디지털 티켓이란 티켓의 소유자에게 전자 서비스에 대한 특정한 권한을 보장하는 증명서이다. 디지털 티켓이 사용되는 응용 분야는 다양하며, 분야에 따라서 사용되는 티켓의 종류가 달라진다. 익명의 디지털 티켓이란 일반적인 디지털 티켓의 조건을 만족시키는 동시에 티켓 소유자에 대한 익명성을 보장하는 디지털 티켓을 말한다. 익명의 디지털 티켓은 전자 화폐와 유사한 특성을 갖지만, 액수에 대한 정보를 노출시키지 않아야 한다는 점에서 차이를 가진다. 본 논문에서는 은닉 서명과 일 방향 함수를 이용하여 n번 사용 가능한 익명의 디지털 티켓 문제에 대한 프로토콜을 설계하고 이에 대한 안전성을 보인다.
포고 현상은 액체추진 로켓에서 발생하는 축방향의 동적 불안정 진동이다. 동체의 고유진동수와 추진제 공급계의 주파수가 가까와 지면 전체 시스템이 불안정 현상을 보인다. 포고 현상을 예측하기 위해 1단의 추진제 (산화제 및 연료) 탱크는 쉘 요소로, 나머지 구성 요소인 엔진 및 상단은 mass-spring으로 모델링하여 구조해석을 수행하였다. 추진제 공급계의 압력 및 유량 섭동예측에는 transmission line model이 사용되었다. 본 논문에서는 이와 같이 수행된 구조 및 유체 모델링을 통합하여 폐루프 전달함수를 구성하였다. 포고 억제기는 수동적인 방법으로 압력 섭동을 흡수하는 분 기관 및 accumulator로 구성되며 추진제 공급계 중간에 위치한다. 발사체의 비행과정 동안 포고현상을 억제하는 설계 최적화를 위한 설계변수로는 분기관 및 accumulator의 직경 및 길이로 설정하였다. 목적함수로는 포고 억제기의 질량, 그리고 추진제 질량에 따른 폐루프 전달함수의 에너지 최소화로 설정하여 다목적함수 최적화를 수행하였다.
많은 장점에도 불구하고 유동함수를 이용한 수치해석용 격자생성 좌표변환기법의 단점은 저속영역에서의 격자간격이 고속영역에 비해 상대적으로 큼에 따라 수치적 처리에 많은 오차를 내포하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 이러한 저속영역에서의 단점을 보완하기 위하여 격자간격을 속도크기 및 영역에 따라 적절히 조절할 수 있도록 수학적으로 변형된 압축성 유동함수를 이용한 좌표변환기법을 제안하고 가스터빈엔진에 주로 적용되는 유동모델로서 동심원상 두개 이상의 난류제트혼합유동에 대해 적용하였으며 해당 실험치, 즉 축 방향 평균속도분포, 난류운동에너지, 그리고 난류전단응력분포와 비교하여 난류운동에너지가 약간 과소평가 된 대칭축을 제외한 혼합경계층 내에서 $3.5\%$ 이내의 신뢰성을 확보하였다. 본 기법은 특히 터보팬엔진에 대한 내부흐름들의 혼합유동을 규명하거나 또는 난류전단응력에 의한 제트소음발생 및 저감방법을 도모하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
액체산소 및 탄화수소를 사용하는 연소기의 고주파 연소불안정을 해석하기 위해 단순모델로서 Crocco의 $n-{\tau}$ 시간지연 연소모델을 적용하고, 음향과 커플된 연소기 내 유동에 대해 선형해석을 수행하였다. 변수분리를 통해 편미분 포텐셜함수 식을 원통좌표계 미분방정식으로 만들고, 연소기의 접선방향 공진모드에 대한 고유 값을 계산하였다. 분사면 및 노즐입구를 경계조건으로 적용하여 미분식의 해를 구했다. 시스템의 안정성 판정을 위해 전달함수를 주파수 해석 하였으며, 관심 영역 주파수인 1T 모드 주변 주파수에서 시스템 게인 및 위상각으로 안정성 여유를 평가하였다. 또한 1T 모드 안정성 향상을 위해 배플 길이 및 형상에 대한 영향을 평가하였다.
본 연구는 하천 수계에서의 홍수 유출 예측 정도를 높일 수 있는 방안을 도출하고자, 저류함수 모형과 NWS-PC모형을 선정하여 모형의 구조 및 특성을 분석하고 그 예측능력을 비교검토한 것이다. 저류함수 모형은 1974년도부터 우리나라에 도입되어 주요하천 홍수예경보 업무에 사용되어 왔으며, NWS-PC모형은 유역의 사면과 하도의 유출을 운동파로 모의하고 지표 또는 지하의 수문 과정도 토앙함수상태 계산 (SAC-SMA)을 통하여 모의하는 물리적 기반의 모형이다. 모형의 적용은 미호천 유역을 선정하였고, '85년-95년 동안의 홍수 자료를 이용하여 모형을 적용하고 곽측치에 대한 RMS오차와 첨두유량 및 총유출체적의 상대오차 등을 비교한 결과를 토대로 각각의 장단점 및 적용성을 밝히고, 개선방향 등을 제시하였다.
본 논문에서는 자체 제작한 호흡연동장치를 이용하여 폐실질의 EBT 단면 영상을 획득하였으며 EBT 단면 영상에서 폐실질의 윤곽선을 검출하기 위하여 수작업에 의한 대략적인 윤곽선 묘사 후 자동적으로 윤곽선을 검출하는 방식인 동적 윤곽선 모델 기반의 새로운 에너지 함수를 제안하였다. 획득된 EBT 단면 영상으로부터 다른 영역에 비하여 낮은 폐실질 영역의 휘도 준위와 윤곽선 벡터의 방향을 고려한 동적 윤곽선 모델의 새로운 에너지 함수를 이용하여 폐실질 영역치 윤곽선을 효과적으로 검출하였다. 또한, 기존의 방법과 비교하여 제안한 에너지 함수를 이용한 검출 방법의 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 촬상단면 내의 평행이동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하는 새로운 알고리즘으로서, 수렴에 대한 보증이 없는 기존의 반복적인 위상탐색에 의한 알고리즘과는 달리, MRI 촬상원리에 근거한 체동량을 탐색하기 위한 직접적인 방법이 제안된다. 기존의 접근방법에는 x(read out) 방향과 y(phase encoding) 방향의 체동이 동시에 탐색되었다. 하지만 x 방향과 y 방향에 대한 각각의 체동특성이 서로 다르기 때문에 본 방법에서는 이들의 체동특성의 해석에 기초해서 두 단계의 서로 다른 알고리즘을 적용함으로써 x 방향과 y 방향의 각 체동이 제거된다. 우선, x 방향의 체동은 MRI 신호의 x 방향 스펙트럼 변위에 해당하고, 그 스펙트럼의 비제로 영역(non-zero area)은 밀도함수의 x축 투영영역과 일치함에 주목한다. 따라서 체동은 스펙트럼의 비제로 영역과 제로영역(zero area)의 경계를 검출함으로써 추정되며, x 방향의 체동은 역방향으로 스펙트럼을 변위시킴으로써 제거된다. 그 다음으로, y 방향의 체동은 그 체동성분과 실제의 화상성분을 분리할 수 있는 구속조건을 적용함으로써 제거된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션을 통해서 본 방법의 유효성을 확인하였으며, 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 포괄적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
터보분자펌프의 배기성능은 회전자가 돌고 있을 때 순방향과 역방향으로의 배기속도(통과확률$\times$입구컨덕턴스) 및 두 방향으로의 기체 유량(배기속도$\times$입구 압력)의 상호관계에 의해 영향을 받는다. 펌프의 성능을 나타내는 가장 중요한 항목인 배기속도는 순유량, 즉 반대 방향으로의 유량의 차이를 흡기구 압력으로 나누어준 것이며, 최대압축비는 순방향 배기속도를 역방향 배기속도로 나누어준 것이다. 이들 방향성 고유특성은 서로 영향을 미치고 있으며 양쪽 입구 압력 모두의 함수이므로 관련 요소들을 서로 구분하기가 힘들지만 배기속도와 최대압축비의 측정결과를 잘 분석하면 준정량적인 해석이 가능하다.
본 논문에서는 GWT(Gabor Wavelet Transform) 계수 에너지와 원 영상간의 영상 결합을 수행한 영상을 주성분 분석법(Principal Component Analysis)에 적용하여 얼굴 인식을 하는 방법을 제안한다. GWT는 가버 함수의 크기 변화와 방향 변화에 의해 생성된다. 따라서 GWT는 다양한 크기 변화와 방향 변화를 가지는 변환으로 특정 주파수 성분과 방향성을 가지는 영상 구조가 어디에 있는지의 지역적 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 변환으로 알려져 있다. GWT를 통해 나온 계수 에너지를 추출하고 원 영상에 더하여 지역적 특성을 크게 만든 후에 통계적 방법 중 가장 많이 사용되어지고 검증을 받은 PCA를 사용하여 인식한다. GWT 계수의 에너지는 얼굴 윤곽선, 눈과 입, 얼굴과 머리의 경계 등 색감의 급격한 변화를 나타내는 곳의 정보를 표현을 해주기 때문에 특징점 추출에 사용되고 있지만 이를 전역적으로 이용하여 인식하는 방법에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에너지 값만으로 전체 얼굴 영상의 세부적 표현을 할 수 없기 때문에 원 영상과의 l:l 비율의 영상 결항을 한 후 얼굴 인식 처리에 사용한다. 이 영상을 얼굴인식에 사용하였을 때원본 영상을 사용하였을 때보다 오인식이 줄었다.
암반 불연속면의 조사 및 분석 과정에서 거쳐야할 필수적인 단계 중 하나는 방대한 불연속면 자료로부터 군을 판별하는 것이다. 불연속면 군 분류는 암반분류, 키블록 해석. 개별요소해석 및 불연속연결망 생성과 같은 암반공학적 업무에 있어서 필수적이다. 일반적으로 등고선도를 이용한 수작업 군 분류가 적용되었으나 이 방법은 수작업에 의존한 주관적인 결과를 제공한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 유전자알고리즘을 이용한 불연속면 군 분석기법을 도입하였으며 방향성 자료에 적용하기 위해 기본적인 유전자알고리즘을 변경하였다. 최종적으로 이러한 이론을 적용한 FORTRAN 프로그램 GAC를 개발하였으며 두 가지 형태의 불연속면 자료의 군 분석에 적용하였다. 적용 결과 GAC를 적용한 군 분류는 빠르고 효율적인 군 분석방법임을 확인하였으며 최적의 불연속면 군 수를 결정하는 데 있어서 분산에 근거한 적합도 함수가 Davis-Bouldin 지수에 근거한 적합도 함수보다 효율적인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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