풍력 에너지는 많은 이점으로 인해서 그 사용량이 증가하고 있다. 많은 나라에서 유가 폭등과 기후의 다변화로 인해 전력 사용량이 증가하여 풍력 발전 단지 설치를 추진하고 있다. 그러나 풍력 발전기는 군 레이더 시스템의 성능을 방해하는 왜곡을 일으키는 설비이다. 풍력 발전기의 대용량화로 인해서 풍력 발전기의 크기가 커지게 되어 해안가의 풍력 발전기는 군 레이더 시스템에 군사 표적으로 오인하게 한다. 그래서 본 논문은 풍력 발전기에서 나타나는 레이더 산란 신호의 최소화를 위한 방안을 나타내었다. 구체적으로 풍력 발전기의 각 부분들의 레이더 산란 신호 최소화를 위한 방안을 나타내었다. 레이더 신호 간섭 최소화를 위한 방법은 전투기의 스텔스 디자인 개발 기술을 기반으로 하고 있다. 그러나 풍력 발전기의 레이더 산란 신호 감소를 위한 구현은 비록 전투기 스텔스 디자인 개발 기술을 기초로 하고 있지만, 현재 중요한 시도이다. 본 논문에서는 풍력 발전기의 레이더 신호 간섭을 최소화하기 위해서 다양한 기법들을 풍력 발전기에 적용하였다. 풍력 발전기의 타워 및 날개 부분에 대한 두 가지 기법 적용을 통해서 풍력 발전기의 레이더 단면적 감소 효과가 나타남을 알 수 있다.
매복치의 치료는 발생 원인, 치아 발육 상태, 매복 위치 및 맹출 경로, 맹출 공간 여부, 환자의 연령이나 협조도 등을 고려하여 시행하며 방해 요인 제거 후 자연 맹출 관찰, 매복치의 외과적 노출 후 교정적 견인, 매복치의 재위치 또는 치아이식, 발거 후 보철수복을 할 수 있다. 이 중 치아이식은 매복치가 맹출 경로를 크게 벗어나 외과적인 노출과 교정적 견인이 어려운 경우 시행할 수 있다. 자가치아이식의 성공을 위해 이식치아의 외상을 최소화하며 치주인대의 생활력을 보존하는 것이 중요하다. 본 증례에서는 상악 좌측 견치의 미맹출을 주소로 내원한 10세 여자 환자에서 Rapid Prototyping model을 이용하여 자가치아이식술을 시행하였다. RP technique을 이용하여 제작한 공여치의 모델로 수용부의 골와동 형성을 공여치 발치전에 미리 시행함으로써 공여치의 구강 외 소요시간을 단축시키고 공여치를 수용부에 여러 번 시적할 때 생길 수 있는 치근 손상을 최소화할 수 있었다. 치료 후 상악 좌측 견치는 6개월 후 치근 흡수 등의 합병증 없이 정상 치아 동요도와 타진시 음성을 나타내었으며 전기치수검사에서 양성 반응을 보였다.
지금까지 잘 알려진 네트워크 기반 보안 기법들은 공격에 수동적이고 우회한 공격이 가능하다는 취약점을 가지고 있어 인라인(in_line) 모드의 공격에 능동적 대응이 가능한 오용탐지 기반의 침입방지시스템의 출현이 불가피하다. 하지만 오용탐지 기반의 침입방지시스템은 탐지 규칙에 비례하여 과도한 오경보(False Alarm)를 발생시켜 정상적인 네트워크 흐름을 방해하는 잘못된 대응으로 이어질 수 있어 기존 침입탐지시스템보다 더 위험한 문제점을 갖고 있으며, 새로운 변형 공격에 대한 탐지가 미흡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 오용탐지 기반의 침입방지시스템과 Anomaly System 중의 하나인 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입방지시스템 기술을 제안한다. 침입 방지시스템의 탐지 패턴을 SVM을 이용하여 진성경보만을 처리하는 기법으로 실험결과 기존 침입방지시스템과 비교하여, 약 20% 개선된 성능결과를 보였으며, 제안한 침입방지시스템 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고 새로운 변종 공격에 대해서도 효과적으로 탐지 가능함을 보였다.
항공 영상은 지도 제작과 지상 피복 분류와 같은 간단한 목적뿐만 아니라 도시계획, 환경, 재난, 교통 등과 같은 사회적인 목적에서 필수적이다. 그러나 영상이 취득될 때 간섭되는 그림자는 지상 정보를 해석하는데 방해요소로 작용하고, 자신의 업무 및 연구에 사용하려는 사용자에게 제한적인 요인으로 작용한다. 일반적으로 그림자는 건물과 표면 지형 등에 의해 발생하며 세부적인 원인으로 이러한 지형에 의한 광원의 변화에 의해 생성된다. 본 연구는 그림자를 제거하기 위하여 단일 영상만을 사용하며 영상의 원 출처 및 촬영상태의 사전 정보 없이 처리하였다. 또한 그림자 경계 마스크를 제작하기 위하여 엔트로피 최소화 기법을 사용한 1차원 흑백 불변 영상(invariant images)과 Canny 경계 검출법을 적용하였으며, 최종적으로 퓨리어(Fourier) 주파수 공간에서의 필터링을 통한 고유 영상(intrinsic images)을 제작함으로써 3차원의 컬러 정보를 복원하고 그림자를 제거하였다.
지구온단화와 이상기후에 의해 시설물 피해가 나날이 증가하고 있으며, 농촌의 인구감소 및 고령화에 의해 이러한 집중강우등에 대한 대처도 어려운 실정이다. 현재 전국에서 농업용수 공급을 위해 사용하고 있는 농업용 저수지는 17,882개소로서 이 중 축조한지가 35년 이상 경과된 저수지가 15,856개소로서 88.7%나 차지하고 있다. 이러한 현상은 저수지를 구성하고 있는 각종 부대시설의 노후화로 귀결되며 농업용수의 낭비 및 효율적인 운영을 위해서는 시설의 현대화가 필수적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 저수지에서 물을 직접 공급하는 시설인 사통수문을 대상으로 현대화를 이룩하고 또한 사용동력도 대체에너지를 이용하기 위한 방안을 제시하였다. 사통수문의 수문비는 수중의 압력을 효율적으로 분산시킬 수 있는 원형수문비와 수중에서도 사용동력을 가장 적게 할 수 있는 밸브형을 기준으로 개발을 하였으며, 수문비와 구동부를 연결하는 작동 롯드의 힘전달을 최소화하기 위하여 유니버셜 쪼인트를 볼밸브형으로 개발하였다. 이에 따라서 작동용 롯드의 길이가 길어져도 수문비에 걸리는 작동모멘트를 최소화하여 태양광을 이용한 동력사용이 가능해졌다. 특히 수중에서 움직이는 특성을 감안하여 원형 수문비의 경우에는 수문비와 수문틀 사이에 마찰력을 감소시키기 위하여 수문틀측을 약간 경사지게 가공을 하고 중간에 볼 베이렁을 부착시켜 수문개폐가 원활토록 지수부의 구조변화를 하였다. 또한 농업용수공급시 수류와 함께 유입되는 저수지 내 오물을 차단하기 위하여 수문의 전면에 스크린을 설치하였으며 토사퇴적으로 인하여 수문작동의 방해가 되지 않도록 하기 위하여 토목구조물을 설치하였다. 그리고 동력전달을 효율적으로 하기 위하여 Solar Unit으로부터 나오는 전기를 중전기에서 밧데리로 축전을 시키고 완전 충전 후에는 나머지 전기는 방전이 되도록 회로를 구성하였다. 사통수문 자원조사 결과에 의하면 현재 저수지에 물공급을 하는 수문은 취수탑 형식이 70% 이상을 차지하고 있으며 나머지 30%의 사통수문 중 원형수문비가 98% 이상을 차지하고 있다. 현재 대체에너지를 사용하는 저수지 사통수문은 없는 것으로 조사되었으며 전력을 사용하는 사통도 조사결과에 의하면 20% 이내로 나타났다. 이러한 결과는 향후 수리시설 개보수시 적은 예산으로 사업을 시행하는 경우 사통수문의 설치방향의 지표가 될 것으로 판단되며 수리시설의 운영관리에 대한 새로운 대안으로 제시할 수 있다.
사용자의 행동에 따른 의도 인식의 불확실성 때문에 사용자가 동일한 행동을 하더라도 상황에 따라 그 의도는 다르게 해석되며, 불확실성을 최소화함으로써 사용자 의도 인식의 정확성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 사용자 의도 인식을 위한 온톨로지 기반의 새로운 방법을 제안하고, 불확실성을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 의도에 대한 온톨로지를 생성하고, 사용자 의도간 계층적 구조와 관계를 RuleML과 동적 베이지안 네트워크를 이용해서 정의하며, 온도, 습도, 시각 등의 수집된 센서 데이터와 정의된 RuleML을 통해 사용자 의도 인식을 보다 정확하게 하는 것이다. 로봇의 능동적 계획수립 방법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이터를 개발했고, 밝생 가능한 모든 상황에 대해 의도인식의 정확도를 측정하는 실험을 했으며, 이에 대한 결과를 제시하였다. 실험결과 비교적 높은 수준의 의도인식 정확도를 나타냈다. 그러나 불확실성을 내재한 행동이 보다 정확한 의도 인식을 방해한다는 것을 알 수 있었다.
최근, 제지산업에 있어서 종이의 경량화 연구는 원료 절감, 에너지 절감 등의 주 효과와 운송비 절감을 비롯한 부차적인 효과가 크기 때문에 앞으로도 활발히 추진 될 것으로 전망 된다. 그러나 이러한 경량화는 종이의 광학적 특성인 불투명도와 물리적 특성인 강도 저하 를 필연적으로 가져오게 한다. 특히 인쇄 및 필기용지의 경우 종이의 불투명도 저하는 인쇄 시 인쇄화상 뒤비침 현상으로 인하여 치명적인 악 영향을 초래한다. 종이의 불투명도를 개선하기 위하여 사용되는 가장 보편적인 방법은 충전제를 가능한 범 위내에서 많이 첨가시키는 것이다. 그러나 이 방법은 불투명도는 향상이 가능하나 미세분의 다량 발생에 의한 초지공정의 보류 및 폐수 문제, 종이의 강도 저하 문제를 야기 시킨다. 따라서 본 연구는 종이의 경량화에 수반되는 불투명도, 강도 문제의 지료 영향 인자인 섬유, 종이구조 및 충전제의 특성 등을 검토하여 보다 효율적인 지료조성 대책을 제시하고 충전제 첨가법을 개선하여 보류율을 향상시키고, 종이의 강도 감소율을 최소화하면서 불투 명도를 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제시하기 위하여 수행 되었다. 구체적인 방법으로서는 펄프 및 충전물의 종류에 따른 종이의 물성과 불투명도의 변화를 관찰하였으며 또한 충전물의 충전시, 충전물의 보류를 향상시키면서 섬유간의 결합 방해를 최소화 시켜 종이의 본래 강도를 유지시키는 Fiber Loading의 새로운 방법인 Beater L Loading법을 시도하였다. 본 연구의 결과 수종간의 차이는 있었지만 활엽수 펄프가 칩엽수 펄프에 비해 불투명도 및 백색도 등의 광학적 성질이 우수한 것으로 나타나 펄프 종류및 수종의 적절한 선택에 의 하여 종이의 광학적 성질을 어느 정도 높일 수 있음을 알 수 있었다. 그리고 충전물을 Beater Loading에 의해 첨가하였을 경우가 일반적인 Loading보다 보류 율이 좋았고 종이의 불투명도와 강도도 높게 나타났었다. 이러한 실험결과로 보아 일반적인 Loading 방법보다 Beater Loading법이 강도의 손실없이 불투명도를 높일 수 있는 효과적인 수단이 될 것으로 생각된다.
척수경막동정맥루의 수술적기법은 동정맥루에 결찰을 통해 혈액공급을 원활하게 하여 신경학적 손상을 막는 수술법이다. 이에 INM 검사는 환자의 신경학적 증상에 따른 수술 후의 부작용을 최소화하기 위해 복합(multimodal)적인 신경계검사가 요구된다. TceMEP는 환자의 피질척수로(corticospinal tract)의 상태를 확인할 수 있는 검사이다. 척수경막동정맥루에서 결찰할 때마다 TceMEP를 분단위로 검사를 진행해 이상 유무를 확인해야 한다. 하지만 검사자가 수술과정이나 검사에 대한 술기가 부족하거나 검사자와 집도의 간에 원활하지 못한 의사소통으로 TceMEP의 잘못된 자극 시점은 수술진행에 방해가 되며 수술 후 환자에게 마비와 위약과 같은 부작용이 생길 수 있다. 척수경막동정맥루 결찰술에서 INM은 앞으로 더 많은 연구와 함께 추가적인 증례보고들이 필요할 것이라고 생각하며 검사자들 또한 환자의 신경학적 손상을 최소화하기 위해 노력해야 할 것이다.
PET병은 프리폼(preform)을 사출성형한 후 이를 블로우 성형기에 이송시켜 블로잉하여 성형된다. 내열을 요구하는 병 즉, 주스나 곡류음료용 PET병은 목 부분(neck 또는 thread 부분)에 내열성을 부여하기 위해 프리폼 성형 후 블로잉하기 전에 목 부분을 결정화시킨다. 그러나 사출성형품에 존재하는 잔류응력이 결정화를 방해하기 때문에 프리폼 목 부분의 충분한 결정화를 위해 사출 후 프리폼을 열처리(annealing)한다. 이 열처리는 잔류응력을 해소시키기 위해서 수행하는데 사출 시 성형조건의 최적화를 통하여 잔류응력을 최소화한다면 열처리 시간을 단축시킬 수 있다. 본 논문에서는 사출 시 프리폼에 형성되는 잔류응력을 최소화하고 치수정밀도를 유지하기 위한 연구로 CAE 해석을 통하여 최적 사출조건을 제시하였다. 성형조건별 잔류응력 및 수축률의 변화를 관찰하고 이를 최소화시키는 성형조건을 찾기 위해 실험계획법을 적용하였다. 사출온도, 보압크기, 그리고 사출시간을 인자로 하여 최적의 성형조건을 결정하였다. 잔류응력에 영향을 주는 인자는 사출온도와 사출시간 순으로 나타났고 수축률에 영향을 주는 인자는 사출온도로 나타났다. 본 연구에서 결정한 최적 조건에서 최대 잔류응력, 잔류응력의 분포, 그리고 수축률이 기존 조건에 비해 각각 22%, 40%, 그리고 25% 감소하였다.
화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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