본 연구에서는 딥러닝을 통해 고해상도 광학 위성영상에 동종센서로 촬영한 영상을 참조하여 폐색 영역을 복원하는 방법을 제안하였다. 패치 단위로 분할된 영상에서 원본 영상의 화소 분포를 최대한 유지하며 폐색 영역을 모의한 영상과 주변 영상의 자연스러운 연속성을 위해 ConvNeXt 블록을 적용한 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 실험을 진행하였고 이를 3개의 실험지역에 대해 분석하였다. 또한, 학습패치 크기를 512*512화소로 하는 경우와 2배 확장한 1024*1024화소 크기의 적용 결과도 비교하였다. 서로 특징이 다른 3개의 지역에 대하여 실험한 결과, ConvNeXt CycleGAN 방법론이 기존의 CycleGAN을 적용한 영상, Histogram matching 영상과 비교하여 개선된 R2 값을 보여줌을 확인하였다. 학습에 사용되는 패치 크기별 실험의 경우 1024*1024화소의 패치를 사용한 결과, 약 0.98의 R2값이 산출되었으며 영상밴드별 화소 분포를 비교한 결과에서도 큰 패치 크기로 학습한 모의 결과가 원본 영상과 더 유사한 히스토그램 분포를 나타내었다. 이를 통해, 기존의 CycleGAN을 적용한 영상 및 Histogram matching 영상보다 발전된 ConvNeXt CycleGAN을 사용할 때 원본영상과 유사한 모의 결과를 도출할 수 있었고, 성공적인 모의를 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고감도 보급형 핵종 분석 모듈 개발을 제안한다. 제안하는 측정센서 모듈은 핵종 분석 분해능을 위한 전자부 구동회로, 핵종 분석 기능이 적용된 시제품 제작, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 핵종 분석 분해능을 위한 전자부 구동회로는 전자부 구동 회로 블록도에 의한 핵종 분석 분해능 과정, 방사선 측정에 사용되는 MCU 회로 설계, Spectrum 취득용 PC 프로그램 설계 등으로 나뉘어진다. 핵종 분석 기능이 적용된 시제품 제작은 128×128 픽셀의 OLED display, 조작을 위한 3개의 버튼, Li-ion 배터리, 배터리 충전을 위한 USB-C Type 포트의 구성을 추가하여 제작한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발부는 현재시간, 측정 경과 시간, 토탈 카운트, 핵종 Spectrum 등의 화면구성으로 개발한다. 제안된 측정센서 모듈의 성능을 평가하기 위하여 공인기관 전문가 입회시험을 시행한 결과, 핵종 분석 장치에 Cs-137 표준선원을 이용하여 취득한 Spectrum(FWHM@662keV)으로 분해능 공식을 적용하여 계산한 결과가 17.77%의 분해능을 가짐이 확인되었다. 따라서, 제안된 본 논문에서 제안한 핵종 분석 분해능 방법이 기존의 상용의 핵종 분석 모듈보다 저렴하면서도 향상된 성능이 산출됨이 확인되었다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
메타버스는 세계적으로 관심이 높아지고 있으며 관련 산업은 빠르게 발전하고 있다. 교육 분야에서도 메타버스에 관한 학생들의 관심이 높아지며 메타버스 관련 기술 및 서비스에 대한 교육이 요구되고 있다. 하지만, 대학에서는 주로 이론적인 교육과 국내외 사례분석 교육으로 구성되어 있으므로, 메타버스 기술을 현실 세계에 적용할 수 있는 실습 교육도 필요한 상황이다. 문화 분야에서의 메타버스 콘텐츠들은 입학식, 전시회와 같은 이벤트성 콘텐츠들이 주로 제작되고 있는데, 사람들이 꾸준하게 방문하여 장기적으로 지속할 수 있는 메타버스 콘텐츠 기획 연구도 필요하다. 본 연구에서는 지속성 있는 메타버스 콘텐츠를 제작하기 위하여 지역 문화 공간을 매개체로 하여 현실 세계에서의 문화 참여와 메타버스 공간의 문화 참여를 연계할 수 있는 교육 콘텐츠를 연구하였다. '문신탄생 100주년 기념 메타버스 문신 미술관' 프로그램은 로블록스에서 학생들이 협업하여 현실 세계의 창원시립문신미술관을 가상 세계로 재해석하였다. '확장현실 문신 미술관' 프로그램은 홀로렌즈를 활용하여 작고하신 문신 작가를 미술관 전시장에 증강함으로써 시간을 초월하는 확장된 메타버스 미술관을 만들었다. 문화와 관련된 전공을 공부하는 학생을 대상으로 메타버스 교육과 실습을 병행하는 교육 프로그램을 진행하였으며 보완하여 교안으로 활용할 계획이다.
The 2-dimensional arrangement method of nodes has been used in most of RF (Radio Frequency) based communication network simulations. However, this method is not useful for the an none-obstacle 3-dimensional space networks in which the propagation delay speed in communication is very slow and, moreover, the values of performance factors such as the communication speed and the error rate change on the depth of node. Such a typical example is an underwater communication network. The 2-dimensional arrangement method is also not useful for the RF based network like some WSNs (Wireless Sensor Networks), IBSs (Intelligent Building Systems), or smart homes, in which the distance between nodes is short or some of nodes can be arranged overlapping with their different heights in similar planar location. In such cases, the 2-dimensional network simulation results are highly inaccurate and unbelievable so that they lead to user's erroneous predictions and judgments. For these reasons, in this paper, we propose a method to place uniformly and randomly communication nodes in 3-dimensional network space, making the wireless link with neighbor node possible. In this method, based on the communication rage of the node, blocks are generated to construct the 3-dimensional network and a node per one block is generated and placed within a block area. In this paper, we also introduce an algorithm based on this method and we show the performance results and evaluations on the average time in a node generation and arrangement, and the arrangement time and scatter-plotted visualization time of all nodes according to the number of them. In addition, comparison with previous studies is conducted. As a result of evaluating the performance of the algorithm, it was found that the processing time of the algorithm was proportional to the number of nodes to be created, and the average generation time of one node was between 0.238 and 0.28 us. ultimately, There is no problem even if a simulation network with a large number of nodes is created, so it can be sufficiently introduced at the time of simulation.
본 연구에서는 무등산국립공원 입석대 주상절리대의 거동을 예측하고 안정성을 파악하기 위하여 수치해석을 실시하였다. 수치해석은 불연속체 해석이 가능한 개별요소법 기반인 3DEC을 사용하였다. 수치해석 시 사용한 지반 물성의 결과 평균 밀도는 2.68 kN/m3 평균 수직강성은 3.15 GPa/m, 평균 전단강성은 1.00 GPa/m, 평균 점착력은 0.51 MPa, 평균 마찰각은 33°으로 나타났다. 입석대 주상절리대 전망대와 등산로 사이 15개의 입석대 주상절리대에 대하여 현장조사 결과를 바탕으로 모델링을 실시하였다. 수치해석 시 주상절리 윗면과 밑면의 모서리의 변위를 분석하여 각 주상절리의 거동을 분석하였고, 최대 변위는 6번 주상절리에서 약 0.67 mm로 가장 크게 나타났고, 최소 변위는 11번 주상절리에서 0.21 mm로 가장 크게 나타났다. 수치해석 결과 최소변위가 가장 크게 발생한 11번 주상절리 내부의 분리면 5개 거동을 분석한 결과 2층에서 가장 큰 변위가 발생하였고, 그 다음으로 5층, 4층, 1층, 그리고 3층 순으로 나타났다. 이를 통해 입석대 주상절리 15개에서 발생한 변위의 총량을 고려하면 안정한 것으로 판단된다. 하지만 무등산국립공원의 문화적, 역사적 가치를 고려해볼 때 사면전체 안정성 뿐만 아니라 입석대 주상절리 개별 블록에 대한 모니터링도 실시하여 현재의 안정성을 유지해야할 것으로 사료된다.
메타버스는 현실과 가상의 세계를 결합하여 시공간의 제약 없이 현실에서의 모든 경험과 활동이 그대로 가상에서도 가능한 세계이다. 현재 사회, 경제, 문화의 영역으로 메타버스 기술이 확대 및 융합되고 있으며, 특히 주 이용자층인 MZ세대는 메타버스 세계에서 게임, 콘텐츠, 문화, 전시, 공연 등 다양한 문화 활동을 영위하고 있다. 문화기관 중 하나인 기록물관리기관은 MZ세대에게 기록물의 가치와 의미를 알릴 수 있도록 기록정보서비스를 메타버스 기술과 융합하여 새로운 형태의 서비스를 제공해야 한다. 이는 MZ세대들의 흥미를 유발시켜 자연스레 기록관의 인지도 상승과 방문 및 이용 증가로 이어질 것이며, 이용자 저변을 확대할 수 있는 계기가 될 것이다. 이에 본 연구에서는 메타버스의 개념, 유형, 서비스별 특징에 대하여 살펴보고, 서비스별 대표 메타버스 플랫폼을 선정하여 전시, 체험, 홍보 등의 기록정보서비스에 적합한 플랫폼 활용 방안을 제안하였다. 또한, 블록체인 기반 소셜형 메타버스 플랫폼인 '스페이셜(Spatial)'을 활용하여 직접 전시콘텐츠를 제작해봄으로써 제안하는 고려사항과 제작 공정 및 메타버스 전시의 이점을 확인하고자 한다.
우수한 기계적 성질과 가격경쟁력을 갖는 구상흑연주철 합금 개발을 위해 Cu와 Sn을 소량 첨가한 고 Mn 구상흑연주철의 응고 후 냉각조건에 따른 미세조직과 기계적 특성을 분석하였다. 첨가원소인 Cu와 Sn의 경우 펄라이트 형성 촉진을 통한 인장특성 향상을 위해 선택하였다. 또한 물성에 미치는 냉각속도의 영향을 확인하기 위해, Mg 처리된 다양한 조성의 합금을 블록시편에 주입한 후 주형 내 냉각과 800℃에서 주형 해체 후 공랭의 두 가지 냉각 조건을 비교분석하였다. 주형 내 냉각 시편의 경우, 펄라이트 분율은 27-44%, 인장강도와 연신율은 각각 513-568N/mm2와 10.4-14.3%로 나타났다. 반면, 이른 형해체 공랭 시편의 경우에는 펄라이트 분율은 77~85%, 인장강도와 연신율은 각각 728~758N/mm2와 3.2~6.0% 이었다. 결론적으로, 소량의 Cu 및 Sn 함유 Mn 구상흑연주철의 공랭 시 괄목할만한 인장강도와 연신율의 증가를 확인할 수 있었다.
포스트 코로나 시대의 수요 변화와 급변하는 물류 환경 속에서 콜드체인 물류 섹터의 중요성이 부각되고 연관 산업도 빠르게 성장하고 있다. 콜드체인의 범위는 식품에만 한정되지 않고 의약품, 반도체, 화훼 등 다양한 분야로 확장되고 있으며, 최근에는 백신 보관과 수송에 대한 수요가 급증하고 있다. 수요 증가에 기인한 국내 저온시설 및 관련 시설 신설과 개보수 급증 현상은 장기적 관점에서는 콜드체인 연관 산업이 향후 포화상태에 이르러 성장 둔화로 이어질 수 있다. 이에 대비하여 AI, 블록체인, IT 기술과 연계한 콜드체인 인프라 구축에 대한 노하우 축적, 한국의 선진국 진입과 방역 우수국가 등의 이점을 활용하여 잠재적 틈새시장인 유엔 조달시장 진출을 고려해 볼만 하다. 유엔 조달시장에서 콜드체인 시장은 저개발 국가를 중심으로 수요가 증가하고 있고, 지속 성장세를 전망한다. 본 논문에서는 국내 콜드체인 연관기업의 역량을 분석하고 국내외 콜드체인 물류 시장 동향, 해외시장 진출 현황을 조사하고 전문가 심층 설문조사를 실시하여 국내 콜드체인 산업의 유엔 조달시장 진출 전략을 제시하였다.
본 논문에서는 운전자한테 실시간으로 블랙 아이스 경고를 보내기 위해서 도로 영상에서 블랙 아이스 영역 분할을 위한 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합에 기반한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안한 다중척도 팽창 컨볼루션 특징 융합 네트워크는 인코더 블록에 서로 다른 팽창 비율 컨볼루션을 병렬로 추가하고, 서로 다른 해상도 특징 맵에서 서로 다른 팽창 비율을 설정하고, 다중 단계 특징 정보가 함께 융합된다. 다중 척도 팽창 컨볼루션 특징 융합은 수용 영역을 확장함과 동시에 공간의 세부 정보를 잘 보존하고 팽창 컨볼루션의 효과성을 높임으로써 기존 모델보다 성능을 향상시킨다. 실험 결과를 통해 본 논문 제안한 네트워크 모델은 병렬 평창 컨볼루션 수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 96.46%로 U-Net, FCN, PSPNet, ENet, LinkNet 등 기존 네트워크보다 높았다. 그리고 파라미터는 1,858K개로, 기존 LinkNet모델보다 6배로 축소하였다. Jetson Nano에서 실험 결과 보면, 제안한 방법의 FPS는 3.63로 실시간으로 블랙 아이스 영역을 실시간으로 분할 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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