의사난수 생성기(PRNG)는 많은 양의 난수가 필요할 때 사용되는 프로그램이다. 대칭 키 암호시스템에서 대칭 키를 생성, 공개 키 암호나 디지털 서명에서 공개 키 쌍의 생성, 일회용 패드로 패딩에 사용되는 열을 생성하는 데 사용한다. 다양한 과학 분야에서 비선형 동역학계를 구체적으로 표현하는데 유용한 셀룰라 오토마타(CA)는 이산적이고 추상적인 계산 시스템으로 하드웨어 구현이 가능하여 암호시스템에서 키를 생성하는 PRNG로 응용되고 있다. 본 논문에서는 이웃 셀의 반경을 2로 증가한 5-이웃 CA를 이용하여 비선형 수열을 효과적으로 생성할 수 있는 프로그램 가능한 5-이웃 CA기반의 PRNG를 합성하는 알고리즘을 제안한다.
왕겨를 가연성 담체로 하는 새로운 훈연제의 실용적 가치를 평가하기 위하여 살충제와 살균제를 포함하는 7종의 봉상 훈연제를 제제하고 연소성을 측정하여 시판 중인 과립훈연제와 비교하였다. 오이를 재배 중인 연동하우스에서 fenarimol 과립훈연제를 처리하고 유효성분 분포를 조사하여 농약 처리의 균일성을 검증하였다. 또한 오이 노균병과 토마토 역병에 대한 예방 효과를 측정하여 수화제와 비교하였다. 왕겨를 가연성 담체로 하고 산화제로 염소산나트륨을 첨가한 봉상 훈연제는 여러 가지 농약에 대하여 높은 훈연율을 나타내었으며, 모두 시판되고 있는 과립훈연제보다 더 높았다. 오이를 재배하고 있는 연동하우스$(1,000\;m^2)$의 5곳에 fenarimol 과립훈연제를 처리하고 조사한 9개 지점의 지표면에서는 $26.2{\pm}7.7\;ng/cm^2$의 유효성분이 검출되었으며, 비교적 균일한 분포를 나타내었다. 또한 살균제 농약을 함유하는 봉상 훈연제는 오이 노균병과 토마토 역병에 대한 예방 효과가 시판되고 있는 수화제와 동등하고 약해 유발이 없어서 농약 제형으로 손색이 없었다.
인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.
현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.
선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.
Recently the research for utilization of waste heat produced from electric power plants, casting factories, heat treating factories or commercial building are being afforded by the need for energy saving. The objective of this study is to develop a thermoelectric generation system which converts unused energy from close-at-hand sources such as garbage incineration heat and industrial exhaust etc. into electricity. This paper presents a thermoelectric technology on a optimum system design method and efficiency and cost effective thermoelectric element on order to extract the maximum power output from energy conversion of waste energy. It is shown that the longitudinal stresses of module contacted with two point constrained AI tubes could be released more than those with a one-point constrained.
Edge AI 환경에서의 DNNs 학습 방법 중 하나인 분할 학습은 모델 전도 공격으로 인해 입력 데이터의 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 분할 학습 환경에서의 모델 전도 공격에 대한 기존 방어 기술들의 한계점을 회피할 수 있는 TrapMI 기술을 제안하고, 이를 통해 입력 이미지를 원 본 데이터 세트의 도메인에서 특정 타겟 이미지 도메인으로 이동시킴으로써 이미지 복원의 가능성을 최소화시킨다. 추가적으로, 테스트 과정에서 타겟 이미지의 정보를 알 수 없는 제약을 회피하기 위해 AutoGenerator를 구축한 후 실험을 통해 원본 데이터 보호 성능을 검증한다.
본 예비연구의 목적은 이미지 생성 인공지능 도구인 DALL-E2를 활용하여 영어 작문 활동을 실시한 후 중학생들의 영어 학습에 미치는 반응을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 15명의 중학교 영어학습자를 대상으로 3주간 실험 수업을 진행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 설문조사 결과, 자신감, 흥미 및 인공지능 기반 도구 활용 쓰기에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였음을 알 수 있었다. 아울러 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였으며 이는 인공지능 활용 학습이 영어 작문 및 전반적인 영어 학습에 있어 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 의미하였다. 둘째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 소감문을 내용분석을 통해 분석한 결과, 핵심 주제를 3가지(인지적, 정의적, 심동적 특성)로 추출할 수 있었으며 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 DALL-E2의 활용과 접목은 학습에 대한 새로운 흥미와 도전, 의지, 적극성을 높이며 궁극적으로는 영어표현력(productive skill) 향상에 일부 기여한 것으로 해석할 수 있었다.
Steam generator(S/G) tubes in pressurized water reactor (PWR's) are subject to several types of degradation. This degradation includes denting, pitting, intergranular attack(IGA), intergranular stress corrosion cracking(IGSCC), fatigue, fretting and wear. Degradation can be derived from either the primary side(inside) or the secondary side(outside) of the tube. Recent issue for tube degradation in domestic steam generator is the tube end cracking on seal weld region. The seal weld region at the tube end and tube itself is regarded as a pressure boundary between the primary side and the secondary side. One of the Westinghouse Model-F S/G has experienced tube end cracking and its number of plugging approximately becomes to the operating limit up to 5% due to tube end cracking which was reported as SAI/MAI(single/multiple axial indication) or SCI/MCI(Single/multiple circumferential indication) from the results of eddy current testing. Eddy current mock-up test was carried out to determine the origin of cracking whether it is from weld zone area or parent tube. This result was helpful to analyze crack location on ECT data. Correct action on this problem was the installation of tube-end sleeve. Last year, after removing 340 installed plugs from tubes, selected 269 tubes took tube-end sleeve installation. Tube-end sleeve brought pressure boundary from parent tube to installed sleeve tube. Tube-end sleeve has the benefit of reducing outage period and increasing more revenue than replacing S/G. This paper is provided to assist interest parties in effectively understanding this issue.
농약 원제, 왕겨, 무기산화제 및 아교 혼합 분말에 물을 가하여 반죽한 다음 성형하여 봉상 훈연제를 제제하고 훈연제의 연소성을 측정하여 보편적으로 사용될 수 있는 산화제를 선발하고자 하였다. 왕겨 분말을 가연성 담체로 하는 봉상 훈연제는 11개의 농약에 대하여 빠르고 균일한 연소 속도와 높은 훈연율을 나타내었다. 연소 균일성, 연소 속도 및 훈연율을 고려할 때 봉상 훈연제에는 산화제로써 염소산나트륨이 가장 적당하였다. 가장 높은 훈연율을 나타내는 산화제 첨가비는 농약에 따라 다르게 나타났지만 연소 속도가 다른 훈연제가 훈연율도 높게 나타나는 경향이었다. 왕겨를 가연성 담체로 한 훈연제는 $50^{\circ}C$에서 60일간 보관하였을 때 대부분 유효성분의 경시변화가 거의 없이 안정하였다. 연소실, 냉각기, 포집병 1, 여과기, 포집병 2, 포집병 3, 포집병 4, 응축기 및 진공펌프로 구성된 연기 포집 장치는 연소시 연기가 대량으로 발생하는 훈연제의 훈연율 측정에 적합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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