국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
Super-RENS(super-resolution near-field structure) read-out 신호는 비선형 채널을 겪으면서 ISI(inter-symbol interference)의 영향으로 신호가 변형된다. 본 논문에서는 등화기의 측면에서 super-RENS 신호에 나타나는 비대칭성과 domain bloom 특성에 대해 살펴본다. Domain bloom은 광 레코드의 기록 과정에서 발생한다. 본 연구에서는 비대칭 심벌 변환 방식을 이용하여 비대칭 심벌들을 생성하며, 비선형 심벌과 선형 FIR(finite impulse response) 필터로 read-out 채널을 모델링한다. 이러한 비선형 채널의 등화는 채널의 선형 FIR 필터의 역필터를 찾은 다음 역필터로 등화된 신호를 심볼 변환 방식으로부터 전개된 결정 방식 테이블에 기초하여 판별하는 과정으로 진행된다. 제안하는 등화기를 raw BER(bit error ratio)의 관점에서 모의실험과 실제 super-RENS read-out 신호를 이용하여 분석하였다.
악성코드를 분석하는 기존 기법인 정적분석은 빠르고 효율적으로 악성코드를 탐지할 수 있지만 난독화된 파일에 취약한 반면,, 동적분석은 난독화된 파일에 적합하지만 느리고 비용이 많이 든다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 두 분석 기법의 단점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 활용한 난독화에 강한 정적분석 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 원본 코드 및 난독화된 파일을 grayscale 이미지로 변환하여 데이터셋을 구축하고 AutoEncoder 를 사전학습시켜 encoder 가 원본 파일과 난독화된 파일로부터 원본 파일의 특징을 추출할 수 있도록 한 이후, encoder 의 output 을 fully connected layer 의 입력으로 넣고 전이학습시켜 악성코드를 탐지하도록 하였다. 본 연구에서는 제안한 방법론은 난독화된 파일에서 악성코드를 탐지하는 성능을 F1 score 기준 14.17% 포인트 향상시켰고, 난독화된 파일과 원본 파일을 전체를 합친 데이터셋에서도 악성코드 탐지 성능을 F1 score 기준 7.22% 포인트 향상시켰다.
파장변환 소자는 최근에 급격히 발전하는 광네트웍을 구축하기 위한 필수적인 소자로서 여러 가지 형태에 대한 연구개발이 진행되고 있다. 그 중에서도, 최근에는 광증폭기로 형성된 방향성 결합기 구조에서의 상호위상변조(XPM: Cross Phase Modulation)에 의한 파장변환에 대한 개념이 제안되고 가능성이 실험적으로 입증된 바 있다. 본 논문에서는 연산자 분리 방법을 적용하여 상술한 파장변환기를 해석하기에 적당하도록 시영역 동적 모델을 구현하고, 파장변환 특성을 여러 가지 면에서 분석하여 보았다. 모델링 결과는 다른 연구자의 실험 결과를 잘 설명할 수 있음을 보였으며, 실험에서 제세되지 않았던 신호공과 변환된 광파가 역방향으로 진행하는 경우의 파장변환 특성 등에 대해서도 이 파장변환기가 잘 동작함을 보였다. 주파수 처핑의 경우 광펄스의 시작과 끝점 모두에게 정처핑과 부처핑이 동시에 발생함을 보았다.
대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.
천해파랑을 산정하기 위하여 천수, 굴절, 회절, 반사 및 쇄파 등의 파랑변형요소를 고려하는 대부분의 수치모델은 천해역에서의 바람장을 수치모델과 결합하여 천해파랑을 산정하고 있다. 그리고, 일반적으로 천해역에서 바람장을 산정하는 경우에 태풍모델로부터 얻어진 바람장을 해상풍으로 변환하여 사용하고 있다. 그러나, 이러한 해상풍 산정법은 해상풍의 평가에 중요한 요소로 작용될 수 있는 육상지형의 영향에 대해서는 고려하고 있지 않다. 본 연구는 천해역에서의 해상풍 산정에 대하여 육상지형의 영향을 고려함으로써, 결과적으로 정도 높은 천해파랑산정을 목적으로 한다. 먼저 지역적으로 차폐 및 개방되어 있는 해역을 대상으로 태풍모델로부터 얻어진 해상풍과 본 연구에서 적용하는 육상지형의 영향을 고려할 수 있는 MASCON모델로 산정된 해상풍의 결과를 상호 비교 검토한다. 그리고, 각 모델로부터 얻어진 해상풍을 SWAN모델에 적용하여 천해파랑을 산정하며, 이의 결과를 상호 비교 검토한다. 검토된 결과로부터 정도 높은 천해파랑산정을 위한 MASCON모델의 필요성을 논의한다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)된 비디오는 주파수와 해상도가 다근 부대역으로 분해되므로 전송 오류가 발생한 패킷의 위치에 따라 복원된 프레임 간 화질 편차가 크게 된다. 복원된 프레임의 화질 변화가 클수록 사용자가 느끼는 비디오의 화질은 떨어진다. 특히, 움직임 예측을 이용한 웨이블릿 비디오의 경우, 특정 부대역에서 발생한 오류는 같은 프레임의 다른 부대역 뿐 아니라 이후 프레임의 화질에도 지속적인 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반 비디오를 네트워크로 전송하기 위해 패킷화론 수행할 때, 오류발생 패킷의 위치에 관계없이 일정한 화질을 유지하며 오류 은닉이 쉬운 블록기반 패킷화 기법인 BDP(Block based Dispersive Packetization)를 제안한다. 본 논문은 MRME(Multi-Resolution Motion Estimation)글 적용하여 압축된 비디오와 무선 네트워크에서의 오류 발생 모델을 이용하여 성능평가를 수행하였다. 실험결과 제안된 기법은 프레임을 일정한 블록으로 분할하여 순차적으로 패킷화하는 BP나 픽셀단위로 분산하는 DP기법에 비해 주ㆍ객관적인 성능 모두 뛰어남을 알 수 있었다.
본 논문은 고기동 제트항공기의 종축 비행성 요구도를 만족하기 위해 최적화 기법을 이용한 설계 방법에 관해 기술한다. 대상 항공기는 모델 역변환 기법이 적용되었으며, 제어이득 최적화로 종축 단주기 비행성 요구도를 만족하지만, 안정성 여유 항목이 고려되지 않았다. 안정성 여유를 만족하지 못하는 경우 개선을 위해 시행 착오법 등을 통한 이득의 직접 재조정이 필요하며, 이를 개선하기 위해 추가적인 보상기와 최적화 구속조건을 추가한 제어이득 최적화 방안을 제시하였다. 또한, 최적화 결과에 대한 비행성 만족도를 재평가하였으며, 최적화 구속조건으로 설정된 비행성 요구도가 반영하지 못하는 시간 반응의 수렴성과 정상상태 오차에 대한 추가적인 제어법칙 평가 기준 설정 및 그 결과에 관해 기술한다.
이 논문에서는 AD 변화기의 앞에 설치되는 샘플-앤드-홀드 회로의 비선형성을 보상하기 위해 신경 회로망 기법과 볼테라 급수 모델을 직접적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법들의 성능을 비교하기 위해, 볼테라 급수 모델에 기반을 둔 전통적인 p차 역산 방식의 결과와 비교 검토한다. 비교 검토를 위해서는 모노-톤과 투-톤 신호를 사용하여 출력의 고조파 및 혼변조 레벨을 살펴보았다. p차 역산 방식이 역 시스템을 구하는 것이라면 제안하는 기법들은 최적화 기법에 바탕을 두고 있다고 할 수 있다. 결과를 보면 어떤 한 방식이 다른 방식보다 성능이 월등하다고 할 수 없는데, 그 이유는 각 방식마다 나름대로의 장단점을 갖고 있기 때문이다. 보상 방식의 선택은 신호의 통계적 성질, 신호 레벨, 비선형성의 정도 등을 고려해야 한다.
복잡한 수심을 가진 연안해역에서 파랑의 천수효과, 굴절, 회절, 부분반사, 해저마찰, 쇄파의 영향까지를 고러한 파랑모델의 도입은 대부분의 해안공학 설계나 방재 문제에 매우 중요한 요소이다. 파랑이 심해역에서 수심이 말은 친해역으로 이동함에 따라. 파랑의 기본적 특성이 변하며, 파에너지는 천해역과 섬, 해안 보호 구조물, 불규칙한 연안 경계와 다른 지리적 특징에 의하여 파봉선을 따라 재분산된다. 또한, 쇄파가 발생하는 쇄파대에서나, 해안선 및 구조물의 경계에서 반사된 까가 그 입사파와 상호 작용을 하는 영역을 통과하면서 격한 변화를 일으킨다. 완경사방정식 파랑모델의 현장 적용은 지금까지 여러 모델이 다루지 못한 파창변환과정을 이해하는데 도움을 줄 것이다. 본 연구에서는 영일만 신항만의 건설이 이루어질 영일만 내의 넓은 수역에 대해 파랑의 변환과정을 보다 합리적으로 해석하기 위해 확장완경사방정식 파람모델을 구성하고, 신항건설 전,후의 해면변동과 신항만 개발에 따른 포항 구항해역 및 포항 신항해역 등 인접해역에서의 정온도 변화를 비교 분석하는 것을 골자로 하고 있다. 이러한 시도가 광역항만권 개발에서 쉽게 누락시킬 수 있는 기존항만에 대한 파생적 영향을 반드시 분석하도록 하는 계기가 될 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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