액체금속로의 노심은 핵연료봉과 와이어랩에 의한 부수로로 구성된 복잡한 기하학적 구조의 집합체로 이루어져 있다. 이러한 액체금속로의 정상상태 및 과도상태 노심열수력 상세해석을 위하여 부수로 해석코드 MATRA-LMR 코드를 개발하고 있다. 본 논문에서는 ORNL 19 Pin 실험결과와 EBR-II 실험 모의시 정상상태 노심열수력 해석코드인 SLTHEN 코드 계산에 사용되었던 실험데이타를 사용하여 현재 MATRA-LMR 코드로 계산을 수행한 후 그 결과를 비교.분석함으로써, MATRA-LMR 코드의 개발 상태를 평가해 보았다 ORNL 19 Pin 실험과 MATRA-LMR 계산를 비교한 결과 실험을 정확히 예측하는 것으로 나타났다. SLTHEN 코드 계산결과와의 비교에서는 집합체 평균 출구온도와 부수로 최대 출구온도를 비교한 결과 두 코드의 계산은 약 3% 이하의 차이를 보이고 있다. 현재의 MATRA-LMR 코드는 단일 집합체 계산만 가능하나 앞으로의 작업을 통해 전 노심 해석이 가능하도록 다중 집합체 계산 코드로 개발할 예정이다.
고무의 비선형성과 대변형으로 인해 코드-고무 복합재료의 정확한 거동을 파악하기는 어렵다. 코드와 고무 사이에 제 3 의 상을 가정해서 세 가지 상에 대한 모델링을 하기도 하지만 코드-고무 복합재료 계면의 두께와 물성을 결정하기 힘들다. 본 연구에서는 2 차원 일반화된 평면변형률요소와 평면변형률요소를 사용한 유한요소법을 적용하여 여러 가지 계면 두께를 갖는 코드-고무 복합재료의 유효탄성계수와 무차원 탄성계수를 구하였다. 고무물성은 네오-후크 모델을 적용하였고 여러 가지 하중상태와 몇 가지 계면 물성치에 대한 고찰을 하였다. 그 결과 계면 물성치와 계면 두께는 코드-고무 복합재료의 비선형성과 유효탄성계수에 영향을 미침을 알수 있었다.
날로 급증하는 대량의 악성코드들을 분류하여 악성코드에 대한 분석시간을 단축하고 신종의 악성코드를 발견하기 위한 악성코드 분류의 필요성이 대두됨에 따라 대량의 악성코드들을 분류하기 위한 다양한 악성코드 유사도 측정 기법이 제안되고 있다. 하지만 제안된 기존 연구들은 대부분 유사도 측정 기법을 소개하고 해당 기법에 의한 악성코드 분류 결과만을 제시하고 있으며, 다른 유사도 측정 기법과의 성능 비교 결과는 제시하지 않는다. 이는 유사도 측정 기법의 성능을 비교할 수 있는 평가 모델이 존재하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 다양한 악성코드 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가할 수 있는 악성코드 유사도 측정기법의 성능평가 모델로 성공확률과 신뢰도의 두 지표를 제안한다. 또한 본 논문에서는 두 지표를 이용해 기존 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가한다.
본 논문은 통계청에서 실시하는 인구주택 총조사로부터 획득된 각 개인의 직업 및 직종을 기술하고 있는 자연어를 입력받아 입력된 자연어가 의미하는 한국 표준 산업/구업 분류 코드의 후보들을 생성하는 산업/직업 코드 분류 도구를 제안한다. 코드 분류는 분류할 코드를 문서 범주로 간주하면 문서 분류와 동일한 문제로 생각할 수 있다. 하지만 본 산업/직업 코드 분류 문제는 입력되는 자연어의 길이가 한 두 문장 정도로 매우 짧아 문서 분류에 사용될 자질들이 개수가 주어 기존의 문서 분류 기법을 적용하기 어렵다. 이에 본 논문은 표준 코드를 기술하고 있는 내용을 미리 색인하고 입력된 자연어로부터 질의어를 생성하여 벡터공간모델로 질의어를 검색후 질의어와 일치율이 가장 높은 코드들을 분류될 후보 코드로 계시하는 정보검색 기법을 이용한 산업/직업 코드 분류 도구를 개발하였다.
본 논문에서는 고밀도 광 기록 저장 시스템을 위하여 두 가지 새로운 에러 정정 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째 알고리즘(New Code IV)는 랜덤 에러에 대한 민감성을 감소시켜서 잘못된 이레이져 선언을 줄이고 코드율을 증가시켰다. 두 번째 알고리즘(New Code V)는 이레이져 선언을 위한 정보 데이터와 독립적인 Indicator flag(IF)를 사용하였다. 실험 결과 제안한 두 포맷은 기존 코드와 비교해 비슷한 코드율로 다양한 에러 분포 환경에서 보다 우수한 에러 정정 능력을 가진다.
최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
계통분석 코드인 RELAP5/MOD3와 격납용기 분석 코드인 CONTEMPT4/MOD5에 피동형 격납용기 열전달 모델을 추가하여 개선한 CONTEMP4/MOD5/PCCS 코드를 이용하여 피동형원자로의 원자로 계통과 격납용기의 열수력 연계해석을 위한 통합코드를 구성하였다. 두 코드는 process 제어의 개념을 이용하여 각 코드의 특성을 유지시키면서 explicit coupling되게 하였으며 통합코드를 1000MWe급 피동형 원전의 냉각재 상실사고분석에 적용시켜 검증하였다 통합코드는 원자로 계통과 격납용기의 계산을 동시에 수행함으로써 얻을 수 있는 격납용기-계통 간의 열수력 현상을 파악 할 수 있게 하여줌으로써 피동형 원전의 열수력 분석도구로서 사용할 수 있는 것으로 분석되었다.
자바 언어는 객체지향 언어로써 인터프리터에 의하여 실행되고 구조 중립적이다. 자바 언어는 인터프린트 과정을 거치므로 다른 언어에 비해서 실행이 느리다는 단점을 가지고 있다. 자바 바이트코드의 실행 비용을 줄이기 위한 연구의 일환으로 본 논문에서는 자바 바이트코드 최적화기인 CTOC 중에서 스택기반 코드를 받아 들여 스택을 사용하지 않는 3-주소 코드로 변화시키는 CTOC-TR의 설계에 대하여 논한다. CTOC-TR은 총 3단계를 변환 과정을 수행하는데 첫 단계에서는 타입 없는 3-주소코드를 생성한다. 두 번째 단계에서는 스택변수와 지역변수를 나누는 과정을 수행하는데 이 과정은 타입을 정해주기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 마지막으로 타입 추론 함수를 이용하여 나누어진 변수에 타입을 지정한다. 그 후 생성된 3-주소 코드를 분석기와 최적화기에 입력시켜 효율적인 3-주소 코드를 생성한다.
본 논문에서는 이동통신 시스템에서 사용할 수 있는 잡음에 강인하면서 음질이 개선된 QCELP 코드북 검색을 제안한다. 기존 QCELP는 고정 코드 북을 한 번 검색하지만, 본 논문에서는 두 번에서 다섯 번까지 검색을 하고 이를 실험해 본 결과 두 번 검색이 전송률에 따른 음질향상이 최적임을 알게 되었다. 따라서 본 논문에서는 두 번의 정밀 양자화를 통해 여기신호를 상세히 나타내므로써 음질을 향상시키는 개선된 QCELP 부호화기를 제안한다. 실험에서 잡음을 고려하지 않은 환경(강의실, 가정집, 거리, 연구실 등)에서 얻은 음성을 입력자료로 사용하고, 음질은 SNR과 segSNR을 이용하여 측정하였다. 실험 결과, 개선된 QCELP는 기존 QCELP 보다 SNR, segSNR에서 각각 38.35%, 65.51% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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