본 논문은 초고속 비행체의 특정 위치에 정압력을 측정하여 속도, 받음각 등 유동 데이터를 효과적으로 획득할 수 있는 유동 데이터 획득 및 처리 알고리즘에 대해 제시하였다. 기존의 공기 유동데이터 획득시스템과는 다르게 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출 기능을 지니고 있으며 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘을 적용하였다. 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 알고리즘에 대해 검증하였다.
An environment in which the software is operated become more complex and changed dynamically. Such software requires the ability to adapt in accordance with operating environments, by monitoring the changes of user requirements and operating environments. Especially, the mobile device used in military operation requires more dynamical adaptation than the mobile device in normal environment. In this paper, we propose MOSAIC architecture based on Self-Adaptive Software suitable for military mobile device and verify the results. The proposed architecture consists of context manager, evaluation manager and adaptation manager. We simulate the MOSAIC architecture by modelling PRE(Position Reporting Equipment) used in the army and verify four types of operational mode and dynamical reconfiguration of user interface.
In this paper, a simple control method for two-stage utility grid-connected photovoltaic power conditioning systems (PCS) is proposed. This approach enables maximum power point (MPP) tracking control with post-stage inverter current information instead of calculating solar array power, which significantly simplifies the controller and the sensor. Furthermore, there is no feedback loop in the pre-stage converter to control the solar array voltage or current because the MPP tracker drives the converter switch duty cycle. This simple PCS control strategy can reduce the cost and size, and can be utilized with a low cost digital processor. For verification of the proposed control strategy, a 2.5kW two-stage photovoltaic grid-connected PCS hardware which consists of a boost converter cascaded with a single-phase inverter was built and tested.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.346-353
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2021
In this proposal, we aim to enhance the security of systems accounts by improving the authentication techniques. We mainly intend to enhance the accuracy of the one-time passwords via including voice biometric and recognition techniques. The recognition will be performed on the server to avoid redirecting voice signatures by hackers. Further, to enhance the privacy of data and to ensure that the active user is legitimate, we propose to periodically update the activated sessions using a user-selected biometric factor. Finally, we recommend adding a pre-transaction re-authentication which will guarantee enhanced security for sensitive operations. The main novelty of this proposal is the use of the voice factor in the verification of the one-time password and the various levels of authentications for a full-security guarantee. The improvement provided by this proposal is mainly designed for sensitive applications. From conducted simulations, findings prove the efficiency of the proposed scheme in reducing the probability of hacking users' sessions.
The proposed system in the study aims to detect forest fires in real-time stream data received from the drone-camera. Recently, the number of wildfires has been increasing, and also the large scaled wildfires are frequent more and more. In order to prevent forest fire damage, many experiments using the drone camera and vision analysis are actively conducted, however there were many challenges, such as network speed, pre-processing, and model performance, to detect forest fires from real-time streaming data of the flying drone. Therefore, this study applied image data processing works to capture five good image frames for vision analysis from whole streaming data and then developed the object detection model based on YOLO_v2. As the result, the classification model performance of forest fire images reached upto 93% of accuracy, and the field test for the model verification detected the forest fire with about 70% accuracy.
해저 파이프라인은 자원개발을 포함한 에너지산업 및 철강산업과 연계한 고부가가치 산업으로서 상당한 관심을 받아왔다. 해저 파이프라인의 설계와 설치 프로젝트 수행을 위해서는 다양한 핵심요소기술들이 필요하다. 특히, 해저 파이프라인의 안전한 운영을 위해서는 예비커미셔닝을 통한 철저한 사전검증과정이 필수 불가결한 부분이다. 해저 파이프라인 예비커미셔닝 과정 중 하이드로테스팅 공정은 파이프라인 주위 온도변화에 크게 영향을 받는 것으로 알려져 있으나 이에 관한 이론적, 수치해석적 접근방법을 활용한 연구는 미미한 편이다. 본 연구에서는 해저 파이프라인의 예비커미셔닝 과정 중 하이드로테스팅 공정에 대해 과도열전달 해석법을 활용하여 내부 온도변화량 산정 및 이를 활용한 파이프라인 내부 압력변동량 예측법을 제시하였고 예측된 결과를 현장 실계측 데이터와 비교·검토하여 그 유효성을 입증하였다. 제안된 해석절차는 해저 파이프라인 설치 프로젝트 수행 사전단계에서부터 파이프라인 열전달 시뮬레이션을 통해 압력변동량 예측을 가능하게 함으로써 해저 파이프라인 설치 프로젝트의 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 사료된다.
한국어판 SCILE(30)설문지를 요인분석방법을 사용하여 과학호기심 설문지인 한국어판 SCILE(15)설문지를 개발하였다. 먼저 한국어판 SCILE(30)설문지를 사용하여 초등예비교사들을 대상으로 설문 조사를 시행한 후에 요인분석을 수행하였다. 요인분석결과, '과학실천형' 호기심, '확장형' 호기심, '포용형' 호기심 요인의 3가지 요인으로 구성된 15문항의 한국어판 SCILE(15)설문지가 얻어졌다. 한국어판 SCILE(15)설문지에 대한 확인적 요인분석에 의한 요인구조를 분석한 결과, 각 요인 간에 상관관계를 보여 과학호기심요인으로서의 공통성이 확인되었다. 한국어판 SCILE(15)설문지의 전체문항에 대한 신뢰도와 각 요인별 문항들에 대한 신뢰도는 크론바흐 알파 0.700 이상으로 평가되어 과학호기심 설문지인 한국어판 SCILE(15)설문지는 신뢰성이 있는 것으로 평가되었다. 설문지개발을 위한 설문 조사에 참석한 초등예비교사들은 과학호기심에 대하여 '과학실천형' 호기심, '확장형' 호기심, '포용형' 호기심 요인을 인식하고 있었다. 세 종류의 과학호기심 요인들에 대하여 일반선형모형으로 분석한 결과 호기심요인들은 서로 유의미한 차이를 보였다. 이러한 결과는 초등예비 교사들은 '과학실천형' 호기심요인, '확장형' 호기심요인, '포용형' 호기심요인을 인식하는 정도가 다르다는 것을 나타낸다. 초등예비교사는 과학호기심의 세 가지 요인 중에서 '확장형' 호기심요인의 인식정도가 가장 높았고, '포용형' 호기심요인의 인식정도는 가장 낮은 특성을 보였다.
본 연구는 치매노인들을 대상으로 집단미술치료 프로그램을 실시하여 인지기능의 하위영역과 자아존중감에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 연구대상은 서울시 ${\bigcirc}{\bigcirc}$노인종합노인복지관 내의 케어센터에 의뢰된 노인들 중 MMSE-K 총점이 19점 이하인 경증치매 여자노인 4명이었다. 연구기간은 2008년 1월15일부터 2008년 4월30일까지 1회기 60분씩 주 1회, 총 15회기를 실시하였고, 연구도구로는 MMSE-K(한국형 간이정신상태검사)와 Rosenberg의 Self-Esteem Scale(자아존중감 척도)을 사전, 사후에 실시하였다. 자료 분석은 사전 사후 검사한 결과의 단순 평균값 비교를 위한 기술통계와 Wilcoxon 비모수 통계를 이용하여 검증하였다. 본 연구결과를 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 집단미술치료가 치매노인들의 인지기능에 효과가 있는 것으로 나타났다. 간이정신상태검사의 사전 사후 점수에 대하여 평균 16.75에서 19.75로 향상되었으며, Wilcoxon 비모수 통계를 이용한 검증결과 p값이 .046으로 통계적으로 유의하게 나타났으며, 하위영역별로 지남력, 기명력, 집중 및 계산, 언어기능, 이해 및 판단은 사전, 사후 검증에서 평균점수는 향상되었지만, 통계적 유의도는 없었으며, 기억회상은 사전 사후 검증에서 평균 0.70이 향상되었고, Wilcoxon 비모수 통계를 이용한 검증결과 p값이 .043으로 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 집단미술치료가 치매노인들의 자아존중감에 효과가 있는 것으로 나타났다. Self-Esteem Scale 사전 사후 검증에서 평균 20.75에서 24.25로 향상되었으며, 통계결과 p값이 .048로 통계적으로 유의하여 프로그램의 효과성이 입증되었다.
이 연구에서는 기존의 다양한 미소파괴음(AE)의 신호 도달시간 결정방법을 검토한 후, 전산처리 프로그래밍이 용이하고 자료처리 속도가 빠른 가변 검출한계법을 개발하였다. 가변 검출한계법은 기존의 검출한계법을 수정한 것으로서, 검출한계 값을 하나로 고정하지 않고 측정된 모든 AE 신호마다 배경잡음 분석을 실시하여 각 신호에 맞는 검출한계 값을 결정하는 방법이다. 가변 검출한계법의 효과를 검토하기 위해 2차원과 3차원 음원추적 모델을 구성하고 실험적 방법으로 검증을 실시하였다. 2차원 모델에 대한 검증에서 가변 검출한계법을 적용할 경우 기존의 고정된 검출한계 값을 사용하는 방법에 비해 정확도가 평균 약 38.3% 정도 향상되는 것을 확인하였다. 3차원 모델에 대한 검증에서는 2차원 모델에 비해 다소 적으나 가변 검출한계법을 적용할 경우 평균 약 15.2% 정도의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었으며, 3점 휨 시험에서도 가변 검출한계법이 적용된 분석 결과가 실제 파괴면과 더 높은 연관성을 보였다. 따라서 가변 검출한 계법이 AE 음원의 위치를 정확히 분석하는데 유용한 알고리즘이라는 것을 검증시험으로부터 확인할 수 있었다.
본 연구는 일상생활에서 스스로 자신의 통증을 관리할 수 있도록 키네시오 테이핑 자가적용 교육을 적용하여 만성요통 여성들을 대상으로 통증과 만족도 및 보행에 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 키네시오 테이핑 자가적용에 대한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 연구대상자는 만성요통 여성 30명이며, 키네시오 테이핑 적용을 2주간 실시한 후 자가적용 교육에 따른 자가적용을 4주간 실시하였다. 대상자들의 통증 평가는 Visual Analog Scale (VAS)을 활용하였으며, 만족도의 분석은 Canadian Occupational Performance Measure (COPM)를 활용하였다. 또한, 보행의 분석은 Walkway MG-1000 보행분석기를 활용하여 Stride length, Step length, Step width and Gait time을 분석하였다. 그 결과 테이핑 적용에 따라 통계적으로 유의미한 통증의 감소와 만족도의 증가, 보행 능력의 증가가 지속적으로 나타남을 확인할 수 있었다. 또한, 대비검정 분석결과 처치 내 효과검증에서 통증, 만족도 및 보행 분석결과 에서 (처치 전과 테이핑 적용 2주 후) 통계적인 유의미한 차이가 나타났으며, Step width와 만족도 분석결과에서 (처치 전과 테이핑 적용 2주 후)와 (자가적용교육에 따른 자가적용 4주 후) 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 자기관리능력의 향상은 만성통증 환자들에게 필수적이며, 일상생활에서 스스로 관리하여 적용할 수 있어야 한다. 따라서, 적극적이고 지속적인 통증관리를 위한 자기관리능력의 향상을 위해 키네시오 테이핑 자가적용 교육의 적용을 고려해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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