인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 중심에 동공을 갖는 원통형태 광결정 도파로가 제안되어지고, 이 전송로의 도파 특성에 대한 분석이 수행되어진다. 여기서 동공은 일반적인 공기이거나 임의의 액체나 고체 물질들에 의한 저지수 유전체로써 형성되게 된다. 베셀 함수를 이용한 분석적 방법으로 전자장에 대한 엄밀한 해를 구하기 위하여, 행렬 기법이 고유치 방정식의 유도에 사용되고, 실효 굴절률, 분산, 전자장 분포 등의 기본 모드의 중요한 전송 성질들이 조사된다. 또한 분석 결과 정확도의 검증을 위하여 엄밀한 완전 벡터 유한 차분법을 적용해보고, 광결정 도파로의 설계와 제조 상의 문제를 해결하는데 용이하게 활용하고자 한다. 설계된 중심-동공 광도파관의 실효 모드 면적이 2.6056 ㎛2에서 5.9673 ㎛2까지 동작 파장에 따라 다양하게 변하며, 일반적으로 광도파로의 중심으로부터 바깥쪽으로 원통형의 층수가 적을수록 그리고 굴절률 n1이 약간 큰 저지수일수록 실효 면적은 작아지므로, 비선형 소자 응용의 관점에서 훨씬 더 최적화된 결과를 나타낸다.
최근 방범 및 교통관제를 위하여 다수의 고성능 CCTV의 설치가 급격히 늘어나면서, 사생활침해 요소에 대한 대응과 다수의 카메라로부터 전송되는 고화질 영상정보의 분석에 대한 시스템 요구 사항의 증가문제가 활발하게 대두되고 있다. 따라서 사생활침해에 대응하기 위한 방법과 다수의 카메라로부터 입력되는 감시영상을 효율적으로 처리하기 위한 방법들이 요구된다. 본 논문에서는 입력영상의 처리 비용을 줄이고 처리속도를 향상시키기 위해, 복수개의 카메라로부터 입력되는 영상을 그룹화하여 통합영상을 생성한다. 생성된 통합영상을 분석한 후 미리 설정된 이벤트들을 감지하고 이벤트의 감지여부에 따라 이벤트에 대응하는 편집 작업을 수행하게 된다.
본 논문은 ICT 융합기술 분야의 기초가 되는 전자회로 교육을 위한 방법으로 증강현실 기반 전자회로 교육 시스템을 제안한다. 시스템은 실제 회로를 확인할 수 있는 하드웨어 모듈과 증강현실 기술을 적용하여 전류의 흐름, 입·출력, 측정값을 확인할 수 있는 모바일 교육 콘텐츠로 구성된다. 시스템의 안정적인 동작을 목적으로 주요 성능인 이미지 인식에 대한 실험을 진행하였고, 실험 방법은 하드웨어 모듈과 모바일 기기까지의 거리를 일정 간격으로 변경하여 인식률을 측정하였다. 실험 결과 25[Cm] 이상의 거리에서는 인식률 100%를 보였고, 25[Cm] 이하부터는 인식률이 12% 저하되는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 거리가 근접하여 촬영된 이미지 손실에서 발생하는 오류의 영향이라 할 수 있다. 향후 본 논문에서 제시하는 교육 시스템을 수업에 적용할 계획이며, 이는 수업의 효율성을 높이며 학생의 흥미유발 및 교과에 대한 이해도를 향상시킨다.
전장에서의 무인기 활용이 시작된 이후 무인기는 기만, 정찰, 공격 등 다양한 임무에 투입되어 인간을 대신하여 성공적인 임무를 수행하여 왔다. 과거, 기술의 제한으로 자율적 임무수행이나 유인기와의 협업을 통한 임무는 불가하였으나 데이터 통신, 인공지능 등의 기술 발전으로 인하여 자율임무 수행은 물론 유무인 협업을 통한 시너지 효과를 창출하는 수준까지 발전하였다. 본 연구에서는 공군의 항공우주작전 중 공대공 임무를 중심으로 유무인 협업이 가능한 임무를 식별하였으며, 많은 공대공 임무 중 가장 핵심이면서 기본 작전으로 판단된 전투기소탕에 관한 유무인 협업 전술 개발을 연구하였다. 전투기소탕 작전 중에서도 유무인 협업을 통한 비스텔스기 대응과 스텔스기 대응 전술로 구분하여 연구를 진행하였으며, 이후 간단한 공학시뮬레이션을 통하여 제시한 전술의 실효성(임무 성공과 유무인기 생존 가능성)을 증명하였다.
Ali, Nur Syazwani Mohd;Hamzah, Khaidzir;Idris, Faridah;Basri, Nor Afifah;Sarkawi, Muhammad Syahir;Sazali, Muhammad Arif;Rabir, Hairie;Minhat, Mohamad Sabri;Zainal, Jasman
Nuclear Engineering and Technology
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제54권2호
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pp.608-616
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2022
Power peaking factors (PPF) is an important parameter for safe and efficient reactor operation. There are several methods to calculate the PPF at TRIGA research reactors such as MCNP and TRIGLAV codes. However, these methods are time-consuming and required high specifications of a computer system. To overcome these limitations, artificial intelligence was introduced for parameter prediction. Previous studies applied the neural network method to predict the PPF, but the publications using the ANFIS method are not well developed yet. In this paper, the prediction of PPF using the ANFIS was conducted. Two input variables, control rod position, and neutron flux were collected while the PPF was calculated using TRIGLAV code as the data output. These input-output datasets were used for ANFIS model generation, training, and testing. In this study, four ANFIS model with two types of input space partitioning methods shows good predictive performances with R2 values in the range of 96%-97%, reveals the strong relationship between the predicted and actual PPF values. The RMSE calculated also near zero. From this statistical analysis, it is proven that the ANFIS could predict the PPF accurately and can be used as an alternative method to develop a real-time monitoring system at TRIGA research reactors.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.
RISC-V는 오픈 소스 명령어 집합 구조로, 간단한 기본 구조를 가지며 목적에 따라 명령어 집합을 유연하게 확장할 수 있다. 본 논문에서는 소형, 저전력 32-bit RISC-V 프로세서를 설계하여 RISC-V 임베디드 시스템 연구를 위한 기반을 마련하고자 하였다. 설계한 프로세서는 2단계 파이프라인으로 구성하였고, RISC-V ISA 중 FENCE, EBREAK 명령어를 제외한 32-bit 정수형 ISA 및 인터럽트 처리를 위한 특권 ISA를 지원한다. Vivado Design Suite를 이용하여 합성한 결과 Xilinx Zynq-7000 FPGA에서 1895개의 LUT 및 1195개의 플립플롭을 사용하였고, 0.001W의 전력을 소모하였다. 이를 GPIO, UART, 타이머와 함께 시스템을 구성하여 합성하였고, FPGA 상에서 FreeRTOS를 포팅하여 16MHz에서의 동작을 검증하였다. Dhrystone, Coremark 벤치마크를 통해 성능을 측정하여 목적에 따라 확장 가능한 저전력 고효율 프로세서임을 보였다.
터널링 전계효과 트랜지스터(tunneling field-effect transistor; TFET)로 적층된 3차원 적층형 집적회로(monolithic 3D integrated-circuit; M3DIC)에 대한 연구 결과를 소개한다. TFET는 MOSFET(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor)와 달리 소스와 드레인이 비대칭 구조이므로 대칭구조인 MOSFET의 레이아웃과 다르게 설계된다. 비대칭 구조로 인해서 다양한 인버터 구조 및 레이아웃이 가능하고, 그 중에서 최소 금속선 레이어를 가지는 단순한 인버터 구조를 제안한다. 비대칭 구조의 TFET를 순차적으로 적층한 논리 게이트인 NAND 게이트, NOR 게이트 등의 M3DIC의 구조와 레이아웃을 제안된 인버터 구조를 바탕으로 제안한다. 소자와 회로 시뮬레이터를 이용해서 제안된 M3D 논리게이트의 전압전달특성 결과를 조사하고 각 논리 게이트의 동작을 검증한다. M3D 논리 게이트 별 셀 면적은 2차원 평면의 논리게이트에 비해서 약 50% 감소된다.
단거리와 달리 장거리 수중 음향 통신에서는 전파 손실을 최소화하기 위해 저주파 신호와 심해 음파 채널을 사용한다. 이 경우 대역 확산과 같은 은밀 통신 기법을 이용하더라도 통신 사실을 숨기기 어려우며, 통신 신호가 탐지 신호처럼 작용하므로 감청기에 수중 운동체의 존재가 노출될 수 있다. 수중 운동체의 경우 은밀성 유지가 매우 중요하므로, 감청기가 통신 신호를 이용하여 아군 수중 운동체를 탐지할 가능성을 반드시 고려해야 한다. 본 논문에서는 수중 운동체의 피탐지 성능 분석을 위한 장거리 수중 음향 통신 환경을 모델링하고, 피탐지 성능 분석을 위한 관심영역 설정 방법과 평가 척도를 제안하였다. 전산 모의 실험을 통해 파라미터를 산출하고, 관심영역에서 피탐지 확률 분석 및 피탐지 성능 분석을 수행하였다. 분석 결과는 제안된 수중 운동체의 피탐지 성능 분석 방법이 장거리 수중 통신 장비의 운용에 있어 중요한 역할을 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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