최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.
강화지역의 경우 40년 미만의 관측기록으로 1998년 8월 6일부터 8월 7일까지 발생했던 24시간 최대강우의 경우 619.5mm로써 기상청에서 관측한 이래 8월의 강우 중 최고치를 기록하고 있고, 과거 강우빈도에 적용할 경우 최소 200년 이상의 빈도를 나타내게 되어 확률강우량 산정시 이에 대한 검토가 있어야 한다. 강화지역 확률강우량 산정을 위하여 지속년도별 지속시간에 따른 최대발생 강우량을 산정하였을 때, 100년 빈도 확률강우량 산정시 1998년의 강우가 100년 빈도 이상의 강우로 판단되며, 이상강우를 기각하였을 경우 100년 빈도 24시간 일 경우 확률강우량이 약 24% 감소되는 것으로 나타남에 따라 이상강우의 처리를 단순히 포함하는 방안보다 기각여부 조건을 설정하여 수공구조물의 과다설계를 방지하고 합리적인 설계 방안을 제시하는 것이 바람직하다.
개선된 정확도 성능을 확보하기 위하여 보강 시스템을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. Network RTK는 다중 기준국의 반송파 측정치 보정정보를 이용하여 시공간 오차를 보강한 측위성능을 얻기 위한 기법으로 현재에도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 성능개선을 목적으로 한 알고리즘 개선안에 대한 연구는 지속적으로 연구되었지만, 무결성 확보를 위한 연구는 아직 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 Network RTK에서의 무결성 확보를 위한 기초연구로 위성이상이 발생한 경우에 이상을 검출하고 이상 위성을 식별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이터를 사용하여 오차 시나리오가 인가된 위성 신호를 생성하고, 이중주파수용 상용 수신기를 사용하여 수신한 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
자동차의 고장은 그 종류나 특징면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노동력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.
자동차의 고장은 그 종류나 특징 면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음 센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내 음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.
본 논문은 자동변속기를 탑재한 차량에서 에어콘(air condition)을 작동시키고, 공 회전시 기어의 변속을 "D"단에 두었을 때 실내에서 발생하는 이상음의 원인규명 및 해결 방 법에 관한 연구 결과를 논하고자 한다. 이 이상한 소음의 원인을 규명하기 위하여 실린더 내부의 연소압력, 메인 베어링캡(main bearing cap)의 진동, 엔진 마운팅 보스의 진동 및 차 량의 실내소음을 동시에 측정하여 분석하였으며 이 결과에 의하면 이상음의 원인은 크랭크 샤프트(crank shaft)의 굽힘진동이 파워플랜트(power plant)를 가진하여 진동을 증가시키고, 이 진동이 마운팅 보스를 통하여 차량의 차체에 전달되며, 차체의 진동에 의해서 발생하는 고체 전달음(structure-borne noise)이었다. 또한 이상음의 주기는 주파수 성분은 200-400Hz 이었다. 이 이상음은 크랭크 샤프트의 댐퍼 풀리의 질량을 저감하여 크랭크 샤프트의 동특 성을 개선함으로서 해결가능하고, 혹은 점화시기를 지연하여 연소 압력을 낮춤으로서 해결 가능하다.
신뢰성 있는 위성합법기반의 위치정보 서비스 제공을 위해서는 오차정보서비스와 항법신호의 이상을 감시하는 서비스가 요구된다. 항법신호 이상감시는 그동안 단일 기준국에 대한 연구 위주로 진행되어 왔다. 본 연구에서는 단일 기준국이 아닌 다중 기준국을 기반으로 한 항법신호 이상을 감시하기 위한 소프트웨어를 설계하고 구현하는데 그 목적이 있다. 다중 기준국을 기반으로 한 항법신호 이상감시 소프트웨어는 GPS 메시지를 효과적으로 수집하는 수집부와, 수집된 데이터를 이용하여 다중 기준국에서의 항법신호를 감시하기 위한 알고리즘 처리부로 나누어 소프트웨어의 효과적인 동작을 위해 모듈화를 진행하였으며, 시스템에 대한 안정성 및 확장성을 고려하여 설계하였다. 본 연구를 통하여 단일 기준국에서는 확인할 수 없는 항법신호 이상을 정밀하게 탐지할 수 있게 되었으며, 오차정보 서비스를 제공하는데 있어 기반자료로 활용될 수 있다.
색각 이상자는 특성 색상에 대한 판별이 떨어지므로 색 정보에 대한 판별 향상을 위해서는 색상의 적절한 변형이 필요하다. 본 논문은 전 세계의 1/12에 해당하는 색각 이상자를 위한 실시간 색역폭 사상 구현에 관한 것이다. 색각 이상자를 위한 실시간 색역폭 사상은 3차원 룩업 테이블과 이를 이용한 3차원 보간기로 구성이 되며, 여기서 3차원 룩업 테이블은 각각의 색각 이상자들의 특성을 고려한 보정 데이터를 사용한다. 제안된 방식은 DTV와 같이 고속의 영상 신호에 적용이 용이하고 또한 3차원 룩업 테이블의 변경에 따라 여러 유형의 색각 이상자에도 적용이 가능하다.
배나무잎 이상반점증상의 보독여부를 신속정확하게 검정할 수 있는 목본 지표식물을 선발하기 위해 시험을 수행하였다. 신고x조생적 등 5개 교배조합 102개체를 공시해서 1차로 10개체를 선발하였다. 1차로 선발된 개체중에서 전형적인 이상반점증상이 조기에 잘 나타나고 이상반점증상과 유사한 검은무늬병에 저항성인 신고$\times$조생적 86-2-2 계통을 최종선발하였다. 선발된 지표식물을 사용하여 농가포장에서 이상반점 증상의 보독여부를 실증시험한 결과 보독유무의 조기판별이 가능하였다. 이상의 결과에서 최종 선발된 신고$\times$조생적 86-2-2계통을 PS-95로 명명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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