센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.
본 논문은 로컬 클록 왜곡을 보상하는 낮은 지터 성능의 지연 고정 루프를 제시한다. 제안된 DLL은 위상 스플리터, 위상 검출기(PD), 차지 펌프, 바이어스 생성기, 전압 제어 지연 라인(Voltage Controlled Delay Line) 및 레벨 변환기로 구성된다. VCDL(: Voltage Controlled Delay Line)은 CML(: Current Mode Logic)을 사용하는 자체 바이어스 지연 셀을 사용하여 온도에 민감하지 않고 잡음을 공급한다. 위상 스플리터는 VCDL의 차동 입력으로 사용되는 두 개의 기준 클록을 생성한다. 제안된 회로의 PD는 CML에 비해 적은 전력을 소비하는 CMOS 로직을 사용하기 때문에 PD는 위상 스플리터의 유일한 단일 클록을 사용한다. 따라서 VCDL의 출력은 로컬 클록 분배 회로뿐만 아니라 PD에 사용되므로 레벨 변환기에 의해 레일-투-레일 신호로 변환된다. 제안된 회로는 $0.13{\mu}m\;CMOS$ 공정으로 설계되었으며, 주파수가 1GHz인 클록이 외부에서 인가된다. 약 19 사이클 후에 제안된 DLL은 잠금이 되며, 클록의 지터는 1.05ps이다.
본 논문에서는 IoT를 이용하여 원격 개폐가 가능한 스마트 공간 보안에 대한 장치 개발을 제안한다. 기존의 공간 보안 장치는 하드웨어를 부수거나 버튼 장치 또는 복제된 열쇠를 사용하여 개폐를 제어할 수 있었다. 최근 COVID-19 사태로 비접촉 장치에 대한 여러 응용 분야가 생겨났다. 본 연구에서는 장치에 접촉하지 않아도 앱을 통해 잠금을 해제 하는 기능을 가진 소형 공간 보안 장치 개발을 제안한다. 제어의 권한을 스마트폰으로 이전하여 사용자의 선택에 따라 하드웨어 조작만으로는 개폐할 수 없는 기능을 가진 장치를 고안하였다. 잠금 장치 접촉을 하지 않아도 앱을 이용하여 개폐가 가능하므로 편리하고 위생적이다. 스마트폰의 지문 인식 및 패턴 입력으로 사용자 인증 후 앱을 이용하므로 다중보안 기능을 가지고 있다. 사용자가 원한다면 앱 보안 해제 후 금고 또는 공간에 장착된 버튼을 직접 터치하거나 열쇠로 열면 보안이 해제된다. 또한 앱에 비활성 기능을 추가시켜 열쇠를 분실하거나 소형의 금고를 분실했을 경우 사용이 불가능하게 되어 금고의 문이 열리지 않도록 설계하였다. 본 연구는 보안이 필요한 사물에 다양하게 응용하여 효과적으로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 출시된 차량에는 다수의 ECU(Electronic Control Unit)가 탑재되어 있고, 각 ECU들은 CAN(Controller Area Network)을 통해 통신함으로써 차량을 효율적으로 제어할 수 있다. 하지만 CAN 통신에는 암호화 및 인증 기술이 적용되어 있지 않고, 접근 제어가 없는 Broadcast 방식으로 통신이 이루어지므로 보안에 취약하다는 문제점이 존재한다. 이러한 취약점을 이용하여 차량 제어 등의 수많은 차량 해킹 공격이 이루어지고 있으며 그에 대응하기 위한 연구 또한 진행되고 있다. 차량 해킹 대응 기술들 중에는 완성차에 탑재된 ECU의 취약점을 분석할 수 있는 CAN Fuzzing 기술이 존재한다. 하지만 기존의 CAN Fuzzing 기술들은 ECU들이 전송하는 CAN 메시지 구조를 고려하지 않고 Random한 방식으로 Fuzzing을 진행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한, 기존 CAN Fuzzing 기술은 Fuzzing 결과를 모니터링하는 방법에도 한계점이 존재한다. 이러한 CAN Fuzzing 기술의 한계를 해결하고자 본 논문에서는 CAN 메시지의 구조를 분석하고, 이를 바탕으로 ECU의 이상 작동 현상을 유발시킬 수 있는 Fuzzing 입력값을 생성하는 Non-Random CAN Fuzzing 기법을 제안한다. Non-Random CAN Fuzzing은 기존 Random CAN Fuzzing에 비해 소요되는 시간을 절약할 수 있고, 이를 통해 SW 구현 오류 혹은 CAN DBC(Database CAN) 설계 오류 등으로 인해 존재할 수 있는 ECU의 이상 작동 현상과 연관된 CAN 메시지들을 빠르게 발견할 수 있다. 제안하는 Non-Random CAN Fuzzing의 성능을 평가하기 위해 제안 기법을 실제 차량에 적용하였으며 ECU에 이상 작동 현상을 일으킬 수 있는 CAN 메시지를 확인하였다.
원자력발전소 기기 내진설계 및 지진해석은 비연계모델을 대상으로 수행된다. 그러나 이러한 비연계해석은 실제 구조물-기기 간 상호작용 등의 실제 현상을 모사할 수 없기 때문에 연계해석에 비하여 정확하지 못한 결과를 발생시키게 된다는 한계를 가진다. 이러한 배경 아래 이 연구는 실제 원전 격납건물 구조물 및 관련 부계통을 대상으로 질량비와 고유진동수비를 고려하여 지진 연계해석과 비연계해석을 수행하고, 이를 바탕으로 부계통에서의 응답을 비교 분석하였다. 결과적으로 지진 연계해석 결과가 비연계해석 결과보다 대다수 작은 값을 주는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 기존 연구인 단순한 연계모델에 대한 해석 결과와 유사하지만, 부계통 응답 차이는 훨씬 더 두드러지게 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 이는 지진파의 입력 주파수의 영향보다는 부계통의 설치위치에 영향을 받는 것으로 확인되었다. 마지막으로 비연계 및 연계 지진해석의 차이가 부계통의 질량비가 크고, 고유진동수가 거의 일치하는 영역에서 발생하는 이유는 이 영역에서 주계통과 부계통 동적 상호작용이 크게 나타나기 때문인 것으로 보인다.
AI(인공지능) 기술은 전시 기획, 현장 진행, 평가에 이르는 예술 전시 준비 과정에서 활용할 수 있다. AI는 전시 기획과 안내 서비스 분야부터 예술 창작의 도구까지 영역을 확장하고 있다. 본 연구는 전시와 AI 기술의 융합을 정보와 서비스 제공에 활용하는 챗봇을 중심으로 고찰해보았다. 더 구체적으로 연구하기 위해 네이버 클로바 챗봇 제작툴과 국립현대미술관의 정보를 사용하여 전시 서비스용 챗봇 개발(연구설계)을 진행하였다. 본 연구에서는 국립현대미술관의 모든 정보가 아닌 관람과 전시로 정보를 한정하였으며 버튼을 통해 원하는 답변을 얻는 시나리오 방식과 직접 질문을 입력하는 텍스트 Q&A 방식을 제공하는 챗봇을 개발(모델 및 평가)하였다. 엘리자(ELIZA)의 챗봇 평가 척도에 따라 여섯 가지 항목으로 챗봇을 평가해본 결과 5점 만점에 4.2점이 도출되었고 관람, 전시 정보를 전달하는 목적으로 사용될 챗봇 개발(연구모형)을 완성했다. 개발한 챗봇에 연속적인 시나리오 답변 연결과 텍스트 Q&A형 답변 실패 및 오류 해결 및 추가 서비스 확대를 통해 실제 예술 전시 공간에서 사용될 수 있는 완벽한 챗봇 모델을 제작하는 것을 향후 연구 과제로 삼는다.
지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
본 논문에서는 보다 편리한 튜닝을 위해 Evanescent-Mode Rectangle Waveguide(EMRWG)에 삽입된 새로운 작은 직경의 원통형 포스트 커패시터를 제안하였다. EMRWG급전을 위한 제안된 구조는 입력 및 출력 끝에서 도파관과 동일한 너비와 높이를 갖는 단일 리지 직사각형 도파관을 사용하였다. 삽입된 포스트 커패시터는 EMRWG의 넓은 벽체 하부 중앙에 형성된 원형 홈과 상부에 삽입된 동심원기둥 포스트로 구성된다. 먼저 제안된 구조에 대한 등가회로 모델을 제시하였고, EMRWG와 단일 리지 도파관이 결합될 때 이상적인 변압기의 접합 서셉턴스와 권선비는 각각 HFSS(3d fullwave 시뮬레이터, Ansoft Co.)를 사용하여 두 가지 경우에 대해 시뮬레이션하였다. 얻어진 매개변수와 EMRWG의 특성을 이용하여 삽입된 기둥의 서셉턴스 및 공진 특성을 분석하였다. 중심주파수 4.5GHz, 대역폭 170MHz의 2포스트 필터는 WR-90 도파관을 이용하여 설계하였으며, 등가회로 모델에 대한 계산과 HFSS와 CST를 이용한 시뮬레이션 결과가 서로 일치하였다.
광산란법을 이용한 초미세먼지 측정기는 초 단위의 측정이 가능하고 휴대할 수 있는 크기로 설계될 수 있다. 또한 하나의 센서로 여러 크기별 (PM1.0, PM2.5, PM4.0, 및 PM10) 농도를 측정할 수 있다. 이 방식은 입자의 개수와 크기를 측정하고 이를 단위 부피당 무게인 농도로 변환하는 과정 때문에 큰 밀도를 가지는 황사에 대해서는 큰 오차를 나타낸다. 본 논문은 광산란 초미세먼지 측정기가 여러 크기별 PM 농도를 이용하여 황사 발생 시 초미세먼지(PM2.5)의 농도의 오차를 정확히 보정할 수 있고, 황사가 발생하지 않을 때도 영향을 받지 않는, 다중 선형외기 기법의 기계학습에 의한 보정 기법을 제시한다. 두 가지 또는 세 가지의 PM 크기 입력만으로도 광산란 미세먼지 측정 장치의 황사 오류를 크게 보정할 수 있음을 보인다. 한 달 동안 중부권대기환경연구소의 베타레이 측정기와 광산란 측정기의 측정값을 비교·분석하였다. 황사가 없는 구간에서 이 두 장비의 상관계수(R2)는 0.927이었고, 황사를 포함한 전 구간에서 상관계수는 0.763이었지만, 기계학습을 통하여 상관계수가 0.944로 향상되었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.