STAP 시스템은 레이더 신호의 클러터와 재밍을 억제하지만 최적의 성능을 위해서는 많은 수의 샘플이 필요하다. 많은 수의 샘플은 처리 계산을 증가시키기 때문에 신호 랭크를 감소키기 위한 변환 방법이 필요하다. LCMV 빔형성 방식은 도달 방향에 대한 왜곡 없는 제약을 쉽게 설정할 수 있고 빔형성 스케일링이 우수하여 전체 랭크를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 제안된 QPC(Quadratic Pattern Constraints) 및 LCMV 빔형성 방법을 사용하여 목표물의 정보를 추정한다. 제안 방법은 2차 패턴 구속 조건으로 구속 조건의 수에 따라 원하는 방향으로 빔 패턴 제어를 수행할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘으로 원하는 목표물 각도를 추정한다. 추정방향[10° 0° 10°], [-50° -10° 10° 50°], [-50° -10° 0° 10° 50°]에서는 각 목표뮬의 정보를 정확하게 추정하였다. 그러나 목표물[-50° -5° 10° 20°]는 정확하게 추정하지 못했다. 각도 분해능이 10°이상일 때 제안된 알고리즘에 의해서 원하는 목표물이 추정되었지만, 각도 분해능이 10°미만인 경우 원하는 목표물을 정확하게 추정할 수 없었다.
본 논문에서는 열상장비의 광 검출기에서 검출된 미약한 전기적 신호를 영상신호처리를 하기 위한 신호로 증폭을 해 주는 전단 증폭부의 성능 검사용 ATE(Automatic Test Equipment)를 개발하였다. 기존 ATE 장비는 주로 반도체 소자 양품검사 분야에서 활발히 개발되고 있었으나 최근에는 장비의 성능검사 분야에서도 연구되고 있다. 그러나 열상장비 성능검사 분야의 ATE 에 대한 연구는 다른 분야에 비해 미진하여 우리군의 핵심적인 감시 장비인 열상장비는 정비가 제한되었다. 이에 따라 본 논문에서는 새로운 열상장비 분야의 ATE 연구가 필요하여 전단증폭부 및 열상장비의 다른 회로카드의 범용적인 개발이 가능하도록 Matrix Relay를 개발하였다. 개발된 ATE로 전단증폭부의 증폭도를 측정한 결과 증폭 전압은 평균 2.71 Vpp로써 이론적인 분석 범위 내에 있음이 확인되어 개발된 ATE가 우수한 성능임이 검증되었다.
전자전의 레이더 신호식별은 신호수신기가 생성한 PDW(Pule Description Word)를 분석해서 펄스반복 간격(PRI, Pulse Repetition Interval)을 인식하는 기술이다. 일반적으로 여러 개의 PDW를 수집해 한 번에 처리하는 배치처리 방식으로 PRI를 식별한다. 본 논문에서는 스트리밍 프로세스에 기초한 신호 특성 추출 알고리즘을 제안한다. 이 기술은 신호수신기에서 PDW를 생성할 때마다 PDW 군집이 형성되는지 조사하고, 레이더 펄스의 도착시간 차이(difference of TOA(Time of Arrival)) 히스토그램을 만들고, 집중도를 기반으로 프레임 PRI를 구하고, 스태거 단계 수를 결정한다. 실험에 의하여 군집의 크기가 증가함에 따라 안정된 인식 결과를 도출한다는 것을 입증했다.
교통연계 환승센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통한 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해 테스트베드(김포공항)의 통신환경 설계 및 효율적인 보행자 위치측위의 보정기술을 연구하였다. 통신환경 구축을 위한 설계는 환승 센터 구역에서 이용자에게 신뢰성이 보장된 데이터 전송이 가능하여야 한다. 또한, 위치 측위를 위해 고려 되어야 할 사항도 병행하여 검토해야 한다. 따라서 우리는 데이터 통신과 위치 측위 효율을 동시에 만족하는 통신환경 설계를 수행하였다. 그리고 효율적인 위치 측위 기술 적용을 위해 상용기술 기반의 실시간 위치 인식에 관련한 문제를 판단하고 문제를 해결하고자 새로운 접근 방법을 고안하여 테스트베드에 적용 및 분석하였다. 본 논문에서 전자지도상에 실제 건물이 가지고 있는 특성(구조물)을 인가하여 실제 환경과 최대한 흡사한 상황에서 무선접속점(AP: Access Point)을 위치시켰으며, 각각의 위치에서 특정한 조건을 만족하도록 통신환경 구축 설계를 수행하였다. 또한, 교통연계 환승 서비스에서 보행자 위치측위를 필요로 하는 주요지점(POI:Point Of Interest)을 기준점으로 설정하고 해당 지점을 표출할 수 있도록 하는 방법을 고안하였다. 그 설정방법과 알고리즘에 대해서 테스트베드에서의 실험을 통해 얻어진 원시데이터를 바탕으로 시뮬레이션 수행하고 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
정보처리 시스템의 프로세서가 작업 대상으로 하는 다양한 콘텐츠 정보가 온라인상에서 놀라울 정도로 확대되어진 시점은 불과 몇 년 전이다. 2000년을 실시간 공유와 같은 정보 및 자료의 홍수가 이루어진 기술기반의 해라면, 이후 2011년까지는 활용기반의 기능과 솔루션이 넘쳐나는 기간이었다. 또한 이러한 정보처리 시스템의 활용도가 높아지는 과정 속에서 2009년과 2010년에는 대규모 개인정보의 유출사건이 발생한바 있고 정보의 보호를 위한 방어와 보호를 위한 기술과 솔루션들이 지속적으로 개발, 적용되고 있다. 하지만 외부로부터의 불법접근의 문제점에서 그 범주가 확대되어 내부 사용자 또는 내부 정보처리 시스템과 클라이언트 시스템에 숨겨진 Agent 등으로 인한 피해는 날로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부정보에 대한 접근 제어와 관리자 및 내부 사용자의 계층별 권한설정에 대한 효율성 기반의 정보보호를 위한 연구가 필요하며, 본 연구 결과로 SOHO급 네트워크에서 대규모 네트워크에 이르기까지 실무에서 보안기법으로 활용 가능한 연구 자료를 제공코자 한다.
Objectives: The primary aim of this study is to create an Occupational Safety and Health (OSH) guide for high-risk maintenance tasks, specifically one designed for maintenance work (MW) in the electronics industry. Methods: The methodology involved a literature review, field investigations, and discussions. An initial draft of the OSH guide was created and then refined through consultations with experts possessing extensive experience in MW for electronic processes. Results: Specific MW tasks within electronics processing facilities identified as high-risk by the research were selected. A comprehensive OSH guide for these tasks was developed consisting of approximately 11 to 12 components and encompassing about 20-25 pages. Implementing safety and health measures before, during, and after MW is crucial for the protection of maintenance personnel. The guide is enriched with real-case scenarios of industrial accidents and occupational diseases to enhance maintenance workers' comprehension of the OSH principles. For a clearer understanding of and adherence to the safety protocols, the guide incorporates visual aids, including cartoons and photographs. Conclusions: This OSH guide is designed to ensure the protection of workers involved in maintenance activities in the electronics industry. It aligns with global standards set by the International Organization for Standardization (ISO) and Semiconductor Equipment and Material International (SEMI) to ensure a high level of safety and compliance.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
본 연구에서는 블록체인 기반 금융 플랫폼의 이용자 특성과 기술적 특성이 금융 소비자의 사용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 이러한 영향 관계에서 상대적 이점과 인지된 위험이 사용 의도에 어떠한 인과 관계가 있는지를 분석하였다. 2021년 6월 1일부터 7월 30일까지 블록체인 기술이 접목된 금융 플랫폼을 사용한 경험이 있는 대상자를 표본으로 비대면 자기기입식 온라인 설문조사를 실시하였고, 187부로 연구를 진행하였다. 통계처리는 SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 빈도 분석, 탐색적 요인 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 다중 회귀분석, 3단계 매개 회귀분석을 실시하였다. 통계값의 유의 수준은 95% 미만으로 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이용자 특성에서 혁신성과 유용성이 사용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기술적 특성에서 적합성과 신뢰성이 사용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 이용자 특성과 사용 의도의 관계에서 상대적 이점과 인지된 위험은 부분매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 넷째, 기술적 특성과 사용 의도의 관계에서 상대적 이점과 인지된 위험은 부분매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 다섯째, 인증서 사용 경험에 따라 이용자 특성의 편재성, 기술적 특성의 적합성, 사용 의도에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과가 사물인터넷을 기반으로 한 금융 플랫폼 발전에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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