• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.439-447
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• 2020

망원경의 성능 유지를 위해서 중요한 것 중 하나가 미러의 재코팅이다. 미러에 코팅된 금속은 빛을 반사시키는 역할을 하며 반사율이 떨어지게 되면 망원경의 성능이 저하되므로 주기적으로 재코팅을 해야 한다. 군 무기체계로 개발되는 망원경은 성능 뿐만 아니라 임무 수행을 위한 무기체계 가용도와 장기간 사용을 위한 운용유지비 관점에서도 미러의 재코팅 주기를 예측하고 정비계획을 수립하는 것이 필요하다. 그러나 대부분 천문 연구용으로 사용되는 유사 망원경들은 예측이 아닌 경험치와 운용 환경에 따라 재코팅 주기를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 무기체계로 개발되는 망원경 미러의 세척 주기와 재코팅 주기를 예측하였다. 첫째, 국내외 천문연구원들의 유사 사례를 분석 및 코팅의 필요성과 코팅 주기 예측의 필요성을 확인하였다. 둘째, 데이터 분석과 모델링을 통해 미러 세척 빈도와 코팅 주기를 예측하는 시뮬레이션을 설계하였다. 마지막으로 성능을 만족하기 위한 반사율 감소 조건을 5%, 10%, 15%, 20%로 설정하고, 세척 조건 3개월, 6개월, 1년, 2년 단위로 다양화 하여 해당 조건 별 세척 주기 및 재코팅 주기를 예측하였다. 이를 통해 본 연구는 군 무기체계로서 망원경을 개발하며 정비계획을 수립하는 데 참고할 수 있는 기준을 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.145-150
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• 2020

대형 LNG 선박의 선체 운동은 선박의 안전에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 153,000 ㎥ 급 대형 LNG 선박의 선체 운동 중에서 롤 운동에 대한 전달함수를 추정하기 위한 것이다. 단일-입력과 단일-출력 그리고 시스템 전달함수를 갖는 선형 시 불변(Linear Time-Invarient) 시스템을 이용하여 선체 운동 전달함수를 모델링 하였다. 모델의 입력으로 단일 해양파를 이용하고, 모델의 출력으로는 ANSYS를 통해서 획득한 LNG 선박의 롤 운동을 이용하여 시스템 식별법을 기반으로 선체 운동의 전달함수를 추정하였다. 실험 결과의 유용성은 전달함수 차원이 서로 다른 경우에 대한 모델의 안정도와 추정률을 이용하여 평가하였다. 실험 결과 안정도는 99%와 98%로 나타나고, 추정률은 78%와 50%로 나타났다. 이러한 결과로부터, 본 연구에서 제안한 선체 운동 전달함수 추정 방법이 타당함을 알았다. 향후, 실제 해상에서 운항 중인 선박의 선체 운동 데이터를 획득하여 다중-입력 그리고 다중-출력을 갖는 모델 구축에 적용하여 실용화를 추진할 예정이다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제51권4호
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• pp.397-405
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• 2019

정량적 뇌파는 연구와 임상적 분야에서 활발하게 이용되어 다양한 임상적 증상과 인지기능의 자극 및 과제에 따른 대뇌의 생물학적인 바이오 마커를 규명하는 등 대뇌의 변화를 객관적으로 증명하는데 지속적으로 사용되고 있다. 뇌파에서 정량적 분석과 정성적 분석은 분석하는 방법이 다르기 때문에 측정 방법과 환경이 비슷하지만 한편으론 다르다. 정성적 분석은 뇌파를 판독하는 사람이 잡파를 제외시키고 볼 수 있지만 정량적 분석은 수학적 모델링을 기반으로 데이터의 모든 것을 포함하여 분석을 실시하고 있기 때문에 잡파가 결과에 영향을 준다. 병원에서 임상생리학적 검사인 뇌파를 담당하는 임상병리사들이 뇌파를 이용한 연구는 다른 분야에 비해서 아주 드물다. 이러한 현상은 임상검사과학 분야 중에 임상생리학적 검사에서 두드러지게 나타난다. 왜냐하면 현재 대학에서 임상생리학을 연구하는 실험실이 많지 않기 때문이다. 본 저자의 목적은 정량적 분석을 하고자 하는 임상병리사, 대학원생, 연구자들이 쉽게 접근하여 앞으로 뇌파의 많은 연구가 이루어 질 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대하고, 앞으로 많은 대학에서 임상생리학 실험실이 생겨 많은 연구들이 이루어져 좋은 논문들이 많이 나오기를 기대해 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.493-498
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• 2017

캡슐내시경 검사는 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 캡슐내시경 검사를 통한 진단 과정은 크게 적응증 판단, 내시경 검사, 진단의 세 단계로 이루어진다. 이 때, 진단을 위해 필요한 핵심 의료 정보로는 적응증, 병변, 질환 정보가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 핵심 정보를 의미적 특징 정보, 이를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의한다. 이와 같은 의미 기반 분석은 내시경 검사 전 과정에 걸쳐 수행된다. 먼저 캡슐내시경 검사에 앞서 환자의 증상을 확인하여 예상 질병 정보를 획득한다. 다음, 획득한 정보를 기반으로 캡슐내시경 검사를 실시한 후 발견된 병변의 위치와 진단을 위한 조직, 혈관, 산도와 같은 보조 정보들을 활용하여 최종 진단을 내린다. 이때, 예상 질병을 확인하기 위한 증상과 질병 간의 연관성이나 병변의 위치로부터 확인해야할 보조 정보 간의 해부학적 연관성이 고려되어야 한다. 그러나 기존의 내시경 관련 의료 정보 표준과 같은 지식 모델은 단순히 내시경 검사와 관련된 용어들이 나열된 형태로 의미적 연관성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 의미적 연관성 기반의 지식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 검사의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 질병 모델과 해부학 모델로, 캡슐내시경 검사를 위한 효과적인 의료 정보 제공을 가능케 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.357-364
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• 2014

사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.590-590
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• 2015

본 연구는 집중호우에 의한 홍수예측 및 소유역의 유출거동에 대한 수문학적 민감성(susceptibility) 규명을 목적으로 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 분석하여 유역의 유출거동 민감성을 표출할 수 있는 노모그래프를 개발하였다. 개별 홍수사상에 대한 유출거동 특성 분석을 위하여 한국건설기술연구원의 대표 시험유역인 설마천 유역의 과거 17년간(1996 ~ 2012)의 10분 간격의 강우량 및 유출량 자료를 수집하여 홍수유출해석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 일누가강우량 100mm 이상, 50개 홍수사상에 대한 홍수유출해석은 유역 물순환 해석모형인 CAT(Catchment hydrological cycle Assessment Tool)을 이용하였으며 모의결과를 바탕으로 홍수사상별 지체시간, 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 상세히 분석하였다. 이 중에서도 지체시간은 유역반응을 나타내는 시간변수로서 수문모델링 및 홍수량예측에 매우 중요한 요소이다. 특히, 강우량에 대한 홍수량의 반응이 빠른 소유역의 경우에 홍수량예측에 큰 영향을 미친다. 따라서 강우강도, 지속기간, 토양포화도의 변화량에 대한 지체시간의 거동을 R 프로그래밍 언어 및 3D Surfer를 이용하여 분석한 후 최종적으로 소유역의 홍수유출 특성을 나타내는 3차원 홍수 유출특성 노모그래프를 개발하였다. 분석에 사용된 R 프로그래밍 언어는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로 데이터의 조작 및 수치연산, 시각화를 수행할 수 있는 기능을 여러 패키지를 통해 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R을 이용하여 10분 단위의 강우 및 유출량 자료를 1시간 및 1일 자료로 구축하고 17년간의 과거 홍수사상을 분리하여 추출하는 R 홍수유출해석 시스템을 개발하였으며 추출된 홍수사상을 관측 유출량 및 관측 토양수분을 포함하여 시각화함으로써 강우 및 토양수분 변화에 따른 소유역의 유출거동 민감성을 확인할 수 있었다. 분석 결과, 지체시간은 강우지속기간 및 토양포화도에 민감한 거동특성을 나타냈으며 토양포화도는 첨두홍수량의 변화에 민감한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 개발된 3차원 홍수유출특성 노모그래프는 유역의 규모 및 지형물리학적 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 판단되며 여러 계측유역에 적용함으로써 유역별 홍수유출 반응특성을 정량화할 필요가 있다. 즉, 강우강도, 지속기간, 지체시간, 포화도 등의 변화에 따른 유역의 홍수유출 반응특성을 규명함으로써 미계측 유역의 홍수량예측 실무에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권1호
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• pp.57-67
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• 2018

APD (Antenna Pointing Driver)는 차세대 중형위성에 탑재되는 위성 데이터 전송용 2축 짐벌식 X-밴드 안테나를 구동하기 위한 전장품이다. 전장품에 탑재된 EEE (Electrical, Electronic and Electromechanical) 소자의 열소산은 소자의 효율과 수명, 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치게 되며, 종국에는 소자 자체의 파손으로 위성 전체 시스템의 실패를 초래할 수 있다. 임무기간동안 전장품의 신뢰성을 보장하기 위해 EEE 소자의 접합온도는 중요한 설계요소가 되며, 허용범위 내에서 확보되어야 한다. 따라서 사전에 소자의 감쇄비를 고려한 열해석이 반드시 수행되어야하며, 이를 위해 적절한 열해석모델을 구축하여야한다. 본 논문에서는 APD의 온도 요구조건 만족여부를 확인하기 위해 열설계 및 열해석을 수행하였으며, 이와 더불어 각 모델링 기법에 따른 열해석모델의 유효성을 비교, 분석하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.919-939
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• 2021

5G 네트워크는 차세대 통신기술로서 4G 네트워크 대비 빠른 속도, 짧은 통신 지연, 높은 연결성을 기반으로 대량의 트래픽 처리가 가능하다. 이에 따라 4차 산업혁명의 핵심 기술로 대두되어 그 중요성이 증가하고 있다. 이러한 5G 네트워크 환경에서 기지국은 그 특성상 높은 밀도로 도심 전역에 설치되어 있으며, 사용자 단말과 연결되어 서비스를 제공한다. 따라서 악의적인 공격자에 의한 피해가 기지국에 발생하는 경우, 사용자 및 사회 전반에 큰 피해를 줄 것으로 예상된다. 2016년 뉴욕타임즈 기사에 따르면 중국의 특정 서버로 사용자 데이터를 전송하는 백도어로 추정되는 소프트웨어가 미국 내 안드로이드 기기, 자동차와 같은 스마트 기기에 포함되어 있다고 보도되었다. 이후 통신 장비에 백도어 설치에 대한 이슈가 지속적으로 제기되었으며, 5G 기지국과 같은 통신장비에 대한 안전성 확보의 필요성이 대두되었다. 따라서 본 논문에서는 5G 기지국을 대상으로 체계적인 방법론인 위협모델링을 사용하여 도출한 보안기능요구사항과 백도어 이슈에 대응할 수 있는 수준의 보안보증요구사항을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 보안요구사항은 5G 기지국에 대한 보안성평가기준으로서 안전한 네트워크 환경을 구성하기 위한 기지국 설계 및 개발에 사용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1149-1161
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• 2021

컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.153-158
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• 2021

치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.