작하는데 사용될 것인가에 따라 수십 개의 적치장을 이용하여 분류한다. 이 과정에서 강재를 잘못된 적치장에 적치하는 적치 오류, 무거운 강재를 다루는데 수반되는 작업자 안전 취약성, 각 적치장의 강재 정보 관리의 미비로 인한 작업 계획의 불확실성 등으로 인하여 생산성이 크게 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상황인식 컴퓨팅 기술을 적용하여 지능형 강재적치처리시스템을 구축하였다. 연구의 효율성을 위하여 강재적치처리 작업과정을 보여줄 수 있는 시뮬레이터를 제작하였으며, 센서, RFID 태그, 실시간 위치추적시스템과 같은 기술을 활용하여 공간 내에 있는 객체들의 위치 및 작업 처리 상태 등, 상황정보를 실시간으로 획득할 수 있도록 유비쿼터스 컴퓨팅 공간을 구축 하였다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 선박 건조 생산성 제고는 물론 대규모 생산현장에 IT를 적용하는 제조IT 융합연구의 새로운 모델을 제시하였다는데 의미가 크다고 할 수 있다.
최근에는, 초소형 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)의 개발에 대한 요구가 증가하고 있으므로 그 요소 기술의 확보가 시급하다. 요소 기술의 하나로서 국부경로제어의 기존 연구에서는 주로 전방감시소나(Forward Looking Sonar : FLS)의 정보를 활용하고 있는데, FLS의 크기는 초소형 AUV에 적합하지 않으므로 장애물회피소나(Obstacle Avoidance Sonar : OAS)를 이용하는 것이 바람직하다. 요약하면, 초소형 AUV를 위한 OAS 기반의 국부경로제어 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, OAS는 낮은 방위(bearing) 분해능 및 지역적인 거리(range) 정보를 제공하며, 임무시간을 증대하기 위해서 에너지 소비가 적은 시스템을 필요로 한다. 나아가, 구조 및 파라메터 관점에서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 OAS 빔 모델링을 기반으로 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 국부경로제어 기법이 제안되었다. 제안된 기법의 성능을 검증하고 특성을 분석하기 위해서 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 수평면 침로(course) 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 기법에 있어서 실제 적용의 가능성과 추가 연구의 필요성을 보여준다.
최근 들어 국내에서는 홍수에 의한 재산과 인명피해를 최소화하기 위해 지역특성에 알맞은 홍수지도를 제작 중에 있으며, 주로 LiDAR를 이용하여 홍수지도 제작을 위한 지형자료를 구축하고 있다. 그러나 LiDAR를 이용한 구축에 많은 시간과 높은 비용이 소요되기 때문에 이미 전국적으로 NGIS(국가GIS구축사업)사업을 통하여 구축된 수치지형도를 이용한 홍수지도의 구축 가능성과 타당성에 대한 검증 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 NGIS 수치지형도를 이용하여 홍수범람모의용 지형자료를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위하여 물의 흐름에 중요한 역할을 하는 breakline을 처리하고, 동시에 하상주변의 실제지형을 나타내는 유일한 자료인 하천종횡단자료를 연계하여 홍수범람모의용 DEM을 제작하였다. 경기도 구리시를 대상으로 1:1,000과 1:5,000의 NGIS 수치지형도를 활용하여 breakline을 처리하고 하천종횡단자료를 수치지형도와 연계하여 보간법을 기반으로 DEM을 구축하였다. 구축된 DEM은 1:1,000지형도가 전체 대상지역에 존재하지 않아 일부 지역에 대하여 1:5,000 지형도를 활용함으로써 상대적으로 위치 정확도는 떨어졌으나 홍수지도의 구축에는 적합한 정확도와 데이터의 정밀도를 제시하였다. 아울러 비용경제적 측면에서 매우 높은 효율성을 제시하였다. 반면 향후 NGIS 지형도의 보다 원만한 활용을 위하여 1:1,000 지형도의 갱신이 주기적으로 이루어져야 하며, 보간법의 적용에 있어서 고려사항과 breakline 구축을 위한 기술적 고려 사항 등이 정리되어야 하는 필요성을 제기하였다.
디지털방송(Digital Broadcasting)에서는 최대 100여개 정도의 오디오 또는 음악방송을 다중화하여 전송에 적합한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 형태로 만들어서 1개 채널로 전송하는 것이 가능하다. 이렇게 다중화 된 많은 음악방송이 정상적으로 전송되고 있는지 확인하기 위해서는 실시간 모니터 링이 가능한 다중 오디오 모니터링 시스템이 필요하다. 아날로그방송에서는 모니터링 할 음악 방송수가 많지 않기 때문에 하드웨어 기반의 오디오 모니터링 시스템을 구현하여 사용하였다. 그러나 하드웨어 기반의 모니터링 시스템을 디지털 음악방송 환경에 적용하는 것은 비용 및 기능 효율성에서 떨어지기 때문에 디지털 방송 환경에 맞는 새로운 시스템이 요구되었다. 본 논문에서는 이 요구사항을 만족시키기 위해서 소프트웨어 기반의 디지털 오디오 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 시스템 구현에 있어서 다수의 하드웨어 장비의 도움 없이 소프트웨어를 기반으로 하는 1대의 컴퓨터만을 이용하여 1개 채널로 수신되는 다중화 된 디지털 음악방송을 효율적으로 모니터링 한다. 전송된 디지털 방송신호를 역다중화하여 각각의 방송에 대한 오디오 레벨 및 패킷 에러 정보를 추출하여 화면으로 실시간 상태를 표시하면서 정상적으로 방송이 되고 있지 않는 방송을 자동으로 검출하여 알려준다. 실험 결과 디지털 음악방송 채널에 대한 효율적인 실시간 다중 오디오 모니터링이 가능함을 보였다.
VoIP에서 패킷의 손실은 음성의 품질에 영향을 주는 가장 중요한 요인이다. 따라서 수신된 정보로부터 손실된 패킷을 복구하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문은 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 부호화기를 위한 수신측 기반의 손실 패킷 복구방법을 제안한다. 제안하는 WSOLA(Waveform Shift OverLab Add)기반의 BS-PLC (Both Side Packet Loss Concealment) 방법은 패킷 손실이 발생하였을 경우 미래 패킷을 이용할 수 있는 경우와 그렇지 않을 경우로 나누고, LP(Linear prediction) 파라미터와 여기 신호를 복구한다. 미래 패킷을 이용할 수 없는 경우에는 과거에 전송된 정상 패킷만을 가지고 복원을 하며, 미래 패킷을 이용할 수 있을 경우에는 과거의 정상 패킷과 미래의 정상 패킷을 동시에 이용하여 손실된 패킷을 복구한다. 연속 패킷 손실 환경은 Gilbert 모델로 설정하였고, 제안한 알고리즘을 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 음성부호화기인 G.729에 적용하여 성능을 비교한다. 성능 비교를 위해 손실율을 변화시키면서 SNR(Signal to Noise)와 MOS(Mean Opinion Score)측정하였고, 제안한 방법을 G.729의 패킷 손실 은닉 방법과 비교하였다. 실험 결과, 평균 손실률이 $20\%$에서도 SNR은 2dB, MOS값은 0.3정도로의 음질 개선을 보였다.
생체전기 임피던스 해석은 체 성분 측정에 있어 비침습적이며, 비용이 적게 들고 안전성과 재현성이 우수하여 체 성분의 변화를 평가하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 본 연구에서는 자세에 따른 생체임피던스와 혈압차이에 대해 연구하였으며, 피 실험자를 대상으로 생체전기 임피던스 측정시스템을 통한 저항 및 리액턴스의 실시간 측정 실험과 등가모델을 통한 모의실험 그리고 자세 변화에 대한 혈압 차이를 비교하는 실험을 실시하였다. 생체임피던스는 다중 주파수(1 kHz, 10 kHz, 20 kHz, 50 kHz, 70 kHz, 100 kHz)에서 4분간 측정하였다. 실험결과, 선 자세, 앉은 자세, 누운 자세 순으로 몸의 임피던스는 저항과 리액턴스의 변화로 인해 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 누운 자세에서의 저항은 50 kHz에서 앉은 자세에서의 저항보다 평균 16.49% 높았으며, 누운 자세에서의 리액턴스는 5 kHz일 때에 앉은 자세보다 평균 26.05% 높았다. 혈압의 경우에는 다른 자세에 비해 선 자세에서의 평균 최고치($125.14{\pm}12.30$) 및 평균 최저치($75.57{\pm}10.31$) 혈압이 높게 나타났다. 본 연구의 생체임피던스 및 혈압 차이에 관한 연구는 급성 질환, 고도 비만, 신체 기형 등의 연구에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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