최근 작업장에서 용접을 위해 로봇을 도입하는 사례가 많다. 단순한 장소뿐만 아니라 선체 블록 내와 같은 제약된 장소에서도 로봇을 많이 사용한다. 그렇기 때문에 로봇의 다양화와 고기능화가 더욱더 요구되고 있다. 로봇의 용접을 위한 위빙 궤적은 용접 품질과 생산성에 큰 영향을 주기 때문에 중요하다. 그러나 로봇을 도입하여 열악한 작업 환경에서 유연한 동작을 적용하기에는 말은 시행착오와 비용이 소요된다. 그래서 용접 로봇의 도입 이전 단계에서 위빙 궤적이 작업 환경에 맞게 로봇에 적용되는지 확인하는 것이 필요하다.(중략)
MPLS 기술은 빠른 패킷스위칭 뿐아니라 VPN 이나 QoS를 보장하기에 적절한 기술로 알려져 있다. 본 논문에서는 QoS 보장 서비스를 제공하기 위한 MPLS 시스템의 소프트웨어 구조를 제시하고자 한다. 먼저 각 블록 별로 요구되는 기능들에 대해 정의하고, 블록간의 인터페이스 기능들을 정의한다. 또한 구현 측면에서 고려되어야 할 부분들을 검토하고 전체적인 소프트웨어 구조를 제시하고자 한다.
본 논문에서는 최신 비디오 압축 표준인 HEVC 를 기반으로, 영상의 부호화 과정에서 블록 사이에 형성되는 잡음을 감소시키기 위하여 합성곱 신경망을 학습시켜 영상의 품질과 예측 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험 결과 본 제안 기법은 기존의 HEVC 대비 평균 0.06dB 의 PSNR 개선을 보였고, 원본 값과 예측 값의 오차는 0.5%만큼 감소하였다.
본 연구는 보도블록 제조시 표면 연마 과정에서 발생되는 석분슬러지의 재활용 및 광촉매제를 사용하여 콘크리트 보도블록의 백화 특성을 검토한 것으로 석분슬러지 사용량에 따른 보도블록의 품질특성과 광촉매제의 혼입률 및 도포횟수 등에 따른 보도블록의 백화, 대기정화 등의 특성을 평가하였다. 실험결과, 석분슬러지를 재활용한 콘크리트 보도블록은 납, 6가크롬, 카드뮴, 수은 등의 중금속이 불검출 되어 재활용이 가능하며, 콘크리트 보도블록에 혼입사용 할 경우 흡수율 및 휨강도 등 KS 기준 값을 충족시킬 수 있는 혼입량은 20%가 최적임을 나타내었다. 석분슬러지 및 광촉매제를 적용한 콘크리트 보도블록은 흡수율 5.4%, 휨강도 5.2MPa로 품질기준을 만족하였다. 또한 광촉매제의 사용은 $-5^{\circ}C$의 저온환경 조건에서도 백화가 발생되지 않았으며, 대기정화 성능 70%, 촉진내후성 시험후 대기정화 성능시험 68%의 기능성을 나타내었다.
현대에 개발되는 시스팀은 고성능, 다기능이 요구되며 그 요구가 사용자 관점에서 볼 때 고신뢰성이 한층 요구 되어지고 있다. 연구 개발 단계의 초기 단계에서 설정된 품질 목표치, 즉 신뢰도(reliability), 가용도(availability), 정비도(mailtailability)를 기준으로 연구 개발 단계별로 품질 및 신뢰성 활동들이 구체화 된다. 특정 시스팀이 하나의 building block의 개념으로 구체화 되고 시스팀의 계층 구조를 물리적 구조로 분류되는 시스팀 설계 단계에서 시스팀 블록 단위의 신뢰도 배분(reliability allocation)이 이루어진다. 시스팀의 설계가 완료된 상태에서 상세 설계되어 제품이 실현되며, 시제품에 대한 신뢰도 예측(reliability prediction)업무가 착수된다. 시스팀의 품질목표치를 겨냥한 실질적인 품질 및 신뢰성 활동들이 신뢰도 배분치 및 시스팀 신뢰도 목표치로 bottom-up 방식으로 접근하게 됨에 따라, 본고에서는 시스팀의 품질 목표치를 달성하기 위해 가장 원천적으로 기본이 될 수 있는 전자부품의 품질 수준을 분석하고, 신뢰성 관련 제반 시험 기술을 분석 기술하고자 한다.
기계학습의 정확도는 학습용 데이터의 양과 데이터의 품질에 많은 영향을 받는다. 기존의 웹을 기반으로 학습용 데이터를 수집하는 것은 실제 학습과 무관한 데이터가 수집 될 수 있는 위험성이 있으며 데이터의 투명성을 보장할 수가 없다. 본 논문에서는 블록체인구조에서 블록들이 직접 병렬적으로 데이터를 수집하게 하고 각 블록들이 수집한 데이터를 타 블록의 데이터와 비교하여 양질의 데이터만을 선별하는 방안을 제안한다. 제안하는 시스템은 각 블록들은 데이터를 서로 블록체인을 통해 공유하며 All-reduce 구조의 Parallel-SGD를 활용하여 다른 블록들의 데이터와 비교를 통해 양질의 데이터만을 선별하여 학습용 데이터셋을 구성할 수가 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 구조의 성능을 확인하기 위해 실험을 통해 기존의 벤치마크용 데이터셋의 이미지를 활용하여 변조된 이미지 사이에서 원본 이미지만을 양질의 데이터로 판별함을 확인하였다.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 특히, BCS-SPL 구조는 가장 널리 사용되고 있는 방법 중에 한 가지이고, 현재에는 다양한 BCS-SPL 방식들이 연구되고 있다. 그러나 복원할 때, 블록크기는 복원 영상의 품질에 큰 영향을 미치고, 본 논문에서는 기본 구조와 더불어 구조화된 형태에 대해 다양한 블록 크기에 따라 성능을 비교한다. 다양한 실험 결과를 통하여 기본적인 구조의 BCS-SPL 알고리즘이 블록 크기 4일 때 가장 우수한 성능을 보여줌을 확인한다.
방송 제작 환경은 고품질의 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 서비스하기 위하여 IT 기반 시스템으로의 전환을 진행하여 완성 단계에 이르렀으며, 대부분의 방송 콘텐츠는 파일 기반으로 제작 및 보관되고 있다. 과거 테이프 기반에서 파일 기반 콘텐츠로 전환되면서 신호 레벨로 진행되던 전통적인 품질 관리에 대한 새로운 방안이 요구되었으며, 이를 위하여 파일 기반 콘텐츠에 최적화된 콘텐츠 품질검사 시스템 개발이 진행되어 왔다. 이미지 처리에 기반하는 오류 검출 알고리듬의 복잡성으로 인하여 실시간 검사를 지원하지 못하여 HD 실시간 시스템에의 적용에 어려움이 있었으며, 대용량의 아카이브 시스템에서는 품질검사 시간에 대한 단축이 지속적으로 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 방송 환경에서 발생하는 블록 오류 등 다양한 A/V 오류를 고속으로 검출하기 위하여 최근에 급부상하고 있는 GPU 기반의 병렬처리를 이용하는 품질검사 실시간 고속화 시스템의 구현에 대하여 기술하고자 한다.
급속한 산업화가 진행되면서 건물과 인공 포장된 도로의 급격한 증가하고 있다. 이로 인한 도심 집중강우에 따른 도로침수, 포장체 파손 등이 발생하고 있다. 이에 대한 해결책으로 도심지 내 투수성 포장의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 투수블록의 차도포장 적용 가능성 현장 평가를 하기 위하여 공용기간 동안 차도용 투수블록의 투수성능을 평가하였다. 평가결과 줄눈재 및 받침안전층은 품질관리기준을 만족하였으며 휨강도는 1개소만이 5.29 MPa로 기준을 만족하였다. 실내투수지속성시험의 결과는 4개 제품중 1등급 1개, 2등급 1개, 3등급 2개로 평가되었으며 현장투수 및 현장 침투능은 각 제품의 9개월 간의 추적 조사 결과 1개 제품을 제외한 모든 제품에서 0.1 mm/s 이상의 품질기준을 만족하였다.
제한된 네트워크 자원과 불균등한 전파 자원 분배로 인해 전파자원 부족 문제와 서비스 품질 열화가 발생하고 있다. 또한, 기존 중앙집중식 전파 공유 방식은 전파 공유 활성화를 위한 근본적인 해결책이 되지 못하고 있으며 비용, 편의성, 보안성 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 전파자원을 분배하고 공유할 수 있는 저비용, 고신뢰, 고효율 플랫폼으로서 블록체인 기반의 스펙트럼 쉐어링 플랫폼을 제안하고 이를 실현하기 위한 법적 쟁점을 분석하였다. 스펙트럼 쉐어링 플랫폼에서는 와이파이 AP 전파 정보와 LTE 모바일 핫스팟 전파 정보를 블록체인에 등록하고, 전파 공유자와 전파 사용자가 스마트 컨트랙트 통해 개인 간 (P2P) 전파 공유 계약을 빠르고 효율적으로 체결한다. 전파 공유에 대한 대가와 품질 관리에 대한 보상인 암호화폐는 선순환적인 전파 공유 오픈 플랫폼 생태계를 활성화할 것이며, 스펙트럼 쉐어링 플랫폼을 통해 편리하고 효율적인 공공 무선 인프라를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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