최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
심바스타틴은 cholesterol 생합성 과정에서 속도 조절 효소인 HMG-CoA reductase의 강력한 상경적 길항약으로서 고지혈증 치료에 널리 쓰이는 약물이다. 심바스타틴 제제인 MSD 사의 조코 20 mg정을 대조약으로 하여 시험약인 유영 제약의 엘바스타 20mg정의 생물학적 동등성 평가를 하기 위해 22명의 건강한 지원자를 모집하였다. 지원자를 두 군으로 나누어 2정씩 투여하였고 $2{\times}2$ 교차시험을 실시하였다. 심바스타틴의 혈장 중의 농도를 정량하기 위하여 발리데이션된 LC/MS/MS를 사용하였다. 채혈 시간은 투약 전 및 투약 후 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 6, 8, 10, 12 시간에 걸쳐 총 12시점에 걸쳐 시행하였다. 생물학적 동등성을 판정하기 위한 파라미터로 12시간까지의 혈장 중 농도곡선 하 면적 ($AUC_{12hr}$)과 최고 혈중 농도($C_{max}$)를 사용하였다. 12시간 까지의 혈중 농도 곡선 하 면적의 기하 평균은 $17.30ng{\cdot}ml/hr$(시험약)과 $17.35ng{\cdot}ml/hr$(대조약)으로 나타났다. 최고 혈중 농도의 경우 각 각 5.08 ng/ml(시험약)과 5.20 ng/ml(대조약)으로 관찰 되었다. $AUC_{12hr}$의 경우 로그변환한 평균치 차의 $90{\%}$ 신뢰구간이 log0.8510 - log1.1694이었고, $C_{max}$의 경우 log0.8176 - log1.1649로 계산되어 두 항목 모두 log0.8-log1.25이어야 한다는 식품의약품 안전청과 FDA의 기준을 모두 만족시켰다. 이상의 결과를 종합하면 시험약 엘바스타 정 20mg은 대조약 조코정 20 mg에 대하여 생물학적 동등한 것으로 판정되었다.트리머 전기비저항 탐사를 수행하였다. 이를 통해 하저에 케이블을 설치하는 방식에 비해 매우 신속하고 경제적으로 하저에 분포하는 이상대의 분포범위와 발달방향을 규명할 수 있었다.대에 대해 가장 효과적이다. 모델과 현장 적용 결과들을 통해 GRM SSM 방법을 이용하여 불규칙한 굴절면을 가진 지층들에 대해 좀 더 신뢰할 수 있는 정밀한 탄성파 속도를 산출할 수 있음을 보여주고 있다.별한 주의를 기울여야 한다.EX>$\alpha/\beta$=10인 경우 $62.0\~121.9\;Gy_{10}$ (중앙값: $93.0\;Gy_{10}$)의 분포를, ${\alpha/\beta}=3$인 경우 $93.6\~187.3\;Gy_3$ (중앙값=$137.6\;Gy_3$ )의 분포를 보였다. MD-BED $Gy_3$는 직장합병증 발생과의 관계는 통계적으로 유의하였고, 방광합병증과는 유의하지 않았다. 직장합병증과의 연관성은 MD-BED $Gy_3$보다 개별 환자의 직장전벽 총 선량 BED값인 R-BED $Gy_3$가 훨씬 더 높았다. 요도카테터 풍선의 후방지점이 대변하는 방광의 총 선량 BED값인 V-BED $Gy_3$도 방광합병증과 경향성 테스트에서 통계적 유의성을 보였다. 하지만, 어떠한 방사선선량도 골반제어율과 의미 있는 상관관계를 보이지 않았다. 본 기관에서 주치의의 선호도에 따라 강내근접치료가 외부방사선치료의 중간에 시행되는 형태인 샌드위치기법과 외부방사선치료 후반부에 시행되는 순차적 기법으로 구분하였을 때, 두 방식간 치료성적 및 합병증의 차이는 없었다. 총 치료기간에 대한 분석에서는 치료기간이 길어질수록 재발 위험이 커지는 경향을 보였으나, 나이 및 병기, 종양의 크기, MD-BED $Gy_{10}$
정부는 2021년부터 다부처 연구개발사업으로 자율주행기술개발혁신사업을 추진해오고 있다. 해당 연구개발사업에서 개발되는 자율주행차와 서비스 기술은 추후 선정된 리빙랩 도시를 대상으로 일반인들에게 제공한다는 계획이다. 특히 서비스분야는 해당 서비스별 목적과 특성에 따라 안전하고 안정적인 서비스가 가능한 공간적 범위와 운행구간을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 향후 Level 4 수준의 자율주행서비스 제공 구역 설정 방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 기존 공개된 논문 및 관련 문헌조사를 통해 Level 4 수준의 자율주행서비스를 위한 정적인 ODD 구성요소를 재분류하고, 자율주행의 안전성에 미치는 공간적인 영향 요인에 대하여 Level 3 자율주행차 실제 주행데이터 및 공간정보분석 기법을 활용하여 분석하였다. 공간정보분석 기법을 통해 총 6개의 주행모드변경(제어권전환) 다발 지점이 도출되었고, 해당 지점의 중복된 정적인 ODD 구성요소 확인 결과 자율주행의 안전성에 영향을 미치는 요인은 횡단보도, 신호등, 교차로, 자전거 도로, 포켓차로, 주의 표지판, 중앙분리대로 나타났다. 이러한 공간정보분석을 통한 자율주행의 공간적 요인분석은 자율주행기술개발혁신사업의 리빙랩 도시뿐만 아니라 현재 확대·운영되고 있는 자율주행차 시범운행지구에서 자율주행서비스 운영지구 선정에도 기초연구로 활용될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 새로운 방법의 3차원 컴퓨터단층영상에서 혈관을 추적하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 해당 방법은 먼저 빠르게 다수의 2차 혹은 3차의 정칙곡선들로 대표되는 혈관의 지역적 모델들을 생성한다. 혈관의 특징을 고려한 비용함수로부터 각 곡선들은 영상데이터를 기반으로 생성된 비용을 부여 받는다. 추적 과정에서 매 단계 다음 혈관을 추정하기 위한 곡선들은 특정 기준에 의하여 여과되어 결국 혈관의 내부에 위치한 곡선들만 걸러낸다. 그 후 이들을 기반으로 혈관의 중심 선에 해당하는 최적의 정칙곡선 하나를 선정하게 된다. 지역적으로 최적인 정칙곡선이 순차적으로 검출되며 이들을 연결하여 하나의 혈관을 대표하는 구분적으로 부드러운 곡선을 만들어낸다. 짧은 정칙곡선은 제어 점들만으로 빠르게 기하학적 변환이 가능하며, 정의역 모든 구간에 대하여 미분이 가능하므로 곡률과 비틀림과 같은 기하학적 정보를 얻기 용이한 장점이 있다. 해당 방법에서 사용되는 정칙곡선모델이 혈관을 분류하고 추적함에 있어서 그 적합성을 증명하였고, 공공 데이터를 이용한 실험을 통하여 정확성과 수행 시간에 대해 최신기법들과 비교할만한 결과를 얻었다.
이동통신 시스템을 사용하는 이용자의 증가와 이에 따른 시스템 용량 증대의 필요성은 전력과 스펙트럼 측면에서 효율적인 변조 기법의 사용을 요구한다. 본 논문에서는 다양한 페이딩 채널(레일리, 라이시안, Shadow 라이시안)에서 DS/CDMA-BPSK 시스템의 BER 성능을 구하였다. 또한 3-상태 페이딩 채널에서 진폭이 거의 일정한 DS/CDMA-BPSK 시스템의 BER 성능과 채널 용량을 수치 계산하였다. 본 논문에서 적용한 Shadow 라이시안 페이딩 모델은 Canadian Mobile Satellite (MSAT)채널에서 사용되는 파라미터 값을 적용하였고, 3-상태 페이딩 채널 모델은 레일리 페이딩 상태, 라이시안 페이딩 상태, Shadow 라이시안 페이딩 상태로 구성하였다. 그리고 이 모델은 다양하게 변화하는 육상이동위성 채널의 시뮬레이션을 위한 기본 모델로써 적용이 가능함을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제시한 동적인 3-상태 페이딩 채널 모델은 다양한 무선 환경에서의 디지털 전송을 표현하는데 적절함을 알 수 있었다. 수치 계산한 결과로부터 light, average, heavy Shadow 라이시안 페이딩 채널에서 DS/CDMA-BPSK 시스템은 동시 사용자가 20명이고 처리이득이 511인 환경에서 $P_b\leq10^{-5}$이하의 BER 성능을 얻을 수 없었다. 또한 채널 용량면에서도 요구조건을 만족하지 못하였다. 또한 3-상태 페이딩 채널에서는 무선 채널의 점유 확률과 Shadow의 정도에 따라서 BER 성능이 지배됨을 알 수 있었다. 결과로부터 Shadow 시간 구간이 포함된 무선채널에서는 신뢰성있는 데이터 통신을 지원하기 위한 강력한 에러 제어 부호나 수신기 다이버시티를 사용하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
유사한 문서를 비교하는 방법으로는 지문법과 서열 정렬법이 널리 알려져 있다. 지문법은 계산속도가 빠른 대신 정확도가 떨어지며, 서열정렬법은 계산속도가 느린 대신 정확도가 높다. 다단계 정렬은 두 방법의 비중을 조절하여 문서 유사도를 비교할 수 있는 새로운 방법의 문서 유사도 측정 방법으로, 각 방법의 장점을 얻으면서 동시에 단점을 보완하도록 고안되었다. 특히 두 비교 방법의 비중을 "블록크기"라는 단일 변수를 이용하여 조절할 수 있도록 한 것이 제안 시스템의 핵심이다. 다단계 정렬은 문서를 일정한 길이의 블록으로 나누어 지문을 추출하고 블록간의 유사도를 계산한 다음 그 결과를 서열정렬법으로 다시 한 번 탐색하는 과정을 거친다. 이때 문서가 분할되는 과정에서 유사구간이 두 개 이상의 블록으로 나누어지는 현상이 발생하기도 한다. 이 논문에서는 다단계 정렬방법에 대해 설명하고, 유사도 비교 성능 개선을 위한 단편화 제거 기법과 휴리스틱 비교법에 대해 설명하고 실험적으로 그 결과를 보인다.
멀티레벨 잉크젯 프린터는 다양한 도트 크기 및 다른 농도를 가진 잉크를 사용함으로써 뛰어난 색재현과 부드러운 계조를 표현할 수 있다. 이에 멀티토닝 기법에 관한 많은 연구 노력들이 더 나은 영상 화질을 위해 진행되고 있다. 하지만 멀티토닝은 프린터가 출력할 수 있는 레벨에서 일정 구간 같은 잉크가 찍히는 banding artifact가 발생한다. 이는 특히 부드러운 계조 변화 영역에서 불연속성이나 시각적으로 좋지 않은 결과를 낳게 된다. 따라서 이러한 banding artifact를 줄이기 위하여 본 논문에서는 개선된 임계값 배율 조정함수를 이용하여 프린터 출력 레벨에서 이웃 출력 잉크의 혼합 비율을 제어함으로써 잉크 분포를 조절하는 멀티토닝 방법을 제안한다. Banding artifact가 발생하는 영역에서의 잉크 분포는 이웃 출력 잉크의 혼합 시점을 조절하는 임계값 배율 조정 함수의 두 인자에 의해 달라진다. 따라서 8명의 관찰자를 이용하여 여러 가지 인자 값에 대한 프린터 출력 레벨에서의 잉크 분포를 조사하였다. 그 결과, 특정 인자 값을 가진 임계값 배율 조정 함수를 사용함으로써 시각적으로 부드러운 계조 변화를 표현할 수 있었다. 실험에서는 제안한 방법을 칼라와 회색조 ramp 영상에 적용하여 banding artifact 감소와 색재현성에서의 더 나은 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 소형 지구관측 위성의 광학카메라에 들어가는 미소진동을 보상하기 위한 초점면부 보정장치 시스템의 실험적 모델링을 수행하였다. 미소진동 외란을 보상하는 초점면부 보정장치의 구동기로 PZT 압전작동기를 적용하였다. 압전작동기는 히스테리시스 고유 특성을 갖게 되므로 보정장치 시스템의 정확한 수학적 모델링을 얻는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 보정장치 시스템을 2차 선형시스템으로 가정하고 MATLAB의 시스템 식별 툴박스(System Identification Toolbox)를 이용하여 실험적으로 모델링을 수행하였다. 외란의 주파수 범위인 0~50Hz에서 응답 오차 10%를 만족하기 위해 단일 선형 모델로는 불가능하며 총 4개의 선형 모델이 필요하다. 각각의 모델은 0~50Hz 입력범위를 4개의 구간으로 나눈 영역에서 실제 동역학을 잘 표현 하고 있다. 미소진동 외란의 보상은 입력주파수에 따라 모델 스위칭 기법을 적용한 초점면부 보정장치 제어를 통해 이루어진다.
본 우리나라 철도 영업 구간중 철도교량은 2012년 기준 약 25%를 차지한다. 이러한 교량 구조들은 시공 직후부터 열차의 충격하중, 태풍, 선박 및 차량 충돌 등 다양한 하중을 받게 된다. 특히 고속 철도 교량의 경우, 열차의 속도로부터 전가되는 매우 큰 충격하중을 받게 되며, 이러한 교량에 가해지는 충격 응답을 분석하는 것은 교량의 안전성 평가에 매우 중요하다. 최근 무선 센서를 이용해 교량의 건전성을 평가하는 연구들이 주목받고 있다. 무선 센서는 가격 및 설치의 용이성으로 인해 교량의 응답계측에 유용하게 적용되고 있다. 하지만 고속철도 교량에서 발생하는 충격 하중은 그 지속시간이 10초 내외로 매우 짧게 발생하므로, 기존 무선 센서의 시스템의 자체 실행 후 시간 지연으로 인해, 이러한 충격하중의 계측은 매우 어렵게 된다. 따라서 본 연구에서는 철도 교량의 충격하중에 의한 구조물의 응답을 계측하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 구체적으로 1) 초저전력 가속도계를 이용한 구조물의 과도응답 감지 및 평가, 2) 무선 센서 네트워크의 트리거링 후 계측이 시작되는 지연 시간의 단축, 그리고 네트워크의 시간 및 데이터 동기화 기법을 개발하였다. 최종적으로 제안된 프레임 워크에서 소수의 진동 감지 센서 노드들이 상시진동을 계측하며, 열차의 진입으로 인한 진동이 감지될 시, 전체 센서 네트워크의 계측을 시작한다. 시간 지연을 최소화하기 위해 모든 센서는 다른 시작시간을 가지며, 이를 제어하기 위해 후처리 기반 시간 동기화를 한다. 제안된 프레임워크는 실내실험 및 수치해석을 통해 그 효용성을 입증하였다.
현재 전 세계적으로 과거와는 달리 기후양상으로 인한 물 부족문제와 함께 홍수로 인한 재해의 위험을 동시에 관리해야 하는 어려움에 직면한 상황이다. 수자원의 관리와 물 산업 육성을 통한 물 강국 실현을 목적으로 4대강 사업이 시행되었으며 유례없는 공사 규모에 비하여 상대적으로 단기간의 공사기간을 두고 진행되었다. 이에 4대강 사업 이후 하천환경이 어떻게 달라지는가에 대한 예측 및 분석이 미흡한 상태이다. 현재 4대강 사업 공사구간 일부에서는 대규모 준설과 홍수 시보로 인한 사류화의 영향으로 인해 침식 및 퇴적이 반복되어 발생하며 지류부의 두부침식이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 하상유지공이 설치되었으나 오히려 하천 양안을 침식시키는 결과를 초래하였으며 침식과 과도한 퇴적 등 하상을 안정하게 유지시킬 수 있는 새로운 접근방법 및 기법의 개발이 요구된다. 수제는 하천에서 흐름을 하도 중앙으로 집중시켜 주운을 위한 일정수심을 확보하는 역할을 하며 흐름방향과 유속을 제어함으로써 흐름에 의한 제방 침식작용을 방지하는 호안 역할을 한다. 또한, 수제는 하안 및 제방의 보호 기능 외에 국부적인 침식과 퇴적을 유도함으로써 자연스러운 형태의 하안을 형성하여 다양한 생태환경을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 이동한계유속과 한계소류력을 활용하여 현재 사용되고 있는 수제형상결정 방법을 검토한 후 실제 국내하천에 적용 가능한 수리학적 인자를 고려한 새로운 한계유속(${\bar{U}}_d$) 및 새로운 저항계수 식을 개발하여 수제 설치 시 적용 가능한 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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