본 연구에서는 건물 에너지 절감 기술의 국제적 경향과 국제적 수준의 에너지 소비 원단위를 파악하고 에너지 절감을 위한 주요 정보를 제공하기 위하여, 세계 주요 국가의 업무용 high-performance buildings 사례분석을 실시하였다. 조사한 65개 건축물의 에너지 소비 원단위 수준은 48－440kWh/m²을 나타냈고, 평균값은 169.3kWh/m²로 분석되었다. 조사한 건축물에 적용된 에너지 절감기술의 비율을 분석하였으며 주로 적용된 기술을 파악하였다. 에너지 절약 기술은 서로 다른 특성을 가지고 있기 때문에 기후대별로 다양한 적용 비율을 보여주어 본문 내용처럼 기후대별로 효과적인 기술이 적용된 것을 확인할 수 있었다. 또한 소규모 건축물 그룹은 중대규모 건축물에 비해 1 차 에너지 소비가 적은 경향이 있었지만 면적과 에너지 관계 R²값은 0.3161로 분석되어 명확한 비례 관계는 나타내지 않았다. 기후변화에 대응하고 에너지 소비량 및 온실가스 배출량을 저감을 위해, 무분별하고 단순한 시스템의 축적이 아닌 그 지역의 코드, 기후, 기술, 거주자, 운영 및 유지 관리 등을 통합적으로 고려하여 건축물의 에너지 절감 효과를 극대화해야한다.
국내에도 2008년 창원시를 시작으로 공공자전거가도입되었으며, 2015년 10월 서울시에도 공공자전거‘따릉이’가 도입되었다. 서울시 공공자전거는 ‘누구나, 언제나, 어디서나 쉽고 편리하게’ 이용할 수 있는 자전거 무인대여 시스템으로 서울시의 교통체증과 대기오염 문제를 해결하고 건강한 사회와 시민의 삶의질을 높이고자 도입된 제도이다. 사업 초기 서울시신촌, 여의도, 상암, 사대문지역, 성수 등 5개 지역에2,000대의 자전거와 150개의 대여소로 시작되었으며서울시 공공자전거에 대한 관심과 수요가 지속해서증가함에 따라 서울시는 계속해서 공공자전거와 대여소 수를 확충할 계획을 가지고 있다. 그러나 하루대여 및 반납 건수가 0건 또는 그 수가 매우 저조한대여소가 문제점으로 등장하고 있고 이에 좀 더 효과적인 공공자전거 대여소 입지를 선정하기 위해 공공자전거 이용에 영향을 미치는 다양한 요인들을 파악할 필요가 있다.
본 연구는 서울시 공공자전거 따릉이 대여이력 자료를 활용하여 서울시 공공자전거 이용에 영향을 미치는 대여소 주변의 미시적 요인을 파악하고 거리에따른 요인의 영향력 차이를 파악하고자 한다. 나아가, 분석 결과를 바탕으로 보다 효율적인 공공자전거운영을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 한다.
지속적으로 CO2 배출량이 유의미하게 증가하고있으며, 이는 지구의 자연 생태계와 기후변화에 큰위협이 되고 있다(Riahi and Roehrl, 2000). 이에CO2 감축의 필요성은 널리 알려지고, 강조되고 있으며, 많은 국가와 국제기구는 CO2 감축에 기여할수 있는 정책을 개발하고 실행해 오고 있다(Gielen and Changhong, 2001; Li, et al., 2011).
과거에는 지자체 단위에서 CO2 감축 문제를 접근하기에 너무 광범위하고, 다루기가 어렵다는 잘못된 인식으로 인하여 수동적으로 접근하는 경향이있었다. 하지만 최근 기후변화로 인한 극한 기후현상 등으로 인하여 지역 단위에서의 위험이 증가하고, 지자체의 역할이 확장되면서, 지자체 스스로CO2 감축을 위한 노력이 시작되었다(Portney, 2005; Portney, 2013a).
중앙정부에서 국가의 감축계획을 설계한다면, 이를실행하는 것은 지자체 단위이다. 이러한 지자체 단위의 작은 노력들이 전 지구 차원에서의 CO2 감축 및기후변화와 이로 인한 생태계의 부정적인 영향들을완화시킬 수 있는데 기여를 할 수 있기 때문에 지자체 단위의 노력은 매우 중요하다(Portney, 2017).
본 연구의 목적은 지자체의 지속가능성을 위한정책적 노력이 CO2 배출에 미치는 영향을 분석하는 것에 있다. CO2는 정량적 분석이 가능한 지표중의 하나로써 직접적인 지표 중의 하나이기 때문에본 연구에서는 CO2를 대상으로 연구를 진행하였다.
또한 지속가능성을 위한 도시의 노력은 각 지자체에서 실행하고 있는 정책의 수를 사용하였다.
본 연구는혹한기 동절기로 특징지어지는 한국의 기후조건상 필수적으로 공급되어야 할 난방에너지를 대상으로 하여, 소득수준을 비롯한 가구의 특성과 주택의 규모와 노후불량상태 등 물리적 특성이 난방에너지 소비에 미치는 영향을 통합적이고 구조적으로 분석함으로써 소득수준에 따라 난방에너지소비 격차가 확대될 수 있는 역진성(regressivity) 을 실증적으로 밝히는데 목적이 있다. 난방에너지는 실상 한국의 저소득층 주택정책과 오랜 인연을 맺고 있는데, 공공의 주택공급이 겨울철을 대비한 월동(越冬) 대책의 일환으로 이루어진 역사를 갖고 있기 때문이다(김태오·최막중, 2017).
분석자료로는 가구 단위의 미시자료인 2016년주거실태조사 자료를, 그리고 분석모형으로는 다중회귀모형과 경로모형을 이용한다. 이후 제Ⅱ장에서는 이론과 선행연구를 고찰하고, 제Ⅲ장에서 분석자료와 모형, 변수구성에 관한 분석틀을 설정한다. 제Ⅳ장에서는 소득수준별 난방에너지 소비특성 등에 대한 기초통계를 제시하고, 다중회귀모형과 경로모형을 통해 난방에너지 소비 결정요인과 인과구조를 분석한다. 마지막으로 제Ⅴ장에서결론과 함께 정책적 시사점을 도출한다.
본 연구는 대설로 인한 교통정체가 지역 산업에 미치는 파급효과 추정을 목적으로 한다. 이를 위해 일단위의 기상자료 및 교통자료와 교통수요모형을 통해 대설이 교통에 미치는피해를 추정하였으며, 이러한 피해를 충격으로 적용하여 지역간ㆍ산업간 경제효과를 분석할 수 있는불능투입산출모형을 구축하였다. 그리고, 제설 기간을 시나리오로 설정하여, 구축한 분석 모형을 통해시나리오별 생산차질액을 추정하였다.
지금까지 서론으로써 본 연구의 배경 및 목적에대해서 설명했다. 이후 2장에서 대설의 직접효과와 간접효과, 대설피해를 위한 방법론 등을 주제로 문헌고찰하고, 3장은 분석방법, 4장은 분석결과를 제시한다. 5장은 결론으로 본 연구의 의의와 한계를 논한다.
본 논문에서는 Key 스캔 및 LED 구동 회로의 기생 용량 성분으로 인해 발생되는 기생 전류에 의하여 구동되지 않는 LED가 켜지는 빛 누설 현상을 제거하는 회로를 제안하였다. 빛 누설 현상은 인접 LED를 발광하게 만들어 사용자의 오독을 유발 시킨다. 제안하는 회로는 동작 구간의 휴지기에 기생 용량 성분에 대하여 선행 충/방전 시킴으로써 각 동작에는 영향이 없이 빛 누설을 제거하도록 구현하였다.
본 논문에서는 객체인식과 음성인식 기술을 이용하여 시각장애인을 보조하는 사물탐지 및 안내 시스템을 제안하였다. Python APIs을 이용하여 사물탐지가 가능하도록 설계하였고, 구글의 음성인식 기술과 아두이노 마이크로프로세서를 기반으로 음성안내 기능을 구현하였다. Tensorflow에 의해 탐색된 물건의 위치좌표 정보를 직렬통신 기술을 이용하여 아두이노 마이크로프로세서로 전송된다. 본 논문에서는 시각장애가 있는 경우를 고려하여 타인의 도움없이 특정 공간에서 사물 찾기를 도와주는 효율적인 사물탐지 및 음성 안내시스템을 구현하였고, 실험을 통해 정상적인 동작을 확인하였다.
이 논문에서는 레이더 표적의 신호가 탐지문턱값과 포화한계값에 의해 차단되는 환경에서 Swerling 표적의 신호강도를 추정하는 경우, 바이어스가 없는 추정의 Cramer-Rao lower bound (CRLB)를 얻기 위해 Fisher information을 구하였다. 즉, 각 레이더 스캔에 대해서 표적신호와 잡음 합이 서로 독립적인 Swerling 표적에 대해, 탐지실패, 차단되지 않은 표적신호와 잡음 합, 그리고 포화로 구성된 시퀀스를 입력으로 하는 표적 신호강도 추정문제에 대한 Fisher information을 얻었다. 측정 창의 길이를 적응적으로 가변시키는 경우에 대해서도 고찰한다.
수중 음향 센서 네트워크는 심해 환경에 대해서 다양한 모니터링 작업을 수행한다. 이 네트워크는 노드 센서들과 이동체 등으로 구성된다. 음향 센서 네트워크에서는 센서 노드의 에너지를 절약하고 수명을 연장하기 위해 다중 홉 시퀀스를 통해 음향 신호가 전송된다. 수중 음향 센서 네트워크에서는 심층수에 배치된 센서 노드의 배터리를 재충전하는 것은 실질적으로 불가능하다. 그러므로 센서 노드들의 효율적인 에너지 사용이 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 노드의 에너지 사용을 효율적으로 하기 위해서 계층적 데이터 전송에서 LEACH 프로토콜을 수정하여 사용한다. 클러스터 헤드는 효율적인 다중 홉을 달성하는 최상의 전략으로, 클러스터 헤드가 지역 데이터를 수집하여 싱크 노드에 전달하는 역할을 담당한다. 클러스터 헤드 선택은 다른 센서 노드에 비해 자체 데이터 및 집계된 데이터를 전송할 때 에너지를 소비하기 때문에 클러스터에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 각 통신 라운드에서 가장 높은 잔여 에너지를 갖는 클러스터 헤드를 선택하고 또한 클러스터 헤드에서 기지국까지의 최단 거리를 고려한다. 시뮬레이션 결과는 계층 구조가 계층구조를 가지지 않는 클러스터링 기법에 비해 네트워크의 수명을 연장시키고 시뮬레이션의 일부 통신 회차가 크게 증가한 후에 에너지 잔여 평균값을 보여준다.
하이브리드 로켓에서 고주파수 대역의 압력진동(p’)과 열 방출 진동(q’)이 양의 결합이 저주파수 연소불안정 발생에 필수조건임을 검증하기 위한 실험연구를 수행하였다. 후연소실 길이와 연소 당량비를 변수로 설정하여 p’ 진폭과 p’, q’의 위상차를 조절하였으며 저주파수 연소불안정의 억제 여부를 판단하였다. 실험 결과에 의하면, 후연소실 길이가 증가하여도 p’, q’의 위상차는 이하로 연소불안정 발생조건을 유지하지만 p’, q’의 결합강도인 RI (Rayleigh index)의 주기적 증폭이 약화되면서 연소불안정이 억제됐다. 또한 특정한 당량비에서 연소불안정이 발생하므로 순간 당량비를 변화시켜 p’, q’의 결합을 음의 결합으로 천이시켜 연소 안정화가 이루어짐을 확인하였다. 따라서 고주파수 p’, q’이 양의 결합과 RI의 주기적인 증폭으로 연결될 때 저주파수 연소불안정이 나타나는 발생 메커니즘의 중간 경로도 확인하였다.
한국항공우주연구원은 달 탐사 프로젝트 1단계로 시험용 달 궤도선을 2020년 12월에 발사할 계획이다. 시험용 궤도선은 본 궤도선과 착륙선을 발사하기 이전에 미리 달 탐사 기술 확보 및 과학 데이터를 획득하기 위해 발사된다. 본 논문은 궤도선의 열설계 검증에 관한 내용을 기술하고 있다. 달 궤도선은 달의 많은 적외선 복사 때문에 지구 저궤도 위성 보다 극한의 열 환경에 노출된다. 따라서 이를 고려한 열설계를 하여 궤도선 탑재 장비들의 온도를 모든 궤도에서 허용온도 범위 내로 유지해야 한다. 이를 위해 달 궤도선 열설계 검증에 필요한 지구-달 전이 궤도, 달 임무 궤도, 월식 기간에 대한 열해석을 수행하였으며, 해석 결과를 바탕으로 궤도선의 열설계가 설계 요구조건을 만족하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 다목적실용위성 2호의 폐기시점에 대비하여 국제규정, 수행사례를 분석하였고, 현재 다목적실용위성 2호에 탑재된 추진제를 이용하여 폐기기동 계획을 수립하여 국제규정을 만족하는지 여부를 확인하였다. 분석 결과 45kg의 추진제를 이용하여 위성의 근지점을 300km 낮추는 폐기기동을 수행할 경우 3.6년의 궤도수명을 가지는 것으로 나타났고, 동일한 방식을 적용하여 14.5kg 이상의 추진제를 사용하여 고도를 낮추는 경우 국제규정을 만족할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 다목적실용위성 2호의 재진입 생존률 분석을 수행하였고, 그 결과 내열성이 높은 추진제탱크나 반작용 휠의 일부가 생존하여 지상에 낙하하는 것으로 나타났으나 지상피해확률 측면의 국제규정을 충분히 만족하는 것으로 나타났다.
본 논문은 유도비행체계 내부 부체계들 사이에 연결된 유선 통신채널의 상태를 검사할 수 있는 신호 품질 지시자(SQI)를 제안한다. 유선 통신채널을 통해 전달되는 통신신호는 빈약한 통신채널 연결 상태, 전자기적 간섭신호, 부가 백색 가우시안 잡음 등에 의해서 왜곡이 발생할 수 있다. 통신채널의 상태를 검사하는 방법으로서, 해밍 거리 기반으로 수신신호 왜곡정도를 계산하는 H-SQI와 유클리디언 거리 기반으로 계산하는 E-SQI를 제안한다. 제안하는 두 SQI는 왜곡정도에 대한 분해성능인 SQI 분해성능과 필요 하드웨어 자원 양에 대하여 서로 비교하였다. E-SQI는 뛰어난 SQI 분해성능을 가짐에도 불구하고 H-SQI보다 약 10배의 FPGA 자원과 아날로그-디지털 변환기가 더 필요하다. 또한, H-SQI는 오버샘플링 비율을 증가시켜 채널상태를 확인할 수 있을 정도의 충분한 SQI 분해성능을 얻을 수 있으므로 H-SQI가 E-SQI보다 유도비행체계의 신호 품질 지시자로서 더 적절하다.
바이너리 코드의 취약점을 분석하는 것은 소스 코드 분석에 비해 프로그램 의미정보가 적어서 분석이 상대적으로 어렵다. 따라서 전문 분석가가 다양한 특징을 가지는 여러 분석 기법을 조합해서 사용해야 하는 경우가 많다. 하지만, 이러한 분석 기법들은 수행 환경과 분석 결과나 분석에 드는 요구 사항들이 각기 다르므로, 각 도구에 대한 전문 지식이 있더라도 여러 분석 도구를 조합해서 사용하는 데에 부담이 존재한다. 본 논문에서는 바이너리 코드의 다양한 특징을 가지는 분석 도구들을 조합하는 프레임워크를 제시한다. 제안하는 도구는 서로 다른 수행 환경 등의 차이를 가지게 되는 정적분석과 동적 분석을 통합하는 프레임워크를 목표로 한다. 본 논문에서는 제안하는 프레임워크를 사용하여 IDA Pro및 angr 등을 활용한 예를 구축하여 사용가능성을 보이고 수행 시간 측면에서 개선됨을 보인다.
과학 워크플로우 응용은 데이터 센터에 대량의 데이터가 분산되어 있고, 이를 이용하며 응용을 실행하기 때문에 저장되는 데이터 위치에 따라 실행 결과가 달라질 수 있다. 또한 실행 도중 생산된 중간 데이터의 위치도 전송에 영향을 미치기 때문에 이를 최소화하기 위한 데이터의 위치가 중요하다. 따라서 데이터 집약적인 워크플로우 응용을 위해 동적으로 변하는 자원의 상태를 고려한 데이터 재배치를 제안한다. 작업 실행 도중 동적으로 변하는 자원의 상태를 고려하여 프로파일링을 통한 데이터 집약적인 단계에서의 재배치를 통해 데이터 센터 간 데이터의 이동 시간과 이동하는 데이터 크기가 줄어 전체 실험 성능의 향상을 보였다.
프로그램은 명령어가 연속해서 나타나는 하나의 시퀀스로 볼 수 있고 악성코드는 악의적인 목적을 가진 하나의 프로그램이다. 본 논문에서는 프로그램을 의미 정보를 가지는 하나의 명령어 시퀀스로 가정하고 이를 시퀀스 데이터 모델링에 적합한 딥러닝 모델인 Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network(LSTM RNN)를 이용하여 악성코드를 탐지하고자 한다. 다양한 실험을 위해 명령어 시퀀스를 유니그램 및 트라이그램으로 나누어 여러 딥러닝 모델의 입력 자질로 사용한다. 여러 딥러닝 모델은 입력된 명령어 시퀀스를 이용해 프로그램이 정상파일인지 악성코드인지 판별하게 된다. 또한 본 논문에서 제안하는 Skip-Connected LSTM RNN 모델을 악성코드 탐지에 적용하여 LSTM encoder 및 CNN 모델과 비교 실험하여 더 우수한 성능을 나타냄을 보인다. 실험 결과, 명령어 시퀀스 트라이그램 데이터에서 Skip-Connected LSTM RNN 모델이 LSTM encoder 및 CNN 모델 보다 우수한 성능을 보였다.
기계 독해는 주어진 문맥을 이해하고, 질문에 적합한 답을 문맥 내에서 찾는 문제이다. Simple Recurrent Unit (SRU)은 GRU 등과 같이 neural gate를 이용하여 RNN에서 발생하는 베니싱 그래디언트 문제를 해결하고, gate 입력에서 이전 hidden state를 제거하여 GRU보다 속도를 향상시킨 모델이며, Self-matching Network는 R-Net 모델에서 사용된 것으로, 자기 자신의 RNN sequence에 대하여 어텐션 가중치를 계산하여 비슷한 의미 문맥 정보를 볼 수 있기 때문에 상호참조해결과 유사한 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국어 기계 독해 데이터 셋을 구축하고, 여러 층의 SRU를 이용한 Encoder에 Self-matching layer를 추가한 S²-Net 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 S²-Net 모델이 한국어 기계 독해 데이터 셋에서 EM 70.81%, F1 82.48%의 성능을 보였다.
IoT 운영체제는 API를 사용상의 규칙과 함께 제공하며 사용상의 규칙이 위반될 경우 시스템의 무결성이 깨질 수 있고 최악의 상황인 시스템 실패까지 발생할 수 있으므로 어플리케이션은 반드시 제약사항을 준수하여 API를 사용해야 한다. 기존 연구에서는 운영체제와 어플리케이션을 정형 모델로 표현하고 모델 검증을 통하여 제약사항 위반 시나리오를 탐지하였지만 시간을 고려해야하는 Alarm이나 임의로 발생할 수 있는 인터럽트 및 ISR은 검증 대상에서 제외되어 오탐 및 미탐이 발생할 수 있는 여지가 있었다. 본 연구에서는 Alarm의 실제 시간은 정형 모델의 상대시간으로 변환하고 인터럽트와 ISR은 검증모델에서 임의로 발생하도록 정의함으로써 Alarm 및 ISR을 고려한 제약사항 검증을 가능하게 하였다. 제안한 방법을 19개 IoT 어플리케이션에 적용한 결과 34개의 제약사항 위반을 탐지하였으며 15개는 Alarm 이나 ISR을 고려하지 않았을 때 탐지할 수 없는 제약사항 위반이었다.
시간차(temporal-difference) 학습은 강화학습의 핵심적인 알고리즘으로 마르코프 체인 모형에서 상태의 가치를 실시간으로 측정하는데 유용한 방법론을 제공한다. 이 방법론에서 활용되는 마르코프 모형은 감쇄 비(discount factor)를 사용하여 보상이 주어지는 시점과 가까운 상태일수록 보상 값에 대해 더 많은 가중치를 주게 된다. 본 논문에서는 텍스트의 어떤 어휘가 갖는 감정 값을 측정하는데 있어 시간차 학습이 기존의 베이즈 확률을 이용하는 방법보다 상대적으로 유용함을 보이고자 한다. 이는 시간차 학습이 본질적으로 점증적(incremental) 처리이며 감쇄 비를 통해 부여할 감정 값의 가중치를 조절할 수 있기 때문이다. 본 논문은 영화평 자료를 이용하여 이 방법의 효과를 간접적인 방법과 직접적인 방법 모두에서 검증하였으며, 이 방법이 대용량의 자료에 적용 가능함(scalable)을 보이기 위해 비동기 병렬처리 방식으로도 이 방법의 효과가 유지됨을 검증하였다.
토론 데이터의 논증 구조 분석을 위한 기존의 연구는 문서를 이루는 문장들 간의 담화 관계와 핵성에 기반한 트리 구조 형태의 논증 구조를 제안한 것이 대부분이다. 이 때 상대적 관계들을 조합하여 한 편의 문서에 대응하는 논증 구조를 구성하는 과정에서 관계 간의 불일치가 발생할 위험이 있다. 본 연구에서는 문서가 다루는 주제 자체와 문장 간의 관계를 상정하고 이를 논증상의 기능에 따라 유형화한 논증 구조 프레임을 제안한다. 또한 각 문장에 해당하는 논증 유형을 문서 단위로 순차 모형에 적용시켜, 논증 구조의 자동 분석 과정에서 문서 내 맥락 정보를 이용할 수 있도록 한다. 형태소의 bag-of-words와 단어 임베딩, 언어 자질을 각각 이용하여 문장들을 벡터화하고, 이에 순차 모델링을 비롯한 기계학습 방식을 적용하여 논증 유형의 예측 결과를 관찰하였다. 이 때 언어 자질을 이용하여 벡터화한 문장들에 순차 모형을 적용한 경우 F1-score가 0.68로 가장 높게 나타났다.
최근 GPS가 탑재되어 있는 스마트폰이나 태블릿 PC 등 모바일 기기의 사용이 증가함에 따라, 다양한 센서로부터 얻은 대량의 데이터를 분석하는 것이 가능해졌다. 이에 따라 다양한 위치기반 서비스들을 효과적으로 제공하기 위해 공간 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존 예측 공간 질의처리 연구들에서 사용자의 이동을 고려하지 않아 원하는 질의 결과를 반환하지 못하는 한계점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 구체적으로, 도로 교통망 환경에서 사용자의 이동시간과 대기시간을 고려했을 때 도달 가능성이 높은 최적의 K개의 이동 객체를 반환하는 예측 질의를 효율적으로 처리하기 위한 알고리즘을 제안하며, 이 과정에서 사용자와 이동 객체의 움직임을 동시에 고려하여 이동 범위를 단계적으로 확장함으로써 불필요한 계산을 줄이는 기법을 적용한다. 또한 적절한 인덱스 구조를 사용함으로써 정점과 이동 객체의 수가 많은 환경에서도 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 마지막으로, 도로 교통망 환경에서의 실험을 통해 효율성 측면에서 유의미한 결과를 보였다.
온라인 게임 산업의 발전과 더불어 게임 내 언어폭력은 심각한 사회적 문제로 떠오르고 있다.
하지만 단순한 필터링이나 신고제도로는 근본적인 문제를 해결하기 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 욕설의 전파경향 분석과 언어폭력 중심유저 탐지를 위한 소셜 네트워크관점에서의 분석방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 MOBA(Multiplayer Online Battle Arena)장르 게임인 DotA 2의 채팅로그 분석에 적용하였다. MOBA 게임의 경우, 하나의 큐(매치)에 속하는 유저가 제한되어있어 다른 장르의 게임보다 욕설 네트워크를 분석하기 좋은 플랫폼이다. 욕설을 남발하는 악성 유저의 경우 네트워크를 형성했을 때 높은 중심성(Centrality)을 갖는 경향이 있다. 이러한 특징을 이용하여 네트워크에서 욕설이 전파되는 경향을 파악하고 중심성(Centrality)이 높은 유저를 탐지하였다. 또한 해당 유저를 제재했을 때 전체 네트워크에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 욕설 사용으로 나쁜 영향을 미칠 수 있는 악성유저를 탐지할 수 있었다. 향후에는 유저들의 욕설 전파 유형을 분류하고 각 유형의 유저들이 갖는 특징을 분석한다.
네트워크 토폴로지 정보는 네트워크 관리 및 장애진단뿐만 아니라 보안체계 설계, 위협분석 등 보안분야에서도 필수적인 정보로 활용된다. 이러한 네트워크 토폴로지를 자동으로 획득하는 방법 중 경로 추적 기반의 네트워크 토폴로지 자동 추론 기법은 임의의 네트워크를 탐색할 수 있기 때문에 많은 연구가 있어왔다. 하지만 경로 정보 수집과정에서 네트워크 부하와 탐색 시간에 큰 영향을 줄 수 있는 탐색 대상 목적지 호스트들의 선정 방법과 경로 정보를 수집하는 수집기들의 네트워크상에서의 배치 위치 선정 방안에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 논문은 네트워크 토폴로지 추론에 필요한 경로 정보를 보다 효율적으로 수집할 수 있는 새로운 목적지 호스트 목록 선정 방법과 경로 정보 수집기들의 배치 위치 선정 방법을 제안한다. 또 프로토타입 구현과 실험을 통해 제안한 방법의 실효성을 검증하였다.
APSK(Amplitude and Phase Shift Keying) 변조는 QAM(Quadrature Amplitude Modulation)과 비교하여 보다 우수한 전력 효율을 갖는다. 그러나 동기식 시스템인 APSK 시스템은 채널 환경 및 수신기의 회로 설계 오차 등으로 발생하는 위상 모호성(Phase Ambiguity)을 극복하기 위하여 파일럿 오버헤드를 추가하여 CSI(Channel State Information)를 추정해야 한다. 파일럿 오버헤드(Pilot Overhead)는 전송 효율을 감소시키게 된다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 변조로 DAPSK(Differential APSK)가 있다. DAPSK 시스템은 차동 부호화를 사용하여 파일럿 오버헤드 없이 위상 모호성을 극복한다. 그러나 기존 DAPSK 시스템의 경우 성능 개선을 위해서는 판정에 사용되는 심볼의 수를 증가시켜야 하는데, 이 심볼의 수가 증가함에 따라 연산량이 지수적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 극복하고 높은 성능을 달성할 수 있는 DAPSK 시스템을 제안한다. 제안하는 DAPSK 시스템은 효율적 성좌도 배치법과 대조표를 이용한 차동 부호화 및 복호화를 수행한다. 특히, 집단화 기반 심볼 검출 방법을 사용하여 상대적으로 낮은 연산량으로 위상 모호성을 효과적으로 극복하여 시스템의 성능을 개선시킨다. 시뮬레이션 결과, 기존 16-DAPSK 시스템과 비교하여 제안하는 16-DAPSK 시스템은 판정을 위한 심볼이 증가하여도 연산량의 증가가 완만하며, 유사한 연산량 조건에서 더욱 우수한 성능을 내는 것을 확인하였다
CAN(controller area network) 시스템은 높은 신뢰성과 저비용으로 인해 자동차를 비롯한 많은 산업분야에 쓰이고 있다. 최근 자동차에는 스마트카를 실현하기 위해 80개 이상의 ECU(electronic control unit)가 사용되고 있고, ECU의 증가는 버스 로드 증가로 이어진다. 버스 로드를 해결하기 위해 CAN 시스템을 추가 개설 하는 방법은 유지보수와 비용문제가 추가된다. 따라서 CAN 데이터 압축은 기존의 CAN 프로토콜을 유지하며 버스로드 감소의 효율적인 방법으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 CAN 데이터 분석을 통해 압축률을 극대화 할 수 있는 신호 배치 기법을 제안한다.
Body contact(BCT)된 high resistivity(HR) partially depleted(PD) silicon-on-insulator(SOI) nMOSFET의 새로운 empirical kink 효과 모델을 연구하였다. 먼저, kink 효과가 없는 I-V 측정 영역을 empirical 방정식을 통해 모델링함으로써 kink 효과가 있는 전류 영역에서 kink가 없는 non-kink I-V 곡선을 정확히 추출하였다. 이로부터 얻은 non-kink 전류와 측정 데이터의 차를 통해 kink 전류를 추출하고, 새로운 전압 종속 empirical 방정식을 curve-fitting하여 kink 전류 모델을 구축하였다. 0.25μm BCT HR PD-SOI nMOSFET의 측정 DC I-V 데이터와 모델 곡선이 0-2.5V 구간에서 매우 잘 일치함을 확인하여 empirical 모델의 정확성을 검증하였다.
본 논문에서는 단말기에서 GSM 수신기와 DVB-H와 같은 디지털 TV 튜너 수신기가 공존할 때 GSM 상호운용성을 지원할 수 있는 UHF 대역 (470-868 MHz) 수신기 프런트엔드 회로를 제안한다. 제안한 수신기 프런트엔드 회로는 저잡음 증폭기, 싱글 입력 차동 출력 증폭기, 전류미러 기반의 I/Q 하향 혼합기로 구성되어 있다. 광대역 신호를 수신하기 위해 저항성 피드백 형태의 구조를 사용하였고, GSM IOP를 지원할 수 있도록 노치 필터를 포함하여 저잡음 증폭기를 구성하였다. 전류미러 회로를 사용하여 고선형 하향 혼합기 특성을 얻어 수신기 프런트 엔드의 전체 선형성 특성을 개선하였다. 제안한 수신기 프런트엔드는 130 nm RF CMOS 공정을 사용하여 설계하였고, 전원 전압 1.2 V에서 14 mW의 전력를 소모한다. 제안한 수신기 프런트엔드는 노치필터가 동작할 경우 470-748 MHz에서 동작하고 이득이 28 dB, 잡음 지수 3 dB, IIP3 -11 dBm의 성능을 보이고, 노치필터가 동작하지 않을 경우 470-868 MHz에서 동작하고 이득이 30 dB, 잡음 지수 3 dB, IIP3 -11 dBm의 성능을 가진다.
본 논문에서는 이득증폭 비대칭 셀 구조가 결합된 양방향 증폭기 (BDGA) 를 제안한다. 기존의 분산 증폭기 (DA) 설계는 덧셈 이득 메커니즘으로 인한 이득 제한을 보여 주지만, 제안된 구조는 2 개의 BDGA 캐스케이드로 인한 곱셈 이득 메카니즘으로부터 향상된 이득을 얻는다. 또한 BDGA의 출력 전력과 증폭기 이득을 동시에 개선하기 위해서 공통 소스 (CS) 와 캐스코드 (Cascode)가 병렬로 구성되도록 단위 이득 셀을 비대칭으로 구현하였다. 제안된 회로 구조는 표준 0.18 μm CMOS로 제작되었는데, 측정 결과 10.3 dB의 전력 이득을 가지며, 3-dB 대역폭은 2-13GHz 범위를 커버한다. 측정된 출력 P1dB는 10 GHz에서 8.6 dBm이며, 포화 출력전력은 12.2 dBm이다. 구현된 광대역 양방향 증폭기는 1.8 V 전원전압에서 55 mA의 전류를 소비하며 2.2×1.3mm2의 칩 면적을 차지한다.
본 논문에서는 패턴분석 기법을 이용한 최적의 소음예측 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 소음 및 진동 센서를 사용한 층간 소음정보의 수신을 통해 소음 제공자에게 소음에 대한 경고를 주도록 설계하였으며, 패턴분석 및 예측모델이 이용되었다. Arduino 보드를 사용하여 소음 정보를 분석하였으며, 예측 알고리즘을 사용하여 소음 경고가 효율적으로 이루어지도록 구성하였다. 소음 데이터는 블루투스(Bluetooth) 전송 기술을 사용하여 소음 및 진동세서로부터 수집된다. 제안된 시스템은 Firebase 클라우드 서버를 통해, 사용자가 수집된 데이터에 쉽게 액세스 할 수 있도록 구성되었다. R 프로그램을 이용하여 저장된 많은 양의 데이터를 체계적으로 분석하고 소음 패턴에 따라 예측 모델을 생성한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 상관 분석을 통해 예측 결과를 분석하였고, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
차량의 현수장치는 차량의 차체와 바퀴를 서로 연결하여 주는 장치로 선회 시나 가감속 시, 혹은 하중변화 시 차체력에 반작용하여 차량의 자세를 적절히 유지하는 역할과 조종안정성을 위해 바퀴와 노면사이의 지속적이고 일정한 접촉을 유지하는 역할과 함께 승차감을 위해 도로 노면의 불균일함으로부터 발생하는 차체의 진동을 억제하는 역할을 담당한다. 따라서 차량의 주행 시 각종 상태변수 및 주행상황에 따라 노면에서 발생된 진동이 현수장치를 적절하게 제어함으로써 차량의 승차감과 야지 주행성을 향상시켜줄 것이다. 현수장치 능동 제어는 기존의 현수장치를 구성하던 강성과 댐핑 요소를 액추에이터로 전부 혹은 부분적으로 대체하는 것으로, 차량의 운동 상태에 따라 임의의 힘과 토크의 구현이 가능하며, 서로 상충되는 설계 목표 하에서 최적의 제어 상태를 찾을 수 있다.
본 논문은 현수장치의 능동 진동 제어를 위해 영구자석 동기전동기를 사용하여 차량 속도 및 노면 상태에 따라 실시간 차량 진동 제어가 가능한 제어시스템을 개발하였으며, 영구자석 동기전동기는 최적 토크 제어 DTC(Direct Torque Control) 알고리즘을 이용하여 차량 거동에 따라 입력된 가속도, 현수 위치, 차고, 차량 피치, 롤 등의 제어 토크 입력 값을 차량 상태에 따라 추적 제어하였다. 현수장치의 능동 진동 제어는 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.