• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.133-143
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• 2023

ICT의 발전으로 드론(이하, 무인기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 동일)이 대중화됨에 따라, 농업, 건축업 등 다양한 분야에서 드론이 유용하게 사용되고 있다. 그러나, 악의적인 공격자는 고도화된 드론을 통해 국가주요기반시설에 위협을 가할 수 있다. 이에, 불법드론의 위협에 대응하기 위해 안티드론 시스템이 개발되어왔다. 특히, 드론이 브로드캐스트하는 원격 식별 데이터(Remote-ID, R-ID) 데이터를 기반으로 불법드론을 탐지·식별하는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템이 개발되어 세계적으로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이러한 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템은 무선 브로드캐스트 특성으로 인해 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템의 대표적인 예인 DJI 사(社) Aeroscope를 대상으로 보안 취약성을 분석하여, 재전송 공격(Replay Attack) 기반 무력화 방식을 제안하였다. 제안된 무력화 방식은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 실제 테스트 환경에서 4가지 유형의 공격에 대해 검증되었다. 우리는 검증 결과를 통해 제안한 무력화 방식이 R-ID 기반 UAV 탐지·식별 시스템에 실효적인 무력화 방식임을 입증하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.488-496
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• 2023

선박 및 교량 구조물은 일종의 길이가 긴 박스형 구조로서 수직 굽힘 모멘트에 대한 저항력이 설계의 주요 인자이다. 특히 선박 거더는 반복적으로 불규칙적인 파랑하중에 장시간 노출되어 있기 때문에 구조부재의 연속 붕괴 거동을 정확하게 예측하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 순수 휨모멘트를 받는 박스거더의 하중 변화에 따른 좌굴을 포함한 소성 붕괴 거동을 수치해석적 방법을 이용하여 분석하였다. 분석대상은 Gordo 실험에서 사용한 세 가지 박스거더로 선정하였다. 구조강도 실험 결과와 비선형 유한요소해석에 의한 결과를 비교하여 차이가 발생하는 원인에 대해서 고찰하였다. 본 논문에서는 카본스틸 재료의 제작 시 필연적으로 사용하는 용접열에 의한 초기 처짐의 영향을 반영하기 위하여 전체와 국부적인 처짐 형상의 조합을 제안하였고, 이 결과는 실험 결과와 거동 및 최종강도 추정율이 7% 이내에서 잘 일치하고 있었다. 논문에서 검토한 절차 및 초기 처짐 구성에 대한 내용은 향후 유사 구조물의 최종강도를 분석하는데 좋은 지침으로 사용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.97-103
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• 2009

본 논문에서는 시스템의 변경이 많고 적은 비용으로 고성능 데이터 처리가 요구되는 응용분야에서 시스템의 유연성, 가격, 크기 및 성능을 개선하기 위한 목적으로 알테라(Altera)의 $Nios^{(R)}$ II 임베디드 프로세서(embedded processor) 4개를 사용하여 주종(master-slave)과 공유메모리(shared memory) 구조를 가지는 병렬처리 시스템을 설계하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템은 $Nios^{(R)}$ II 32bit RISC 프로세서. $SOPC^{(R)}$ Builder, $Quartus^{(R)}$ II, $ModelSim^{(R)}$으로 개발되었으며 설계한 병렬처리 시스템의 성능 평가는 $Terasic^{(R)}$사의 $DE2-70^{(R)}$ 레퍼런스 보드($Cyclone^{(R)}$ II(EP2C70F896C6N) FPGA)에서 검증하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템의 성능을 평가하기 위해서 1개, 2개, 4개의 프로세서로 512, 1,024, 2,048, 4,096, 8,192 N-point FFT(fast fourier transform) 연산을 수행하여 속도향상(Sp)과 시스템의 효율(Ep)을 평가하였다. 성능평가 결과 Sp는 1개의 프로세서를 사용한 경우에 비해서 2개의 프로세서를 사용한 경우 평균 1,8배, 4개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 2.4배의 속도향상을 보였다. 또한 Ep는 1개의 프로세서를 사용한 경우에는 1, 2개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 0.90, 4개의 프로세서를 사용한 경우에 평균 0.59를 보였다. 결과적으로 논문에서 구현된 병렬처리 시스템은 단일 프로세서를 사용하는 경우에 비해서 고성능 데이터 처리가 요구되는 분야에서 경제적인 시스템으로 구현할 수 있음을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권2호
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• pp.248-253
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• 2023

대다수의 부유식 해양플랜트는 위치 유지의 방법으로서 체인 계류 시스템을 사용하나, 그 설계 변경 과정은 논문으로 찾아보기 힘들다. 본 연구는 FLBT를 대상 해양플랜트로 선정하여 계류 초기설계안과 모형시험을 수치해석으로 분석하고, 변경된 설계조건에 따라 새로운 계류 설계안을 제시하였다. 주된 환경 방향에 따라 계류선 묶음(bundle)의 주 방향을 조절하는 것이 계류 설계하중 감소에 크게 유효했다. 터렛 계류된 해양플랜트라도 횡파에 노출되며, 횡파 중 운동 때문에 높은 계류 인장력이 발생했다. 일치된 환경 방향 조건은 설계조건이 될 수 없으며, 바람, 파도, 조류의 각 환경 방향이 복잡한 조건에서 설계 계류 하중이 발생했다. 횡요 운동이 계류 인장력에 미치는 영향이 큼으로 적절한 횡요 감쇠 계수를 계류해석에 적용하는 것이 중요하다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권2호
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• pp.25-32
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• 2023

이 연구에서는 기존 프리캐스트 콘크리트 (Precast concrete, PC) 더블월 시스템의 복잡한 제작 공정을 간소화하면서 콘크리트 패널 형성 시 발생할 수 있는 레이턴스 등의 결함을 제거하고자 고안된 새로운 PC 더블월 공법을 소개하고 이때, PC 패널이 운반 또는 현장 콘크리트 타설 시 손상되지 않고 간격을 유지하는 역할을 하는 각형 강관에 대한 인장저항 성능을 규명하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 각형 강관의 단부 상세를 변수로 인장실험을 계획하였으며 개구부 형성에 따른 강판의 처리방법, 매립 콘크리트의 존치 유무, 추가적인 장부작용 확보를 위한 철근용접 등을 변수로 설정하여 효과적인 강관 단부 상세를 도출하고자 하였다. 결과적으로, 강관 단부의 측면을 절개한 강판을 강관 단부 방향 안쪽으로 절곡한 강관 실험체 (ST_CP)를 제외하고 기준실험체 (ST)에 비하여 20~30% 가량 증가한 최대 인장강도를 나타내었다. 기준실험체 내부에 콘크리트를 채운 실험체 (ST_CON)가 PC 더블월 제작 시 구성되는 각형 강관 연결부와 유사한 상세를 가지며 추가적인 시공과정과 비용이 요구되지 않으므로 가장 적합한 연결상세인 것으로 판단된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제54권1호
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• pp.81-91
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• 2024

Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.

• 콘크리트학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.21-28
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• 2006

이 연구는 기존에 연구에 의하여 개발된 고인성 섬유복합 모르타르에 고로슬래그미분말을 혼입하여 연성과 강도 측면에서 보다 개선된 재료를 개발함에 목적이 있으며 이를 위해 고로슬래그미분말이 혼입한 배합에 대하여 섬유-모르타르 경계면의 마이크로역학(micromechanics)적 특성과 모르타르 매트릭스의 파괴역학(fracture mechanics)적 특성을 파악하였다. 고로슬래그미분말이 혼입된 배합의 경우에는 고로슬래그미분말을 혼입하지 않은 경우와 비교하여 화학적 부착은 큰 변화가 없지만 마찰부착은 10% 정도 증가하는 것을 알 수 있었다. 한편 모르타르트의 쐐기쪼갬실험을 통해 결정된 매트릭스의 파괴인성은 고로슬래그미분말을 혼입하지 않은 경우보다 파괴인성이 약간 증가하는 것을 알 수 있었다. 결정된 섬유-매트릭스 경계면의 마이크로역학적 특성과 모르타르의 파괴역학적 특성을 이용하여 안정상태 균열이론(steady-state cracking theory)을 배경으로 1축인장 하에서 인장변형률 경화거동을 하는 고인성 섬유복합 모르타르의 기본배합과 물-결합재비의 범위를 선정하였다. 개발된 재료는 1축 인장 하에서 변형률 경화 거동을 나타내었으며 변형률은 3.6%, 인장강도는 약 5.3MPa를 나타냈으며 이는 고로슬래그미분말을 혼입하지 않은 섬유복합 모르타르보다 뛰어난 인장 변형 성능과 놀은 인장 강도이다. 고로슬래그미분말을 혼입할 경우 마찰부착과 파괴인성이 증가하는 효과는 안정상태의 균열이론을 만족시키는 데에 오히려 장해 요인이 된다. 그러나 결과적으로는 이러한 단점을 극복하고 오히려 우수한 인장변형 성능을 나타내었다. 즉, 변형률 경화 거동으로 표현되는 높은 연성에는 악영향을 주지 않으면서 매트릭스의 강도를 향상시키는 효과를 나타낸 것이다. 이러한 우수한 수준의 성능을 보인 이유는 고로슬래그미분말을 혼입함으로써 유동성과 섬유의 분산성이 크게 증진되었기 때문인 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

• 한국육종학회지
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• 제43권3호
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• pp.201-205
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• 2011

'한강찰 1호'는 국립식량과학원 기능성작물부에서 2006년도에 육성한 중생 복합내병충성 통일형 찰벼 품종으로 그 주요 특성은 다음과 같다. 1. 출수기는 중부평야지 및 영 호남평야지 보통기 보비재배에서 8월 13일로 신선찰벼 보다 3일 늦은 중생종이다 2. '한강찰 1호'의 주당수수는 10개, 수당립수는 156개의 수중형이고, 등숙비율은 85%, 현미 천립중은 21.2 g이다. 3. 성숙기의 엽노화는 중간 정도이며 못자리일수 50일묘 이앙 시에 불시출수가 없으며 위조에는 강한 편이고, 내냉성 검정에서유모적고는 7, 출수지연 일수는 25일, 냉수구 임실율은 54%였고, 수발아율은 5.7%로 낮은 편이었고, 도복에는 강한 편이다. 4. 잎도열병, 흰잎마름병($K_{1-3}$), 줄무늬잎마름병 및 오갈병에 저항성이고 검은줄오갈병에는 중도저항성이며, 벼멸구에는 감수성이고 애멸구에는 저항성이다. 5. '한강찰 1호'의 도정특성 중 도정수율은 '신선찰벼' 보다 약간 낮은 69.3%, 완전미율은 약간 높은 69.4%였다. 현미 장폭비는 1.90으로 쌀알이 약간 긴단원립이며 단백질 함량은 7.3%이고, 백도는 48.5로 신선찰벼와 비슷하였다. 6. 쌀 수량은 중부평야, 호남 충남평야 및 영남평야지 보통기 보비재배 10개소에서 쌀 수량은 6.04 MT/ha로 대조품종보다 8% 증수된 수량성을 보였다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.