RFID(Radion Frequency Identification)는 바코드를 대체할 차세대 기술이다. RFID는 무선 주파수를 사용하여 RFID 태그 내부에 있는 ID를 읽어 물체를 식별할 수 있다. 하지만 RFID 태그는 어떤 리더의 요청에도 자신의 고유 ID를 무선 통신으로 응답하기 때문에 도청이나 불법 리더로부터 보안이나 프라이버시에 대한 공격에 취약하다. RFID 인증 프로토콜은 보안과 프라이버시 문제를 해결하기 위해 활발히 연구되고 있으며 태그 검색에도 사용되고 있다. 최근에는 RFID 시스템에서 태그의 수가 증가하고 데이터 수집 비용도 늘어나면서 효과적인 태그 검색에 대한 비중이 더 많아졌다. 본 논문에서는 보안과 프라이버시 보호를 위한 필요조건을 보장하는 Miyako Ohkubo의 hash-chain 메커니즘에서 데이터베이스 연산량이 많은 문제점을 Tag-Grouping을 통해 보완한 효율적인 검색 방법을 제안한다. 실험 결과 데이터베이스에서 10만개의 레코드 수를 기준으로 접근비율이 5이상인 태그 그룹의 우선 검색시 약 30%의 검색시간이 감소 하였다.
현재 프로그래밍 소스들이 온라인에서 공개되어 있기 때문에 무분별한 표절이나 저작권에 대한 문제가 일어나고 있다. 그 중 반복된 저자가 작성한 소스코드는 프로그래밍 특성상 고유의 지문이 있을 수 있다. 본 논문은 구글 코드 잼 프로그램 소스를 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각각의 저자를 분별하는 것이다. 이 때 원작자의 소스를 예측 기반 벡터나, 주파수 기반 접근법인 TF-IDF등의 전처리기를 사용하여 입력값들을 벡터화해주고, 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각 프로그램 소스 원작자를 식별하고자 한다. 전처리기를 이용하여 언어에 독립적인 학습시스템을 구성하고, 기존의 다른 학습 방법들과 비교하였다. 그 중 TF-IDF와 심층신경망을 사용한 모델은 다른 전처리기나 다른 학습방식을 사용한 것보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
레일체결장치는 레일을 침목 등에 결속시켜 정해진 궤간의 유지와 열차 하중을 하부의 침목 및 도상 등에 전달하는 역할을 수행하는 주요 궤도 구성품이다. 본 논문에서는 도시철도 운영환경에서 파상마모에 대한 레일체결장치 클립의 진동 특성 분석을 위해서 조립상태에서 레일체결장치 클립의 모달테스트를 수행하여 고유진동수를 측정하였으며, 이를 파상마모에 의한 통과주파수와의 비교를 통해 공진 영향을 검토하였다. 또한 열차 주행시 파상마모에 따른 레일 및 레일체결장치 클립의 가속도와 레일체결장치 클립의 변형률을 계측하였다. 분석결과 레일 및 레일체결장치 클립의 가속도는 파상마모와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으나, 레일체결장치 클립의 변형률과의 관계는 미비한 것으로 나타났다.
압전션트는 구조물의 진동을 저감할 수 있는 전기적인 형태의 댐퍼이다. 구조물의 고유진동수에서 발생한 진동은 구조물에 부착된 압전재료를 통해 전기에너지로 변환된다. 전기에너지는 인덕터와 저항으로 구성된 압전션트를 이용하여 열에너지로 소산시켜 진동을 저감할 수 있다. 본 논문에서는 외팔보의 진동을 저감하기 위하여 필요한 최적 인덕턴스에 대한 수식을 검토하고 유한요소해석과 실험을 이용하여 알루미늄 외팔보의 진동을 저감하였다. 유한요소해석에서는 모드형상과 스트레인에너지 분포를 계산하여 부착위치를 검토하고, 인덕턴스와 저항의 회로값을 조절하여 외팔보의 진동저감량을 계산하였다. 또한, 실험에서는 가변인덕터 모듈을 사용하여 외팔보의 특정주파수에서 발생하는 진동을 저감하였다. 결국, 유한요소해석과 실험의 결과를 토대로 압전션트가 외팔보의 진동을 효과적으로 저감할 수 있음을 검증하였다.
노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.
Kirchhoff-Love 판 (KLP) 방정식은 특정 외력이 얇은 막에 끼치는 변형을 기술하는 잘 알려진 이론이다. 한편, frequency 도메인에서 진동하는 판을 해석하는 것은 주요 진동 주파수와 고유함수들을 구하는 것과 판의 진동을 예측하는데 중요하다. 다양한 모드 분석 방법들 중 dynamic mode decomposition (DMD)는 효율적인 data 기반 방법이다. 이 논문에서 우리는 DMD를 기반으로 sine 유형 외력의 영향력 안에 있는 KLP의 모드 분석을 수행한다. 우리는 먼저 유한차분법을 사용하여 이산적으로 표현된 시계열 형식의 KLP 해를 구한다. 720,00개의 FDM으로 생성된 해중에서, 오직 500개의 해만을 DMD의 구현을 위해 선택한다. 우리는 결과적으로 얻어진 DMD-mode를 보고한다. 또한, DMD를 통하여 KLP의 해를 예측하는 효율적인 방법을 소개한다.
장대교량은 낮은 고유진동수와 감쇠비를 가지는 초유연구조물로 진동사용성 문제에 취약하다. 하지만 현재 국내 설계지침에서는 풍속이나 진폭에 대한 임계값을 기반으로 유해진동 발생 여부를 평가하고 있다. 본 연구에서는 장대교량에서 발생하는 유해진동을 보다 정교하게 식별하기 위하여 딥러닝 기반 신호분할 모델을 활용한 데이터 포인트 단위의 와류진동 식별 방법론을 제안한다. 특별히 포락선을 가지는 사인파를 활용하여 와류진동에 해당하는 데이터를 합성함으로써 모델 구축에 필수적인 와류진동 데이터 획득 및 라벨링 과정을 대체하였다. 이후 푸리에 싱크로스퀴즈드 변환를 적용하여 시간-주파수 특징을 추출하여 신경망의 인풋 데이터로 사용하였다. 합성데이터만을 이용하여 양방향 장단기 기억신경망(Bidirectional Long-Short-Term-Memory) 모델을 훈련하였고 이를 라벨 정보를 포함한 실제 사장교의 계측데이터를 이용하여 학습한 모델과 비교하여 모델의 실시간 와류진동 식별 성능을 검증하였다.
본 논문은 필립스의 음악 검색 기법을 기반으로 필터 뱅크 에너지 변화량과 음악의 통계적인 특성을 이용한 오디오 핑거프린트 추출 방법을 제안하였다. 기존의 필립스 방식은 제한된 주파수 영역을 너무 많은 필터 뱅크로 분할하여 분석함으로써 밴드들 사이에 연계성 및 왜곡에 대한 민감도가 증가하는 특징을 보일 수 있다. 제안된 방법은 필터 뱅크의 밴드 수를 줄여 왜곡에 대한 강인성을 증진시키고, 필터 뱅크 에너지의 변화량의 부호와 크기 정보를 통계적 특성을 고려한 양자화 기법을 이용해 2비트로 할당함으로써 오디오 핑거프린트의 고유성을 확보하였다. 추출된 2비트는 4개의 레벨로 정보를 표현함으로 각 레벨 사이에 연계성이 존재하게 된다. 이 같은 레벨 사이의 연계성은 유사도 측정 시 이용될 뿐만 아니라 오디오 핑거프린트를 기준으로 검색 영역을 확장하는 제안된 방식에서는 효율적인 검색 영역을 선택할 수 있는 정보로 활용 되었다. 제안된 방식은 다양한 주변 잡음환경 (거리, 백화점, 자동차, 사무실, 식당)에서의 실험을 통하여 주변 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐만 아니라 검색 속도 또한 향상되는 특징을 보였다.
내진설계에 이용되는 지반진동과 관련된 주요 입력자료는 지진재해도 및 지반 응답스펙트럼 등이 있고 이러한 지진재해도 및 지반 응답스펙트럼을 평가하기 위하여 지역특성에 고유한 감쇠식이 필수적이다. 지역특성에 적합한 지반진동 감쇠식의 계수를 결정하기 위해 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수가 반드시 필요하고 본 논문에서는 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수를 평가하였다. 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수는 관측 지반 지진동에 대해 비선형적인 지배방정식을 이루고 있는 모델을 이용하였다. 이러한 비선형 지배방정식에 대한 수치해석 알고리즘을 통하여 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수 전체를 동시에 구하였다. 지반진동 자료는 주로 한반도 동남부 지역에서 발생하여 경상분지 주변 관측망에서 관측된 지반진동 자료를 이용하였다. 분석결과에 의하면 3개 지진원의 모멘트 지진규모(Mw)는 각각 2.9, 3.1 및 3.2로 분석되었다. 또한 3개 지진원의 코너 주파수는 각각 8.2, 6.9 및 8.3 Hz로 분석되었다. 그리고 지각 심부의 비탄성 감쇠율(Qo) 및 주파수 지수값 (${\eta}$)은 약 211 및 0.63으로 평가되었다. 지각 천부의 비탄성 감쇠율(${\kappa}$)은 각각의 관측소에서 약 0.02에서 약 0.06의 범위의 값을 가지고 있는 것으로 평가하였다. 결론적으로 하부지각 및 상부 지각의 비탄성 감쇠율 값을 미국 중동부와 서부와 비교할 경우 미국의 서부지역과 유사한 값을 보여주었다. 또한 지진원의 특성도 응력강하값 만을 고려한다면 역시 미국의 서부지역과 유사한 값을 보여주었다.TEX>의 범위로서 관측치와 거의 일치하였다. 그리고 분석유역의 양수 전의 모의발생분석 결과를 이용하여 지하등수두분포와 유속벡터를 산정한 결과 지하수 유동분포는 높은오름과 문석이오름 등에서 월랑봉, 용눈이오름 및 손자봉 등 각 방향으로 고르게 유출되고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 MODFLOW모델과 비교할 때 일치된 결과를 나타내었다.기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 모든 군에서 법랑질에 대한 광중합 복합레진의 미세전단 결합강도는 화학중합 복합레진보다 통계학적으로 높게 나타났다 (p < 0.05). 4. 모든 접착제와 법랑질 계면은 긴밀한 접합을 나타내어 화학중합 복합레진과 접착제 간에 비적합성이 나타나지 않았다.이를 나타내었다. (F = 49.705, p = 0.000) 3. B-IM군의 Ra 증감율은 F 군에 비해 210.72%감소되었으며, B-8 군과 B-15군의 Ra 증감율은 B-IM군에 비해 각각 35.49%와 51.35% 증가되었다. 4. FE-SEM 관찰에서 B-IM 군은 매우 평활한 복합레진 표면을 나타내었고, B-8 군은 전체적으로 평활한 복합레진 표면을 보였지만 표면에 수직으로 아주 얕은 흠집을 나타내었다. B-15 군은 복합레진 표면의 중앙에서 B-8군보다 더 넓고 불규칙한 수직의 흠집을 나타내었고, B-18군은 복합레진 표면 전체에 넓은 흠집을 나타내었다.교적 낮은 농도의 영양염류를 가지고 있고, 많은 처리수량을 요구하는 부영양화된 저수지의 수질개선을 위해서는 높은 수리학적 부하조건에서 시간당 정화량을 늘리는 관리방법이
Octamethylcyclotetrasiloxane (OMCTS)을 에멀젼 상태에서 초음파를 조사하여 polydimethylsiloxane (PDMS)을 중합하였다. 중합에 활용된 초음파 반응기는 주파수가 20 KHz의 horn 유형과 40 KHz의 bath 유형이었으며, horn과 bath를 혼용한 경우의 중합 공정의 특성도 평가해 보았다. 고려된 주요 변수들은 반응 온도와 초음파 조사 시간 이었으며, 중합물에 대하여 각 시료의 고유 점도와 전환율 측정을 통하여 각 중합공정의 효율성과 특성을 조사하고, 최적의 공정 조건을 도출해 보고자 하였다. Horn 유형의 반응기에서는 수 분 이내에 80% 이상의 전환율이 달성되고 높은 점도의 PDMS를 얻을 수 있었으나, 조사 시간에 따라 전환율과 점도는 최대값을 보인 이후에 감소하는 경향을 나타내었다. 초음파의 강도가 상대적으로 약하게 유지되는 bath 유형의 반응기에서는 1 h 이상의 조사가 필요하였으며, horn 유형과 달리 전환율과 점도가 조사 시간에 따라 지속적으로 증가하는 경향이 지배적이었다. Horn유형과 bath유형을 조합한 혼합형 반응기에서는 다른 반응기와는 매우 다른 결과들이 나타났으며, 각 반응기의 특성은 전산 모사를 이용한 반응기 내의 음파 해석을 바탕으로 설명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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