최근 광 대역 통합 네트워크에서 고품질의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 또한, 사용자 단말기기의 다양화 및 대화면 디스플레이 장치의 보급으로 다양한 형태의 서비스 품질(QoS)에 대한 요구도 증가하고 있다. 이를 위해 네트워크 관점에서 동적 큐 관리 알고리즘과 같은 인터넷 성능을 개선하여 서비스 품질을 보장하는 연구와 종단 관점에서 미디어의 품질을 보장하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 그러나, 기존 동적 큐 관리 알고리즘은 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성에 대하여 고려하지 못하여 서비스 품질을 보장하는 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 혼잡제어 알고리즘의 문제점을 개선하기 위해 NAL (Network Abstract Layer)의 헤더 내 TID (Temporal_ID)를 통해 SVC 부호화 기술의 특성을 파악하여 프레임간 의존성이 낮은 프레임의 패킷에 대하여 차등적으로 패킷을 폐기하는 75-AQM (Temporal Scalability - Active Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 75-AQM 알고리즘은 혼잡상황 시 차등적인 패킷 폐기를 통해 SVC 부호화 기법을 이용하는 스트리밍 서비스에 대하여 안정적인 비디오 복호화를 통해 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.
본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.
애드 혹 센서 네트워크 환경에서 사용되는 대표적인 라우팅 방식인 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)는 무선보안 메커니즘의 부재로 라우팅 정보가 모든 노드에게 노출되어 있다. AODV방식의 문제점은 공격자가 네트워크 내부에 침입하여 임의대로 라우팅 경로를 수정하여 자신을 통과하는 경로를 최단경로로 판단하게 하는 라우팅 정보 변조공격이 가능하다는 것이다. 본 논문에서는 AODV 라우팅 정보 중 공격자가 RREQ(Route Request) 패킷의 소스 시퀀스 번호와 홉 카운트를 변조하여 사용하는 공격을 설계했다. 그리고 설계한 공격을 보안 암호화 및 인증방식이 아닌 AODV의 메커니즘 안에서 공격자를 발견하고 발견된 공격자를 고립시켜 네트워크 성능저하를 막을 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 네트워크 보안을 위해 과도한 보안 알고리즘의 도입으로 생기는 오버헤드를 네트워크 메커니즘을 통하여 줄이고자 한다. 제안된 메커니즘의 성능 평가는 NS-2를 이용하였으며 정상적인 네트워크 상황, 공격 시 네트워크 상황 그리고 제안 메커니즘이 적용된 네트워크 상황하에서 목적지 노드의 데이터 총 수신량을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방식을 도입하였을 경우 데이터의 총 수신량이 정상적인 네트워크 상황과 거의 동일하게 나타남을 확인하였다.
위성영상 정보를 이용하여 지형지물을 인식하거나 추출하는 것은 영상정보의 실제적인 응용을 위한 기본 연구로 간주되고 있다. 또한 고 해상도 영상정보가 다양한 민간 분야에서 활발하게 이용됨에 따라 정확한 지형지물의 추출에 대한 필요성이 더욱 강조되고 있다. 지금까지 중-저 해상도 영상정보를 대상으로 하여 도로 경계를 포함하는 선형 지형지물을 자동으로 추출하기 위한 여러 가지 방법들이 개발되고 있어 왔으나 이를 고 해상도 영상정보에 적용하거나 적용 결과를 분석한 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 항공사진 정보니 고 해상도 영상정보를 대상으로 하여 선형 지형지물의 추출에 적합한 기법으로 최근에 제안된 구배 방향 프로파일 알고리즘(GDPA)과 Hough 변환기법에 따른 적용 결과를 동일한 자료에 적용하고 이러한 결과를 비교하고자 하였다. 각 방법에 대한 적용 결과를 정량적으로 비교하기 위해 수치지도의 도로 중심선과 도로 경계선 레이어를 기준으로 하는 Commission, Omission 오차를 이용한 Ranking기법을 적용하여 수행하였다. 연구 결과, Hough 변환기법이 추출 결과 영상에서는 평균적으로 20%정도의 높은 정확도를 보이며, 처리속도는 GDPA의 경우가 Hough 변환 기법에 비하여 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 나타났다 그러나 GDPA 알고리즘에 잡음제거를 시행한 경우에는 Hough 변환에 의한 결과와 유사한 정확도를 보인다. 결론적으로 위성 영상정보로부터 지형지물을 추출하는 어플리케이션에서는 GDPA 알고리즘이 Hough 변환 기법에 비하여 적용성이 좋은 것으로 생각된다.
본 논문에서는 고정 수신 환경에서 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 3.0 MIMO(multiple-input multiple-output)의 채널 추정 방법에 따른 성능 평가를 제시하였다. ATSC 3.0 MIMO 시스템은 기존의 지상파 방송 시스템에 비해 높은 주파수 효율성(spectral efficiency)과 향상된 수신 성능을 얻을 수 있다. ATSC 3.0 MIMO의 파일럿 인코딩 알고리즘(pilot encoding algorithm)으로서 Walsh-Hadamard 인코딩과 널 파일럿(null pilot) 인코딩이 정의되어 있고, 단일 입력 단일 출력(single-input single-output)에 비해 크기와 위상이 달라진다. 수신기에서 파일럿 신호에 대한 채널 추정 후 데이터 신호에 대한 채널 추정을 위한 보간(interpolation)이 수행되는데, 이 때 시간 축과 주파수 축에 대해 선형 보간과 DFT(discrete Fourier transform) 기반 보간 방법을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 시간 축과 주파수 축에 대해 가능한 보간 방법의 조합을 구성한 뒤, 전산 실험을 통해 다양한 보간 방법의 성능을 분석하였다. 전산 실험 결과는 시간 축으로 선형 보간을 먼저 수행한 후 주파수 축으로 DFT 기반 보간을 수행하는 조합이 가장 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 한강유역 ($34,148km^2$)내 다목적 댐(소양강댐, 횡성댐, 충주댐)의 하천유지유량 추가 방류 모의를 통한 유역의 수질 및 수생태계 건강성 변화를 평가하였다. 추가 방류기간은 수생태계 건강성 조사가 수행되는 봄(4-6월), 가을(8-10월)로 산정하였으며, 방류량은 댐의 기존 방류량에 비례하며 총 방류량이 댐별 고시된 하천유지유량을 초과하지 않도록 산정하였다. 하천 유지유량 방류에 따른 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3-N$, T-P, $PO_4-P$) 농도는 봄철에 감소하지만 가을철에는 오히려 증가하는 것으로 모의되었다. 변화한 수질농도 데이터를 기존에 구축한 Random Forest 알고리즘에 적용하여 수생태계 건강성을 평가하였을 때, 유역의 하류에서 모든 수생태계 건강성 지수(FAI, TDI, BMI) 등급이 개선되는 것으로 분석되었다. 가을보다 봄에 하천유지유량 방류에 따른 수생태계 개선의 효과가 큰 것으로 나타났다.
The movement of animals is one of the primary factors that influence the variation of livestock emissions. This study evaluated the relationship between animal activity and three major emissions, PM10, PM2.5, and ammonia gas, in weaning, growing, and fattening pig houses through continuous monitoring of the animal activity. The movement score of animals was quantified by the developed image analysis algorithm using 10-second video clips taken in the pig houses. The calculated movement scores were validated by comparison with six activity levels graded by an expert group. A comparison between PMs measurement and the movement scores demonstrated that an increase of the PMs concentrations was obviously followed by increased movement scores, for example, when feeding started. The PM10 concentrations were more affected by the animal activity compared to the PM2.5 concentrations, which were related to the inflow of external PM2.5 due to ventilation. The PM10 concentrations in the fattening house were 1.3 times higher than those in the weaning house because of the size of pigs while weaning pigs were more active and moved frequently compared to fattening pigs showing 2.45 times higher movement scores. The results also indicated that indoor ammonia concentration was not significantly influenced by animal activity. This study is significant in the sense that it could provide realistic emission factors of pig farms considering animal's daily activity levels if further monitoring is carried out continuously.
본 연구는 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사의 품질향상을 위한 것이다. 기존의 터널 그라우팅 시공에서는 실시간으로 주입압 및 주입량을 보여주는 P~q~t charts를 기술적으로 온전히 활용하지 못하였다. 그 이유는 주입지반의 차이 및 주입 중 어떤 문제가 발생할 시에 P~q~t charts가 어떻게 변화하며, 그에 따른 표준적인 주입유형을 보여주는 주입 그래프 패턴, 특성, 판정, 그에 따른 조치유형 및 조치방법에 대한 기술적 판단방법이 없었기 때문이다. 본 논문은 상기의 문제점 등을 해결하기 위한 일환으로 일반 및 알고리즘 그라우팅 시 토사층 및 암반층으로 구분하여 주입유형, 특성, 판정방법, 그리고 조치유형 및 조치방법 등의 연구를 수행하였다. 새롭게 개선된 토사층 P~q~t charts에서는 일반그라우팅과 알고리즘 그라우팅 둘로 나누어 각각 6가지 유형으로 구분하였고 각 유형에 따른 특성 및 판정방법을 도출하였으며 일반주입유형과 알고리즘 주입유형에서의 각 유형별 조치방안도 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 또한, 개선된 암반층 P~q~t charts에서도 각각 6가지 유형으로 구분하여 토사층과 같이 해당 유형에 상응하는 조치방안을 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 따라서, 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사에서 예비단계의 현장시험 혹은 시공 중 단계에서 시간에 따른 주입압 및 주입량의 데이터인 P~q~t charts를 실시간 측정하여 주입유형을 분석하고 조치방법을 마련하여 더 나아가 모든 그라우팅 단계에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
전국 고속도로의 포트홀 발생으로 인한 보상금액과 건수는 2015년 대비 2019년에 각각 약 4.2배, 3.5배 수준으로 증가하고 있으며, 이러한 도로 위 위험요소들로 인한 피해 증가로 국토교통부는 사업용 차량 내 장치(운행기록계, 블랙박스, ADAS)가 수집하는 정보를 활용하여 도로위험정보를 수집하고 제공할 수 있는 기술 및 서비스를 개발 중에 있다. 본 연구는 이러한 기술개발을 대비하여 운전자 및 도로관리자에게 도로위험정보를 제공하기 위해서 연속류 및 단속류를 대상으로 개발한 알고리즘에 대한 통합평가를 실시하여 설정한 3개 시나리오들을 검증하였다. 그 결과, 통합평가 전체 정확도가 81.88%로 도출되었고 통합평가의 목적과 가정을 고려하여 1분 미만 데이터의 누락, GPS 좌표 위치와 알고리즘 관련 오류들만 본 통합평가 시 발생한 오류로 간주하였다. 그 중에서 GPS 오류 데이터들을 보정하여 전체 90.15%(도로파손의 확률: 99.38%, 결빙: 84.45%,안개: 94.42%)의 정확도로 도출하였다. 본 연구결과는 사업용 차량이 수집할 위치기반 정보 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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