EEG 신호는 신체적으로 불편함을 가지고 있는 사용자에게서도 동일하게 발생되는 신호로써 차세대 인터페이스로 각광받고 있다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 이용하여 감성적인 정보처리와 논리적인 정보처리를 보조하는 실내 환경을 제어하는 사물인터넷 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 EEG 측정 장치, EEG 시뮬레이션 소프트웨어, 실내 환경 제어 장치로 구성된다. 실험 데이터로는 편안한 상태에서 발생되는 감성적인 정보처리에 대한 EEG 신호 데이터와 집중 시에 발생되는 논리적인 정보처리에 대한 EEG 신호 데이터를 사용한다. 측정된 신호에서는 ICA 알고리즘이 적용하여 잡음이 제거되고 베타파만을 추출한다. 이후 SVM을 통한 학습 및 테스트 과정을 거치게 된다. 피험자는 EEG 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 EEG 신호 정확도 향상 훈련을 거친 결과 평균 82.69%의 정확도를 보였다. EEG 측정 장치로부터 입력되는 EEG 신호는 Serial 통신을 통해 EEG 시뮬레이션 소프트웨어로 전송되며 감성적인 정보처리와 논리적인 정보처리를 분류하여 제어 명령이 생성된다. 이후 생성된 제어 명령은 Zigbee 통신을 통해 실내 환경 제어 장치로 전달되어 감성적인 정보처리일 경우 은은한 조명과 클래식 음악이 출력되고 논리적인 정보처리일 경우 밝은 조명과 함께 학습용 백색소음이 출력된다. 제안한 시스템은 BCI 기반 소프트웨어 및 디바이스 제어에 응용될 수 있어 몸이 불편한 사용자가 자신의 신체적인 한계를 극복하는 것을 가능하게 한다.
본 논문은 현재의 지적불부합지 탐색 방법이 지적경계의 현행화 과정 없이 이루어지는 것을 보완하기 위하여 지적경계 현행화 기반의 탐색 기법인 MMAS를 제안하고자 한다. MMAS는 지적측량 시 취득한 측정점 주변 고정물을 이용하여 지적경계를 현행화한 후 지적불부합지를 탐색하는 기법이다. MMAS 처리 순서는 우선 지적도와 지형도로부터 동일한 대상 영역을 추출하여 대상 영역에 존재하는 지적측량 시 취득한 측정점 주변 고정물과 이에 대응하는 수치지형도의 시설물 그리고 지적 필계점과 담장 경계점을 이용하여 대응쌍을 생성한다. 생성된 대응쌍을 기준으로 현행화를 수행하고, 마지막으로 현행화 후의 면적 오차를 계산하여 공차범위 내 포함 여부를 확인하여 잠재적 지적불부합 대상 필지를 분류한다. 제안 기법은 현재의 지적불부합지 탐색기법이 지적경계의 현행화가 배제된 토지(임야)대장 상의 면적만을 고려한 방법의 한계점을 보완하고, 현행화된 지적경계에 의한 좌표면적의 산출을 통해 지적불부합지 현황 조사의 범위를 잠재된 지적불부합지까지 확장하는데 의의가 있다. 제안 기법에 의해 잠재된 지적불부합지 필지를 탐색한 결과 지적경계의 현행화 이전의 결과보다 증가된 불부합 필지를 탐색할 수 있었다. 제안 기법은 현재 잠재되어 있는 지적불부합 필지를 탐색할 수 있는 방법이 없는 상황에서 지적재조사를 위한 지적불부합지 탐색에 적용 가능할 것으로 판단된다.
BIM 기술은 기존 2D 기반 도면처리에서 나아가 3D 모델링을 통한 시설물의 전 생애주기에 발생하는 데이터를 포함한다. 이러한 특성상 하나의 건물은 그 데이터의 방대한 양으로 엄청난 크기의 파일을 생산한다. 대표 표준포맷인 IFC가 그 예로, 객체 기반의 형상정보 및 속성정보를 기반으로 상당한 데이터를 포함한 대용량 처리에 대한 이슈가 종종 발생하고 있다. 이는 렌더링 속도를 증가시키고, 그래픽 카드 용량을 많이 차지하기 때문에, 화면 가시화 측면에서 비효율적이다. 대용량 데이터의 경량화 문제는 프로그램의 프로세스와 품질 측면에서 필수적으로 해결되어야 한다. 본 연구는 국내 및 해외 연구사례에서 경량화에 관련된 다양한 시도를 확인하였다. 이를 기반으로 대용량 BIM 데이터를 효과적으로 컨트롤하고 가시화하기 위해, BIM 특성을 고려하여 최대한 활용할 수 있는 데이터의 경량화 기법을 제안하고 검증하였다. 이는 웹 기반 GIS 플랫폼 상에서 대용량 시설물 데이터를 운용하는데, 최적의 시설물 유형을 분석하고 객체 기반의 IFC 특성을 최대한 활용하여 사용자 측면에서 화면전환의 품질을 확보하고 프로세스 측면에서 효과적인 메모리 운영을 확인하였다.
최근 가상현실(VR, Virtual Reality) 등 가장 많은 분야에서 가장 활발히 응용되고 있는 영상매체 중 하나가 전방위 영상 또는 파노라마 영상이다. 이 영상은 다양한 방법으로 획득된 영상들을 스티칭하여 생성하는데, 그 과정에서 스티칭에 필요한 특징점들을 추출하는데 가장 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 현재 가장 널리 사용되고 있는 SIFT 특징점을 추출하는 연산시간을 감소하는 것에 목적을 두고 SIFT 특징점들을 추출에 관여하는 파라미터들을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 파라미터는 가우시안 필터링에 사용되는 가우시안 커널의 초기 표준편차, 국소극점을 추출하기 위한 가우시안 차영상군의 수, 그리고 옥타브 수의 세 가지이다. SIFT 알고리즘으로는 이 알고리즘을 제안한 Lowe 방식과 컨볼루션 캐스캐이드(convolution cascade) 방식인 Hess 방식을 고려한다. 먼저 각 파라미터 값이 연산시간에 미치는 영향을 분석하고, 실제 스티칭 실험을 수행하여 각 파라미터가 스티칭 성능에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 두 분석결과를 토대로 성능저하 없이 연산시간을 최소로 하는 파라미터 값들을 추출한다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.
이종 셀룰러 네트워크 환경에서 셀 간 간섭 문제와 부족한 주파수자원 환경을 극복하는 것은 통신 성능을 향상시키기 위한 주요 방법 중 하나이다. 정적 주파수 재사용 방식은 한정된 주파수 자원 환경에서 셀 간 간섭 문제를 효율적으로 해결하기 위해 제안된 방식이다. 이러한 방식은 미리 정해진 파워와 대역으로 주파수를 할당하기 때문에 네트워크의 통신 성능향상에 제한이 있다. 또한 기존의 동적 주파수 재사용 방식들은 대부분의 경우 셀 안에 존재할 수 있는 스몰 셀 환경을 고려하지 않고 있고, 네트워크의 트래픽 부하기 심하고 불균일한 환경에 특화되어 있지 않다. 제안한 동적 주파수 재사용 기법은 다중 이종 셀룰러 네트워크 환경에서 네트워크 환경에 적응하여 각 셀의 트래픽 비율에 알맞게 동적으로 주파수를 할당한다. 제안한 기법은 먼저 각 셀 Edge의 PRB 사용량을 수집하고 이에 적응하여 스몰 셀을 제외한 전 셀 지역에 주파수를 재 할당한다. 그 후 이를 고려하여 스몰 셀을 위한 주파수를 할당하고 이를 반복하여 전체 셀의 주파수 자원을 할당한다. 해당 기법은 네트워크의 트래픽 부하가 심하고 불균일할 때 스몰 셀 환경을 위해 각 셀의 트래픽 부하에 적합한 주파수 자원을 할당시킴으로써, 기존의 방식에 비해 Spectral Efficiency 성능을 향상시켜 결과적으로 시스템의 Throughput 성능을 향상시킨다.
크리프와 건조수축에 의한 비역학적 변형이 구조물의 내적 혹은 외적 경계조건에 의하여 억제됨으로써 발생하는 역학적 변형률은 내적 응력상태의 변화를 초래한다. 이러한 내적응력 상태의 변화는 크리프 변형의 초기조건을 변화시킴으로써 비역학적 변형에 영향을 미치게 되며 또 다시 내적응력 상태의 변화를 초래하는 순환루프를 형성하게 된다. 콘크리트의 재령종속적 재료특성을 고려한 장기거동해석에서 요구되는 구성관계는 이러한 응력상태의 지속적 변화로 초래되는 크리프 변형 미케니즘의 변화를 고려할 수 있어야한다. 비역학적 변형의 영향을 받는 합성형 거더의 거동 예측을 위하여 본 연구에서는 콘크리트의 재령종속적 특성을 고려한 총 응력-변형률 관계를 Taylor 급수확장을 이용하여 기준시간에 관해 선형으로 확장하는 과정을 통해 응력-변형률의 점증관계를 정의하는 증분유효접선계수를 재령종속적 관계로 유도하였다. 콘크리트의 건조 수축과 크리프 및 탄성계수발현으로 야기되는 합성형 거더의 재령종속적 거동을 분석하기 위해 제안된 증분유효접선계수에 근거하여 유한요소 정식화를 수행하였다. 개발된 해석 알고리즘을 이용하여 부모멘트 구간 하단부에 콘크리트를 타설한 이중합성 거더에 대하여 최근 수행된 재령종속적 거동 실험을 예측하였고, 두 결과를 비교하여 매우 근접한 예측 결과를 얻을 수 있었으며, 합성형 거더에서 발생하는 지점부 부반력을 비교과정을 통해 분석하였다.
한국원자력연구소에서는 국내 개인선량계 판독기관들의 선량판독평가기술의 정밀 정확도 향상을 위한 국내 상호비교시험을 실시하였다. 본 시험에 참가한 기관은 모두 7개 기관으로 총 9종의 선량계(TLD 6종, 필름배지 3종)가 참가하였다. 사용된 방사선장은 Cs-137 감마, Sr/Y-90 베타 및 ISO의 wide series X-선장중 4종등 6개의 방사선장 이었으며, 참가기관당 30개의 선량계를 제출하여 각 시험조사당 4개씩 PMMA팬톰위에서 같은 선량이 조사되었다. 조사선량의 범위는 하한 ${\sim}10mSv$ 이하였다. 참가기관은 판독선량을 ICRU가 정한 개인선량당량 Hp(10) 및 Hp(0.07)로 평가하였다. 시험 결과 Cs-137 및 Sr/Y-90의 경우 1개 기관을 제외한 모든 기관의 판독선량과 부여선량의 비가 ${\pm}25%$ 이내에서 잘 일치하고 있었으나 X-선장의 경우, 모든 판독기관의 선량평가 알고리즘이 ANSI N13.11의 X-선장에 기초하여 개발되었기 때문에 판독선량과 부여선량의 편중이 ${\pm}35%$를 초과하는 경우들이 발견되었다.
ULSI급 CMOS 소자를 개발, 제작하고 또한 그것의 전기적 특성을 정확히 분석하기 위해서는 공정 및 소자 시뮬레이터의 사용이 필수적이다. 대면적 몬테 카를로 시뮬레이션 결과가 다차원 소자 시뮬레이터의 입력으로 사용되려면 과도한 입자수의 증가로 비효율성을 띄게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3차원 몬테 카를로 이온 주입 시뮬레이터인 TRICSI 코드를 이용하여 물리적으로 타당하며 또한 효율적으로 시뮬레이션 입자 수를 증가시켜 대면적 이온 주입시의 3차원 통계 분포의 잡음 영역을 최소화하는 방법을 제안하였다. 후속 공정인 열확산 공정이나 RTA(급속 열처리) 공정의 확산 방정식을 푸는 경우 발산을 막기 위해 몬테 카를로 시뮬레이션 결과의 통계 분포에 대한 후처리 과정으로 3차원 셀을 이용한 보간 알고리듬을 적용하였다. 시뮬레이션 수행 결과 가상 궤적 발생법(split-trajectory method)만을 사용한 것에 비해 계산 시간은 2배로 늘이지 않는 범위에서 10배 이상의 이온 입자 생성 분포를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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