최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
소방보호복은 고열유속에 의한 화상방지를 위해 3층 이상의 복합소재로 구성되어 있으며, 각 소재 사이는 공기 간극이 존재한다. 화재에 의한 고열유속 노출 시 공기 간극 내에서의 열전달은 대류와 복사에 의해 주로 발생하며, 그로 인해 간극의 크기에 따라서 비선형 특징의 열 저항 크기를 갖게 된다. 그러므로 본 연구에서는 보호복 소재 사이의 여러 가지 공기 간극(0~7 mm)에 대한 보호복의 열 보호성능을 자세히 파악하기 위한 실험을 수행하였다. 복사 열 유속 입사시에 시간에 따른 각 소재의 온도 변화뿐만 아니라, 열 보호성능을 가장 효과적으로 나타낼 수 있는 지표(Radiant Protective Performance, RPP) 값의 공기간극에 대한 변화 특성을 파악하였다. 공기간극이 증가할수록 단열효과가 커짐으로 인해 후면의 온도는 낮아지고, RPP는 커짐을 확인할 수 있었다. 특히 일정 열유속 조건에서 공기간극에 대한 RPP 값은 선형적인 특성을 나타내었고, 그러한 결과를 바탕으로 다양한 입사 열유속 및 공기 간극 조건에 대해 비교적 간단한 형태의 RPP 지표 예측 식을 제안하였고, 좋은 예측 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 전기화학적인 시험 및 CASS Test(염수분무시험)을 실시하여 중방식도장 시험체와 용융아연도금 시험체, Zn-Al 시험체와의 비교를 통해 Zn-Sn 금속용사의 방식 성능을 평가하였다. 시험 결과, 전기화학 시험을 통하여 Zn-Sn / Zn-Al 상온금속용사 시스템 공법의 방식원리는 방식전위에 의하여 확보되는 것을 확인하였으며 강구조물의 방식 공법으로서 상온금속용사 공법은 용융아연도금 공법과 중방식 도장공법과 비교하여 매우 우수한 방식성능을 가지고 있는 것이 CASS 시험을 통하여 검증되었다. 특히 Zn-Sn 금속용사와 Zn-Al 금속용사를 비교해본 결과 그 방식성이 현저하게 차이가 있지는 않았으나 Zn-Sn(65:35) 비율의 시험체가 가장 우수하였다. 또한 중방식 도장은 손상된 부분에서 현저하게 녹이 발생하고 도막이 박리되지만, Zn-Sn / Zn-Al 상온금속용사 시스템 공법은 갈바닉 희생방식에 의하여 매우 높은 부식 방지 특성을 가지고 있음을 확인 하였다.
본 연구는 아스팔트 포장 파손을 복구하는 보수재료에 대한 연구이다. 현재 국내에서 사용되고 있는 네가지 종류 재료들에 대하여 실내 및 현장시험을 실시하였다. 실내 시험으로 마샬안정도시험, 간접인장시험, 수침잔류 안정도시험, 휠트랙킹 시험을 실시하였다. 또한 성능시험으로는 기존 아스팔트 콘크리트 혼합물과의 수평전단강도시험을 실시하였다. 현장시험은 아스팔트 포장 도로상에서 차량바퀴가 통과하는 지점에 패칭 슬래브를 제작하여 차량 통과에 따른 공용 결과를 관찰하였다. 실내시험 결과는 현재 적용되고 있는 설계 재료들의 기준은 수침잔류 안정도를 제외하고 만족하였다. Type C가 가장 높은 수평전단강도를 나타냈다. 그러나 시공후 10일 이후부터 소성변형과 탈리와 같은 파손이 발생하였다. 따라서 현재 사용되고 있는 상온보수 재료들을 현장에 적용할 경우에 우수한 성능을 기대할 수 없어서 조기파손을 방지할 수 있는 새로운 시험방법의 개발과 적용이 필요하다.
본 논문에서는 서버를 사용하지 않고 각 노드에 연결된 지역 디스크들을 이용하여 분산 RAID 저장 장치를 구성하는 분산 환경의 클러스터 컴퓨터를 위한 분할된 결함허용정보 저장 기법을 제안한다. 클러스터 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 동시에 분산 RAID에 저장하는 방법은 분산 RAID의 병렬성을 이용할 수 있고, 각 노드의 결함허용정보를 순차적으로 저장하는 기법은 분산 환경에서 네트워크에 병목 현상을 방지할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 분산 RAID를 저장 장치로 사용하는 클러스터 컴퓨터에서 이들 두 가지 기법을 결합함으로써 통신 부하가 큰 응용에서 노드들에 대한 결함허용정보 저장 비용을 줄이고 클러스터의 가용성을 높일 수 있도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 본 연구에서는 16노드의 클러스터 시스템에서 MIP와 Linpack HPC 벤치마크 프로그램을 이용한 성능 평가를 수행하였다. 벤치마크 결과는 분할된 결함허용정보 저장 기법이 기존의 기법들에 비하여 분산 RAID를 사용한 클러스터 컴퓨터에서 비교적 우수한 성능을 나타낼 수 있으며, 클러스터의 단일 노드 결함이 발생되었을 경우에 빠른 회복을 수행하는 결함허용정보저장 기법을 설계하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
국내 해양레저산업 중 세일요트산업은 현재 초기시장을 형성하고 있으나, 현재 정부의 해양레저 활성화 정책과 해양레저 인구 또한 관련 협회, 클럽 등의 중심으로 급속한 증가세를 이루고 있다. 이에 요트수요 증대에 따라 요트 관련 부품 소재의 경우에도 향후 그 수요가 대폭 증가할 것으로 예상되어지고 있으며, 그 중 요트용 돛(Sail)의 경우에는 전량 해외 수입에 의존하고 있어 제품개발을 통해 국산화함으로써 해외 제품의 수입대체가 요구되고 있다. 본 연구는 해외의 산업용 폴리에스터 원사로 제조된 요트세일 제품의 특성 및 성능 분석 결과와 국산 고강력 폴리에스터 소재로 제조된 요트 세일 개발 제품의 물성 및 성능을 비교 분석하고자 한다. 세일 제품 개발을 위해 해외 요트용 세일 제품을 분석한 결과, 소재는 고상중합형태의 폴리에스터 산업용 원사를 사용하여 직물자체의 고강도 및 저신도 특성발현을 위한 고밀도 제직을 실시한 것으로 분석 되었으며, 가공에서는 해양에서 사용하는 세일 직물의 특성 상 일광 및 자외선에 대한 내구성을 높이고, 황변을 방지할 수 있도록 하기 위해 직물표면에 멜라민계 수지를 이용한 함침방식의 특수코팅을 실시한 것으로 분석되었다. 이러한 해외 요트용 세일 제품의 분석결과를 바탕으로 국산 고강력 폴리에스터 고밀도 직물에 자외선 및 일광에 대한 내구성이 우수한 무황변 타입의 폴리에스터계 수지를 사용하여 단면 코팅으로 양면코팅 가공효과를 부여하는 나이프 방식의 특수코팅, 에이징 처리를 통해 세일을 제조하였다. 본 연구에서는 제조된 세일 직물 제품에 대해, 물리적 특성을 분석하기 위해 인장 강신도, 무게, 두께 및 주사전자현미경 관찰 등의 테스트를 실시하였으며, 세일 성능 분석을 위해 공기투과도, 일광견뢰도 자외선 조사 후 강도변화, 황변 Test 등의 테스트를 실시하여, 해외 선진 제품과 개발제품의 물성 및 성능에 대해 고찰하였다.
세굴방지, 하천사면보호, 하상구조물보호 등을 위해 국내에서는 프리캐스트 콘크리트 블록이 주로 사용되고 있다. 그러나 이러한 콘크리트 블록은 항상 물 또는 습윤한 환경에 접하게 되므로 내부보강재로 사용된 철근에 부식이 발생될 확률이 높으며 이로 인해 블록의 성능과 내구성이 크게 감소될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 내부보강재를 GFRP 보강근으로 대체하여 철근부식에 따른 성능저하문제를 근본적으로 해결하고자 하였으며, 콘크리트 블록에 사용되는 콘크리트에는 순환골재와 조강시멘트를 적용하여 현장적용성을 높이고자 하였다. 실험결과 조강시멘트를 사용한 순환골재콘크리트는 기존 콘크리트에 비해 작업성과 탈형강도는 유사하였으며, 재령 28일 압축강도는 약 18% 증가되었다. 하중저항성능을 측정한 결과, GFRP 보강근이 적용된 순환골재콘크리트 블록은 기존 콘크리트 블록에 비해 약 10~30%의 하중저항성능이 향상되는 것으로 측정되었다.
최근 딥 러닝 알고리듬이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성능을 내고 있지만, 소나시스템에는 아직 활발히 적용되지 않고 있다. 본 논문에서는 기뢰와 같은 금속 물체와 바위로부터 반사된 능동소나 수신음 데이터를 딥 러닝 알고리듬의 하나인 컨볼루션 신경망으로 식별하는 실험을 수행하였다. 과적합 방지 및 성능 향상을 위해 데이터 확장을 하였고, 확장 및 하이퍼파라미터 값 변화에 따른 성능 변화를 분석하였다. 훈련데이터를 수신각도에 독립적인 경우와 의존적인 경우로 나누어 실험을 수행하였고, 그 결과 각각 88.9%, 94.9%의 성능을 보였다. 이는 이전 연구에서 인공신경망 및 Support Vector Machine 알고리듬을 적용하여 얻은 성능보다 최대 4.5% 포인트 향상되었다.
장스팬 구조물은 사용하중 하에서 바닥진동 문제가 발생할 가능성이 크다. 따라서 구조물 바닥판의 진동성능을 향상시키기 위한 가장 일반적인 방법은 슬래브의 두께를 증가시키는 것이지만 기존의 구조시스템에서 슬래브의 두께를 증가시키면 슬래브 자중의 증가로 건축물 전체의 효율성이 떨어지게 되는 문제점이 있다. 따라서 슬래브의 두께를 증가시키면서도 자중은 크게 증가하지 않는 바닥판 시스템으로 중공슬래브에 관한 관심이 커지고 있는 상황이다. 이에 부력방지능력 및 시공성 향상을 위하여 데크플레이트와 경량성형재를 결합한 형태의 중공슬래브를 개발하였고, 이 중공슬래브를 적용한 실물(mock-up) 건축물에 대한 사용성 검증을 위한 진동성능 평가를 수행하였다. 측정된 결과값을 분석한 결과, 일본건축학회의 "건축물의 진동에 관한 거주 성능 평가지침"에 의하면 1등급인 거실, 침실에 사용해도 될 수준으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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