저상 굴절 차량에는 전차륜 시스템이 요구되며, AWS ECU는 전차륜 시스템의 핵심적인 역할을 하는 전자 제어 장치이다. 실제 차량 주행을 위해서는 차량에 따른 ECU의 설정 값 변경이 필요하며, 현재 ECU의 동작 상태를 점검할 수 있는 기능이 요구된다. 이러한 기능을 수행하기 위하여 ECU에 서비스 루틴을 추가하고, 진단 프로그램을 개발하여 성능을 평가하였다.
인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.
산업장내에 사용하는 무선 네트워크인 ISA100.11a 네트워크의 각 디바이스들의 센서값의 유효함을 보장하기 위하여 센서 상태 진단 기능을 제안한다. ISA100.11a 네트워크의 각 디바이스들은 자체적으로 디바이스들의 오류를 감지하는데 디바이스 오류 감지 기준이 단순하여 다양한 오류에 대해서는 진단 기능이 취약하다. 또한 적은 디바이스의 리소스으로는 정교한 오류 감지에 한계가 있다. 그래서 본 논문는 정교한 오류 감지법과 디바이스 리소스를 고려하여 센서 상태를 진단하는 기능을 제안한다.
무선 센서 네트워크의 효율성을 극대화 하고 네트워크 구축비용의 최소화를 위해서 에너지 소비, 보안, 선서 노드 배치 등에 대한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 센서 노드 배치는 네트워크의 구축비용과 해당 네트워크가 제공하는 서비스의 성능에 직접적인 영향을 미치는 연구 분양이다. 본 논문에서는 이러한 센서 노드 배치기법을 활용하여 네트워크내에서 발생하는 혼잡구간을 회피하는 배치 기법을 제안한다. 제안된 기법은 초기 배치된 노드들이 자신의 주변을 가상의 격자 구조에 대응시켜 해당 격자당 포함되어 있는 주변 노드를 검색한다. 이를 통해서 주변 격자들중 노드가 가장 적게 배치되어 있는 격자를 혼잡 후보 구역으로 선택하고 실제 혼잡이 발생하는 지 확인한 이후해당 혼잡구역 구역을 지나가는 트래픽을 우회 시킨다.
스마트폰 보급의 확산으로 모바일 금융 서비스 이용자 수는 증가하고 모바일 금융 보안에 대한 중요성이 증가되고 있는 실정이지만 해마다 다양해지는 금융 공격에 대비하기는 결코 쉽지 않다. 최근 주로 사용되고 있는 금융 보안 인증 방식인 OTP(One-Time Password)는 세션 공격에 대한 보안 대비가 가능하지만 차별화된 OTP 생성 메커니즘을 적용하는 것이 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 기존 방식의 문제점을 해결하기 위해 확장된 OTP 메커니즘을 이용한 새로운 금융 보안 방식을 제안하고자 한다. 제안 방식은 센서 네트워크를 금융 보안 알고리즘에 적용시킨 위치 기반 동기화 방식의 OTP 생성 메커니즘으로서 다양한 금융 해킹과 공격 기법에 대비가 가능하다.
저작권 콘텐츠의 해외 진출과 함께, 국내·외 저작권 시장 규모가 증가하고 있다. 이와 동시에 등장한 저작권 침해사이트는 메인 페이지에 저작권 침해사이트를 대표하는 이미지를 게시하는 특징이 있다. 이러한 저작권 침해사이트는 음악, 영화, 드라마 등의 저작권 콘텐츠를 불법 유통시키며 저작권 시장에 피해를 입히고 있다. 공공기관에서는 저작권 침해를 방지하기 위해 저작권 침해사이트를 차단하는 등의 대응을 하고 있지만, 저작권 침해사이트의 생성 속도에 비해 침해 여부 판단 속도가 상대적으로 느려서 차단에 어려움이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 저작권 침해사이트의 대표 이미지를 활용한 이미지 블랙리스트에 기반하여 저작권 침해 의심 사이트 탐지 기법을 제안하고자 한다.
일반적인 검색엔진을 가진 포털 환경에서 정보검색 시 사용자가 원치 않는 수많은 검색결과가 동반되기도 하고 자신의 취향에 맞는 글을 검색하지 않았다는 이유만으로 원하는 정보를 놓치는 상황도 일어난다. 이러한 검색환경의 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 검색환경 개선을 위한 맞춤형 검색결과 정렬, 검색어 추천, 게시글 추천의 추천 시스템을 설계하고 제작한다. 이러한 추천 시스템은 워드 임베딩 모델과 추천 시스템 모델을 포함한다. 기존에 존재하던 워드 임베딩 모델의 성능을 실험을 통해 비교 및 분석하고, 크롤링을 통해 모은 데이터로 성능을 24.98%P 개선하였다. 추천 시스템 모델은 RMSE 비교를 통해 최적이 알고리즘을 제안한다. 해당 기술을 통해 사용자 스스로 자신의 검색환경을 개선할 수 있도록 구현하는 것이 이 시스템의 목표이다.
본 논문은 토크 각 기반 Direct Self Control (DSC) 기법의 매입형 영구자석 동기전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM) 고속 운전 방법을 제안한다. DSC 기법은 철도차량용 유도전동기에 처음으로 적용되었으며, 토크 동특성이 우수하고 약자속 영역에서 6-스텝 운전의 구현이 유리한 장점이 있다. 기존 DSC 기법으로 IPMSM을 구동하는 경우 토크 동특성이 우수하지만, 약자속 영역에서 6-스텝 운전의 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 지령 토크 각을 이용한 DSC 기법의 IPMSM 고속 운전 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 타당성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 논문은 계통 전압 보조를 위한 분산전원용 인버터의 Volt/VAR 및 Volt/Watt 제어 방법을 소개한다. 태양광 발전(Photovoltaics, PV), 소수력 발전과 같은 분산전원이 증가함에 따라 양방향 전력 흐름이 일반화 되며, 양방향 전력 흐름으로 인한 PCC (Point of common coupling) 전압 변동이 발생하여 계통에 악영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 전압 변동을 줄여 계통을 보조할 수 있는 분산전원용 인버터의 Volt/VAR 및 Volt/Watt 제어를 소개하며, 관련 규정 및 제어 조건을 명시하고 시뮬레이션을 통해 검증한다.
화재 상황에서의 빠른 현장 파악은 인명피해를 줄이는데 중요한 요소이다. 기존 연구의 화재와 관련된 데이터셋들은 대부분 불과 연기를 라벨링하여 화재의 예방에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 화재 상황에서 사람과 소방관, 연기, 불을 탐지하는 Object detection 모델을 만들어 현장 파악에 더욱 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 화재 상황 이미지 약 3000장을 수집하고 라벨링하여 데이터셋을 구성하였으며 이를 이용해 객체 검출 모델인 RetinaNet을 학습하였다. 또한, 화재 상황에서 Object Detection 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 모델인 RetinaNet에 Dehazing(FFA-Net), Smoke augmentation, semi-supervised(ISD) 방법을 적용하였고, semi-supervised 조건에서 mAP 63.7로 가장 높은 성능을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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