항공기 구조물 표면에 발생하는 외부 충격은 크랙과 같은 손상을 발생시킬 수 있으며 이는 차후 큰 결함을 야기하기 때문에 충격과 손상을 탐지하고 위치를 추정하는 것은 구조 안정성 모니터링에 있어 중요한 부분이다. 본 연구에서는 능동, 수동 센싱기법을 조합한 L-형상 압전체 센서 배열을 사용하여 충격과 손상을 탐지할 수 있는 기법을 개발하였다. 수동 센싱기법으로 1개 센서군 당 3개의 센서를 L-형상으로 배치하여 충격 발생 각도를 추정하고 2개의 센서군을 사용하여 충격위치를 탐지하는 방법을 도입하였다. 이 수동 센싱기법을 유도초음파 기반의 능동 센싱기법에 확대 적용하여 동일한 압전소자로 충격 탐지와 더불어 손상을 탐지할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 기법은 방향에 따른 파동의 속도 변화와 같은 구조물에 대한 정보 없이도 위치 추정이 가능하여 비등방성 구조 내에서도 정확한 충격 및 손상 위치 정보를 얻을 수 있다. 개발된 기법을 날개 형태 구조물 및 CFRP 판에 적용하여 실험적으로 정확한 충격 및 손상 위치를 추정할 수 있음을 증명하였다.
소형 수중무인체에 탑재 운용되는 능동 합성개구면소나는 외부 수중환경의 영향으로 진행경로에 여러 가지 궤적 교란이 발생한다. 이는 해저 물체에서 반사된 신호의 합성 개구면처리에 있어서 위상 부정합이 발생되어 탐지성능의 저하를 가져 온다. 본 논문에서는 수중무인체가 정속도 직선기동시 현측방향으로 주기적 궤적교란이 발생될 때 DPC를 이용한 능동 SAS 자동초점처리로 훼손된 이미지를 보상하고 탐지성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 시뮬레이션을 통해 플랫폼의 주기적 교란 크기 및 변동 주기에 의한 훼손된 이미지는 인접된 송신 핑신호의 겹쳐진 위상중심점 위상차 적용으로 궤적교란 보상처리가 가능하고 3dB 기준 방위해상도 및 탐지 이미지의 성능개선 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 필터방식 얼굴검출 하드웨어를 저전력 설계하고 그에 따른 전력 소모량을 분석하였다. 얼굴검출 하드웨어는 입력되는 영상에서 얼굴의 위치를 검출하며 내부적으로 6개 모듈과 11개의 모듈 간 버퍼가 삽입되어 각 모듈이 순환 연산한다. 따라서 저전력 설계를 위해 SLEEP 모드와 ACTIVE 모드를 적용하였고, 해당 하드웨어에 모듈별 그리고 레지스터별 클럭게이팅(Clock Gating) 기술을 적용하였다. 추가적으로 모듈간 버퍼는 메모리 파티션을 통해 메모리에서 소비하는 전력양을 줄였으며 게이트 레벨에서도 저전력 설계 기술(Gate level power optimization)을 적용하였다. 이는 삼성 0.18um 공정의 STD130 라이브러리를 사용하여 Synopsis(사)의 Power-Compiler를 통해 구현되었으며 동사의 Prime-Power에 의해 소비 전력량을 측정하였다. 그 결과 저전력 설계 기술을 적용하기 전과 비교하여 ACTIVE 모드일 경우 약 68%의 전력 소모를 줄였다.
Connection hijacking은 TCP 스트림을 자신의 머신을 거치게 리다이렉션 할 수 있는 TCP 프로토콜의 취약성을 이용한 적극적 공격 (Active Attack)이다. 리다이렉션을 통해 침입자는 SKEY와 같은 일회용 패스워드나 Kerberos와 같은 티켓 기반 인증 시스템에 의해 제공되는 보호 메커니즘을 우회할 수 있다. TCP 접속은 누군가 접속로 상에 TCP 패킷 스니퍼나 패킷 생성기를 가지고 있다면 대단히 취약하다. 스니퍼의 공격으로부터 방어하기 위하여 일회용 패스워드나 토큰 기반 인증과 같은 사용자 식별 스킴이 사용되어지고 있다. 이들은 안전하지 않은 네트워크상에서 스니핑으로부터 패스워드를 보호하지만 이러한 방법들은 데이터 스트림을 암호화하거나 사인하지 않는 한 적극적인 공격으로부터 여전히 취약하다. 많은 사람들이 적극적 공격은 대단히 어렵고 그만큼 위협도 적을 것이라고 생각하고 있지만 여기서는 이러한 환상을 깰 수 있도록 유닉스 호스트에 성공적으로 침입한 대단히 적극적 공격을 제시한다. 최근 이론적으로 알려진 이 취약점을 공격할 수 있는 도구가 인터넷 상에 공개되어 이에 대한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 무선네트워크 상에서 침입자탐지 분석기법에 대하여 제안한다.
고해상도 드론영상과 딥러닝 기술을 결합한 활성산불 감시는 이제 초기단계로 다방면의 연구개발을 필요로 한다. 이 단보에서는 드론영상 산불탐지에 아직 사용되지 않았던 state-of-the-art (SOTA) 모델인 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7) 기반의 활성산불 객체탐지를 수행하였으며, 동일한 데이터셋을 사용한 선행연구에 비해 F1점수가 약 0.05 향상된 성과를 거두었다. 향후 우리나라에서도 광역적인 산불감시에 적용될 수 있도록 추가적인 기술 개발이 계속 필요할 것이다.
본 논문에서는 동공 검출을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공검출기는 눈의 역반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형컴퓨터나 무인정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높였으며 또한, 실시간으로 서보의 제어 장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.
Active thermography has been used for several years in the field of remote non-destructive testing. It provides thermal images for remote detection and imaging of damages. Also, it is based on propagation and reflection of thermal waves which are launched from the surface into the inspected component by absorption of modulated radiation. For energy deposition, it use external heat sources (e.g., halogen lamp or convective heating) or internal heat generation (e.g., microwaves, eddy current, or elastic wave). Among the external heat sources, the ultrasound is generally used for energy deposition because of defect selective heating up. The heat source generating a thermal wave is provided by the defect itself due to the attenuation of amplitude modulated ultrasound. A defect causes locally enhanced losses and consequently selective heating up. Therefore amplitude modulation of the injected ultrasonic wave turns a defect into a thermal wave transmitter whose signal is detected at the surface by thermal infrared camera. This way ultrasound thermography(UT) allows for selective defect detection which enhances the probability of defect detection in the presence of complicated intact structures. In this paper the applicability of UT for fast defect detection is described. Examples are presented showing the detection of defects in PCB material. Measurements are performed on various kinds of typical defects in PCB materials (both Cu metal and non-metal epoxy). The obtained thermal image reveals area of defect in row of thick epoxy material and PCB.
본 논문에서는 동공 검출 기술을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공 검출기는 눈의 역 반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형 컴퓨터나 무인 정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치 와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높이었다. 또한, 실시간으로 서보의 제어장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.
Traffic monitoring plays an important role in intelligent transportation systems. It can be used to collect real-time traffic data concerning traffic flow. Passive shadows resulted from roadside buildings or trees and active shadows caused by moving vehicles, are one of the factors that arise errors in vision based vehicle detection. In this paper, a land mark based method is proposed for vehicle detection and shadow rejection, and finally vehicle count are achieved based on the land mark detection method.
현재의 인터넷 라우터는 Drop tail 방법으로 패킷을 처리한다. 따라서 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인한 혼잡상황 때문에 많은 패킷이 손실 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection)와 같은 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제시하였다. 이러한 알고리즘은 라우터나 게이트웨이에서 발생할 수 있는 네트워크 혼잡상황을 개선하여 전체적인 패킷 손실을 줄여 줄 수 있다. 그러나 RED 알고리즘의 경우 큐 크기의 변화 정보로 혼잡상황을 판단하고 제어하기 때문에 동적으로 변화하는 현재의 인터넷 트래픽 대한 혼잡상황 제어에 있어서 개선의 필요성이 있다. 본 논문에서는 이러한 RED 알고리즘의 문제를 보완하기 위해서 기존의 RED 알고리즘을 개선한 MRED(Modified Random Early Detection) 알고리즘을 제안했다. 제안한 알고리즘은 간단하게 폐기(drop) 확률을 구하는 RED에 비하여 휴리스틱 (heuristic)한 방법을 적용하여 보다 동적으로 폐기 확률 값을 계산한다. MRED 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서 실힘을 통하여 기존의 큐 관리 방법과 성능을 비교하였고 리눅스 커널에 MRED를 구현하여 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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