본 논문에서는 조선 블록분할 공정계획의 CAD화를 위한 요구기능의 정의와 이의 구현을 위하여 기존의 Steerbear와 같은 와이어프래임 모델링(Wire Frame Modeling) CAD 시스템에서는 처 리할 수 없는 기능을 범용 솔리드 모델러 상에서 필요한 소프트웨어 모듈을 개발하여 기능 검 증을 하였다. 기능 검증의 도구(tool)로서 CAD 데이터베이스의 접근이 가능한 Pro/ENGINEER를 이용하였으며 CAD 데이터베이스의 접근 도구는 Pro/DEVELOPE을 사용하였다.
자동화된 정적분석 도구는 소스 코드상에 잠재된 결함을 개발자들이 적은 노력으로 빠르게 찾을 수 있도록 도와준다. 하지만 이러한 정적분석 도구는 수정할 필요가 없는 오탐지 경고들을 무수하게 발생시킨다. 본 연구에서는 소스코드 블록의 토픽 모델을 이용한 인공신경망 기반의 경고 분류 기법을 제안한다. 소프트웨어 변경 관리 시스템으로부터 버그를 수정한 리비전들을 수집하고, 개발자들로부터 수정된 코드 블록들을 추출한다. 토픽 모델링을 이용하여 수집된 코드 블록의 토픽 분포 값을 구하고, 코드 블록의 리비전 간 경고들의 삭제 여부를 표현하는 이진데이터를 인공신경망의 입력 값과 출력 값으로 사용하여 심층 학습을 수행한다. 그 결과, 인공신경망 기반의 분류 모델이 높은 예측 성능으로 진성 또는 오탐지 경고를 분류하였다.
TNY280PN IC의 모델링은 Flyback 컨버터 제어의 실제적인 시뮬레이션을 위해 필요하다. 본 논문은 PSPICE를 사용한 TNY280PN IC의 모델링 기법을 제안한다. TNY280PN IC의 스위칭 동작 온, 오프 제어와 Line Under-Voltage 감지 기능을 하는 EN/UV (Enable/Under-Voltage) 및 회로의 비정상적인 동작을 감지해 회로를 보호하기 위한 Auto-restart 블록의 모델링 기법을 제안한다.
본 연구에서는 삼차원 역학적 해석과 수리-역학 상호작용 해석에 동시에 적용할 수 있도록 불연속면자료를 이용하여 삼차원 블록을 만드는 프로그램을 개발하였다. 삼차원 블록의 역학적 해석을 위해 Shi가 개발한 이차원 불연속변형 해석의 이론을 삼차원으로 확장하여 프로그램을 개발하고 실제 블록에 적용하여 변위를 계산하였다 수리해석과 수리-역학적 상호작용 해석을 위해 기존의 이차원 불연속변형 해석의 수리-역학 상호작용 모델링 연구를 삼차원으로 확장하여 삼차원 불연속면을 고려한 수리-역학 상호작용해석을 실시하였다.
국제 표준화 기구인 ISO/IEC와 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 정보 유출 방지 및 정보의 유효성 인증을 위해 다양한 암호 기법들을 표준으로 권고하고 있다. 그 중 NIST SP 800-38D에서 표준으로 권고된 GCM(Galois/Counter Mode) 인증 암호화 모드는 블록암호의 CTR 운영모드와 GHASH를 이용하여 메시지의 기밀성과 무결성을 동시에 제공하는 운영모드이다. 본 논문에서는 ARIA 블록암호 기반의 ARIA-GCM 프로세서를 Verilog HDL로 모델링 하고, Virtex5 FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. $0.18{\mu}m$ 공정의 CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 20 MHz의 동작주파수에서 44,986 GE로 구현되었다.
한 척의 선박을 건조하기 위해서는 다양한 크기의 블록(block)들을 이동 및 탑재해야 한다. 이러한 과정에서 블록의 체결 방법 및 각 조선소 설비 특성에 맞는 다양한 기능에 부합하는 러그를 사용하고 있다. 블록 구조의 중량 및 형태에 따라서 러그의 크기와 형상이 다양하며, 샤클(shackle)이 체결되는 홀 주변에 부족한 강성을 보완하기 위하여 덧판(doubling pad)을 용접하여 구조를 보강한다. 리프팅(lifting) 조건별 러그의 설계를 하는 방법은 보 이론(beam theory)에 의한 수계산 방법과 유한요소해석 모델링을 이용한 구조해석을 수행하고 있다. 해석적 방법의 경우, 요소의 종류와 모델링 방법에 따라서 결과 차이가 발생하여 표준화된 평가법의 정립이 필요한 상황이다. 이러한 모호한 방법론 적용 시 블록의 이동 및 반전(turn-over) 과정 중에서 심각한 안전 문제를 유발할 가능성이 있다. 본 연구에서는 러그의 실제 탑재공정에 따른 구조 응답을 평가할 수 있는 모델링 조건, 평가법을 확정하고자 다양한 변수의 영향을 수치 구조해석을 통하여 비교 및 분석하였다. 러그 홀(hole) 주변 덧판부와 용접 비드(bead)를 표현한 모델링 기법이 가장 실제적인 거동 결과를 주고 있다. 실제 러그와 동일한 조건(용접부 비드만 주재료와 연결)의 모델링에 등가하중을 적용한 결과는 MPC 하중 적용 결과보다 낮은 최종강도를 나타낸다. 더불어 해석 시간 단축을 위해서 2차원 쉘(shell) 요소를 적용한 경우, 덧판 두께를 85% 수준으로 감소시켜서 안전사용하중을 예측할 수 있음을 확인하였다. 논문에서 검토한 다양한 변수의 영향들 결과는 러그 설계 및 안전사용하중 예측에 근거 자료로 활용될 것으로 기대된다.
기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.
본 연구에서는 공리적 설계 방법론을 기반으로 조선소의 블록 물류 운영 시스템을 효과적으로 설계하는 방법을 다룬다. 체계적인 설계를 위하여 블록 물류 운영 시스템의 독립적인 기능 요구를 정의하고 이를 만족시키는 설계 파라미터를 정의한다. 그리고 기능 요구들과 설계 파라미터들 사이의 상관관계를 고려하여 구현 순서를 결정한다. 설계 결과는 IDEF0 모델링을 이용하여 제시하였다. 설계된 시스템은 국내 한 조선소에서 구현되었으며, 현장에 적용되고 있는 사례를 분석하여 함의를 도출한다.
본 논문은 구형 객체가 촬영된 깊이 영상에서 깊이 정보를 통하여 제일 근접한 구를 찾아내어 깊이 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 블록단위로 분할된 깊이 영상에 대해 최소자승법을 통해 촬영된 구형 객체와 제일 근접한 구의 형태를 찾는다. 그 후 찾아낸 구의 형태로 깊이 값을 예측하고, 측정된 깊이 값과의 오차를 통해 깊이 영상을 부호화한다. 또한, 블록 내의 부호화된 각 깊이 화소들과 찾아낸 구의 인자 정보를 같이 부호화한다. 제안된 방법으로 구형 객체에 대해 기존 DPCM 방법보다 최대 81% 이상의 부호화 효율 향상이 이루어졌다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서, 추론이 가능한 시맨틱 웹 기반의 모델링과 추론에 대한 연구가 필요하다. 모델링을 위해 사용되는 OWL-DL과 임의의 사용자 규칙을 표현하는 SWRL은 각각 W3C의 표준안으로서, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 효율적으로 자동적인 개인화 서비스[1][2]를 제공하는데 있어서 적합하다. 그러나 OWL-DL과 SWRL의 단순한 결합은 질의응답(Query Answering)에 대한 처리가 비결정 가능한(undecidable) 문제를 야기한다. 본 논문에서는, 비결정가능성 문제의 원인인 무한반복의 가능성을 제거하기 위한 블록(blocking) 방법을 제안한다. OWL-DL이 지닌 서술논리(Description Logic)의 표현력을 유지하고, 그에 따른 추론의 질적인 성능을 유지하는 범위에서 블록방법을 사용하여 결정 가능한 질의응답을 수행하는데 궁극적인 목적을 두고 있다. OWL-DL의 TBox에 위치하는 존재 정량자(Existential Quantifier)를 대체하고 ABox에 삽입하여, 무한반복의 가능성을 없애는 해결 방법을 제시한다. 실험은 비결정가능성 문제를 DL-Safe 규칙을 통해 해결한 KAON2와 비교하여 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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