In this paper, study on the mode characteristics analysis of the SH-EMAT (shear horizontal, electromagnetic acoustic transducer) waves for evaluating the thickness reduction in plates such as corrosion and friction is presented. Noncontact methods for ultrasonic wave generation and detection have been a great concern and highly demanded due to their capability of wave generation and reception on surface of high temperature or on rough surface. Mode identification of the SH-EMAT wave is carried out in an aluminum plate with thinning defects using time frequency analysis method such as wavelet transform, compared with theoretically calculated group velocity dispersion curve. The changes of various wave features such as the amplitude and the time-of-flight have been observed and the correlations with the thickness reduction have been investigated. Firstly, experiments have been conducted to confirm that it is possible to selectively generate and receive specific desired SH modes. These modes have then been analyzed to select the parameters that are sensitive to the thickness change. The results show that the mode cutoff and the time-of-flight changes are feasible as key parameters to evaluate the thickness reduction.
본 논문에서는 뇌파 신호를 이용하여 환자의 경련을 감지하는 순환 CNN (Convolutional Neural Networks)을 제안한다. 제안 된 방법은 뇌파 신호의 스펙트럼 특성과 전극의 위치를 보존하기 위해 영상으로 데이터를 매핑하여 처리하였다. 스펙트럼 전처리 과정을 거친 후 CNN에 입력하고 공간 및 시간 특성을 웨이블릿 변환(wavelet transform)없이 추출하여 발작을 검출하였다. 여기에 사용된 보스턴 매사추세츠 공과 대학 (Boston Massachusetts Institute of Technology, CHB-MIT) 아동 병원의 데이터셋 결과는 시간당 0.85의 민감도와 90 %의 위양성 비율 (FPR)을 보였다.
심박 변이도 (HRV) 분석은 심근허혈 (MI)를 평가하기 위한 편리한 도구이다. HRV에 대한 분석법은 시간 영역과 주파수 영역 분석으로 나눠질 수 있다. 본 논문은 단기간의 HRV 분석에 있어서 웨이블릿 변환을 주파수 영역 분석과 시간 영역 분석 비교하기 위하여 사용하였다. ST-T와 정상 에피소드는 각각 European ST-T 데이터베이스와 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm 데이터베이스에서 각각 수집되었다. 한 에피소드는 32개 연속하는 RR 간격으로 나눠질 수 있다. 18개 HRV 특징은 시간과 주파수 영역 분석을 통하여 추출된다. 가종 퍼지소속함수 신경망 (NEWFM)은 추출된 18개의 특징을 이용하여 심근허혈을 진단하였다. 결과는 보여주는 평균 정확도로부터 시간영역과 주파수영역의 특징은 각각 75.29%와 80.93%이다.
2007년 3월 31일에 영광을 비롯한 한반도 서해안에 발생한 이상파랑의 발생 원인을 관측자료와 수치모델을 이용하여 분석하였다. 사용된 자료는 조위 관측소에서 관측된 조위 자료와 AWS의 해면기압 자료로서 모두 1분 간격의 시계열 자료이다. 이러한 시계열 자료를 시간과 주기에 대한 에너지 성분으로 변환시켜줄 수 있는 웨이블렛 변환을 이용하여 이상파랑과 같이 단기적으로 불규칙하게 발생하는 변화를 분석하였다. 분석 결과를 이용하여 이상파랑의 도달시간과 진행방향을 도출하였고, 생성원인을 분석하기 위해 AWS 자료를 통해 기압 점프의 크기와 주기 및 진행방향에 대해 조사하였다. 3시간 간격의 분석일기도에 제시된 기압 분포를 이용하여 서해상에서 기압 점프의 이동 패턴을 유추하였다. 분석된 결과의 타당성을 검증하기 위해 2차원 수치모형을 이용하여 이상파랑에 대한 모의를 수행하였다. 기압 점프의 진행에 따라 발생된 해수면의 변동은 공진작용에 의해 수위가 증가하는 것으로 나타났다. 산정된 수위는 관측값과 비교할 때 과소 산정되는 것으로 나타났으나, 웨이블릿 변환을 통해 분석한 도달순서와 유사하게 수위 관측지역에 도달하는 것으로 산정되었다.
최근 양자 컴퓨터의 개발은 현재 사용 중인 이산대수 문제나 인수분해 문제 기반의 공개키 암호에 큰 위협이 되므로, 이에 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 현재 컴퓨팅 환경 및 도래하는 양자 컴퓨팅 환경에서 모두 구현이 가능한 양자내성암호를 위해 공모전을 진행하고 있다. 이 중 NIST 양자내성암호 공모전 4라운드에 진출한 SIKE(Supersingular Isogeny Key Encapsulation)는 유일한 Isogeny 기반의 암호로써, 동일한 안전성을 갖는 다른 양자내성암호에 비해 짧은 공개키를 갖는 장점이 있다. 그러나, 기존의 암호 알고리즘과 마찬가지로, SIKE를 포함한 모든 양자내성암호는 현존하는 암호분석에 반드시 안전해야만 한다. 이에 본 논문에서는 SIKE에 대한 전력 분석 기반 암호분석 기술을 연구하였으며, 특히 웨이블릿 변환 및 딥러닝 기반 클러스터링 전력 분석을 통해 SIKE를 분석하였다. 그 결과, 현존하는 클러스터링 전력 분석 기법의 정확도를 50% 내외로 방어하는 마스킹 대응기법이 적용된 SIKE에 대해 100%에 가까운 분석 성공률을 보였으며, 이는 현존하는 SIKE 기법에 대한 가장 강력한 공격임을 확인하였다.
최근 3년간 지진과 연관된 지자기 변동성을 파악하기 위해 주성분 분석 및 웨이블릿 기반 셈블런스에 기반한 분석 기술을 적용하였다. 이 기술은 지자기 관측 자료의 주성분을 이용하여 지자기 예측을 수행하고, 지진이 발생한 전후로 예측한 지자기장과 실제 관측된 지자기장 사이에 유의미한 변화량이 있는지 분석한다. 일반적으로 지자기자료가 지진에 의한 변동성을 잘 반영하는 것으로 알려져 있지만, 특정 지진에 대한 분석을 통해 상관성을 증명한 것이 대부분이다. 본 연구에서는 2009년부터 2011년까지 한반도 및 주변에서 발생한 총 17차례의 지진에 대해 다양한 지자기 변동성을 분석하여 지진 전조 및 지진 동반 신호를 성공적으로 발견할 수 있음을 확인하였다.
전계방출을 이용한 평판 표시장치는 CRT가 가진 장점을 모두 갖는 동시에 얇고 가벼우며 낮은 전력소모로 완벽한 색을 구현할 수 있는 차세대 표시장치로서 이에 대한 여국가 활발히 이루어지고 있다. 여기에 사용되는 음극물질로서 실리콘이나 몰리 등을 팁모양으로 제작하여 사용해 왔다. 하지만 잔류가스에 의한 역스퍼터링이나 화학적 반응에 의해서 전계방출 성능이 점차 저하되는 등의 해결해야할 많은 문제가 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 탄소계 재료로서 다이아몬드, 다이아몬드상 카본 등을 이용하려는 노력이 진행되어 왔다. 이중 유리화 비정형 탄소는 다량의 결함을 가지고 있는 유리질의 고상 탄소 재로로서, 전기전도도가 우수하면서 outgassing이 적고 기계적 강도가 뛰어나며 고온에서도 화학적으로 안정하여 전계방출 소자의 음극재료로서 알맞은 것으로 생각된다. 유리화 비정형 탄소가루를 전기영동법으로 기판에 코팅하여 전계방출 소자를 제작하였다. 전기영동 용액으로 이소프로필알코올에 질산마그네슘과 소량의 증류수, 유리화 비정형 탄소분말을 섞어주었고 기판으로는 몰리(Mo)가 증착된 유리를 사용하였다. 균일한 증착을 위해서 증착후 역전압을 걸어 주는 방법과 증착 후 플라즈마 처리를 하는 등의 여러 가지 방법을 사용했다. 전계방출 전류는 1$\times$10-7Torr이사에서 측정하였다. 1회 제작된 용액으로 반복해서 증착한 횟수에 따라 표면의 거치기, 입자의 분포, 전계방출 측정 결과 등의 차이가 관찰되었다. 발광이미지는 전압에 따라 변화하였고, 균일한 발광을 관찰하기 위해서 오랜 시간동안 aging 과정을 거쳐야 했다. 그리고 구 모양의 양극을 사용해서 위치를 변화시키며 시동 전기장을 관찰하여 위치에 따른 전계방출의 차이를 조사하여 발광의 균일성을 알 수 있었다.on microscopy로 분석하였으며 구조 분석은 X-선 회절분석, X-ray photoelectron spectroscopy 그리고Auger electron spectroscope로 하였다. 증착된 산화바나듐 박막의 전기화학적 특성을 분석하기 위하여 리튬 메탈을 anode로 하고 EC:DMC=1:1, 1M LiPF6 액체 전해질을 사용한 Half-Cell를 구성하여 200회 이상의 정전류 충 방전 시험을 행하였다. Half-Cell test 결과 박막의 결정성과 표면상태에 따라 매우 다른 전지 특성을 나타내었다.도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.pective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested
본 논문에서는 홀로그램 데이터를 효과적으로 압축하기 위한 디지털 홀로그래픽 데이터 코덱 기술 분석 및 개발을 소개한다. 먼저, JPEG Pleno에서 제공하는 홀로그램 표준 데이터세트의 생성방법과 데이터의 특성을 소개한다. 이산 웨이블릿 변환과 이산 코사인 변환을 이용하여 홀로그램 생성방법에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 균일 양자화와 비균일 양자화를 적용시켜 홀로그램 생성방법에 따른 양자화 효율을 분석한다. 변환과 양자화 실험을 통해 홀로그램 생성방법에 맞는 변환기법 양자화방법을 제시한다. 마지막으로, 표준 압축 코덱인 JPEG, JPEG2000, AVC/H.264, HEVC/H.265를 이용해 홀로그램을 압축하고 그 결과를 분석한다.
본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.
본 연구에서는 2011년 강원도 영동 지방의 폭설 기간 동안 GPS 위성 신호의 대류권 지연량 추정으로부터 대기 가강수량을 복원하였다. 폭설이 발생하는 기간 동안에 GPS 가강수량과 신적설 발생량과의 상관관계에 대한 분석을 실시하였다. 분석 결과, GPS를 이용하여 복원한 대류권에서의 가강수량 증가가 발생된 이후에 강설량이 증가하는 추세를 나타냈다. 또한 웨이블릿을 이용한 주기 분석에서는 본 연구기간에 한해서 GPS 가강수량의 주기가 포화수증기압의 주기와 유사한 것으로 검출되었다. GPS 가강수량의 감소와 이에 대응하는 신적설량의 증감은 두 연구 지역인 강릉과 울진에서 모두 다르게 증감하는 경향을 나타냈다. 폭설 기간 동안 GPS 가강수량과 포화수증기압의 상관 계수는 강설이 발생하지 않는 기간 동안의 결과와는 달리 양의 상관성을 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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