지진하중을 받는 구조물은 모드참여계수에 의하여 각각의 모드에 지진하중이 분배, 전달된다. 이러한 특성 때문에 모드참여계수는 지진하중을 받는 구조물의 해석에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 이상화된 해석 구조물의 모드참여계수는 해석적 모델링이나 시공오차 등에 의하여 실 구조물의 참여계수와 다르기 때문에 실제 거동을 예측, 반영하기에 한계가 있다. 본 연구에서는 시스템 식별기술과 $H^{\infty}$ 최적 모델 응축법을 활용하여, 구조물의 1차 모드참여계수를 산정하는 기법을 제안한다. 이 기법은 시스템 식별로부터 구현된 상태방정식을 전형의 상태방정식과 비교하는 과정에서 시스템의 가제어, 가관측 행렬의 비에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안한 모드참여계수산정기법은 단자유도, 다자유도 전단구조물에 대한 수치해석을 통하여 검증하였다.
본 연구의 목적은 R&D성과를 높이기 위해 신제품개발프로세스 단계별로 연구 개발을 수행하면서 고려되어져야 할 위험요인을 식별하고, 위험요인의 영향을 분석하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 논문은 대한민국의 대표 IT 기업인 삼성 및 LG전자의 계열사가 최근 5년 이내 개발한 IT 신제품에 대한 설문조사를 기반으로 하였다. 연구는 우선적으로 신제품개발프로세스에 따라서 위험요인을 식별하였고, 설문지를 통해 식별된 위험요인을 평가하였다. 위험의 영향을 분석하기 위해 R&D 성과를 기반으로 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 위험요인의 영향은 저 성과 그룹에서 높게 나타남을 알 수 있었다. 고 성과 그룹은 R&D 성과를 높이기 위해 프로젝트를 관리하는데 있어서 위험을 중요한 일로 간주하고 있었으며, 효과적으로 위험요인을 잘 관리하였다. 결론적으로 R&D 성과를 높이기 위해 신제품개발프로세스 단계별로 위험요인을 식별하고 분석한 후, 영향력이 큰 위험을 집중적으로 관리하는 위험관리활동이 필요함을 알 수 있었다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 비접촉식으로 식별하는 자동인식기술이다. RFID 시스템 구축에 있어 식별영역 내에 다수의 태그가 존재할 경우, 다중태그 식별(multi-tag identification)을 위한 충돌방지(anti-collision) 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 태그 충돌방지와 관련된 기존 연구들은 각각 고유한 형태의 코드체계를 기반으로 하고 있으며 태그 식별성능에 대한 비교연구도 부족한 상태이다. 본 논문에서는 저비용(low-cost) RFID 시스템 구축을 목표로 표준화가 진행되고 있는 96-비트 EPC(Electronic Product Code) 코드를 기반으로 기존 대표적인 충돌방지 알고리즘인 트리 기반 메모리래스(tree based memoryless) 충돌방지 알고리즘들과 슬롯 알로하 기반으로 (slot aloha based) 충돌방지 알고리즘들의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 초당 평균 태그 식별개수에서 충돌 추적 트리(collision tracking tree) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 최소 2배에서 최대 50배 이상의 우수한 성능을 보여준다.
본 연구는 에너지 하베스팅 기반 저전력 GPS와 IMU를 활용한 개인 위치를 식별할 수 있는 웨어러블 장치 개발에 관한 것이다. 개발된 개인 위치식별 장치는 압전소자를 이용한 에너지 하베스팅 기술을 적용하였고, GPS 및 IMU를 사용하여 정밀한 개인위치 데이터를 획득할 수 있도록 하였다. 실험 결과, GPS 및 IMU 데이터가 정상적으로 수신함을 확인하였다. 개인위치 식별장치는 재난 발생지역 등에서의 개인위치를 파악하여 안전사고에 대응하고, 시간, 장소 및 환경에 구애받지 않고 사용자가 손쉽게 사용할 수 있을 것이며, 레저나 헬스케어 등 다양한 방면에서 사용이 가능할 것으로 기대된다.
딥러닝 기반 얼굴 인증 모델은 높은 성능을 보이며 많은 분야에 이용되지만, 얼굴 이미지를 모델에 입력하는 과정에서 사용자의 얼굴 이미지가 유출될 가능성이 존재한다. 얼굴 이미지의 노출을 최소화하기 위한 방법으로 비식별화 기술이 존재하지만, 얼굴 인증이라는 특수한 상황에서 기존 기술을 적용할 때에는 인증 성능이 감소하는 문제점이있다. 본 논문에서는 원본 얼굴 이미지에 다른 인물의 얼굴 특성을 결합한 뒤, StyleGAN을 통해 비식별화 얼굴이미지를 생성한다. 또한, HopSkipJumpAttack을 활용해 얼굴 인증 모델에 맞춰 특징들의 결합 비율을 최적화하는 방법을 제안한다. 우리는 제안 방법을 통해 생성된 이미지들을 시각화하여 사용자 얼굴의 비식별화 성능을 확인하고, 실험을 통해 얼굴 인증 모델에 대한 인증 성능을 유지할 수 있음을 평가한다. 즉, 제안 방법을 통해 생성된 비식별화 이미지를 사용하여 얼굴 인증을 할 수 있으며, 동시에 얼굴 개인정보 유출을 방지할 수 있다.
시맨틱 웹의 발전은 온톨로지를 포함한 언어 자원들에 기초하고 있으며, 온톨로지 상에서 개체(Individual)들은 식별체계인 URI(Universal Resource Identifier)를 이용하여 유일하게 지칭될 수 있도록 구축되어야 한다. 그렇지만, 현실에서 식별체계를 사용하는 경우를 발견하기가 힘들며, 특히 논문과 같은 과학기술 문헌은 그 적용 대상에서 제외되어 왔다. 이러한 이유로 인해 과학기술 문헌상의 인력정보를 식별체계 기반으로 구축하고자 하는 시도가 미약한 실정이었다. 이에 본 논문은 과학기술 문헌으로부터 인력정보를 내부와 외부로 나누어 URI 기반으로 구축하는 방법을 기술한다. 이 때, 인력정보 자동 검증 방법을 적용하여 구축 초기에 참고정보를 제공하거나 구축 후에 인력정보를 검증할 수 있도록 한다. 본 논문은 공저자 관계, 전자우편, 발행년도, 소속기관 등을 이용하여 동명이인 문제를 해소하고, 각 저자 그룹 별 URI 부여를 위해 국가과학기술인력 종합정보시스템을 활용한 사례를 소개하는 방식으로 기술한다. 이러한 과정을 통해 9,484건의 과학기술 문헌들로부터 획득한 외부 인력정보와 KISTI 내부 인력정보는 연구자 네트워크 분석, 성과 통계 등 다양한 시맨틱 웹 응용 분야들에 필수적으로 활용될 것이다.
해상환경 변화와 과학기술 발전 등에 따라 기존에 알지 못하던 미식별 위기가 새롭게 창출되고 있다. 새로운 위기는 새로운 해양사고를 야기하기 때문에 이를 조기에 인지하지 못하면 해양사고는 지속 발생할 수밖에 없다. 따라서 미 식별된 또는 새로운 위기요소의 식별은 해양사고 예방에 중요하다. 그리고 많은 나라에서 다양한 해양사고 분석 기법과 모델들을 사용하여 해양사고를 줄이기 위해 노력하고 있는데, 해양사고 모델 개발을 위해서는 앞으로 발생할 수 있는 위기요소들에 대한 식별 및 분류도 필요하다. 이 연구에서는 기존의 식별된 위기요소와 새로운 위기요소 식별에 관하여 기초 조사하였다.
차량 내 전기전자제어시스템이 급격히 증가하면서 이로 인한 안전사고가 이슈로 부각되고 있다. 그러므로 차량의 안전성을 확보하기 위해서는 개발 초기에 PHA, HAZOP 등을 활용하여 위험원을 식별하고, 이를 예방하기 위한 안전 메커니즘이 구현되어야 한다. 특히, HAZOP은 가이드워드 기반의 체계적인 방식으로 널리 활용되고 있다. 하지만, 시스템이 제공하는 최상위 기능으로부터 오동작을 찾아내기 때문에, 동작 과정상의 위험원을 충분히 식별하지 못한다. 또한 충분히 식별되지 않은 위험원으로부터 안전 요구사항을 정의하기 때문에 테스트케이스 설계에도 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 시스템의 동작과정 정의에 유용한 사용사례 기술서와 HAZOP을 적용한 위험원 식별 그리고 안전 요구사항 기반의 테스트케이스 설계 방안을 제안한다. 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 차량의 스마트키 제어시스템 사례를 제시하고, 기존 HAZOP 기반의 위험원 분석 결과와 비교한다. 본 연구를 적용하는 조직은 시스템 개발 초기에 위험원 및 안전 요구사항을 충분히 식별하고, 테스트케이스를 설계함으로써 개발 비용을 줄이고, 시스템 품질을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 의료정보기술 분야에서 비디오는 풍부한 임상정보를 포함하는 특징으로 인하여 새로운 서비스 창출 및 연구개발을 위한 중요한 데이터로서 그 가치를 새롭게 평가받고 있다. 그러나 임상정보는 개인정보를 포함하고 있어, 생명윤리 혹은 연구 윤리에 대한 고려가 필요하다. 따라서 비디오 또한 의료영상으로서 비식별화가 요구되지만 기존 방법은 주로 정형데이터와 정지영상에 특화되어 기존의 방법을 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 개인정보 비식별화 처리 시스템과의 연동을 고려하여 비디오 내에서 개인식별정보를 검출하는 자동화 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장면분할과 체내외 영역 검출의 전처리 후에 텍스트 및 사람검출을 통한 인덱싱과정을 수행한다. 검출된 개인식별 인덱스 정보는 비식별화를 수행하는 외부 시스템 및 시각화를 위한 메타데이터로 제공된다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 프로토타입을 구현하고 실제 수술비디오를 대상으로 인덱싱 속도를 측정하였다. 그 결과 입력 비디오의 재생시간 대비 2배 이상의 빠른 작업속도를 보였으며, 수술교육콘텐츠 제작 및 학술용 반자동 편집시스템의 사례를 통해 빠른 의사결정을 보조할 수 있음을 확인하였다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그(electronic Tag)를 식별하는 비접촉식 기술로서 사물의 정보 및 주변 환경정보를 자동으로 추출하는 특성을 가지고 있다. RFID는 전자태그의 저가격과, 식별코드의 표준화에 힘입어 식료품으로부터 환경관리, 물류 유통 등의 모든 영역 적용에 가능하다. 그러나 현재 RFID 기술을 응용한 사례는 주로 대규모 산업 분야에서만 적용되어 있고, 작은 업체, 가정 등 소규모 그룹에서의 적용 사례는 드문 실정이다. 특히 스마트 홈을 지향하고 있는 가정에서는 각종 식료품, 옷, 책 등 다양한 가정용품들의 관리에 있어서 RFID를 활용은 필수불가결하다. 따라서 본 논문에서 가정 내에서 의류, 식료품, 서적 등 가정 내에 있는 모든 물품에 대해서 RFID 기술을 활용할 수 있도록, 가정 내 특징을 분석하고, 적용 환경에 따른 RFID 인식률 실험을 통하여, 가정 내의 최적의 RFID 시스템 구축 방향성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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