본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
IEEE 802.15.4 표준기술[1]은 센서 네트워크에서 저전력을 위한 기술로 LR-WPANs(Low Rate-Wireless Personal Area Networks)의 물리 계층과 MAC계층을 규정한다. 이 표준은 무선 센서, 가상 선(Virtual Wire)과 같은 제한된 출력과 성능으로 간단한 단거리 무선 통신을 필요로 하는 폭넓은 응용에 활용되고 있지만 보안 측면의 연구는 현재 미비한 상태로 다양한 공격에 대한 취약점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 802.15.4 MAC계층의 슬립거부(Denial of Sleep) 공격에 대한 취약성을 분석하고 이를 탐지하는 메커니즘을 제안한다. 분석 결과, 슈퍼프레임 구간 변경, CW(Contention Window)값 변경, 채널스캔 및 PAN 연합과정 등에서 슬립거부 공격의 가능성을 분석할 수 있었고, 이 과정 중 일부에서는 표준에서 정의한 인증과 암호화 기능이 적용되어도 공격 가능함을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서는 분석된 취약점 중에 채널스캔 및 PAN 연합과정에서 Beacon/Association Request 메시지 위조를 통한 슬립거부 공격의 탐지 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 메시지 요청 간격, 요청 노드 ID, 신호 세기 등을 모니터링하여 공격을 식별하여 탐지한다. QualNet 시뮬레이션 툴을 사용하여 공격의 영향 및 제안된 탐지 메커니즘의 탐지 가능성과 성능의 우수성을 입증할 수 있었다.
증강현실 기술이 많이 보편화 되고 사용 양태가 다양화됨에 따라 적용되는 분야 및 범위 또한 우리 생활 곳곳에서 쉽게 나타나고 볼 수 있게 되었다. 기존의 카메라 비전 기반 증강현실 기법들은 현실 세계의 실제 정보 이용 보다는 마커를 이용한 기술을 더 많이 사용하였다. 이러한 마커 인식을 통한 증강현실 기법은 그 응용 범위가 제한적이고 사용자가 해당 서비스 응용 프로그램에 몰입하는데 적절한 환경을 제공하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서 스마트 모바일 단말 기반 증강현실 기술 구현을 위해 단말 장치에 내장된 카메라와 이미지 처리 기술을 활용하여 어떠한 마커도 없는 상태에서 사용자가 현실세계의 영상으로부터 객체를 인식하고 해당 객체에 연결된 3D 컨텐츠와 관련 정보를 현실 세계의 영상에 추가되게 함으로써 서비스가 구현되는 증강현실 가술을 제시하였다. 이미지로부터의 객체 인식은 미리 등록되어 있는 창조용 정보와 비교하는 과정을 통해 진행되었으며 이 과정에서 스마트 모바일 장치의 특성을 고려하여 구동 속도 향상을 목표로 유사도 측정을 위한 연산량을 줄이도록 하였다. 또한 3D 컨텐츠가 단말 화면상에 출력된 후 사용자는 스마트 모바일 장치를 이용한 터치 이벤트를 통해 상호작용이 가능하도록 설계되었다. 이 후 사용자의 선택에 따라 웹 브라우저를 통하여 객체와 연관된 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에 묘사된 시스템을 이용하여 기존 기술과의 객체 인식 및 동작 속도, 정확도, 인식 오류 검출 정도 등의 성능 차이를 비교 분석하였고 그 결과를 제시함으로써 스마트 모바일 환경에 적합한 증강현실 기법을 소개하고 실험을 통해 검증하고자 하였다.
골 모델제작에 사용되는 3차원 프린팅 선택적 레이저 소결(selective laser sintering; SLS) 방식과 광 경화 조형(stereo lithography apparatus; SLA) 방식은 정밀도와 해상도는 좋으나 프린터가 고가이며 운용에 전문지식이 필요하고, 전산화단층 DICOM(digital imaging and communications in medicine)영상을 STL(stereolithography)로 변환하는 프로그램도 고가여서 3차원 프린팅 업체에서 모델을 제작하여 많은 시간과 비용이 소요되므로 일반적으로 골절수술에 사용하지 못하고 있다. 골절환자의 골 모델을 제작하려면 3차원 영상변환프로그램과 3차원 프린팅시스템의 사용이 편리하고 구입 및 운용비용이 저렴해야 하며 큰 골 모델제작이 가능하여야 수술에 사용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 DICOM Viewer OsiriX와 와이어형태의 열가소성 재료를 사용하는 용융적층조형(Fused Deposition Modeling; FDM) 방식의 3차원 프린터를 이용하여 출력 크기에 제한이 없고 적은 비용으로 유지와 제작을 할 수 있도록 일반화하여 많은 병원에서 골절수술에 사용할 수 있도록 골절수술환자의 맞춤형 골 모델을 제작할 수 있는 3차원 프린팅 시스템을 개발하였으며 정형외과학의 교육, 연구, 진료의 전 분야에 걸쳐 광범위하게 응용될 것으로 예상되며, 대학병원뿐 아니라 일반병원에서도 편리하게 사용될 것으로 기대된다.
충격하중을 받는 재료의 변형거동에 관한 연구는 공학 및 산업의 다양한 분야에서 관심 받고 있으며, 이들 기계/구조물 부재의 변형 및 파괴거동의 다수는 중간 변형률속도 영역에 해당하는 것으로 알려져 있다. 따라서 이러한 변형률속도역에서 동적변형거동을 고려하는 것이 설계의 필수조건이 되었다. 이들 영역은 준정적과 SHPB 시험장치를 이용하는 고 변형률속도의 중간 영역에 위치하고 있어서, 종래의 적당한 시험장치를 이용하여 중 변형률속도를 얻는 것이 용이하지 않았다. 따라서 중간 변형률속도역에서 재료의 변형 및 파괴거동에 관한 유용한 데이터의 보고는 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 구축한 낙추식 충격 인장시험 장치의 신뢰성을 확보하였고, 이를 사용하여 탄소강의 중 변형률속도역에서 동적거동을 평가하였다.
대부분의 구조물 안전성 평가에 있어서 전체적인 거동을 나타내는 인자, 즉 기하학적인 형상 변화를 추정하는 것은 매우 중요하다. 종래에는 현장에서 교량의 처짐을 손쉽게 측정할 수 있는 적절한 수단과 방법의 부재로 말미암아, 처짐의 측정이 제한된 측정점에 국한되었고, 또한 변위계를 설치한 개소에 한정되었다. 따라서, 본 연구에서는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 무선 경사센서모듈(Wireless Tiltmeter)을 통해 건설구조물의 처짐을 추정하는 방법을 개발하고, 기존의 변위 측정 자기 센서(Linear Variable Differential Transformer: LVDT)를 이용해 측정하는 기술 대신, 유비쿼터스 개념의 무선 경사 센서 모듈의 경사 변화에 따른 저항의 변화를 전압의 형식으로 출력하고, 교정계수를 이용하여 실제 처짐각 및 처짐으로 환산하여 최대 처짐을 구하도록 개발된 유비쿼터스 기반의 처짐 추정방법을 검증하기 위하여 실내 실험을 수행하였고, 그 결과, 측정점에 상관없이 균일한 측정이 가능하고, 기존의 방법과 거의 일치하는 값을 나타내는 것으로 확인되었다.
최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 피드백 진동제어 시스템을 구성하고, 모형 구조물을 대상으로 구성된 시스템의 진동제어효과를 실험적으로 검증하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 블루투스 기반의 무선 I/O 센서 시스템과 스마트 재료를 사용한 전단형 MR 댐퍼를 개발하고, 또한 일정한 크기의 정현파형을 발생시키는 가진기 및 모형 단순보 구조물을 이용하여 피드백 진동제어 시스템의 실험�V을 구성하였다. 진동제어 실험은 가진기를 이용해 보의 1/4 등분점에서 일정하게 가진한 상태에서, 보 중앙점에 수직방향으로 설치된 MR 댐퍼를 이용해 진동을 제어하였으며, 보의 2/4 등분점에서의 가속도 응답을 획득하여 제어효과를 평가하였다. 이때, 제어명령은 보 중앙점에 무선 I/O 센서 노드를 설치하고, 여기서 획득된 가속도 응답이 일정 크기 이상일 경우에 설정된 범위의 전압신호를 MR 댐퍼로 출력하도록 설정하였다. 최종적으로 본 논문에서 구성된 무선 센서 네트워크 기반의 실시간 피드백 진동제어 시스템은 비록 제한적인 명령 체계에서 검증되었지만, 실시간적으로 목적된 제어명령의 발생시킴으로써 구조물의 진동을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였고, 추후 다양한 준능동 제어 알고리즘을 적용한 구조적 응답제어시스템으로의 활용 가능성을 제시하였다.
필기 단어 인식 방법에는 낱자별 분할 및 낱자 단위 인식을 통해 인식하는 방법과 단어 사전을 이용하여 단어와 영상을 직접 비교하는 방법이 있다. 이 중 후자는 인식 대상이 되는 단어들이 작은 수의 어휘로 제한되었을 대 매우 효과적이다. 본 논문에서는 입력 영상이 주어졌을 때 자모를 순차적으로 탐색하고 그 결과의 최적 조합을 찾아 인식하는 사전을 이용한 필기 한글 단어 인식 방법을 제안한다. 입력 영상은 사전의 각 단어와의 매칭을 통해 인식된다. 단어는 필기 순서로 정렬된 자모열로 표현하고 입력 영상은 획들의 집합으로 표현한다. 단어의 자모들은 입력 영상으로부터 추출된 획들의 집합으로부터 단계적으로 탐색된다. 각 단계에서는 전 단계까지의 매칭 상태와 탐색하려는 자모의 형태로부터 자모가 존재할 것이라고 기대되는 정합 기대 영역을 설정한 후 그 안에서 자모 탐색기를 이용해 자모를 찾는다. 자모 탐색기는 획들의 집합으로 이루어진 복수의 자모 후보와 그 점수를 출력한다. 각 단계마다 생성된 자모 후보들은 최적의 단어 매칭을 찾기 위한 탐색 공간을 이룬다. 본 연구에서는 단어 사전을 trie로 구성하고, 탐색 과정에서 dynamic programming을 이용하여 효과적으로 탐색을 수행하였다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위해 산전 축소, 탐색 공간 축소 등 다양한 지식을 이용하였다. 제안하는 방법은 무제약으로 쓰여진 필기 단어도 인식 할 수 있을 뿐 아니라, 동적 사전을 이용하기 때문에 사전의 내용이 변하는 환경에서도 적용할 수 있다. 인식 실험에서는 39개의 단어로 이루어진 사전에 대하여 613개의 단어 영상에 대해 실험한 결과 98.54%의 높은 인식률을 보임으로써 제안하는 방법이 매우 효과적임을 확인하였다. 아니라 곰팡이 균주도 실제 praxis에 적합하게 개발시킬수 있다. 따라서 앞으로 발효육제품제조에 있어 starter culture가 갖는 의미는 매우 중요하며 특히 짧은 숙성기간을 거치는 발효소시지의 제조에 있어서는 필수불가결한 공정의 한 분야로 자리잡게 될 것이다.큰 차이 없었으나 이중포장과 진공포장은 상당히 효과적임을 알 수 있었다.로는 18%에 비하여 22%가 더 적합한 것으로 생각되었다.$0.15{\sim}0.35%$이었다.irc}C$에서 $13.49{\times}10^{-3}$이었다. 이 값들을 Arrhenius식에 대입하여 구한 활성화 에너지는 24.795 kJ/Kmol이었다. 이 값으로부터 결정한 살균 포장약주 명가의 상용 저장 수명은 $10^{\circ}C$에서 2년, $20^{\circ}C$에서 1년 4개월, $25^{\circ}C$에서 1년 2개월 이었다. 서울의 매월 평균 온도를 기준으로 계산할 때 본제품의 상용저장기간은 1년 8개월이었다.로 반죽이 호화되고 가열시간이 그 이상으로 증가할 때도 반죽의 호화가 약간은 진행되지만 $90^{\circ}C$ 이상의 가열온도에서는 가열시간 0.5분 이내에 반죽의 호화가 급속히 일어나고 가열 시간을 증가시켜도 더이상의 호화는 일어나지 않았다. 같은 조건에서는 waxy corn starch 반죽의 호화 속도가 corn starch보다 더 빠른 것으로 나타났다. 대표적으로 52% 수분함량에서 반응속도상수(k)와 가열온도(T)사이의 관계식은 corn starch의 경우 $logk=11.1140-4.1226{\times}10^3(1/T)
컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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