최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.
본 연구는 4차 산업혁명의 대표적인 기술인 빅데이터와 인공지능 기술이 적용된 스포츠 환경의 최근 동향을 분석하고 스포츠 분야에서의 빅데이터와 인공지능 기술의 융합이라는 관점으로 접근하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 글로벌 소프트웨어 기업인 SAP사의 '스포츠 원 솔루션'은 독일 축구국가대표팀과의 협업을 통해 선수 및 경기 데이터 분석과 팀의 전략적 의사결정을 지원하는 솔루션을 제공하였다. 둘째, 선수의 경기력과 부상방지가 승패의 결정적인 요소인 스포츠 환경에서 빅데이터와 인공지능 결합을 통한 각 선수별 개인화된 서비스 제공이 가능하다. 셋째, 컴퓨터 비전 시스템이나 레이저 센서를 통해 수집된 데이터를 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 경기에서 문제가 되고 있는 오심판정을 보완하고 점차 확대해 나가고 있다. 넷째, 빅데이터 분석과 인공지능 기술을 통해 시장, 팬들에 대한 거시적 시각을 바탕으로 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며, 기존의 스포츠 중계에 비해 저렴한 비용으로 가능한 AI 중계방식을 통해 팬들과의 적극적 소통에 나서고 있다. 4차 산업혁명 기술은 모든 산업 전반에 혁신적 변화를 가져오고 있고 스포츠 분야도 그 과정 중에 있다. 빅데이터와 인공지능의 결합은 과학적 분석과 훈련이 승패를 결정하는 스포츠 환경에서 빠르게 변화하는 미래에 핵심적인 기술로서 그 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대한다.
This research was peformed to investigate the anthropometric data, blood profiles, and nutrient intakes of elderly persons living in a rural area. The subjects were 67 undernourished people who participated in follow-up nutrition intervention programs for9 weeks. Anthropometric data showed that the mean heights and weights in the management group were 157.6 cm and 59.1 kg, respectively, for the males and 152.6 cm and 51.0 kg, respectively, for the females. The mean BMIs of the management group were 23.8 kg/m$^2$ in the males and 22.4 kg/m$^2$ in the females. The total cholesterol, HDL-cholesterol, and albumin levels of the subjects were 181.7-191.4mg/dL, 48.3-53.0mg/dL, and 3.85-4.00g/dL, respectively. Energy, ash, P, Na, vitamin B$_1$, vitamin B$_2$, vitamin B$_6$, and niacin increased significantly after intervention for the management group. The mINQ, however, did not significantly increase after intervention. Also after intervention, there was no significant difference in mINQ between the management group and the comparison group. MAR (14) in the management group was significantly increased from 0.62${\pm}$0.2 before intervention to 0.68${\pm}$0.2 after intervention (p=0.022), and it was significantly different between the management group and the comparison group (p=0.017). MAR (8) in the management group was not significantly different (p=0.915) before and after intervention. However, MAR (8) between the management group and the comparison group did show a significant difference (p=0.031). MAR (3) in the management group was significantly increased from 0.48${\pm}$0.2 before intervention to 0.55${\pm}$0.2 after intervention (p=0.045), however, MAR (3) was not significantly different between the management group and the comparison group (p=0.093). For the probability of nutrient insufficiency, in the management group the probability of nutrient values below the EAR (except for Fe) decreased after intervention compared to before intervention. On the other hand, the probabilities of values above the RI, or EAR${\sim}$RI, were increased
안정적인 구치부 교합지지는 적절한 저작기능과 정상적인 안모의 유지를 위해 매우 중요하다. 특히 65세 이상의 고령환자에서는 저작기능이 충분한 영양섭취와 환자의 전신건강에 직접적인 영향을 미친다. 본 증례에서는 상악 무치악, 하악 양측 구치부 치아 상실을 보이는 고령환자의 구치부 교합지지를 회복해주기 위해 상악 총의치를 제작하여 이상적인 교합평면을 설정하였고, 하악 양측 구치부에 컴퓨터 가이드 임플란트 식립 수술을 진행하였다. 임플란트 지지 임시 수복물을 이용한 임플란트 즉시부하를 통해 환자가 수술 후에도 음식 섭취를 원활하게 할 수 있도록 하였다. 하악 구치부 지르코니아 고정성 보철수복을 완료한 후, 상악 총의치 인공치의 교합면을 Cobalt-Chrome계 금속 합금으로 치환하여 마모 저항성을 향상시켰다. 상악 가철성 총의치, 하악 양측 구치부 고정성 보철 치료를 통해 환자의 교합지지와 저작기능을 빠르게 회복해주고, 최종 치료단계에서는 마모에 대한 장기적 안정성도 얻을 수 있었기에 이를 보고하고자 한다.
Windows 운영체제는 다양한 데이터를 타임스탬프와 함께 로깅한다. 타임스탬프 변조는 안티포렌식의 한 행위로 용의자가 범행과 관련된 데이터의 타임스탬프 조작을 통해 흔적을 숨겨 분석관이 사건의 상황 재현을 어렵게 하여 수사를 지연시키거나 중요한 디지털 증거 획득을 실패하게 만든다. 따라서 이를 대처하기 위해 타임스탬프 변조를 탐지하는 여러 기법이 개발되었다. 그러나 만일 용의자가 타임스탬프 패턴을 인지하고 정교하게 시간을 조작하거나 변조 탐지에 활용되는 시스템 아티팩트를 변경한다면 탐지가 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 용의자가 파일의 타임스탬프를 조작하더라도 저장장치의 속도에 비례하여 1초 미만의 단위값까지를 고려한 정교한 변경이 어려움에 착안하여, 타임스탬프 변조를 탐지할 수 있는 기법을 설계하고자 한다. 설계한 탐지 기법에서는 우선 변조가 의심스러운 파일의 타임스탬프를 확인하여 해당 파일의 쓰기시간을 확인한다. 그다음 확인된 시간을 저장장치의 성능을 고려하여 시간 내에 기록된 파일 크기와 대조한다. 마지막으로 특정 시간에 파일이 쓰인 총용량을 구하고 저장장치의 최대 입출력 성능과 비교하여 파일의 변조 여부를 탐지한다.
군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.
잔향시간(reverberation time, T60)은 대표적인 음향 매개 변수로서, 잔향에 대한 정보를 제공한다. 동일한 공간이라도 주파수 대역에 따라 잔향이 미치는 영향은 다르기 때문에, 주파수 대역별(frequency-dependent, FD) T60은 음향환경에 대한 세부적인 정보를 제공하여 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 음성신호로부터 T60을 추정하는 기존의 블라인드 T60 추정 방식들은 대부분 전 대역 T60 추정에 집중되어 있으며, 소수의 블라인드 FDT60 추정 방식들은 공통적으로 저주파 대역에서 열악한 성능을 보인다. 본 논문은 블라인드 FDT60 추정을 위해, 이전에 제안한 주의 집중 풀링 기반 스펙트럼 감쇠율의 가중 합(Attentive pooling based Weighted Sum of Spectral Decay Rates, AWSSDR) 방식을 변형하여 목표를 전 대역 T60에서 FDT60으로 확장하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 ACE challenge의 평가데이터 셋에 대한 성능 평가 결과, 기존의 블라인드 FDT60 추정 방식들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 특히, 모든 주파수 대역에서 일관성 있는 우수한 추정 성능을 보였다. 이는, 잔향의 물리적인 특성과 관련된 스펙트럼 감쇠율을 주파수 대역별로 처리하여, 음성신호로부터 FDT60에 대한 정보를 취합하는, AWSSDR 방식의 매커니즘이 주파수에 따라 변하는 잔향의 영향을 반영하여 FDT60 추정에 유용함을 보여준다.
공기중 초음파 측정은 각종 기계 설비류의 이상 발생 예방 활동으로 산업계에서 사용되고 있다. 최근에는 다수의 초음파 센서 배열을 이용하여 설비의 이상 발생 위치를 찾을 수 있는 공기중 초음파 영상화 기법의 활용이 증가하고 있다. 초음파 음원의 위치를 가시화하기 위해 센서 별 위상 차이를 이용하는 빔형성법이 사용된다. 2차원 평면에 분포된 초음파 센서 배열을 이용해 3차원 공간에서 빔형성 파워 분포를 구할 수 있다. 본 논문에서는 관심 파장보다 크기가 큰 초음파 센서로 구성된 랜덤 희소배열(random sparse array)을 사용하고, 초음파 배열이 분포한 평면으로부터 일정한 거리만큼 떨어진 평행한 평면 내에서의 빔형성 파워 분포를 통해서 음원의 위치를 보여주는 영상화 기법을 구현하고자 한다. 기존의 빔형성법은 사용 하는 배열 센서의 개수와 그에 따른 구경의 크기 등에 의해 공간 해상도가 제한될 수 밖에 없다. 본 연구에서는 배열이 가지는 기하학적 제약을 극복할 수 있는 방법으로 기능성 빔형성법을 적용하여 고해상도 초음파 영상화 기법을 구현하였다. 기능성 빔형성법은 수학적으로 일반화된 형태의 빔형성법으로 표현가능하고, 기존의 빔형성법을 통해 얻어진 영상에서 주엽의 폭과 부엽의 크기를 저감시키는 역할을 하여 고해상도 영상화를 얻을 수 있는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법에 의한 영상화 성능을 관찰한 결과, 초음파 희소배열을 이용하여 공기중 초음파 음원의 해상도 증대가 성공적으로 구현됨을 확인할 수 있었다.
데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.
기계화농업에서 농작물은 재배관리, 수확 및 가공과정에서 기계와 접촉하면서 기계로부터 순간적인 하중 및 지속적으로 받는 하중과 같은 여러 종류의 하중을 받아 변형되거나 파괴로 손상되는 등의 결과가 발생한다. 즉 기계작업 과정에서 작물은 파괴도 일어날 수 있으므로 작물의 물성에 따라 기계가 적응하면서 작업이 수행되어야 질적인 작업능율을 높일 수 있게 된다. 본 연구는 재배 및 수확과정에서 기계로부터 받는 벼 줄기의 역학적 특성의 구명을 위하여 크리이프 시험장치를 설계 제작하여 컴퓨터 측정장치를 구성, Burger모형(模型)에 의하여 수확시기에 측방향(側方向)의 압축하중 및 휨하중을 받는 벼 줄기의 크리이프 특성(特性)을 측정(測定) 분석(分析)하였다. 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 크리이프 거동은 4요소 Burger모형(模型)에 의하여 벼줄기의 크리이프거동을 정확히 예측(豫測)할 수 있었으며, 예측한 결과는 실측치에 거의 일치하였다. 2. 압축하중의 크기가 증가함에 따라 크리이프 변형량은 증가하는 경향이었는데, 25N 이하의 낮은 하중에서 정상상태 크리이프거동을 하였고, 30N 이상의 높은 하중에서 대수적 크리이프거동을 하였다. 3. 작용하중에 따른 크리이프거동을 나타내는 모형의 계수를 구하였는데 순간탄성계수 $E_0$ 및 지연시간 ${\tau}_K$는 작용하중의 증가에 따라 증가하였고, 지연탄성계수 $E_r$ 및 점성계수 ${\eta}_v$는 작용하중 증가에 따라 감소하는 점탄성(粘彈性) 재료(材料)임을 확인할 수 있었다. 4. 측방향 압축 하중이 25.0 N 이상 작용할 때 줄기 중부 및 상부에서 정상상태(定常狀態) 크리이프가 일어나, 하중의 작용시 줄기 부위(部位)에 따른 저항력은 하부(下部)에서 가장 컸고, 중부(中部)에서 가장 작게 나타나 파손 가능성이 높은 것으로 판단된다. 5. 압축하중 및 휨하중의 작용에 의한 줄기 부위에 따른 크리이프변형은 줄기 중부(中部)에서 가장 크게 일어났고, 하부(下部)에서 가장 작게 일어나 중부의 저항력이 가장 낮게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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