형광 간섭 현상을 최소화시켜 상대적으로 민감한 측정이 가능한 aequorin기반 luminescence기술은 $G_{{\alpha}16}$ 단백질 도입을 통해 세포 내부의 칼슘 이동 신호를 감지하여 G 단백질 결합 수용체(G protein-coupled receptor, GPCR)의 기능 분석을 가능하게 하는 세포 기반 분석 기술로 수용체 및 G 단백질 유전자 전달의 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구를 위해 corticotropin releasing factor receptor subtype 2(CRF2) 수용체를 모델 시스템으로 CRF2와 $G_{{\alpha}16}$ 단백질이 구축된 세 가지 안정화 세포주를 제작하였고, 이들을 이용한 서로 다른 세 가지 조건의 임시 발현 세포주에서 작용제(sauvagine)와 길항제(K41498)의 반응성을 분석하여 최적의 유전자 전달 방법을 도출하고자 하였다. 그 결과 sauvagine 및 K41498의 농도에 따른 반응에서 CRF2-$G_{{\alpha}16}$ 안정화 세포주가 임시 발현 세포주보다 10배 이상의 유효신호 비율을 나타내었고(z'=0.77) 임시 발현 세포주의 경우 $G_{{\alpha}16}$의 안정화 발현 이후에 CRF2를 전달하는 경우가 다른 임시 발현 조건보다 2배 이상 높은 효율을 보였다(z'=0.84). 따라서 임시 유전자 전달 기술을 GPCR 세포 기능 분석 시스템에 활용할 경우 $G_{{\alpha}16}$ 단백질에 대한 안정화 세포주를 우선적으로 구축하고, 목표하는 다양한 수용체들을 단계적으로 발현시키는 것이 최선의 방법이라 판단된다.
자율주행자동차의 안전에 대한 중요성이 강조되면서 안전성 및 신뢰성 향상을 위한 개발 검증 지침인 ISO-26262의 적용과 자율주행자동차의 안전성 검증에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 미국자동차공학회 기준 Level 3 이상의 자율주행자동차는 운전자 대신 주변 환경을 감지하고 판단한다. 따라서 자율주행 기능에 이상이 생기거나 오작동 발생 시 안전에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로 자율주행자동차는 고장 및 오작동에 대비하여 안전개념을 적용하고 이를 검증해야 한다. 본 연구에서는 ISO-26262 Part3 프로세스와 시스템 이론적 프로세스 분석 방법론인 STPA를 활용하여 자율주행자동차의 안전성 평가 및 검증을 위한 오류 주입 시나리오를 연구하고 시뮬레이션 기반의 오류 주입 테스트를 통해 안전개념 설계를 위한 안전조치 시간을 연구하였다.
단일 공격과 달리 DDoS 공격들은 네트워크에 분산된 봇넷이 동시에 타겟 서버에 공격을 개시한다. 이 경우 타겟 서버에서는 정상적인 사용자의 편의를 고려해야 하기 때문에 DDoS로 간주되는 패킷에 대하여 접속거부 조치를 취하기 어려운 점이 있다. 이를 고려하여 본 논문에서는 사용자 네트워크단위로 DDoS 공격을 탐지하고 네트워크 관리자가 조치를 취할 수 있도록 하여 전체적으로 봇넷의 규모를 줄여서 타겟 서버의 부담을 줄일 수 있는 DDoS 봇넷 탐지 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서 제안한 DDoS 봇넷 탐지 시스템은 공격 트래픽의 시간 단위 흐름을 분석하고 수집한 이상상태에 대한 데이터베이스를 바탕으로 공격을 탐지 하도록 프로그램을 구현하였다. 그리고 패킷들의 평균개수와 표준편차를 이용하여 현재 트래픽의 임계치(Threshold)를 계산하고 이 임계치를 이용하여 DDoS 공격 여부를 판단하였다. 공격의 대상이 되는 서버를 중심으로 이루어졌던 봇넷 탐지 단위를 DDoS 봇에 감지된 공격 모듈이 속한 네트워크 단위 탐지로 전환함으로써 DDoS 공격에 대한 적극적인 방어의 개념을 고려해 볼 수 있었다. 따라서 DDoS와 DoS 공격의 차이점이라 할 수 있는 대규모 트래픽 흐름을 사전에 네트워크 관리자가 차단함으로써 봇넷의 규모를 축소시킬 수 있다. 또한, 라우터 장비 이하의 네트워크 통신에서 트래픽 공격을 사전에 차단할 수 있다면 타겟 서버의 부담뿐만 아니라 WAN 통신에서 라우터의 네트워크 부하를 상당부분 감소시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
IEEE 802.15.4는 다양한 모니터링과 제어 응용을 위한 보편적인 대안으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4를 이용하여 직류배전선로를 실시간으로 감시하고, 신속한 장애감지와 장애발생 선로를 차단하기 위한 직류배전선로 장애관리시스템을 설계하였다. 각 노드에 번호를 할당하였고, IEEE 802.15.4의 Unslotted CSMA-CA 방식을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능분석을 하였다. 이를 위해 전류 16비트, 진폭 16비트, 기타 상태정보 28비트로 총 60비트의 제어정보를 보냈고, 직류배전선로 장애관리시스템의 패킷전달율과 전송 지연시간을 측정하고 분석하였다. 트래픽 부하가 초당 330 패킷 이하일 때, 0.02초보다 짧은 평균 지연이 나타났으며, 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 99.99% 이상의 패킷 전달률을 보여준다. 따라서 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 미국 DOE(Department of Energy)의 엄격한 조건을 만족함을 확인할 수 있었다. 본 논문의 연구결과는 IEEE 802.15.4를 이용한 직류배전선로 장애관리시스템 구축을 위한 기본 자료로서 활용이 가능할 것이다.
본 연구는 도자기의 표면에 무늬, 모양, 그림, 글씨 등의 문양을 움직이는 효과를 갖는 광응용 시스템에 관한 것으로, 도자기 표면 문양에 부착된 광섬유에 의한 LED광신호를 이용하여 문양의 움직임 효과를 실시간으로 표출하고, 도자기가 있는 장소의 조도와 회전판의 움직임을 수집하여 큐레이터가 응급조치를 취하고 문양의 표출효과를 관리하기 위한 광응용 시스템에 관한 것이다. 이와 같은 본 연구에 의하면, 도자기가 놓여져 있는 장소의 조도를 측정하여 문양의 표출효과를 큐레이터 및 응용프로그램이 실시간 관리할 수 있음과 동시에, 이상 발생 시에 자동으로 신호를 발생하여 조치할 수 있게한다. 또한, 본 연구은 일정기간 동안 광신호 전송데이터를 메모리에 저장하였다가, 데이터베이스화하여, 표출효과를 분석 후, 최적의 표출효과를 갖도록 적절한 조치를 취할 수 있도록 한다. 도자기가 있는 장소의 조도 상태를 감지 및 전달하고, 적정한 판단을 내릴 수 있는 일정한 조도수치를 데이터베이스화하고, 적절한 조건에 의거 문양 표출관련 광섬유 색체, 표출간격과 밝기에 대한 신호 데이터가 강제 혹은 의도에 의한 전달이 이루어지게 한다. 따라서 본 연구의 목적은 관제센터의 응용프로그램과 LED제어모듈에 의해 발생되는 광송출신호를 생성하여 색채, 조도, 표출간격을 측정하고 전송할 수 있는 문양을 움직이는 효과를 갖는 광응용시스템을 연구하였다.
매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
본 연구는 소형화된 홀 소자를 이용하여 국내 패류 양식 생물 중 가장 많은 생산량을 보이는 참굴(Crassostrea gigas)의 패각운동을 기초로, 연안역에서 빈산소에 대한 생물모니터링 시스템의 적용 가능성을 조사하였다. 정상상태 패각운동의 측정을 위해서 여과해수에서 측정한 결과, 참굴 개체는 평균 5~12 mm 정도의 개각상태를 유지하였으며, 패각운동 시 비교적 빠른 폐각상태를 보였다가 느린 속도의 개각상태의 운동이 관찰되었다. 하지만, 주·야간 사이에는 큰 차이가 없었다(p<0.05). 용존산소 농도를 7 mg l-1에서 3 mg l-1까지 감소시키면, 패각운동의 횟수는 증가를 나타내었으며, 파형도 정상상태와 다르게 불안정한 파형을 보였다. 또한 용존산소가 2 mg l-1로 감소된 후에는 패각운동의 크기가 점차 작아지거나, 폐각상태를 지시하는 파형이 관찰되었다. 이와 같은 생물모니터링 시스템을 패류 양식에 활용하여 빈산소와 같은 해양환경의 이상변동을 신속히 감지할 수 있다면, 어업피해를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 환경 감시용 센서장치, 유비쿼터스 센서 네트워크, 지능형 로봇의 센서와 같이 다양한 분야에서 센서를 이용한 감지, 검출 시스템이 날로 증가하고 있다. 센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정하게 된다. 하지만 센서의 노후화나 다양한 측정 환경으로 인하여 데이터 오류가 발생할 문제점이 있다. 따라서 센서 데이터의 신뢰성 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 센서에 적용 가능한 신뢰성 있는 센서 신호 처리 플랫폼을 제안하고자 한다. 신뢰성 확보를 위하여 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용하였다. 여러 센서의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 신호처리 알고리즘을 이용하여 센서 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰다. 또한 다양한 환경에서 센서의 이상 유무 확인 및 데이터를 확인하기 위하여 플랫폼 구성요소 간 통신을 위한 전용 프로토콜을 개발하였다.
본 논문은 교실 및 회의실과 같은 소규모 공간에서 건축 마감재료에 의해 발생할 수 있는 좌우귀의 음량 차이가 사람의 청각적 음성명료도에 미치는 영향에 대하여 규명하고자 하였다. 이를 위해 대학교 강의실의 좌,우 측벽에 흡음재를 설치하였으며, 양이 녹음 시스템을 이용하여 좌측귀와 우측귀의 음압레벨을 각각 측정하였다. 또한 흡음재를 설치하기 전과 후 강의실에서 정상 청력의 대학생 20명을 대상으로 음절테스트를 수행하여 양이간 음량차이에 따른 음성명료도를 조사하였다. 그 결과 측벽에 흡음재를 설치 한 후 벽체에 가까워질수록 양이간 음량차가 크게 발생한다는 점을 알 수 있었으며 일부 수음점에서는 최소변화감지폭인 3 dB 이상 차이가 발생하는 곳도 있었다. 또한 측정점별 양이간 음량차와 음절테스트 점수의 상관관계를 분석한 결과 상관관계 계수가 약 -0.441로 유의한 결과를 나타내었다. 따라서 양이간 음량차가 강의실의 음성명료도에 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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