항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.
문서를 대표하는 키워드를 추출하는 것은 문서의 정보를 빠르게 전달할 수 있을 뿐만 아니라 문서의 검색, 분류, 추천시스템 등의 자동화서비스에 유용하게 사용 될 수 있어 매우 중요하다. 그러나 웹사이트 문서에서 출현하는 단어의 빈도수, 단어의 동시출현관계를 통한 그래프 알고리즘 등의 기반으로 키워드를 추출할 경우 웹페이지 구조상 잠재적으로 주제와 관련이 없는 다양한 단어를 포함하고 있는 문제점과 한국어 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 형태소 분석기 성능의 한계점 때문에 의미적인 키워드를 추출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 의미적 단어 위주로 구축된 후보키워드들의 집합과 의미적 유사도 기반의 후보 키워드를 선택하는 방법으로써 의미적 키워드를 추출하지 못하는 문제점과 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 문제점을 해결하고 일관성 없는 키워드를 제거하는 필터링 과정을 통해 최종 의미적 키워드를 추출하는 기법을 제안한다. 실 중소기업 웹페이지를 통한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법의 성능이 통계적 유사도 기반의 키워드 선택기법보다 34.52% 향상된 것을 확인하였다. 따라서 단어 간의 의미적 유사성을 고려하고 일관성 없는 키워드를 제거함으로써 문서에서 키워드를 추출하는 성능을 향상시켰음을 확인하였다.
스타트업들이 초기에 투자자와 일반 대중들로부터 자금조달을 받기 위해 와디즈와 같은 크라우드펀딩 플랫폼을 이용하고 있으며, 그 플랫폼에서는 댓글수, 관심도, 그리고 온라인구전과 같은 참여자활동성을 높이는 기능들이 포함되어 있다. 본 논문은 이러한 참여자활동성 기능들이 크라우드펀딩의 성공여부와 투자금액 달성률에 어떻게 매개효과를 발휘하는지를 규명하고자 한다. 이를 위해 기존 선행연구와 투자전문가 및 플랫폼 운영자의 인터뷰를 통해 개별 독립변수인 진행기간, 목표금액, 벤처기업, 투자유치경험, 지식재산권보유, 대표경력, 그리고 수상유무를 세 가지 관점인 프로젝트 특성, 기업 특성, 그리고 대표자 특성으로 구분하였다. 세 관점의 독립요인과 매개요인인 참여자활동성, 그리고 크라우드펀딩 성과를 종속변수로 한 구조방정식 모형으로 실증적인 검증을 하였다. 세 가지의 관점의 특성들이 참여자활동성에 어떻게 영향을 주는지, 참여자활동성이 크라우드펀딩 성과에 어떻게 매개효과를 미쳤는지를 분석한다. 또한, 업종(인터넷서비스, 문화/예술, 제조/유통 등)과 투자유형(주식형과 채권형)에 따라 위의 분석결과가 어떻게 다른지를 도출한다. 이를 통하여 투자형 크라우드펀딩 성과에 미치는 요인을 도출하고, 참여자 활동성을 향상시키는 방안을 마련하는데 도움이 되고자 한다.
정보화 분야는 상대적으로 투자 성과를 가시화하기 제한되는 특성을 가진 바, 정보화 추진 성과에 대한 보다 정량적이고 체계적인 검증 노력이 요구된다. 이에 정부에서는 정보화평가 제도를 지속적으로 확대하고 강화시켜왔으며, 국방부에서도 이러한 정부 기조에 맞추어 정보화평가 제도를 발전시켜왔다. 이러한 배경 하에 2011년 제정된 국방정보화법에서는 정책평가 제도를 통하여 국방정보화정책에 대한 시행 여부를 점검하고 그 성과를 관리하도록 명시하고 있다. 하지만 국방정보화 정책평가는 법제화 직후 한 차례 시범평가 실시 이후 시행되지 못하고 있어 제도의 정상적 운영과 더불어, 평가제도 개선 노력이 필요한 상태이다. 이에 본 연구에서는 국방정보화 정책평가 제도의 안착과 지속적인 발전을 위하여 '14~'28 국방정보화기본계획서상의 31개 정책에 대한 평가를 실시하였다. 이를 위해 국방정보화평가 수행을 위한 평가 제도를 개선하여 제반여건을 정비하였고, 현재 부재한 정책별 성과목표와 지표를 수립할 수 있도록 지원도구를 개발하였다. 그리고 평가단을 구성하여 정책별 평가를 수행하고, 정책평가 수행과정에서의 문제점과 시사점을 분석함으로써 국방정보화 정책평가제도의 실효성 제고를 위한 정책제언을 제시하였다. 본 연구의 정책평가 수행과정과 제시한 정책제언은 국방정보화 분야 뿐 아니라 공공분야 정보화 추진 정책에 대한 성과 관리 측면에서 유의미한 사례연구가 될 것으로 판단된다.
자동차 Oil cooler용 호스를 구성하는 클로로폴리에틸렌(CPE) 고무재료의 내열 및 난연성을 향상시키기 위하여 수산화알루미늄을 내열 및 난연제로 제조한 배합고무의 가황틀성, 물리적 성질, 내열성, 난연성을 조사하였으며, 실험결과로부터 고무와 난연제의 최적배합조건을 도출하였다. 고무시편을 제조하는데 사용된 고무재료는 화학적 내식성과 내한성이 우수하면서도 가격이 저렴한 클로로폴리에틸렌 고무를 사용하였으며, 내열 및 난연제로서는 알루미늄 표면 처리과정에서 발생되는 에칭부산물을 분쇄와 정제를 거쳐 가공한 수산화알루미늄을 사용하였고, 분말은 XRD(X-ray diffraction), PSA(Particle Size Analysis), SEM(Scanning Electron Microscopy) 및 ICP-AES(Inductively Coupled Plasma-Atomic Emission Spectroscopy)로 입자의 상, 크기, 분포, 형태 및 성분을 분석한 후 CPE 고무재료와 0∼80 phr범위에서 훈련하였다. CPE배합 고무의 경도, 인장강도, 신장율, 인장응력 및 열적특성을 분석한 결과, 고무재료규격을 초과하지 않는 범위 내에서 최대의 내열 및 난연효과를 주는 수산화알루미늄의 첨가량은 40 phr로 나타났으며, 이 배합비에서 클로로폴리에틸렌의 난연성은 3배 향상되었다.
클러스터 구조를 가진 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 그 멤버들로부터 데이터를 모아서 모아진 데이터를 싱크에 보내는 역할을 수행하기에, 오염된 노드들이 클러스터 헤드 선출에 개입하여 선출결과를 조작하거나 변경하지 못하도록 막아야 한다. 오염된 노드들로부터 클러스터 헤드 선출 과정을 보호하기 위해서는 선출과정의 비예측성, 비조작성, 그리고 일치성을 보존해야 한다. 하지만, 기존의 클러스터 헤드 선출 방법들은 지능화된 오염노드들이 상호 협력을 통해 위의 속성들을 교묘하게 손상시키는 것을 막지 못한다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 오염노드들을 식별하고 제거함으로써 클러스터 헤드 선출과정을 보호하는 방법을 제안한다. 클러스터 헤드 선출 라운드 마다 각 멤버는 다른 멤버들의 행위에 따라 그들에게 직접적인 신뢰값을 부여한다. 각 멤버는 자신이 부여한 직접신뢰값과 다른 멤버들에 의해 부여된 간접신뢰값을 묶어서 멤버들의 실제 신뢰값들을 추출한다. 이후에 각 멤버는 추출된 다른 멤버들의 실제 신뢰값을 평가하고 낮은 신뢰값을 가진 멤버들은 클러스터 헤드 후보자에서 제거한다. 이를 통해 제안방법은 다른 경쟁방법에 비해 클러스터 헤드 선출 결과의 비조작성과 일치성을 크게 향상 시킨다. 또한, 제안방법은 메시지 손실이 발생하는 환경에서도 다른 방법들에 비해 높은 비조작성과 일치성을 제공한다.
본 논문에서는 0.5V 이하의 낮은 전압을 출력하는 초소형 PV(photovoltaic) 셀을 이용한 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어 기능을 갖는 마이크로 빛에너지 하베스팅 시스템을 제안한다. MPPT 제어는 PV 셀의 개방전압과 MPP(Maximum Power Point) 전압간의 비례관계를 이용하여, 파일럿(pilot) PV 셀로 하여금 주(main) PV 셀의 MPP를 실시간 추적할 수 있도록 설계하였다. 제안된 회로는 0.18um CMOS 공정으로 설계되었으며, 칩 면적은 부하단 전하펌프와 패드를 포함하여 $900um{\times}1370um$이다. 제작된 칩을 측정한 결과 설계된 회로가 빛 세기의 변화에 따른 MPP 전압 변화를 실시간 트래킹하는 것을 확인하였다. 또한 MPPT 제어기능을 적용했을 때 부하가 큰 경우에도 MPP 근처의 전압을 부하에 공급함으로써 MPPT 제어기능을 적용하지 않았을 때에 비해 더 많은 전력을 부하로 공급하는 것을 확인하였다. 기존의 마이크로 빛에너지 하베스팅 회로에 비해 제안된 회로는 제어회로 구동을 위해 미리 충전된 배터리가 필요하지 않기 때문에 배터리를 사용하지 않는 초소형 자가발전 시스템에 적합하다.
차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
본 논문에서는 Dual-Port 구조를 사용하는 Display IC용 내장형 1T-SRAM에 적합한 간단하고 효과적인 새로운 데이터라인 리던던시 회로(dataline redundancy circuit)를 제안하고 이를 0.18-um CMOS 1T-SRAM 공정을 이용하여 $320{\times}120{\times}18$-Bit Dual-port 1T-SRAM로 구현하여 검증하였다. 한 개의 인버터와 한 개의 낸드 게이트로 이루어진 시프트 로직 회로(shift logic circuit)를 이용해서 기존의 데이터라인 리던던시 회로 보다는 훨씬 간단하게 컨트롤 로직을 구현함으로써 한 개의 비트라인 페어(bit line pair)의 피치(pitch) 내에서 필요한 컨트롤 로직을 모두 구현할 수 있었다. 또한 시프트 로직 회로를 개선해서 worst case에서의 delay를 12.3ns에서 5.9ns로 52% 감소시켜서 워드라인 셋업 후에서 센스앰프 셋업까지의 시간 동안에 데이터라인 스위칭 작업을 완료할 수 있게 하여서 데이터라인 리던던시 회로의 타이밍 오버헤드(timing overhead)를 row cycle 시간에 의해 감추어지게 할 수 있었다. 본 논문에서 제시된 데이터라인 리던던시 회로의 면적 오버헤드(area overhead)는 약 7.6%로 예측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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