이산사건시스템명세(DEVS) 형식론은 이산사건시스템을 모듈러하고 계층적으로 모델링할 수 있는 잘 정의된 의미론을 제공하고 있어 이산사건시스템 모델링 시뮬레이션 (M&S)에 많이 사용되어 왔다. 이러한 수학적 표현 대신에 DEVS 다이어그램은 복잡한 시스템을 보다 직관적이며 편리한 표현력을 제공한다. 본 논문은 DEVS 다이어그램을 이용하여 표현된 모델을 시뮬레이션 코드로 체계적으로 구현하며 검증하는 DEVS 클린룸 프로세스를 제안하였다. 구체적으로, 주어진 다이어그램 모델의 적합성 검사, 테이블 DEVS 모델로의 변환, 마지막으로 시뮬레이션 소스코드로 변환하는 방법과 역으로 추적성을 기반으로 한 검사기법을 통해 정적 검증하는 구체적인 방법을 제시하였다. 간단한 예제를 통해 제안된 프로세스를 적용하는 구체적인 방법을 설명하였으며, 적용사례 통해 제안된 기법이 실용적으로 적용 가능한 효과적인 프로세스임을 확인하였다.
물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.
본 논문에서는 VBR MPEG 비디오 트래픽의 마코프 모델 기반 트래픽 기술자에 대해 효과적인 policing 방법을 제안한다. VBR 비디오 스퀀스에 대해 보다 효율적이고 정확한 자원할당 및QoS 예측을 위해 장면기반 마코프 모델을 이용한 트래픽 기술자를 사용하여 망에 그 트래픽 특성를 기술하고, 망에서는 이를 근거로 제안된 새로운 policing 알고리즘을 이용하여 모니터링을 수행한다. 마코프 모델의 안정상태 천이확률의 감시를 위해 장면상태 마다 대표성을 갖는 두 가지 감시 파라미터(평균 체류시간 및 평균 회귀시간)를 정의하여 이를 누적 평균의 형태로 모니터링 한다. 또한 장면상태의 프레임 타입별 평균 셀 발생률도 누적 평균을 이용하여 안정상태 값과 비교된다. Transient 구간에서의 변이를 고려하여 지수함수를 이용한 bounding 방법을 제시하였고, 이는 실제 비디오 시퀀스에 잘 맞는 것을 알 수 있다. 실험결과 미코프 모델 기반 트래픽 기술자에 대해 제안된 방법은 MPEG 비디오와같은 매우 복잡한 트래픽에 대해서도 효과적인 모니터링이 가능하며 부적합 트래픽에 대해서도 좋은 감시성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 파일롯 채널(pilot chanel)이 존재하는 직접확산 코드분할 다중접속 방식(DS-CDMA)에서 탐색 창을 갖는 이중도웰 직렬 동기획득 방식에 대한 수학적 모델을 제시하고, 이에 대한 성능을 분석하였다. 성능 분석을 위한 유도된 수학적 모델들은 부호 검출 함수, 오보 함수, 부호 miss함수, 그리고 평균 동기 획득 시간 등이었다. 또한 유도된 식을 IS-95 순방향 링크에 적용하여 수학적 모델에 의한 평균 동기획득 시간을 계산하였고, 이것을 기존의 동기획득 알고리듬과 비교하였다. 그리고 탐색 창을 갖는 이중드웰 직렬 동기 획득 방식에 대하여, 적분 시간과 탐색 창의 크기가 평균 동기획득 시간에 미치는 영향도 분석하였다. 성능분석을 위해 사용된 채널 모델은 북미의 PCS 채널 모델인 JTC 채널로 설정하였다. 성능 분석 결과, 탐색 창을 갖는 이중드웰 직렬 동기획득 방식이 평균 동기획득 시간에서 기존의 동기획득 알고리듬보다 약 17%~25% 정도 단축됨을 보였다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.
멀티미디어 프리젠테이션에서 미디어의 함축된 의미를 효과적으로 전달하기 위해서는 미디어 데이터간에 존재하는 시간 및 공간적인 정보를 효과적으로 표현하고 처리할 수 있는 기법이 필요하다. 특히 이들 시간 및 공간 정보는 상호간 긴밀히 연결되어 있기 때문에 종합적인 표현 방법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 시공간의 동기화 정보를 종합적으로 표현하는 프리젠테이션 동기화 트리(PST)를 제안하고 있으며, 이 프리젠테이션 동기화 트리를 이용하여 효과적으로 프리젠테이션을 하는 수행 모델을 제안하고 있다. 특히, 본 모델에서는 사용자가 프리젠테이션을 위한 시나리오를 작성하기 위하여 특정한 사용자 인터페이스나 스크립트 언어를 익힐 필요 없이 Allen의 시간 모델에 기초하여 시간 관계를 간단하게 작성하기만 하면 되며, 실제 프리젠테이션을 위한 나머지 작업들로써 시간 관계의 일관성 검증 단계, PST 수행 단계 등을 거쳐 k동적으로 프리젠테이션 되도록 하였다.
지각 양자기 광전 변환 함수의 생략 Taylor 급수를 이용한 선형 근사는 휘도 조절 기법의 하드웨어 구현에 적합한 폐쇄형 솔루션을 제공할 수 있지만, 600~3,900 cd/m2 구간의 선형 영역 광 신호에 대해 상대적으로 큰 근사 오차를 유발한다. 이러한 비-선형 광전 변환 함수의 근사 오차 개선을 위해, 본 논문에서는 새로운 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 근사 모델은 그 근사 범위를 고려한 직선의 위치 교정 및 기울기 산출을 수행한다. 제안 모델의 성능 검증을 위해, 다양한 고-휘도 실험 시퀀스를 대상으로 모의실험을 수행하였고, 이를 통해 채도가 높은 색상을 포함하는 시퀀스에 대해서는, Taylor 급수를 기반으로 한 기존의 선형 모델에 비해, 휘도 신호의 t-PSNR을 4.65dB 만큼 개선할 수 있는 높은 성능 향상을 확인하였다.
본 연구는 모델링 오차를 갖는 유연구조물의 잔류진동을 억제하는 입력설계에 대한 방법이다. 개루프 제어방법으로 시간지연방법을 이용하여 여러 가지 형태로 설계된 입력을 사용하여 유연구조물의 강체운동과 잔류진동을 억제함을 시뮬레이션과 실험을 통해 비교 확인해 보았다. 또한 모델 오차에 대한 강인성 측면에서도 해석적으로 개루프 시스템에서 검토해 보았다. 여기서 사용된 입력설계(Input-Shaping) 방법은 일련의 임펄스 콘볼류션을 이용하여 진동이 제어되는 입력을 설계한다. 실린더 모양의 허브와 양쪽에 유연한 날개 모양을 가진 모델이 실험에 이용되었으며 제안된 입력설계 명령과 설계되지 않은 명령에 대한 강체운동과 구조물의 잔류진동을 측정하여 입력설계 방법의 효과를 확인하였다. 날개모양의 구조물은 길고 유연하여 운동 상태에서 낮은 주파수 진동을 수반하는 구조물이다. 또한, 적절히 설계된 입력이 폐루프 제어시스템의 입력으로 사용할 때의 응답을 개루프 제어시스템의 응답과 비교하기 위해 해석적 방법을 통해 살펴보았다. 제어의 목적은 강체의 빠른 정착시간, 유연 구조물의 빠른 잔류진동 감쇄, 모델의 불확실성에 대한 강인성 등을 검토해 보는 것이다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
본 연구에서는 조수간만의 차가 큰 항만에 적합한 새로운 하역 시스템을 제안하였다. 새로운 하역 시스템은 기존의 갑문 이용 방식 대신에 일종의 유압 엘리베이터를 사용함으로써 조수간만의 차에 따라 변하는 선박의 높이로 실시간 제어하여 선적 흑은 하역을 하는 방식이다. 한번에 대량의 컨테이너를 처리하기 위해 컨테이너 팔레트 운송타를 도입함으로써 기존 시스템에 비해 시간당 처리능력을 높일 수 있고, 선적 및 하역의 전 과정을 자동화함으로써 작업 효율을 극대화할 수 있도록 하였다. 새로운 하역 시스템의 개념 입증을 위해 소형 하역 시스템 모델을 설계 제작하였다. 제작된 모델은 컨테이너 팔레트 운송차, 플랫폼과 리프트 칼럼의 복합 구조물, 그리고 전용 운반선으로 구성된다. ER(electro-rheological) 밸브-실린더에 의해 구동되는 플랫폼은 조수간만의 차와 과도에 의해 변하는 선박의 높이를 능동적으로 추적 제어하게 된다. 동적 모델성을 통해 플랫폼의 운동 지배 방정식을 도출하였고, 파도 가진으로 인한 선박의 거동 및 조수간만의 차를 모델링하였다. 선적 및 하역의 자동화와 플랫폼의 정확한 위치 제어를 위해 시퀀스 제어기와 PID(proportional-integral-derivative) 위치 제어기가 연계된 제어 시스템을 구성하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 하역 시스템의 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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