자연재해의 특징은 설계불량이나 조작실수 등과 같이 다른 고장과 달리 위험요인을 인위적으로 저감하는 것이 불가능하다. 또한 자연재해는 규모나 양상에 있어서 매우 다양하며 뇌의 경우 위치와 장소에 따라 피해강도는 1,000배 정도 다른 결과를 초래할 수도 있다. 이와 같은 특징을 가진 자연재해를 완전히 예방하는 것은 비현실적이다. 자연재해에 따라 피해는 위험도와 전력시스템의 취약성이 교차하는 영역에서 발생한다. 피해를 저감하기 위해서는 취약성을 감소시키고, 이 교차 영역을 가능한 작게 하는 것이 기본개념이다.
슈퍼커패시터는 전력밀도가 높고 사이클 수명이 긴 무공해 소자로 신재생에너지원이나 배터리의 동특성 보상 및 수명연장을 목적으로 그 사용이 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 슈퍼커패시터의 정확한 동특성 모델을 임피던스 분광법(Impedance Spectroscopy)을 이용하여 개발하고, 개발된 모델의 유용함을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 주파수영역에서 개발된 모델은 시간영역으로 등가 변환되어 Matlab/Simulink를 이용하여 시뮬레이션 되었고, 실험결과와 비교되었다. 다수의 제조사에서 제작된 비슷한 용량의 슈퍼커패시터들의 임피던스 모델을 개발하고 전압에 따른 커패시턴스의 변화를 비교하고 분석하였다. 또한, 상용 장비로는 모델링이 불가능한 고압 슈퍼커패시터 모듈의 모델링을 수행할 수 있는 새로운 방법을 제안하고, 제안된 방법에 의해 개발된 모델의 유용함을 실험을 통해 검증하였다.
액체 램제트 엔진의 특성은 흡입구를 통해 들어오는 유입공기의 상태에 따라 많이 달라진다. 흡입구에 들어오는 공기의 유입각이 일정각도를 넘어서면 유입공기의 왜곡이 심하여 정상적인 연소가 불가능 할 수 있다. 따라서 다양한 비행조건에 따른 램제트 엔진의 특성을 파악하기 위하여 외부 유입영역, 흡입구, 연소기, 노즐 및 출구 대기 영역을 함께 계산하여 유동 특성과 연소 특성을 파악하고자 하였다. 흡입구는 마하 2.0을 기준으로 설계하고, 4각 덕트에서 완만하게 원형 덕트로 변화되는 확대관의 형상으로 비행체에 붙어 있는 것으로 격자를 구성하였다. 흡입구에서의 유동 조건은 비행체을 지난 유속이 마하 2.0과 2.2의 경우에 대하여 수치 실험을 수행하였으며, 비반응 유동 해석과 연소가 있는 반응 유동해석 결과를 흡입구를 포함하지 않았던 선행 연구 결과들과 비교하였다. 유입각이 영 일 때의 흡입구를 포함한 계산 결과는 흡입구에서 생성되는 충격파에 의한 손실로 총압력이 흡입구를 포함하지 않았던 선행 연구 결과와 차이가 있었으나 유동 특성에는 큰 차이가 없었다. 그러나 유입각이 증가함에 따라 흡입구로 유입되는 공기의 량이 감소하고 그에 따른 유동의 왜곡이 심하여 연소특성에 변화를 보여 주었다.
웹 정보검색에서 웹 문서를 수집하고, 색인을 구축하는 작업에서 Web Crawler 의 역할은 매우 중요하다. 그러나, 웹 문서의 급속한 증가로 인하여 Web Crawler 가 모든 웹 문서를 수집하는 것은 불가능하며, 웹 정보검색의 정확성을 증가시키기 위한 방법으로 특정한 영역의 문서를 수집하는 focused web crawler에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 이와 함께, 웹 문서의 link구조를 이용하여 문서의 집합에서 중요한 문서를 찾는 연구들이 많이 진행되었다. 그러나, 기존의 연구에서는 문서의 link 구조에만 초점이 맞추어져 있으며, hypertext 전체의 연결 구조를 알아야 한다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 hyperlink의 구조와 hypertext 분류방법을 이용하여 문서에 연결된 다른 문서 중 중요한 문서를 결정하는 방법을 제시하고 이를 이용한 web crawler 를 통하여 특정영역에서 정확한 문서를 수집함을 보였다.
시멘틱 웹의 등장으로 온톨로지를 통하여 에이전트가 이해할 수 있는 의미(semantic)를 갖는 문서를 생성하는 것이 가능해졌다. 이러한 시멘틱 웹의 영역은 비즈니스 업무 효율을 증가시키고 이를 통해 이윤을 극대화시키는 방법으로 시멘틱 검색을 통한 정보검색시스템으로 확대적용 될 수 있다. 데이터베이스를 활용하여 문서를 저장하고 데이터베이스의 질의문물 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 시스템은 다양한 분야에서 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시멘틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 데이터베이스 질의문으로 검색이 불가능하거나 정보관리 시스템에서 단순히 키워드 매칭으로 검색되지 않는 문서에 대해서 본 시스템이 온톨로지라 추론을 통하여 문서의 검색에 가능함을 보인다. 이러한 방식은 자연어처리 검색과 유사한 검색영역을 갖는다. 이는 문서의 검색에 있어 단순히 키워드의 유사도에 의존하지 않고 Description Logic을 바탕으로 구성된 온톨로지에 미리 정의 되어있는 의미를 바탕으로 생성된 메타데이타를 가지고 추론을 하기 때문에 가능하다 또한 기존의 정보관리 시스템에서 채용한 데이터베이스를 통한 질의응답 시스템을 적용하여 온톨로지 표현언어에 대해 질의 응답이 가능한 DQL 인터페이스와 연동을 통하여 본 시스템의 속도와 효율성을 극대화시킨다.
최근에 활발히 연구되고 있는 지리 정보 시스템 등은 2차원 이상의 공간 속성을 갖는 공간 객체들로 구성되며 데이터 양이 매우 방대하여 효율적인 공간 색인 기법이 요구되고 있다. 그러나, 기존의 공간 색인 기법들은 공간 객체의 크기와 밀도 차이, 공간 연산의 종류에 따라 각각 큰 성능차를 보이며 때로는 이용이 불가능한 경우도 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서는 공간 객체의 크기와 밀도 차이에 독립적인 하나의 색인 구조로 다양한 공간 연산들을 효율적으로 지원할 수 있는 공간 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 기법인 공간 해싱(spatial hashing)을 제안하고 관련연산들을 정의하였다. 공간 해싱은 각 객체의 영역을 MBR로 단순화하고 그 MBR의 좌상점(Left-Top point)와 우하점(Right-Bottom point) 만을 이용해 객체의 영역 정보와 위치 정보를 확장성 해싱을 이용하여 유지하는 색인 기법이다.
일반적인 터치스크린을 이용한 입력방법인 스크린을 보고 대응하는 영역을 터치하여 숫자, 한글, 영문, 기호 등을 입력하는 방식은 시각장애인이 사용하기에는 특수한 가이드가 제공되지 않는 한 사용이 거의 불가능하다고 할 수 있다. 특히 음성과 촉감을 이용하여 해당 버튼을 찾아 이용하던 기존의 입력 방식이 아닌 평평한 터치스크린 입력 방식은 눈으로 보지 않고는 정확한 입력영역을 구분 할 수 없다. 본 논문 에서는 기존의 시각장애인을 위한 제품과 기술들의 단점을 보완할 수 있고 시각장애인들도 쉽고 정확하게 스마트 기기를 사용할 수 있는 가상 터치 키패드 입력 방식을 제안한다. 제안하는 방법은 단순한 기준점과 방향점을 이용한 터치 및 드래그 방식의 가상 키패드 정의 방식으로 터치 스크린 방식의 다양한 스마트 기기에 효과적으로 적용될 수 있다.
IT 환경이 점차 융 복합화가 되어가면서 소프트웨어 개발 업체들은 다양해진 소프트웨어 개발 영역에 맞춰 소프트웨어 프로세스를 신속하게 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 문제를 해결하고자 본 논문에서는 소프트웨어 개발 업체들이 구축해 놓은 소프트웨어 프로세스 자산을 재사용해 특정 소프트웨어 개발 프로젝트에 적용할 소프트웨어 프로세스를 효율적으로 수립할 수 있는 체계적인 소프트웨어 프로세스 테일러링 절차를 제시한다. 제시한 소프트웨어 프로세스 테일러링 절차를 도입하는 소프트웨어 개발 업체는 소프트웨어 개발 영역에 특화된 소프트웨어 프로세스를 빠르게 수립할 수 있게 됨으로써 정의한 소프트웨어 프로세스를 통해 소프트웨어 개발 프로젝트의 위험 요인들을 사전에 인지할 수 있게 되고 소프트웨어 개발 프로젝트가 예측 불가능한 상태로 진행되는 것을 미연에 통제할 수 있게 될 것으로 예상된다.
3D 영상 데이터 중 하나인, 포인트 클라우드는 3 차원 데이터를 정밀하게 획득 할 수 있다는 장점으로 인해 군사, 교육, 의료, 건축 등의 다양한 분야에서 사용되고 있다. 특히, 자율 주행 분야에서 사용되는 동적 획득 포인트 클라우드는 광범위한 영역을 표현하므로 방대한 양의 데이터를 갖고 있어, 효율적인 압축이 필수적이다. 비디오 코덱을 활용하여 3 차원 데이터 압축을 진행하는 V - PCC 의 경우, 신뢰성과 범용성이 높다는 장점이 있으나, 2D 비디오 영상을 활용하기 때문에 대용량 및 광범위한 데이터의 압축이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서, 본 논문에서는 V- PCC 의 한계를 극복하고, 광범위한 영역의 정보를 표현하는 동적 획득 포인트를 압축하기 위해 포인트 클라우드를 분할 및 양자화하는 방안을 제시하였다.
지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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