5톤 이상의 어선에는 VHF(Very High Frequency) 대역의 DSC(Digital Selective Calling)가 어선법과 선박안전법에 의무화되어 있다. 어선의 무선설비 관련 규정에는 안전운항을 확보하고 해양사고 발생시 신속하게 대응하기 위하여 선박의 소유자는 국토해양부장관의 고시에 따라 어선위치 자동발신 장치를 갖추도록 규정하고 있다. 따라서 어업정보통신국은 2012년 동해를 시작으로 남해와 서해에 연차적으로 VHF 해안국을 설치하고, 웹기반으로 리모트 콘트롤 및 모니터링에 의하여 DSC를 원격으로 운용하는 연안 VMS(Vessel Monitoring System) 구축사업이 추진중에 있다. 모든 어선의 VHF DSC는 GPS와 연동되며 DSC의 호출에 의하여 자동으로 위치정보를 중계소에 전송하게 된다. 본 논문에서는 동해권의 VHF DSC 해안국을 대상으로 통신해역 설정과 운용 그리고 등록선박의 항해에 따른 권역별 로밍서비스를 실현하는 항적추적과 RSSI (Received Signal Strength Indication) 기법을 병행하는 알고리즘을 연구하였다.
본 논문은 mmWave OFDM-기반 WPAN 시스템을 위한 패킷 검출과 주파수 옵셋 추정 및 보정 구조를 제안하고 성능 분석 결과를 보여준다. 패킷 검출 블록은 반복된 훈련 심볼의 자기상관 관계를 이용하고 상관된 값이 일정 문턱 값을 넘을 때 패킷 시작점을 검출하는데 사용된다. 적용한 자기상관 알고리즘 구조는 기존의 패킷검출에 사용한 알고리즘에 비해 간단하게 하드웨어를 구현 할 수 있다. 주파수 옵셋 추정 구조는 기존구조와는 다른 위상 천이 처리 블록, 하드웨어 사이즈를 줄여주는 내부비트 줄임 블록 및 look-up table의 사이즈를 줄인 주파수 옵셋 조정 블록을 설계하였다. 추정된 주파수 옵셋 값은 설계한 보정 블록을 통해 수신 신호를 보정함으로써 주파수 옵셋에 대한 영향을 줄일 수 있다. 설계 검증툴을 이용한 성능 분석 결과 제안된 구조는 하드웨어 구현복잡도가 감소함을 보여 주었고 기존구조에 비하여 게이트수가 감소함을 보였다. 따라서 제안된 구조는 OFDM-기반 WPAN 시스템의 초기 동기화 과정에 적용 될 수 있고 고속 저전력 WPAN칩에 사용 될 수 있다.
Background: Punjab state is particularly reporting a rising burden of cancer. A 'door to door cancer awareness and early detection campaign' was therefore launched in the Punjab covering about 2.67 million population, wherein after initial training accredited social health activists (ASHAs) and other health staff conducted a survey for early detection of cancer cases based on a twelve point clinical algorithm. Objective: To ascertain unit cost for undertaking a population-based cancer awareness and early detection campaign. Materials and Methods: Data were collected using bottom-up costing methods. Full economic costs of implementing the campaign from the health system perspective were calculated. Options to meet the likely demand for project activities were further evaluated to examine their worth from the point of view of long-term sustainability. Results: The campaign covered 97% of the state population. A total of 24,659 cases were suspected to have cancer and were referred to health facilities. At the state level, incidence and prevalence of cancer were found to be 90 and 216 per 100,000, respectively. Full economic cost of implementing the campaign in pilot district was USD 117,524. However, the financial cost was approximately USD 6,301. Start-up phase of campaign was more resource intensive (63% of total) than the implementation phase. The economic cost per person contacted and suspected by clinical algorithm was found to be USD 0.20 and USD 40 respectively. Cost per confirmed case under the campaign was 7,043 USD. Conclusions: The campaign was able to screen a reasonably large population. High to high economic cost points towards the fact that the opportunity cost of campaign put a significant burden on health system and other programs. However, generating awareness and early detection strategy adopted in this campaign seems promising in light of fact that organized screening is not in place in India and in many developing countries.
상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
In this paper, we will present a deeper look on optimal design methods that are related to path-planning for a mobile robot. To control the motion of a mobile robot in a clustered environment, it's necessary to know a suitable trajectory assuming certain start and goal point. Up to now, there are many literatures that concern optimal path planning for an obstacle avoided mobile robot. Among those literatures, we have chosen 2 novel methods for our further analysis. The first approach [4] is based on HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman) equation whose solution is the return-function that helps to generate a shortest path to the goal. The later [5] is called polynomial-path-planning approach, in this method, a shortest polynomial-shape path would become a solution if it was a collision-free path. The camera network plays the role as sensors to generate updated map which locates the static and dynamic objects in the space. Therefore, the exhibition of both path planning and dynamic obstacle avoidance by the updated map would be accomplished simultaneously. As we mentioned before, our research will include the motion control of a true mobile robot on those optimal planned paths which were generated by above algorithms. Base on the kinematic and dynamic simulation results, we can realize the affection of moving speed to the stable of motion on each generated path. Also, we can verify the time-optimal trajectory through velocity tuning. To simplify for our analysis, we assumed the obstacles are cylindrical circular objects with the same size.
최근 OFDM시스템의 부반송파의 묶음을 각각 다른 사용자에게 할당하는 다중접속 기법인 OFDMA 기법이 멀티미디어 통신의 무선 다중 접속 능력 때문에 큰 주목을 받고 있다. 기존의 OFDM 통신 시스템에서 채널을 통과한 수신신호를 복조할 때 여러 가지 방법을 사용하는데, 채널을 통과할 때 CFO(carrier frequency offset)와 샘플링을 할 때 SFO(sampling frequency offset)이 생기게 된다. 이러한 주파수 오프셋 때문에 복조를 할 때 정확한 신호를 검출 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 다중 사용자 환경인 OFDMA에서 이 CFO와 SFO에 대한 영향력을 감소하는 방법을 제시한다. 또한 CFO로 인하여 MUI(multi user interface)가 생기는데 이는 서로 다른 사용자들 간의 간섭으로 인해 생기는 것으로 일종의 잡음(nosie)라고 볼 수 있다. 이 MUI에 관한 것을 재귀적인 알고리즘을 사용하여 상쇄(cancellation)하고 또 CFO와 SFO에 대한 값을 추정하고 최소화하여 기존의 CFO와 SFO가 일어난 OFDM의 신호에 대한 검출보다 더 좋게 검출을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
발전기 기동정지 계획은 하나의 전력시스템을 형성하는 다수의 발전기에 대해서 주어진 여러 제약을 따르는 일간 또는 주간의 기동 및 정지시간을 결정하는 작업으로 다양한 제약과 방대한 탐색공간으로 인해 최적의 경제적 계획 수립이 매우 어려운 대규모 최적화 문제이다. 타부 탐색은 보통의 지역적 탐색법에 비해 국지적 최적해에 빠질 위험이 적고 다른 전역적 탐색기법에 비해 대상문제에 관한 지식을 충분히 활용하기에 유리하여 많은 최적화 문제에 사용되고 있다. 그러나 규모가 방대하면서 많은 제약조건이 존재하는 대규모 최적화 문제들은 타부 탐색으로도 빠른 시간내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다. 본 논문은 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 타부 탐색의 병렬화를 통해 해결함으로써 탐색 소요시간의 단축과 함께 해의 질 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 풀 브릿지 인버터의 비선형성을 고려한 단상 영구자석 동기 전동기의 오픈 루프 기동성을 개선하기 위한 구형파 전압 주입 기법을 제안한다. 일반적으로 단상 영구자석 동기 전동기는 3상 교류기와 달리 풀 브릿지 인버터를 채택하고 있으며 대칭 공극으로 자기 회로를 설계할 경우, 영토크 지점의 특정 위치에서 기동이 불가능할 수 있기에 비대칭 공극 설계가 요구된다. 이러한 단상 영구자석 동기 전동기의 구동 특성상 센서리스 운전 모드의 오픈 루프 제어시 기동 실패의 가능성이 상당히 높다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인버터의 비선형성을 고려한 구형파 전압을 인가하여 기동 성능을 개선하는 기법을 제안하고자 한다. 제안한 알고리즘은 다수의 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.
본 논문은 IPv4와 IPv6을 지원하는 라우터에서 기가비트의 속도로 포워딩 검색을 수행하는 효율적인 포워딩 테이블 구조를 제안한다. 포워딩 검색은 최장 프리픽스 일치검색, LPM(Longest Prefix Matching)의 복잡도가 포워딩 테이블 및 주소크기에 따라 증가하여 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 포워딩 검색의 고속화를 위해 본 논문에서는 빈번한 메모리 접근을 최소화할 수 있는 BMT(Bit-Map Trie) 자료구조를 소개한다. BMT 포워딩 검색은 필요한 모든 검색연산이 캐쉬에 저장된 소형 인덱스 테이블에서만 발생한다. 포워딩 테이블의 트라이로부터 소형 인덱스 테이블을 구축하기 위해서 BMT는 차일드(child) 노드 포인터와 포워딩 테이블 엔트리에 대한 포인터를 각각 한 비트로 표현하는 비트-맵을 구성한다. 또한 IPv6와 같이 주소길이가 증가하면 트라이의 깊이가 깊어져서 전통적인 트라이 검색속도가 느려지는 문제점을 해결하기 위해서 BMT에서는 검색을 시작할 적절한 트라이의 레벨을 결정하는 이진검색 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 BMT는 IPv4 백본 라우팅 테이블을 펜티엄-II 프로세서의 L2 캐쉬 크기인 512KB 보다 작게 압축하였으며, 최대 250ns/패킷의 검색속도를 제공하여 기존의 알려진 가장 빠른 최장 검색 알고리즘의 성능과 같은 속도를 실현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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