PET 검출기에서 매우 우수한 공간분해능을 획득하기 위해, 매우 작은 섬광 픽셀을 사용하여 검출기 모듈을 설계할 경우, 평면 영상에서 섬광 픽셀 배열 가장자리 및 모서리 부분에서의 겹침이 발생한다. 광가이드를 사용함으로써 겹침의 발생을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 0.8 mm × 0.8 mm × 20 mm의 섬광체를 사용하여 14 × 14 배열로 구성한 후, 3 mm × 3 mm의 SiPM 픽셀이 4 × 4 배열로 구성된 광센서와 조합하고, 겹침의 발생을 감소시키기 위해 사용한 광가이드의 최적의 두께를 도출하였다. 획득한 평면 영상에서 겹침이 주로 발생하는 가장자리 및 모서리 위치의 섬광 픽셀 영상을 바탕으로 정량적 평가를 수행하였다. 정량적 평가는 섬광 픽셀 영상간의 간격과 반치폭을 통해 계산되었으며, 2 mm 두께의 광가이드를 사용하였을 경우 k값이 2.60으로 가장 우수한 영상을 획득한 결과를 보였다. 또한 에너지 스펙트럼을 통해 에너지 분해능을 측정한 결과 2 mm 두께의 광가이드에서 28.5%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 2 mm의 광가이드를 사용할 경우 겹침이 최소화된 가장 우수한 평면 영상과 에너지 분해능을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.
도요샛(Small Scale magNetospheric and Ionospheric Plasma Experiment, SNIPE)의 과학임무는 전리권 상층부 소규모 플라즈마 구조의 공간적 시간적 변화를 관찰하는 것이다. 이를 위해 4개의 6U 큐브위성(10 kg)이 고도 약 500 km 극궤도로 발사될 예정이며, 상호 위성 간 거리는 편대 비행 알고리즘에 의해 수 10 km에서 수 1,000 km 이상으로 제어된다. 운영 초기에는 4기의 위성이 같은 궤도 평면에 위치하는 종대비행을 하다가 경도상에서 나란히 배치되는 횡대비행으로 전환하여 4기의 서로 다른 지점에서 공간적인 변화를 관측하게 된다. 도요샛에는 입자 검출기, 랑뮈어 탐침, 자력계로 구성된 우주날씨 관측 장비가 각 위성에 탑재된다. 모든 관측기는 10 Hz 이상의 높은 시간 분해능을 가지며 큐브위성에 최적화 설계되었다. 이 외에도 이리디듐 통신 모듈은 지자기 폭풍이 발생할 때 작동 모드를 변경하기 위한 명령을 업로드할 수 있는 기회를 제공한다. 도요샛은 극 지역 플라즈마 밀도 급상승, 필드 정렬 전류, 고에너지 전자의 국소 영역 침투, 적도 및 중위도 플라즈마 거품의 발생 및 시공간적 진화에 대한 관찰을 수행할 예정이며, 이를 통해 태양풍이 우주날씨에 어떠한 영향을 미치는지 탐구하게 된다. 도요샛은 2023년 상반기 러시아 소유즈-2에 의해 카자흐스탄 바이코누르에서 발사될 예정이다.
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
어선의 경계소홀에 의한 해난사고는 어선 운용자의 고령화에 따른 문제와 어선에서 협소한 조타실 내부에 설치되는 항해, 통신 및 어로장비 등 여러 개의 단말기와 모니터는 조타실의 해상시야를 방해하는 상태로 설치된다. 또한 복수의 장비에 표시되는 각각의 디스플레이 정보를 확인해야 하는 혼란으로 운용자의 정보인식 능력을 저하시키는 요인으로 작용한다. 따라서 장비들을 간결하게 통합해야 한다는 요구가 제기되어 왔으며, 통합시스템은 전자해도, 통신 및 어군탐지 등으로 다양하게 어선에서 구비해야 하는 장비와 모니터를 하나로 통합하는 것이다. 본 연구는 어선의 협소한 조타실에 설치되는 GPS 플로터, AIS, VHF- DSC, V-pass, 어군탐지기를 하나의 함체에 구성하고, 하나의 MFD (multi function display)에 의하여 운용을 간편화하는 과제이며, 항해중에 데이터통신을 자동운용하는 AIS 와 V-pass 모듈은 실증실험을 통하여 그 성능을 확인하였다. 어선에서 여러 개의 단말기를 통합하여 하나의 화면으로 모든 정보를 제공하고 운용하는 시스템은 해상안전과 어업환경을 크게 개선시킬 수 있다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
디지털 시대의 발전 속에서 데이터의 안전성은 어느 때보다 중요한 이슈로 주목받고 있다. 특히, 무분별한 해킹 및 무단 접근으로부터 정보를 보호하기 위한 안티탬퍼링 기술은 핵심 대응책으로 주목받고 있다. 본 논문은 TPM(Trusted Platform Module)과 SW(Software) 안티탬퍼링 기술의 발전 추세와 현대 디지털 환경에서 이 기술이 어떻게 적용되는지에 대한 사례를 다룬다. 기존에 존재하는 다양한 보안 가이드 및 지침들을 분석하여, 가이드 및 지침들에 포함된 모호한 부분들을 찾아내었으며, 최신 국/내외의 SW 안티탬퍼링 연구에 대한 동향을 알아본다. 결과적으로 안티탬퍼링 기법을 적용하기 위한 지침은 존재하지만 안티탬퍼링 기법을 평가하기 위한 방안이 존재하지 않는 것을 확인하였다, 따라서 본 논문에서는 기존에 제안된 다양한 SW 안티탬퍼링 기법들을 포함하여 앞으로 제안될 SW 안티탬퍼링 기법들을 평가하기 위한 포괄적이고 체계적인 평가 방안을 제시한다. 본 논문은 포괄적인 평가 방안을 제시하기 위해 최신 연구들이 사용하는 다양한 검증 방안을 이용한다. 본 논문이 제시하는 포괄적이고 체계적인 평가 방안은 각 연구에서 사용된 검증 방안들을 종합하여 3가지(기능, 구현, 성능)로 구분함으로써 SW 안티탬퍼링 기술을 전반적으로 평가할 수 있는 종합적이고 체계적인 상세한 평가 방안에 대해 제시한다.
Text-to-speech 시스템에서 입력 텍스트로부터 운율 정보를 생성하기 위해서는 운율구 경계, 음소 지속시간, 기본주파수 포락선 설정의 3가지 기본적인 모듈이 필요하다. Break 인덱스 (BI; Break Index)는 합성기에서 운율구의 경계를 나타내고, 자연스러운 합성음을 생성하기 위해서는 BI를 정확히 예측하여야 한다. 그러나 BI는 문장의 의미나 화자의 읽기 습관(reading style)에 따라 임의적으로 결정되는 경우가 많아 정확한 예측이 매우 어렵다. 특히 일본어 합성기에서는 악센트 구 경계 (APB; Accentual Phrase Boundary)와 major phrase 경계 (MPB; Major Phrase Boundary)의 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 APB와 MPB 예측 오류를 보완할 수 있는 방법을 제안한다. BI를 고정 break (FB; Fixed Break)와 가변 break (VB; Variable Break)로 분류하여 합성단위 선택을 수행한다. 일반적으로 BI는 한번 생성되면 변하지 않는다. 따라서 BI가 잘못 생성된 경우 최적의 합성음을 생성할 수 없게 되는데, VB는 생성된 BI와 그것과 유사한 BI를 함께 이용하여 합성단위 선택을 수행함으로써 합성음의 BI가 생성된 BI와 다를 수 있는 것을 의미한다. APB와 MPB에 해당하는 BI에 대하여 VB인지 FB인지 CART(Classification and Regression Tree)를 이용하여 예측하고, VB인 경우 기본 주파수와 음소 지속시간에 대해 다중 운율 모델을 생성하여 합성단위 선택을 수행하였다. MOS 테스트 결과 원음이 4.99, 제안한 방법을 4.25, 기존의 방법은 4.01로 합성음의 자연성을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서 제안한 줄 없는 기타는 크게 레이저 현과 프렛, 음 합성 알고리듬과 프로세서로 구성된다. 레이저 현은 레이저 모듈과 포토다이오드를 이용하여 스트로크와 아르페지오를 표현할 수 있도록 하였고, 프렛은 전압 분배기를 이용하여 구현하였다. 몸통은 물리적 모델링 합성법을 이용하였기 때문에 줄 없는 기차에는 울림통의 역학을 하는 물리적인 몸통이 없다. 제안한 기타의 프렛은 실제 프렛을 동일하게 표현할 수 있어 기존의 코드 글러브를 이용한 로드 표현뿐 아니라 실제 기타와 같은 솔로 연주도 가능하다. 해머링 온, 풀링 오프, 슬라이딩과 같이 프렛 변화가 있는 연주음은 전압 분배기로부터 받은 프렛의 정보를 파라미터로 사용하여 합성한다. 연구법에 따른 음의 피치 변화는 디지털 도파관 모델에서 파동의 전파 속도 변화로 표현하였다. 이 합성 모델은 동일 프렛에서 현의 장력을 변화시켜 연주하는 비브라토 음도 합성 할 수 있다. 레이저 현과 프렛으로부터 받아들인 정보를 합성 알고리듬의 파라미터로 변환하여 기타 음을 생성하고 이를 실시간으로 출력할 수 있도록 TMS320F2812를 사용하였다. 웹에 공개한 동영상에는 제안한 알고리듬과 인터페이스를 이용하여 실시간으로 합성한 '아리랑' 연주를 볼 수 있다. 제안한 알고리듬이 피치 변화를 표현하는 기타 솔로 연주법에 효과적이고 줄 없는 기타로 실시간 연주가 가능함을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 선박이송용 트레슬의 표면에 부착할 수 있는 광섬유센서 패키지를 설계하고 파장다중분할방식에 기초한 센서 네트워크를 설계한 후, 모의 트레슬 유닛을 이용한 실험을 통하여 트레슬의 구조적 건전 모니터링을 위한 스마트 트레슬의 가능성을 확인하였다. 광섬유 브래그 격자 센서는 알루미늄 관으로 만들어진 원통형으로 패키징 되었다. 또한, 패키징 된 광섬유 센서를 폴리머 튜브에 삽입 한 후, 튜브 내부에 에폭시를 충전하여 센서가 해수에 대한 부식저항과 내구성을 갖도록 하였다. 패키지 된 광섬유 센서는 0.2 MPa 하의 수압테스트를 통하여 해수에서의 사용에 대한 신뢰성도 검증되었다. 트레슬의 변형에 관한 유한 요소 해석에 의해 얻어진 트레슬 부재의 변위가 큰 곳을 중심으로 트레슬에 부착할 브래그 격자의 수와 위치를 결정하였다. 최대 하중이 가해지는 트레슬 부재의 변형은 ${\sim}1000{\mu}{\varepsilon}$의 변형율로 분석되었으며, 그 때 트레슬에 걸리는 최대 하중으로 인한 센서의 브래그 파장 변화는 ~1,200 pm으로 계산되었다. 유한 요소 해석에서 얻은 결과에 따라 센서의 브래그 파장 간격을 3~5 nm로 결정하여 트레슬에 하중이 가해 졌을 때 센서 사이의 브래그 격자 파장값이 겹치지 않도록 설계하였다. 5개의 광섬유센서 패키지로 구성된 센서 모듈 5개를 연결하면 브래그 격자 센서 50개가 네트워크 될 수 있으므로, 브래그 격자 파장 검출기의 광원 중심 파장이 1550 nm에서 150 nm 광학 창 내에서 모두 검출될 수 있도록 하였다. 모의 트레슬 유닛에 부착 된 5개의 광섬유 센서 패키지의 브래그 파장 이동은 광섬유 루프미러를 사용하는 브래그 격자 파장검출기에 의해 잘 검출되었으며, 그 때 검출된 브래그 격자 센서의 값은 최대 변형률이 약 $235.650{\mu}{\varepsilon}$로 측정되었다. 센서 패키징과 네트워킹의 모델링 결과는 실험 결과와 서로 잘 일치하였다.
산소 과전압이 낮은 $MnO_2$를 촉매로 사용하여 반도체 산화물계의 산소선택성 전극을 제조하고 산화물 coating층의 미세구조와 전기화학적 특성을 분석하였다. Ti 기판에 열분해 법을 이용하여 $MnO_2$ 피막을 형성하였고, 또한 PVDF : $MnO_2$의 함량비를 1 : 1에서 1 : 40까지 정량적으로 변화시키고 DMF의 함량을 각각의 고정된 PVDF : $MnO_2$의 함량비에서 변화시켜 Pb전극에 1.5 mm/sec의 속도로 5회 dipping하여 $MnO_2$ 피막층을 형성 하였다. $450^{\circ}C$에서 1시간 열분해하여 약 $1\;{\mu}m$의 $MnO_2$ 피막층이 형성되었으나 Ti 기판과의 접착력이 약하여 피막자체에 대한 전기화학적 특성을 관찰할 수 없었다. PVDF : DMF = 4 : 96인 경우 pb 전극의 피막층이 얇기 때문에 박리현상이 일어났으며 이는 산화물 용제의 낮은 점도 때문인 것으로 판단된다. 또한 PVDF : DMF = 10 : 90의 경우는 5회 dipping 하여 약 $150\;{\mu}m$의 피막층을 형성하였다. PVDF : $MnO_2$의 함량비가 1:1에서 1:6 까지는 DMF의 함량에 무관하게 전극 특성이 나타나지 않았지만 $MnO_2$의 양이 상대적으로 증가하면 cycle이 증가하더라도 거의 일정한 전류 값을 갖고 $MnO_2$와 PVDF의 비가 20:1 이상의 조성에서는 균일한 CV 특성을 나타냈다. 이는 $MnO_2$가 효과적으로 촉매 작용을 한 것으로 판단되며 anodic polarization에 의한 산소 발생 과전압도 약 1.4V 정도로 감소되었다.동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를 검증하고자
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[게시일 2004년 10월 1일]
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