무기체계 효과도 분석을 위한 국방M&S 분야는 실 전장환경과 유사한 무기체계 실험 환경을 제공하는 현실적인 수단으로 인정받고 있다. 국방 분야에서 군의 전투개념이 플랫폼 중심 전투(PCW, Platform Centric Warfare)에서 네트워크 중심전투(NCW, Network Centric Warfare)으로 변화됨에 따라 무기체계 효과도 분석 및 이의 군사적 활용에서 스마트폰을 적용하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 국방 M&S분야의 무기체계 효과도 분석 시, 기존 모델을 스마트폰에 적용하기 위해 클라이언트/서버 방식으로 재작성 해야 하는 비용, 특정 기기 및 OS에 따른 중복 개발 비용, 대규모 데이터 교환방법 및 보안의 부재는 무기체계 효과도 분석에 스마트폰의 사용을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 스마트폰을 무기체계 효과도 분석에 활용하기 위한 Smartphone Adaptor를 설계하고 구현한다. Smartphone Adaptor는 스마트폰의 GPS, motion정보 등과 같은 입력 데이터를 시뮬레이터에 전달하고 시뮬레이터로부터 시뮬레이션 진행상황 및 결과값을 받는 일련의 과정을 자동화하여 모델 작성비용을 절감한다. 또한 JSON과 SEED암호화 알고리즘을 통해 보안이 필요한 데이터에 대한 효율적 전송이 가능하도록 하였다. Smartphone Adaptor는 무기체계 효과도 분석 과정을 지원하는 통합시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation engine for Interoperable Models)에 적용되었다. 본 논문에서는, 화생방 시뮬레이터에 스마트폰을 Live장비로서 활용하는 예제를 통해, 국방 M&S를 위한 Live 시뮬레이션 제작에 Smartphone Adaptor가 효과적으로 상용될 수 있음을 보인다.
웜 확산이나 자동화된 공격 도구에 의한 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격은 도메인 경계를 넘어 통신 경로를 공유하는 정당한 사용자의 접근을 방해하기 때문에 지엽적인 도메인 차원의 방어와 대응은 현실적인 해결책이 되지 못한다. 더욱이 발신지 IP 주소를 위조하거나 정당한 발신지 IP 주소를 가지고 bogus 패킷을 과도하게 전송시키는 DDoS 공격은 정당한 사용자의 접근을 식별할 수 없게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이웃하는 도메인간에 DDoS 공격 플로우를 식별하고 공격자 추적과 대응을 협업하는 분산 네트워크 보안관리 기법을 제시한다. 본 논문에서는 인터넷이 다수의 도메인으로 이루어져 있고 각 도메인에는 하나의 이상의 도메인 보안 관리자가 있다고 가정한다. 분산된 도메인 보안 관리자는 자신의 도메인 경계 라우터와 물리적 회선을 공유하면서 도메인 안팎으로 유통되는 공격성 패킷들을 식별하고 이웃하는 도메인 보안 관리자와 공격 발원지 추적 및 대응을 위한 메시지 교환을 수행한다. 도메인 보안 관리자를 구현하고 테스트베드를 통해 실험한 결과 지엽적인 도메인 차원의 탐지 및 대응에 비하여 탐지의 정확성 (FPR: False Positive Rate, FNR: False Negative Rate)과 대응 효과 (NPSR: Normal Packet Survival Rate)가 우수하였다.
인터넷 가상공간에서 서로 다른 언어 사이의 언어 장벽을 극복하기 위한 한 방법으로 CG 애니메이션 기술을 이용한 수화 통신 시스템이 연구되고 있다. 지금까지 연구에서는 비언어 통신 수단으로서 팔과 손의 제스춰만을 고려하였으나, 얼굴 표정이 의사전달에 중요한 요소가 된다. 특히 사실적인 감정표현보다는 얼굴 요소가 과장된 코믹한 표현이 보다 효과적이고, 또 눈썹, 눈, 입 등의 AU(Action Units)만이 아니라 뺨과 턱의 움직임도 중요한 역할을 하게 됨을 알게 되었다. 따라서 3D 표정 생성 에디터에서 AU를 추출하고, 보다 효율적을 표정 생성을 위해 FACS(Facial Action Unit)으로 분류한다. 또 기존에 표정 에디터에 비해서 제안된 표정 에디터는 PAU에 대한 강도를 강하게 줌으로써, 6가지 표정을 분리할 수 있음을 보인다. 또한 얼굴 표정 생성에서 “뺨을 올림”과 “턱을 내림”에 대한 움직임을 자동화하기 위해서 포물형 편미분식(Parabolic Partial Differential Equations)과 Runge-Kutta법을 이용하여 보다 자연스러운 표정을 생성하였다. 또한 이를 이용하여 구조가 서로 다른 아바타 모델에 감정을 재생하는 방법을 제안하였다. 본 방법을 윈도우 플렛폼에서 Visual C++와 Open Inventor 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 실험 결과 언어의 장벽을 넘을 수 있는 비언어 통신수단으로 이용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.
Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
정수장, 하수처리장, 폐수처리장의 배출수 처리공정에서 고 농도의 슬러지 선별, 이송 및 약품 투입량 조절을 위한 기준으로 슬러지 농도계가 사용되고 있다. 그러나 슬러지에 함유된 이물질이 혼입될 경우 감쇄량이 증가하거나 초음파가 수신부에 전달되지 않아 실제 농도값 보다 높은 값을 출력하거나 헌팅현상이 발생한다. 또한 단일 센서에 슬러지 포착 또는 고장 등의 문제로 배출수 공정 자동화에 어려움이 많았다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 초음파 다중빔 농도계를 개발하여 사용하고 있으나 특정 초음파 빔의 농도 측정값에 오류가 발생할 경우 전체 농도시스템의 성능이 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 다중빔 농도계 간의 신뢰성을 판단하고, 신뢰성이 높은 다중빔 농도계만을 사용하여 슬러지 농도 예측값의 성능 향상방안을 제시하였다. 예측 알고리즘으로는 뉴로-퍼지모델을 적용하였으며 다양한 실험을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.
선박 블록의 용접 공정에서는 용접선의 양쪽 끝이 벽에 의해 막혀있는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 벽이 있는 환경에서 맞대기 용접의 자동화를 위한 용접선 검출 시스템을 개발하였다. 용접선 검출 시스템은 벽에서 캐리지의 위치를 측정하고, 초층의 용접선을 검출하게 된다. 시스템은 레이저 변위센서와 초음파센서로 구성되어 있다. 레이저 변위센서는 모터에 의해 회전 왕복 운동하며 용접 모재까지의 거리를 측정하게 되고, 초음파센서는 양쪽 벽면까지의 거리를 측정한다. 초음파센서로 측정된 거리정보를 활용하여 용접선의 X(주행)좌표와 용접 시작 및 끝 위치를 판별한다. 그리고 레이저 변위센서에 의해 측정된 거리정보와 센서의 자세정보를 활용하여 용접선의 Y(위빙), Z(높이)좌표를 검출하게 된다. 용접선 검출 시스템은 용접 캐리지와 독립적인 구동을 위해 DSP를 이용하여 별도의 제어기를 구성하였다. 용접 도중 용접선 검출 시스템과 용접 토치(Torch)와 간섭을 피하고, 측정 불가능한 구간이 발생하지 않도록 용접선 검출 시스템을 캐리지의 양쪽에 부착할 수 있게 설계하였다. 최종적으로 용접 캐리지에 부착하고 실험을 수행하여 개발된 용접선 검출 시스템의 효용성을 확인하였다.
핵의학 검사에 있어서 심근 관류스캔은 관상동맥질환의 혈역학적 중요성을 평가하는 좋은 방법이다. 그러나 판독효율을 높이기 위해서 자동화된 정량적 계측 방법이 추가적으로 제시되어야한다. 본 연구에서는 판독에 필요한 심근의 3차원 기능모델과 심근 두께 계산 모델을 제시한다. 개발을 위해서 SPECT로 부터 심장의 단축단면상을 얻었고 전처리를 방정식을 적용하여 좌심근 두께의 모델링을 구현하였다. 실험결과 슬라이스 단축방향 영상으로부터 내벽과 외벽을 계측하는데 성공하였고, 계산된 좌표를 이용해서 3차원 모델링을 구현하였다. 다음 라플라스 식을 사용하여 심벽 두께의 3차원 모델을 완성하였다. 3차원 모델을 통해서 결절 부위가 쉽게 관찰할 수 있고, 3차원 모델의 회전을 통해서 병변의 위치를 빨리 파악할 수 있는 특징을 가진다. 판독 보조지표로서의 개발된 제안된 모델은 보조적 판독정보를 제공하고 오진의 확률을 낮추는데 기여할 것으로 예상한다. 허혈성 심장질환 환자의 조기 진단에도 큰 역할을 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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