인공위성에서의 우주방사선 차폐계산을 위한 근사계산 방법으로 sectoring method를 적용하는 방법과 chord-length 분포를 이용하는 방법을 상세 계산 결과와 비교하였다. 저 궤도 위성인 우리별 1호를 대상으로 양성자의 차폐계산을 수행하였다. 이때 방사선환경은 AP-8 model을 이용하여 구한 SAA(South Atlantic Anomaly)지역으로 가정하였다. Sectoring method와 chord-length 분포를 이용하는 방법은 양성자가 물질내에서 직진한다는 기본적인 가정을 사용하므로 3차원 상세계산 결과와 비교하여 어느 정도의 오차를 갖는다. 그러나 우리별 1호를 대상으로 수행된 계산 결과에서 두 계측기 위치에서의 피폭량 예측은 2가지 근사모델이 모두 상세계산 결과와 근사하게 일치하였다.
This paper presents a method for automatically detecting Korean prosodic boundaries using both acoustic and grammatical information for the performance improvement of speech information processing systems. While most of previous works are solely based on grammatical information, our method utilizes not only grammatical information constructed by a Maximum-Entropy-based grammar model using 10 grammatical features, but also acoustical information constructed by a GMM-based acoustic model using 14 acoustic features. Given that Korean prosodic structure has two intonationally defined prosodic units, intonation phrase (IP) and accentual phrase (AP), experimental results show that the detection rate of AP boundaries is 82.6%, which is higher than the labeler agreement rate in hand transcribing, and that the detection rate of IP boundaries is 88.7%, which is slightly lower than the labeler agreement rate.
무선 전파환경 내에서 무선 LAN AP 등의 적절한 배치를 통하여 효율적인 서비스 반경을 확보할 수 있다. 이를 위해서는 전파환경의 장애물 등의 배치에 따른 구조적 영향을 고려할 필요가 있다. 이에 전파환경 내에 임의 장애물이 존재하고 송수신 지점에 따른 전파의 회절 및 산란특성을 FDTD법에 의해 해석하고 회절효과에 따른 장애물의 영향을 평가하였다.
Operation data and fault data are recorded at the TCMS(Train Control and Monitoring System) of train are very important record for repairs and inspection of train. there are two ways to transfer the data today. one is using memory card and the other is using wireless communications. This paper is proposed about TCMS wireless depot analytical equipment that transfers data recorded in train to depot equipment via wireless method. The TCMS wireless depot equipment configuration is an AP(Access Point) and a central server PC at depot equipment. This method has the advantage of decrease of personnel expenses, collection time and convenience of staffs. This paper is verified about the utility of use, efficient establishment position of an AP at depot, the safety of data receiving, the exactitude of data and the shortening of transmission time. and this equipment is now operating at shin-jeong depot of SeoulMetro.
Most vehicle detection methods have poor vehicle feature extraction performance at night, and their robustness is reduced; hence, this study proposes a night vehicle detection method based on style transfer image enhancement. First, a style transfer model is constructed using cycle generative adversarial networks (cycleGANs). The daytime data in the BDD100K dataset were converted into nighttime data to form a style dataset. The dataset was then divided using its labels. Finally, based on a YOLOv5s network, a nighttime vehicle image is detected for the reliable recognition of vehicle information in a complex environment. The experimental results of the proposed method based on the BDD100K dataset show that the transferred night vehicle images are clear and meet the requirements. The precision, recall, mAP@.5, and mAP@.5:.95 reached 0.696, 0.292, 0.761, and 0.454, respectively.
최근 IT시대인 만큼 IT기술의 눈부신 발전으로 인해 사물 대 사물, 사물 대 사람, 사람 대 사람 간의 정보 전달 기술이 활발해지고 있다. 정보 전달 기술이 활발해 지고 있는 만큼 IoT는 우리 일상생활에 밀접하게 다가와 언제 어디에서나 흔하게 볼 수 있을 만큼 우리 일상생활의 한 부분을 차지하고 있다. IoT 환경에서는 주로 웹기반 프로토콜인 CoAP 프로토콜을 사용한다. CoAP 프로토콜은 전송 속도가 낮고 손실이 큰 네트워크에서 주로 사용되기 때문에 IoT 환경에서 주로 사용된다. 그러나 IoT는 보안적으로 취약하다는 단점이 있다. 만약, IoT 환경에서 보안에 노출 될 경우 개인정보 또는 기업의 기밀 정보 등이 유출 될 가능성이 있다. 공격자가 IoT 환경에서 대상 디바이스를 감염 시킨 후 감염된 디바이스가 공공장소에서 흔히 사용되는 무선인터넷에 접속 했을 시 장악된 디바이스는 내부망에 있는 디바이스들에게 arp spoofing을 보낸다. 그 후 내부망 패킷의 흐름을 장악한 후에 내부망에 있는 디바이스들이 보내는 패킷을 감염된 디바이스가 받아 지정된 해커의 서버에 보낸다. 본 논문에서는 이에 관한 공격 방법과 대응방안을 제안한다.
본 연구는 광중합 충전 재료의 적층 방법에 따른 중합수축 양상을 스트레인 게이지를 이용하여 측정하고, 이를 응력으로 환산하여 치면에 미치는 영향을 평가하였다. 발거된 영구치 70개의 치경부에 가로 3 mm, 세로 3 mm, 높이 1.5 mm의 와동을 형성하고, 일회 충전, 수평 적층법, 사면적층법으로 나누어 수복 재료를 충전하였다. Plasma arc lamp(PAL)를 사용한 고출력 광중합기를 광원으로 사용하였으며, 수복 재료는 Filtek $Z-250^{(R)}$ 복합레진, $Dyract^{(R)}$ AP 컴포머 그리고 $Tetric^{(R)}$ Flow 유동성 복합레진을 사용하였다. 중합과정동안 스트레인 게이지를 이용하여 치면에 발생된 스트레인을 측정하였고, 이를 응력으로 환산하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. Strain 값은 광중합 개시와 함께 급격히 증가하였으며, 시간이 지남에 따라 서서히 감소하는 양상을 보여 주었다. 2. $Z-250^{(R)}$의 수축응력이 $Dyract^{(R)}$ AP와 $Tetric^{(R)}$ Flow에 비해 상대적으로 높게 나타났으나 통계학적 유의차는 없었다(p>0.05). 3. $Z-250^{(R)}$과 $Dyract^{(R)}$ AP에서 3가지 와동 충전 방법 간에는 수축응력의 차이가 없었다(p>0.05). 4. 와동 충전 방법에 따른 충전 재료 간에도 수축응력의 유의차는 없었다(p>0.05). 이상의 결과를 종합해보면 $Dyract^{(R)}$ AP는 광중합 과정과 자가 중합 과정이 함께 일어남으로 인해 $Z-250^{(R)}$보다 상대적으로 중합 수축이 적게 나타난 것으로 판단되었다. $Tetric^{(R)}$ Flow는 한 번에 충전을 완료할 수가 있어 시간 소모가 적고 치질에 대한 중합수축력도 적어 유치 와동 충전 시 유용한 충전 방법이라고 판단되었다. 향후 와동 충전 방법의 방향과 광중합 시간 간격이 광중합수축에 미치는 영향 등에 대한 추가 연구가 필요하다고 사료되었다.
산화철($Fe_3O_4$은 세포에 의해 섭취된 후 대사반응에 의해 분비되므로 세포독성을 나타내지 않는다. 따라서 산화철 나노입자는 MRI 촬영을 하기에 앞서 조영제로서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 통상의 공침법으로 산화철 나노입자를 합성하고 폴리에틸렌글리콜을 스페이서로 하여 혈관내피세포 및 방광암 세포막의 IL-4 리셉터에 특이적으로 반응하는 homing 펩타이드(AP)를 고정화하였다. AP를 고정화한 산화철 나노입자의 크기는 수용액 상에서 약 39 nm이었다. 섬유아세포 및 방광암세포를 이용하여 AP고정화 산화철 나노입자의 uptake를 조사한 결과 섬유아세포에는 선택적 uptake를 발견할 수 없었으나 방광암세포에는 선택적으로 uptake됨을 알 수 있었다. 따라서 AP 고정화 산화철 나노입자는 조기 암진단용 조영제로서 가능성을 지니고 있다고 할 수 있다.
이 연구는 Tempe 압력셀에서 1-단계 유출법을 이용하여 불포화수리전도도 추정모형인 van Genchten 모형과 Campbell 모형을 비교하고자 수행하였다. 토양 코아(컬럼)는 서울대학교 농업생명과학대학 부속 사과 과수원에 위치한 송정통 (the fine loamy, mesic family of Typic Hapludults) 의 Ap1, B1, C 층에서 채취하였다. 각 층위의 컬럼들에 대해 포화수리전도도를 측정하고 Tempe 압력셀에서 수분보유곡선을 측정한 후 최소좌승법으로 모형의 변수를 도출하였다. 수분보유곡선에서 모형과 측정치는 잘 적합하였고 포화근처에서 Campbell 모형의 적합도가 van Genchten 모형보다 약간 더 좋았다. Campbell 모형의 불포화수리전도도가 van Genchten 모형보다 높게 추정되었으며 1-단계 유출법의 불포화수리전도도는 C층에서 van Genchten 모형과 잘 적합하였고 Ap1층, B1층에서는 두 모형의 중간에서 van Genchten에 약간 더 가까웠다. 따라서 불포화수리전도도 측정범위-10~-75kPa에서 van Genuchten 모형이 실측치와 더 적합하다 할 수 있었고, 포화근처에서는 수분보유곡선과의 적합도가 Campbell 모형이 더 높은 것으로 보아 상대적으로 수리전도도함수의 정확도가 높을 것으로 추측할 수 있었다.
본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성에 기반을 둔 기법으로 입력변수 간의 종속성을 빠르게 제거하여 과추정을 방지하기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 각 500개 샘플의 7개 신호를 가지는 인위적인 문제와 각 55개 샘플의 24개의 신호를 가지는 환경오염신호를 대상으로 각각 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 주요성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 제안된 방법은 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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