도로전광표지판(VMS : Variable Message Sign)은 도로이용자에게 교통, 도로, 기상상황 및 공사로 인한 통제 등에 대한 실시간 정보를 제공함으로써 교통흐름의 효율화와 통행의 안전성을 향상시키기 위한 장비이다. 일반국도 VMS의 대부분을 차지하는 문자식 VMS에서 표출 및 제공되는 소통정보 메시지 구성은 일반적으로 구간, 구간에 대한 통행시간, 소통상황에 대한 정보로 이루어진다. 본 연구에서는 수도권 일반국도에서 운영 중인 문자식 VMS를 대상으로 도로이용자 선호도 분석을 통해 도로관리자 위주의 기존 표출문안을 도로이용자 중심으로 개선안을 마련하였다. 아울러 도로이용자가 가장 선호하는 돌발상황에 대한 정보를 신속하고 효율적으로 제공할 수 있는 시스템 개선에 대한 방안을 제시함으로써 도로이용자 중심의 VMS 교통정보 제공 효용성을 향상시키고자 한다.
시스템의 성능을 평가하기 위하여 1차원 3-이웃 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA) 기반의 의사 난수 생성기가 여러 분야에서 많이 응용되고 있다. 보다 더 효과적인 키 수열 생성을 위해 2차원 CA와 1차원 5-이웃 CA가 응용되었으나, 주어진 특성 다항식에 대응하는 대칭 1차원 5-이웃 CA를 설계하는 것은 매우 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해 특성 다항식의 점화식을 이용한 합성 방법, Krylov 행렬을 이용한 합성 방법과 같이 1차원 5-이웃 CA 합성에 관한 연구들이 진행되었다. 그러나 여전히 비선형 방정식을 풀어야 하는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 최근 90/150 CA의 전이 행렬과 블록행렬을 이용한 1차원 5-이웃 CA 합성 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘의 이론적인 과정을 상세히 기술하고 그 알고리즘을 이용하여 높은 차수의 원시 다항식에 대응하는 대칭 1차원 5-이웃 CA를 구한다.
4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.
최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Salsa20/12 알고리즘은 제한된 메모리의 8비트 MCU 상에서 AES보다 우수한 성능을 보여주는 스트림 암호이다. 또한 이론적 분석에 따르면 시차분석공격에 대한 취약성은 없으며, 전력분석 공격의 어려움에 대해서는 하위수준(low)로 평가되었으나, 현재까지 실제 전력분석 공격의 연구 결과가 발표된 바 없다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 기반 Salsa20/12 에 대한 상관도 전력분석 공격 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 실험을 위해서 프로그래밍이 가능한 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서 (ATmega128L)를 장착한 실험보드에 전력분석 공격의 대응방법이 적용되지 않은 시스템을 구현하고, 해밍무게 모델을 적용한 전력분석 공격을 실시하였다.
웹 서비스 환경에서 사용자가 원하는 서비스 품질을 만족하는 경제적인 방법의 하나는 객체의 크기를 조절하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서비스 품질로 평균 응답 시간이 임의의 임계값 이하로 주어질 때, 이 제약 조건을 만족하는 최대 객체의 크기를 구한다. 시스템이 정상 상태일 때, 라운드-로빈을 사용하는 결정 모델의 평균 응답 시간은 일반 분포를 따르는 큐잉 모델에서의 평균 응답 시간과 같아질 것으로 추론할 수 있다. 이를 기반으로 최대 객체 크기를 발견하기 위한 해석적 수식과 절차를 수립한다. 웹 트래픽은 서비스 분포로 Pareto 분포가 적합하므로 M/G(Pareto)/1 모델과 지수 분포를 사용한 M/G/1/PS를 적용하여 최대 객체의 크기를 구한다. 수치 계산을 통한 성능평가는 Pareto 분포의 형상 파라미터(shaping parameter)가 커짐에 따라 M/G(Pareto)/1 모델과 M/G/1/PS 모델의 최대 객체 크기가 같아짐을 보여준다. 본 연구의 결과는 경제적인 웹 서비스 제어를 위해 객체의 크기를 조절하는 환경에 사용될 수 있다.
최근 국내에서도 원전 부지 내에 건설된 습식저장조의 용량이 곧 포화될 것으로 예상되어 사용후핵연료의 건식저장에 관한 논의가 활발하다. 이 논문에서는 앞으로 다양하게 논의될 저장시스템의 안전성과 함께 장기 건식저장 시 발생하는 사용후핵연료의 특성 및 건전성 변화에 대해 이제까지 국내외에서 연구 보고된 내용들을 면밀히 검토하고 향후 추구해야 할 연구방향을 제시하고자 하였다. 조사 결과 건식저장 기간 동안 진행될 수 있는 여러 피복관 열화기구 중에서 가장 대표적인 기구는 크립 변형과 수소화물에 의한 영향이었으며, 이들이 사용후핵연료 장기 건식저장 시 규제기술기준의 주요 근간을 이루고 있는 것으로 분석되었다. 한편 과거에는 피복관의 크립 변형이 가장 중요한 열화기구로 평가되었으나, 최근의 연구 결과를 통해 수소화물에 의한 영향이 더 심각한 것으로 드러났고 이는 미국의 규제기준과 새로운 온도 범위를 제시하고 있는 일본의 규제기준에서 확인할 수 있었다. 그러나, 아직까지 수소화물에 의한 영향이 발생하는 응력과 온도 조건을 명확히 규명할 수 있는 연구 자료가 충분하지 못하며, 나아가 사용후핵연료의 취급 시 거동에 대한 연구도 지속적으로 수행해야 할 부분으로 드러났다. 따라서 국내 사용후핵연료 특성에 맞는 건식저장조건을 수립하기 위해서는 국내에서도 본격적인 연구를 통해 이들 자료에 대한 충분한 생산과 평가 및 분석이 뒤따라야 할 것으로 판단된다.
철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 다중 시계열 패턴인식 사용하여 생산장치의 상태자료부터 공정결과를 예측하여 정상 또는 비정상을 판정하는 지능형 감시시스템에 관하여 기술한다. 제안하는 감시스템은 초기화, 학습 그리고 인식의 세 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 감시대상의 생산장치가 가지는 인사들 각각의 가중치와 각 인자들이 가지는 시계열 자료 중에서 학습과 인식에 유효단계를 설정한다. 학습단계에서는 LBG알고리즘을 사용하여 이 생산장치에 의하여 생성되고 수집된 패턴들을 군집화 한다. 각 패턴은 시계열 형태의 자료와 처리 완료 후 계측기에 의하여 측정된 ACI로 구성된다. 인식단계에서는 DTW를 사용하여 실시간으로 입력된 패턴과 군집화된 패턴들 사이의 대응을 수행하여 가장 잘 정합되는 패턴을 찾는다. 다음은 이 패턴이 가지는 ACI, 차 그리고 가중치들의 조합으로 예측된 ACI 값을 산출한다. 최종적으로 예측된 ACI가 정상으로 수용할 수 있는 값 범위에 없는지 여부를 결정한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위하여 식각장치로부터 획득된 자료를 대상으로 실험하였다. 실험결과에서는 학습횟수가 증가함에 따라 예측 ACI값과 실측ACI값 사이의 오차가 현저히 감소함을 볼 수 있다
최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
진단의 높은 정확성을 유지하기 위하여 영상 품질의 정기적인 quality assurance (QA) 검사는 필수적이다. 이 연구의 목적은 2006년부터 2015년까지 시간에 따른 (2006, 2009, 2012, 2015) computed radiography (CR) system의 modulation transfer function (MTF: 변조전달함수), the noise power spectrum (NPS: 잡음전력스펙트럼) and the detective quantum efficiency (DQE: 양자검출효율)를 측정하여 평가 하는 것이다. 우리는 edge method를 이용하여 pre-sampled MTF를 구하였고 international electrotechnical commission standard IEC: 62220-1의 RQA5가 측정에 적용되었으며, X선관 초점으로부터 CR 표면까지의 거리는 150 cm이며, 부가필터 21 mmAl을 사용하였다. 관전압은 $72{\pm}2kVp$였으며 관전압을 1~2 kVp조절하여 HVL이 $7.1{\pm}1mmAl$되도록 하였다. 연구결과는 MTF의 공간주파수 50% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 1.54, 2009년은 1.14, 2012년은 1.12, 2015년은 1.38 이었고 공간주파수 10% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 2.68, 2009년은 2.44, 2012년은 2.44, 2015년은 2.46 이었다. 각각의 노이즈 분포는 2006년이 가장 낮은 노이즈 분포를 보였으며 2015, 2009, 2012 순으로 낮은 노이즈 분포를 나타내었다. Peak DQE와 $1mm^{-1}$에서도 2006년이 가장 우수한 DQE를 보였으며 2015년, 2009년, 2012년 순으로 DQE값을 나타내었다. 정확한 진단을 위하여 주기적인 CR 시스템의 유지보수가 필요하며 본 연구는 CR 시스템의 QA 및 수행성능 평가에 기초가 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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