원자력발전소의 계측제어계통은 제어, 감시기능을 수행하여 안전운전을 위한 두뇌 역할을 하는 핵심적인 분야이다. 최근 계측제어계통은 마이크로프로세서기반의 디지털 기술을 받아들여 디지털화되었다. 그러나 계측제어계통의 디지털시스템은 아날로그 기반 시스템에 비해 사이버위협에 매우 취약하여, 사이버공격에 의해 발전소 안전에 부정적인 영향을 받을 수 있다. 따라서 사이버침해에 대응할 수 있는 사이버 보안 대책이 계측제어계통에 요구된다. 사이버 보안성이 우수한 계통 설계를 위해서는 계측제어계통을 구성하는 자산에 대한 효과적인 자산분석이 요구된다. 본 연구에서는 원자로 계측제어설계의 사이버보안 적합성을 분석하기 위한 전 단계로 계측제어계통의 디지털 자산을 분석하기 위한 방법론을 제안한다. 제안된 디지털자산 분석 방법은 자산식별, 식별된 자산에 대한 평가방법으로 구성된다. 제안된 자산분석방법은 원자력발전소 계측제어계통의 사이버보안을 위한 자산분석에 응용하였다.
본 연구에서는 철골 골조 구조물의 안전성 모니터링을 위하여 계측한 변형률을 통해 구조물에 작용한 하중을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 시스템 식별 연구에서 구조물의 강성 등을 변수화한 것과는 다르게, 본 연구에서는 구조물에 작용한 하중과 이로 인해 구조물에 발생하는 변형률 간의 관계를 행렬로 정의하고, 이 행렬 및 작용한 하중을 변수화 한다. 계측한 변형률과 변수를 통해 추정한 변형률 사이의 차이를 오차함수로 설정하고 이를 최소화시키기 위해 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘을 적용한다. 구해진 변수와 계측 변형률을 통해 작용한 하중을 식별하고 구조물의 하중 변화 시 미계측 지점의 응답을 추정한다. 본 연구에서 제안하는 하중 식별 알고리즘을 검증하기 위해 3차원 철골 골조 구조물의 정적 가력 실험을 수행하였고, 계측한 변형률을 통해 가해진 하중을 낮은 오차 수준으로 식별할 수 있었다. 또한, 하중 조건 변화 시, 계측한 변형률을 통해 모니터링 대상이 되는 미계측 지점의 변형률을 0.17~3.13%의 오차 범위로 추정하였다. 본 연구가 제안하는 식별법이 철골 구조물의 보다 현실적인 안전성 모니터링에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 객관적이고 신뢰성있는 체질 식별을 위한 수단으로 기존의 O-링 테스트법의 단점을 보완한 O-링 경근력 계측시스템을 설계하여 임상에 적용하였다. 의사나 체질 식별 시술자의 손으로 행하던 O-Ring 측정을 공압 펌프와 액츄에이터를 이용하여 마이크로 컴퓨터로 제어함으로써 압력을 받은 실린더와 피스톤을 확장하게하여 고리모양으로 만든 피측정자의 손가락을 확장시키도록 설계하였다. 기존의 재래식 측정법이 단순히 측정자가 느끼는 주관적인 감각과 경험으로 피측정자의 경근력을 판단하므로 객관성이 결여되고 미세한 경근력의 변화는 판정이 불가능하였으나 O-링 경근력 계측시스템을 사용한 측정법은 미세한 경근력의 변화를 측정함은 물론 손가락의 확장거리 및 측정 시간까지 계측함으로써 경근력 변화를 판단하는 파라메터가 다양하고 신뢰성을 유지하게 하였다. 임상 실험 결과 O-링 경근력 계측시스템이 기존의 체질 진단법의 단점을 보완하고 보다 객관성있는 체질 진단의 가능성을 증가시키는 것으로 확인되었다. 차후 O-링 경근력 계측 시스템을 PC와 인터페이스시켜 측정된 임상 자료를 데이타베이스화 함으로써 많은 임상 자료를 기반으로 컴퓨터에서 전문가 시스템을 구축하여 체질 진단에 대한 보다 객관적이고 신뢰성이 높은 자동 진단 시스템으로 발전시키면 한의학적인 질변진단 분야에 기여할 수 있을것이다.
습지 생태계는 복잡한 물리적 생지화학적 프로세스의 상호작용이 있으나, 습지 생태계의 건강성 회복을 위한 첫 번째 단계는 습지 생태계에서의 물순환에 대한 정확한 이해일 것이다. 또한 지역적인 물 균형 및 생태계 보전에서 습지를 활용하기 위해서도 습지 물순환에 대한 정량적인 이해는 필수적이다. 그러나, 습지 물순환의 이해를 위해 필수적인 관측 자료들은 현장 측정으로 획득하기 어려운 자료이거나 비용적인 문제로 인하여 관측이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-2 위성 자료를 활용하여 습지의 유입량을 추정하기 위한 절차를 제시하고자 한다. 이를 위해 한반도 동남부의 낙동강에 위치한 주요 다목적댐의 자료를 활용한 분류 기반의 인공지능 모델이 설계된다. 인공지능의 학습을 위한 입력자료는 아래와 같은 절차에 의해 만들어진다. 1) 다목적댐의 수위-물 체적 관계를 이용하여 수위-수표면적 관계 곡선 도출. 2) 수위-수표면적 관계 곡선과 DEM을 활용하여 물과 육지 영역을 구분하는 식별자를 도출. 3) Sentinel-2 위성 정보와 물-육지 식별자를 비교하는 랜덤 포레스트 모델을 설계. 4) 위성 정보의 물-육지 정보로부터 미계측 습지 지역의 물과 육지를 식별할 수 있는 식별자 도출. 이러한 과정을 경유하여 추정된 습지의 수표면적과 습지 지역의 DEM을 결합함으로써 습지의 수위-수표면적-물 체적 관계 곡선이 산정되어, 최종적으로 습지의 유입량이 모의된다. 모의된 습지 유입량은 다양한 수문 모델의 매개변수를 추정하는데 활용될 수 있을 것이며, 검증된 수문 모델을 활용하여 습지의 물순환의 이해도를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
시설물의 노후화에 따라 시설물의 안전한 사용을 위한 모니터링의 중요성이 증가하고 있다. 기존의 인력에 의한 수동 계측에 의존한 방법을 대체할 모니터링 방법으로 유비쿼터스 관련 기술의 도입이 요청되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 기술을 이용한 교량관리 시스템의 실용화를 위해 필요한 교량의 모니터링 정보를 실시간으로 제공하는 웹기반의 교량관리 GIS 시스템을 구성하였다. 특히, 교량 모니터링 정보와 교량관리 시스템과의 효율적인 연동을 위해 국가공간프레임인 UFID와 현재 건설교통부에서 운용예정인 GIS 기반 교량관리시스템(BMS)과의 연계방안을 연구하였다. 또한 GIS를 활용하여 교량관리를 수행함에 있어서 필수적인 구조물의 세부위치와 속성을 표현하는 데이터 표현 방식에 대하여 함께 제안하였다.
최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 모자이크 배경을 생성하고 변화되는 정보만을 전송함으로서 동적기반 압축시스템을 제안한다. 동적 모자이크 배경은 카메라 움직임 정보를 이용하여 단일영상으로 점진적으로 통합된다. 카메라 움직임 예측을 위해 각각의 영상들과 이전영상과의 원근투영 매개변수를 순차적으로 계산하였다. 카메라 움직임은 배경영역과 전경영역에서 식별함으로서 배경상에서 강건하게 계측된다. 수정된 블록기반 움직임계측은 배경영역을 분리하는데 이용되었다.
계측 시스템이나 시스템 식별을 수행할 때 정확히 모델링 되는 플랜트를 가정할 경우, 입출력 신호간 혹은 상태 변수들 사이의 비선형 함수 관계를 유도해 낼 수 있다. 그런데 특히 비선형 함수가 매우 복잡하여 해를 닫힌 형태로 구할 수 없을 경우 고려하는 변수들 양자간의 수학적 모델링을 기반으로 루프내 변수가 방정식의 해로 수렴하는 대수 루프를 구성할 수 있다. 이는 모델을 정확히 아는 시스템에 대하여 출력으로부터 입력을 추정하는 역시스템(inverse system)을 구성하는 것과 유사하다. 이러한 개념을 응용한 간단한 예로 용량형 센서의 입출력 비선형성을 제거해주는 역시스템을 대수 루프를 통하여 구현하였다. 또한 구현한 루프가 항상 유일한 해로 수렴할 수 있도록 하는 조건을 구하였다. 해석된 결과를 바탕으로 구현된 루프가 컴퓨터 시뮬레이션 및 아날로그 회로 실험에서도 잘 동작함을 검증하였다. 시뮬레이션 결과로 보인 잡음에 대한 강인성과 실제 회로 실험 결과는 대수 루프의 구현이 실제 용량형 센서 등에 용이하게 적용될 수 있음을 보여준다.
건축구조물의 고유진동수는 지진하중 혹은 풍하중의 크기를 결정하고 바람에 의한 진동을 예측하여 사용성조건을 검토하기 위해 반드시 필요하다. 본 논문에서는 철근콘크리트조 주상복합건물을 대상으로 현장계측을 통해 얻은 데이터와 시스템 식별기법을 사용하여 얻은 고유진동수와 모드형상을 해석모델에 의한 결과와 비교하였다. 해석모델은 실무에 일반적으로 사용되어지는 PC기반의 유한요소해석 프로그램을 사용하여 작성하였으며, 골조만을 모델링한 기본모델로부터 계측당시 구조물의 강성에 영향을 미칠 것으로 판단되는 요소들을 단계적으로 포함시켜 가면서 그 결과를 계측치에서 얻은 값과 비교하였다. 기본모델로부터 수정된 사항은 1) 콘크리트 배합강도를 고려한 탄성계수의 보정, 2) 바닥 슬래브의 휨강성, 3) 비구조벽이다. 이와 같은 요소를 모두 포함한 해석모델은 실제 계측치로부터 얻은 고유진동수, 모드형상과 가장 유사한 결과를 나타내었다.
이 후향적 연구의 목적은 7 - 15세 사이의 혼합치열기와 영구치열기의 소아 및 청소년 환자에서 기존 교정 분석 방법과 인공 지능을 활용한 교정 분석 방법을 이용한 변수의 차이를 비교하여 평가하는 것이다. 교정 진단을 위해 측면 두부계측 방사선 사진을 촬영한 소아 환자 60명(혼합 치열기 30명, 영구치열기 30명)을 무작위로 선정하였다. V-ceph을 사용한 기존 분석 방법과 WebCeph를 사용한 딥 러닝 기반 분석 방법으로 1명의 검사자가 17개의 두부 측정 계측점을 식별하고, 22개의 측정 항목을 평가했다. 기존 분석 방법의 반복 측정으로 인한 오차는 Pearson의 상관 분석을 사용하여 평가하었다. 혼합치열군과 영구치열군에 대한 각각 두 방법의 차이는 paired t-test를 사용하여 평가하였다. 혼합치열군에서 두 분석 방법의 차이는 8개의 계측항목에서 통계적으로 유의하였다: APDI, SNA, SNB, Mandibular plane angle, LAFH (p < 0.001), Facial ratio (p = 0.001), U1 to SN (p = 0.012), and U1 to A-Pg (p = 0.021). 영구치열군에서는 두 분석 방법 간에 4개의 계측항목이 통계적으로 유의한 차이를 보였다: ODI (p = 0.020), Wits appraisal (p = 0.025), Facial ratio (p = 0.026), and U1 to A-Pg (p = 0.001). 많은 시간이 소요되는 기존의 교정 분석 방법과 비교하였을 때, 딥 러닝 기반 교정 분석 시스템은 측정의 신뢰성과 유효성 측면에서 임상적으로 허용될 수 있다. 하지만 소아 환자의 교정 분석을 위해 딥 러닝 기반 프로그램을 사용할 때에는 이러한 프로그램의 한계점을 인지하고 올바른 판단으로 사용하는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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