보의 표면에 부착된 압전웨이퍼를 통해 가진되고 측정되는 고주파수 대역의 전기역학적 신호는 보에 발생한 미세 손상에 매우 민감하다. 이러한 부착형 압전웨이퍼의 장점을 이용한 보의 손상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 압전웨이퍼의 탐지범위 예측이 필요하다. 고주파수 대역에서 압전웨이퍼의 탐지범위에 영향을 주는 여러 가지 요인 중 가장 지배적인 인자는 보의 감쇠이다. 이 연구에서는 보에 부착된 압전웨이퍼의 전기역학적 신호를 이용하여 보의 감쇠를 추정할 수 있는 기법을 제시한다. 공진이 발생하는 과정에서 보의 감쇠효과를 고려하여 압전웨이퍼의 전기역학적 신호를 파전달 관점에서 정식화한다. 실제 계측된 전기역학적 신호로부터 구한 측정 감쇠비 함수값과 정식화된 전기역학적 신호로부터 계산된 감쇠비 함수값의 차이를 최소화하는 최소자승법을 통해 보의 감쇠비를 추정한다. 제시된 방법을 압전웨이퍼가 병치되어 있는 알루미늄 보 수치 및 실험 예제에 적용하여 타당성을 검증한다.
무선 센서 네트워크에서 센서들은 획득한 정보를 관리 노드로 전달하기 위해 서로 통신을 해야 하므로 공격에 취약한데 쓰레기 패킷 주입 같은 공격은 기존의 암호화 같은 방식을 사용해서는 퇴치하기 어렵다. 그래서 행위 기반 탐지가 대두되었는데 특정 감시 노드들이 이웃한 일반 노드의 통신을 감청하여 불법적인 패킷을 탐지하게 된다. 감시 노드들은 일반 노드들에 비해 더 많은 에너지를 사용하기 때문에 최소의 감시 노드들로 전체 또는 최대한 넓은 범위의 네트워크를 커버하는 것이 필요하다. 감시 노드는 일반 노드 중에서 선택될 수도 있고 일반 노드와 서로 다른 종류일 수도 있다. 본 연구에서는 서로 다른 종류의 감시 노드와 일반 노드가 배치되었을 때 커버되는 일반 노드의 수가 최대가 되도록 주어진 수의 감시 노드를 선택하는 알고리즘을 개발하고, 감시 노드의 수와 전송 범위가 감시 노드의 연결 비율과 일반 노드의 커버리지에 어떤 영향을 미치는 지 실험을 통해 비교하였다.
우리나라 농업부문에 최초로 적용된 물리탐사 기술은 전기비저항 수직탐사로, 1970년대 농업용 지하수 탐지 목적으로 적용되기 시작하였다. 농업활동이 다변화된 1990년대 이후에는 기존의 전기비저항 탐사 이외에 유도 전자기 탐사, 자연전위 탐사 등을 이용하여 대규모 간척지 염분 집적 등 토양 특성 파악, 농업현장을 포함한 지하수 공급의 최말단부인 해안지역 소유역의 해수침투 범위 탐지, 저수지 및 방조제 안전진단을 위한 물리탐사, 과잉양수에 의한 지반침하 탐지, 쓰레기 매립장 또는 가축 매몰지로부터 발생되는 침출수 누출 범위 추적 등 다양한 분야로 확대되어 활용되고 있다. 본 원고에서는 이러한 농업부문에서의 물리탐사 기술 적용 사례들을 소개하고, 이를 기반으로 미래 농업에서 추구하는 정밀농업 현장에 필요한 물리탐사 기술의 발전 방안을 제시하였다.
원격측정에 의한 어군의 탐지범위를 넓히기 위하여 기존 net recorder를 4개의 진동자로 사용할 수 있는 멀티비임 시스템으로 바꾸어, 이들을 직선배열과 평면배열하여 어군탐지범위의 확대폭과 어군의 위치측정에 대한 원격제어 실험을 행하고 그 유용성을 검토.분석한 결과는 다음과 같다. 1. 직선배열에 의한 표적의 탐지범위는 수심과 진동자 간격의 증가함에 따라 증가하였으며, 4개의 진동자를 배열하면 4배까지 확대할 수 있었다. 2. 진동자를 직선배열하여 정치망입구에서 어군을 관측한 결과 길그물에 아주 가까운 2.5~3.5m의 수층으로 많이 입망되었으며, 창그물에 가까운 3.5~4.5m의 수층으로도 어느 정도 입망되었다. 3. 표적의 실제위치와 진동자의 평면배열에 의하여 구한 위치오차는 표적의 수심이 1m, 1.5m, 2m일 때 각각 5.9~27.1cm, 3.2~28.9cm, 3.5~25.8cm였으며, 68.3% 확률원의 반경은 각각 14.6cm, 17.7cm, 17cm였다. 4. 평면배열에 의하여 헛통에서 어군의 행동을 관측한 결과 조류의 방향과 정반대 방향으로 거슬러 유영하면서 자루그물에 입망되는 경향을 나타내었다. 5. 직선 및 평면배열에 의한 어군, 수온, 해저 등과 같은 수중정보는 1,800m까지 원격측정이 가능하였으며, 본 실험의 경우 발신기의 수심이 3m이상이면 어느 곳에서라도 원격측정이 가능하였다.
자바스크립트는 현재 웹 사이트, 웹 어플리케이션에서 가장 많이 사용되는 스크립트 언어 중 하나이다. 자바스크립트로 작성된 프로그램은 원본 프로그램 형태로 클라이언트에게 전송되므로 무단 복제, 도용에 쉽게 노출된다. 때문에 자바스크립트 프로그램의 도용을 탐지하기 위한 연구가 필요하다. 현재 일반적으로 프로그램 표절 탐지를 위해 사용되는 자동화 도구들의 경우 고수준의 표절 기법에 적절히 대응하지 못한다. 반면에 프로그램 종속성 그래프에 기반을 둔 기존 연구들의 경우 자바스크립트의 동적인 특징을 적절히 반영하지 못한다. 또한 지나친 일반화로 인해 일부 틀린 판정(false positive)을 보이며 대상 프로그램의 크기가 클 경우 탐지 속도에 문제를 보이고 있다. 본 논문에서는 자바스크립트에 특화된 프로그램 종속성 그래프(이하 JS PDG)와 이를 사용한 도용 탐지 기법을 제안하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 JS PDG는 세분화된 노드 타입을 가지고 있어 기존 PDG와 비교해 보다 정확한 그래프 간 비교를 할 수 있도록 하며 포함하고 있는 노드 타입에 따라 정의되는 JS PDG의 타입은 탐색 범위를 분할을 가능하게 해 전체 도용 탐지 속도가 개선 될 수 있도록 한다. 실험 결과 기존 PDG에서 나타나는 틀린 판정을 확인할 수 있었으며 PDG간 비교 횟수가 줄어들어 도용 탐지 속도가 개선됨을 확인할 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1163-1169
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2014
$CO_2$ 가스 기포 탐지 기술 개발을 위한 예비연구로 인위적으로 발생시킨 수층의 $CO_2$ 가스 기포 플룸을 다중빔음향측심기, 단일빔음향측심기 그리고 천부지층탐사기(SBP)를 이용해서 탐지 비교하였다. 인위적으로 발생시킨 기포의 상승속도는 가스 탱크에서 압축된 가스의 강제적인 누출이 영향을 미쳐 기존 자료보다 높게 나타나는 것으로 판단된다. 다중빔음향측심기는 단일빔 음향장비에 비하여 넓은 범위를 탐지할 수 있고 가스 누출 위치 및 수층에서 가스 플룸의 3차원적인 정보를 제공하고 있다. 따라서 다중빔음향측심기는 단일빔의 음향장비 보다 더 뚜렷한 가스 플룸을 탐지할 수 있으나, 상호보완적으로 동시에 운영하면 보다 효과적인 탐지기술을 확립할 수 있다. 향후, 본 연구는 특정가스의 음향학적 특징을 파악하여 정량적, 정성적 탐지 기술 향상에 기여하고자 한다.
기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.
데이터 중심적인 네트워크인 무선 센서 네트워크는 대량의 센서 노드들이 광범위한 지역에 조밀하게 분산 배치되어 동작한다. 센서 노드들은 일반적으로 열린 환경에서 독립적으로 동작하기 때문에 보안 공격에 취약하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 콘텐츠 기반 이상 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 무선 센서 네트워크의 특징인 특정한 현상을 여러 개의 센서 노드가 동시에 감지한다는 특성과 센서 노드에서 측정된 데이터인 콘텐츠는 어떤 특정 범위 안에서 변한다는 특성을 이용한다. 제안 기법은 훈련 단계, 적용 단계와 보정 단계로 구성되며 적용 단계에서 거리 기반 이상 탐지(distance-based anomaly detection) 기법을 이용하여 얻게 된 이상치 후보를 보정 단계로 보낸다. 보정 단계는 동일한 현상을 동시에 감지한 센서 노드들의 데이터로 구성된 콘텐츠 테이블과 이상치 후보를 비교, 분석함으로써 이상 탐지 기법의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통해 제안 탐지 기법이 높은 탐지율과 낮은 오탐율을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
제조 분야 설비 예지보전을 위해서 진동, 전류, 온도 등 물리 데이터를 기반으로 설비 이상을 탐지하는 인공지능 학습 모델이 활용되고 있다. 설비 결함, 고장 등 설비 이상 유형은 매우 다양하므로, 주로 오토인코더 기반 비지도 학습 모델을 이용한 이상 탐지 방법이 적용되고 있다. 설비 상태의 정상, 비정상 여부는 오토인코더의 재구성 오차를 이용해 효과적으로 분류할 수 있지만, 설비 이상의 구체적인 상태를 식별하는 데 한계가 있다. 설비 불균형, 정렬 불량, 고정 불량 등 설비 이상 상황 발생 시, 설비 진동 주파수는 특정 영역에서 정상 상태와 다른 패턴을 나타낸다. 본 논문에서는 전체 진동 주파수 범위를 N개 영역으로 나누어 이상 탐지를 수행하는 N 분할 이상 탐지 방법을 제시하였다. 압축기의 진동 데이터를 이용해 주파수와 강도를 달리한 9종의 이상 데이터를 대상으로 실험한 결과, N 분할을 적용하였을 때 더 높은 이상 탐지 성능을 나타냈다. 제안 방법은 설비 이상 탐지 이후, 설비 이상 구체화에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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