컴퓨터 비전 분야에서 오랫동안 사용되었던 CNN(Convolution Neural Network)은 오분류를 일으키기 위해 악의적으로 추가된 섭동에 매우 취약하다. ViT(Vision Transformer)는 입력 이미지의 전체적인 특징을 탐색하는 어텐션 구조를 적용함으로 CNN의 국소적 특징 탐색보다 특성 픽셀에 섭동을 추가하는 적대적 공격에 강건한 특성을 보이지만 최근 어텐션 구조에 대한 강건성 분석과 다양한 공격 기법의 발달로 보안 취약성 문제가 제기되고 있다. 본 논문은 ViT가 CNN 대비 강건성을 가지는 구조적인 특징을 분석하는 연구와 어텐션 구조에 대한 최신 공격기법을 소개함으로 향후 등장할 ViT 파생 모델의 강건성을 유지하기 위해 중점적으로 다루어야 할 부분이 무엇인지 소개한다.
차량 점용접 부위에서 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 소음 발생 가능성을 국부 진동을 사용하여 비파괴적으로 추정하는 진동기반 계측법을 제시한다. 용접부에 부착된 구조물에 의한 점용점 부위의 국부적인 진동을 유발하고 진동전달 특성을 파악한다. 관측된 진동 특성으로부터 국부 구조의 굽힘강성값을 도출하였다. 강성값의 변화로부터 점용접의 상태 강건성을 파악하였다. 제시되는 방법의 검증을 위해 부분적으로 용접품질이 변화된 시편을 제작하였다. 제작된 시편에서 계측된 진동 특성을 분석하였다. 용접 강건성에 의해 변화하는 특정 주파수 대역을 파악하였다. 구조별, 위치별 계측을 통해 제시된 방법으로 분별이 가능한지 검증하였다. 국부 진동 평가방법은 구조물의 용접 강건성을 생산 현장에서 파악하게 하는 평가방법으로써 BSR발생 가능성을 저감하기위한 생산 품질 확보에 사용될 수 있다.
본 연구는 연쇄붕괴 저항성능 평가 시 기둥의 순간적인 제거에 따른 동적효과가 반영된 에너지 기반 근사해석의 적용성을 확인하기 위해 내진 설계된 철골모멘트골조의 예제구조물을 대상으로 분석하였으며, 이를 통해 구조 강건성을 산정하여 연쇄붕괴에 대한 민감도를 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 예제구조물에 대한 적용을 통해 비선형 정적해석 결과를 이용한 에너지 기반 근사해석과 직접동적해석에 대한 결과가 잘 일치하는 것을 검증하였으며, 다른 구조시스템을 가지는 건물의 연쇄붕괴에 대한 구조적 내력성능을 비교하기 위한 수단으로 구조물의 민감도를 평가하였다. 이는 비정상하중에 대하여 구조물이 연쇄붕괴에 저항할 수 있는 최대보유 잔류내력 성능인 구조 강건성을 이용하였고, 본 연구에서 제시한 방법을 통해 연쇄붕괴 해석 및 설계에 편리하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
상태 머신 다이어그램 결함 주입을 통하여 강건성 테스트 케이스를 생성하기 위한 연구가 수행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 상태 머신 다이어그램의 구조적인 측면만을 단순 고려하고 있기 때문에 작은 크기의 모델임에도 불구하고 많은 결함이 주입될 수 있다. 본 논문에서는 강건성 테스트의 효과성은 유지한 채, 주입될 결함의 수를 줄이기 위한 결함 주입 방법을 제안한다. 제안 방법은 전자레인지 상태 머신 다이어그램을 이용하여 설명되었으며, 유효성을 검증하기 위하여 해쉬 테이블 상태 머신 다이어그램에 제안 방법을 적용하였다. 해쉬 테이블에 적용된 실험 결과, 제안 연구는 강건성 테스트의 효과성은 유지하였으며, 주입된 결함의 수는 43%, 생성한 테스트 케이스의 수는 63% 감소시킨 것을 확인할 수 있었다.
네트워크 강건성은 네트워크의 가장 중요한 요구특성 중 하나이다. 전술 통신 네트워크에서 강건성은 공격 단계를 지속적으로 유지하는 핵심 기능이다. TICN이라고 하는 육군의 전술 통신 네트워크는 격자형과 트리형 네트워크 토폴로지가 혼합되어 있으며, 트리형 구조는 네트워크 강건성에서 다소 약하다. 따라서 본 논문에서는 그래프 이론을 적용하여 현재 전술 통신 네트워크의 취약점인 단절점과 브리지를 탐색하고 이 부분을 개선하기 위해 기존 네트워크에 링크를 추가하여 네트워크를 생성한다. 이후 SNA 기반 네트워크 강건성 평가를 위해 핵심 노드를 단절하여 각 네트워크의 지표 변화를 관찰한다. 실험 결과, 보완된 네트워크의 강건성이 기존 운용개념 하의 네트워크 구조보다 개선되었음을 보여준다.
국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 데이터 중심 라우팅에 기반하여 이루어지기 때문에 공표/신청 통신 패러다임과 부합한다. 공표/신청 패러다임은 공간 분리성, 시간 분리성, 동기화 분리성이라는 세가지 분리 특성을 통해 대규모 애플리케이션 환경을 위한 확장성과 강건성을 제공할 수 있다. 그러나 현존하는 무선 센서 네트워크의 데이터 전송 방안들은 이 분리성들을 완전히 만족하지 못한다. 따라서, 우리는 세가지 분리성을 온전히 만족하기 위한 새로운 데이터 전송 방안인 ARBITER를 제시한다. ARBITER는 독립 네트워크 구조체를 구성하여, 공표자와 신청자 간의 정보 교환이 구조체를 통해 간접적이고 비동기적으로 이루어지도록 한다. ARBITER는 또한 공표자와 신청자가 서로 다른 시기에 연결을 시도하더라도 이를 지원할 수 있도록 구조체가 데이터와 쿼리를 저장하고 서로간의 매핑을 관리한다. 시뮬레이션 결과는 ARBITER가 확장성, 네트워크 강건성, 데이터 신뢰성, 이동성 지원, 그리고 에너지 효율성에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
손상된 라이프라인 시스템의 공공서비스 제공 지연 예측은 지진 대응 체계 마련의 첫 단계이다. 그러나 라이프라인 시스템의 서비스제공가능도는 개별 구조물의 물리적 손상뿐만 아니라 인접한 구조물들로부터의 피해파급에 의해 변동될 수 있다. 이에 본 연구는 라이프라인 시스템의 기능 저하를 유발하는 공통원인피해와 연쇄피해의 발생 확률을 추론하기 위해 베이지안 모형을 작성하고 피해의 인과관계를 고려하여 최종 수요자 중심의 네트워크 강건성을 평가하는 방안을 제시하였다. 또한 완화대책에 따른 네트워크 강건성을 분석하기 위해 국내 대구경북지역의 전력 및 상수도 시스템을 대상으로 지진 규모에 따른 공공서비스의 공급 지연 확률을 예측하였다. 그 결과 사례 지역의 경우 안정적인 전력과 상수 수급을 위해 라이프라인 네트워크를 구성하는 노드들 간 피해파급을 저감하는 것이 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 지진 피해 진단의 다양한 불확실성 간 인과관계를 도식화하였다는 데에 의의가 있으며, 지속 가능한 공공서비스 확보를 위한 지역단위 대책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
결정론적인 최적 설계 방법을 이용하는 경우 불확실성의 영향으로 인하여 제약조건의 위반이나 목표 성능의 저하를 초래할 수 있다. 이러한 까닭에 불확실성하에서 제약 조건에 대한 신뢰성을 보장하고 목적함수의 강건성을 확보하는 설계가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 강건성과 신뢰성을 평가하기 위하여 Monte Carlo Simulation(MCS)을 이용하였으며, 계산 효율의 증가를 위하여 MCS에 적합한 근사모델을 선정하는 과정을 거쳐 신경망 모델을 채택하게 되었다. 이를 공력-구조가 연동된 항공기 날개 설계 문제에 적용하여 봄으로써 그 가능성을 타진하였다. 불확실성을 고려한 최적 설계를 수행한 결과 요구되는 신뢰도 수준을 만족시키면서 baseline보다 강건한 최적해를 탐색하는 것이 가능하였다.
In order to reduce the variation effects of uncertainties in the engineering environments, new robust optimization method, which considers the uncertainties in design process, is proposed. Both design variables and system parameters are considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of performance function, a new objective is set to minimize the variance of that function. Constraint variations are handled by introducing probability constraints. Probability constraints are solved by the advanced first order second moment (AFOSM) method based on the reliability theory. The proposed robust optimization method has an advantage that the second derivatives of the constraints are not required. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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