최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 자율 사물 기술이 주목받으면서 드론이나 자율주행차 같은 임베디드 시스템에서 DNN을 많이 활용하고 있다. 클라우드에 의지하지 않고 높은 인식 정확도를 위해서 큰 규모의 연산이 가능하고 다수의 DNN을 처리할 수 있는 임베디드 시스템들이 출시되고 있다. 이러한 시스템 내부에는 다양한 수준의 우선순위를 갖는 DNN들이 존재한다. 자율주행차의 안전 필수에 관련된 DNN들은 가장 높은 우선순위를 갖고 이들은 반드시 최우선적으로 처리되어야 한다. 본 논문에서는 다수의 DNN이 동시에 실행될 때 우선순위를 고려해서 DNN을 스케줄링하는 프레임워크를 제안한다. 낮은 우선순위의 DNN이 먼저 실행되고 있어도 높은 우선순위의 DNN이 이를 선점할 수 있어 자율주행차의 안전 필수 응용의 빠른 응답 특성을 보장한다. 실험을 통하여 확인한 결과 실제 상용보드에서 최대 76.6% 성능이 향상되었다.
SRM(Switched Reluctance Motor)의 토크는 인덕턴스의 기울기에 비례하여 발생하기 때문에 비선형 토크 특성을 가지며 토크 맥동이 크고 소음이 심한 단점을 가지고 있다. 특히 SRM의 상용화에 가장 큰 장해 요인으로 작용하고 있는 것은 회전축에서 발생하는 맥동 토크로 이에 의해 기기자체는 물론이고 주변장치에까지 여러 가지 악영향을 미친다. 따라서 맥동 토크를 저감시키는 방법으로 다양한 방안이 국내외 연구자들에 의하여 발표되었고 히스테리시스 제어기의 경우 초핑 제어에 비해 평활한 전류를 흘려줄 수 있다는 장점이 있다는 연구결과가 있다. 그러나 히스테리시스 밴드를 결정함에 있어서 밴드가 너무 작을 경우 많은 스위칭으로 인한 스위칭 손실과 엔코더의 사용 시 불안정한 초기 기동을 야기할 수 있는 둥의 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 속도오차에 따른 히스테리시스 밴드의 변화를 통하여 보다 안정적이고 빠른 속도응답을 가지면서 정상상태에서 토크 리플을 줄일 수 있는 가변 히스테리시스 제어기에 대하여 연구하였다.
본 연구의 목적은 기록관 이용자 만족도에 미치는 영향을 주는 기록정보서비스 품질요인을 파악하고자 하는 것이다. 독립변수로는 공평성, 유형성(외형성), 편리성, 응답성, 공감성을 선행연구를 통하여 도출하였으며 종속변수로는 이용자 만족도를 선정하였다. 기록관에서 기록정보서비스를 이용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 온·오프라인으로 설문을 요청하여 78부의 결과로 기술통계와 상관분석, 다중회귀분석을 진행하였다. 상관분석 결과 기록정보서비스 품질 요인과 이용자 만족도 간에 양의 상관관계가 있음을 확인하였으며, 다중회귀분석 결과 유형성(외형성), 공감성, 편리성 순으로 이용자 만족도에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 기록정보서비스 품질개선을 위해서는 시설 개선, 쾌적한 환경 유지, 이용자와의 공감 능력 향상, 기록관의 빠른 정보 업데이트와 검색 도구의 개선이 필요할 것으로 판단된다.
클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.
본 연구에서는 radio frequency (RF)-스퍼터링을 이용하여 SiC 기판 위에 Ga2O3 박막을 증착하여 Metal-Semiconductor-Metal (MSM) UV photodetector (PD)를 제작하였고, 산소 후열처리에 따른 PD 성능을 연구하였다. 산소 후열처리된 Ga2O3 박막은 외부 광에 대한 전류의 상당한 증가와 시간 의존성 on/off 광 응답 특성에서 측정된 감소시간이 1.21, 1.12 s로 후열처리를 하지 않은 박막의 감소시간인 1.34, 3.01 s 보다 더 빠른 반응을 보여주었다. 이러한 특성은 산소 후열처리 후의 산소 공공 및 결함 분포 변화에 기인한다. 우리의 연구 결과는 산소 후열처리가 PD 성능 향상에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다.
철도교량의 설계는 장기간에 걸쳐 수행되고 대규모의 부지를 대상으로 하기 때문에 다양한 환경적인 요인과 불확실성을 동반하게 된다. 이러한 연유로 초기 설계단계에서 충분히 검토하였더라도 설계변경이 종종 발생하고 있다. 특히 철도교량과 같은 대규모 시설물의 설계변경은 많은 시간과 인력을 소모하며, 매번 모든 절차를 반복하는 것은 매우 비효율적이다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 전이학습을 통해 설계변경 전의 학습 결과를 활용하여 설계변경 후의 학습의 효율성을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 분석을 위해 기개발한 철도교량 딥러닝 기반 예측 시스템을 활용하여 시나리오들을 작성하고 데이터베이스를 구축하였다. 제안된 기법은 설계변경 전 기존 도메인에서 학습에 사용한 8,000개의 학습데이터 대비 새로운 도메인에서 1,000개의 데이터만을 학습하여 유사한 정확도를 나타내었고 보다 빠른 수렴속도를 가지는 것을 확인하였다.
본 논문은 UV(ultraviolet) 처리된 자기 조립 단분자막(fluorinated self-assembled monolayers; FSAM)을 배향막으로 사용한 액정의 배향 특성을 분석하였다. 물리화학적 분석을 사용하여 UV 처리 전후의 ITO(indium-tin-oxide) 유리 기판의 FSAM 특성을 확인하였다. FSAM 표면은 UV 처리에 의해 소수성에서 친수성으로 변화하였다. LC(liquid crystal) 분자는 UV 처리된 FSAM 표면에서 수평방향으로 정렬되었고 선경사각도 90°에서 0°로 변화하였다. UV 처리된 FSAM을 배향막으로 사용하여 제작된 TN(twist nematic) 셀의 전기광학(electro optics; EO) 특성은 기존의 PI(polyimide) 배향막에 비해 응답 시간이 빠른 것을 확인하였다. 이는 UV 처리된 FSAM 이 LCD(liquid crystal display)의 기존 폴리이미드 배향막을 대체할 잠재적인 가능성을 가진다.
본 연구는 무창돈사에서 최적 환경조절이 가능한 시스템을 구축하고자 환경조절이 가능한 모형돈사를 제작하여 온도분포특성을 분석하고 ICT 융합기술을 활용한 온도센서 위치 최적화 및 컨트롤 일체형 환기팬을 개발하고자 하였다. 팬 상부에 부착된 센서에 의해 측정된 온도는 다른 측점온도보다 1℃ 내의 낮은 온도차를 나타내어 측정오차를 고려할 때 온도센서가 팬 상부에 위치하여도 문제가 없을 것으로 판단되었다. 환기팬 성능은 최대 출력일 때 회전수 1920rpm, 송풍량 125㎥/min로 나타났으며, 최대 효율은 개방면적비 약 70%를 고려할 경우 사용된 환기팬의 적정 송풍량은 75㎥/min에 60pa로 나타났다. 댐퍼의 개방면적비가 약 70%일 때 환기팬의 동력과 상관없이 최대효율을 나타내었다. 팬의 출력별 회전수는 출력 100%일 때 최대 1,920rpm으로 나타났으며, 컨트롤러의 펄스 듀티비를 변화시킴에 따라 AC 출력 위상이 지연 없이 변화하는 것으로 나타나 빠른 응답속도로 팬 속도조절이 가능한 것으로 판단되었다.
최근 기후변화에 따른 서울의 강수 특성이 변화하고 있으며, 장마철 국지성 집중호우에 의한 하천 내 고립사고 발생 등 그 피해가 가속화될 전망이다. 하천의 안전사고 예방을 위해서는 상류에서 빠르게 유입되는 유량의 계측을 통한 홍수 예·경보가 무엇보다 중요하며, 실시간 계측된 유속과 유량 정보는 하류 지역의 홍수 도달시간 확보로 한 발 빠른 대응을 가능하게 한다. 본 연구에서는 우이천 시범유역을 대상으로 총 6개 지점에 대하여 CCTV기반 자동유량계측 기술을 시범적용하였으며, 사용된 자동유량계측 지점은 기존 환경부의 월계2교, 중랑교 지점과 더불어 추가로 중랑천 월계1교지점, 우이천 본류(창번2교)와 소하천구간(인수천: 지성교, 백운천: 청담교) 지점이다. 우이천과 중랑천 합류 후에는 하도구간에 대하여 중랑교 지점에 설치된 환경부의 계측 정보를 활용하여 홍수파의 도달시간을 검증하였다. 분석결과, 유량계측 오차는 0.9~8.9%로 분석되었으며, 유속계측 오차 또한 현장 계측 결과와 10%이내의 오차범위를 보임으로서 안정된 수리량 계측이 가능함을 검증하였다. 또한, SWMM 모델링 결과와 결합하여 Flow Nomograpgh 작성을 실시하였으며, 상하류 연계 홍수 예·경보 가능성을 진단하였다. 이는 실시간 계측된 자료와 모형을 통한 시뮬레이션 정보를 활용한 유역 단위의 신뢰성 있는 유출응답(강우-유량-수위 관계) 규명을 가능하게 하였다. 향후 지방하천과 소하천의 경우, 국가하천 수준에 부합하는 표준화된 수리량 계측 체계를 마련할 필요성이 있으며, 소유역 규모의 수량-수질 수자원 기초조사자료 생산은 지방하천설계 및 관련 이·치수계획 수립에도 도움이 될 것으로 사료된다.
영상처리는 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그중 자율주행 자동차, 의료 영상처리, 로봇 제어 등은 빠른 영상처리 응답 속도가 필요하다. 이를 충족하기 위해 실시간 처리를 위한 하드웨어 설계가 활발히 연구되고 있다. 하드웨어 처리 속도는 입력 영상의 크기 외에도, 이미지에서 라인과 프레임을 구분하는 비활성화 영상 공백 구간의 크기에 영향을 받는다. 본 논문에서는 비활성화 영상 공백 구간과 밀접한 관련이 있는 라인메모리 유형에 따라 세 가지 스케일러 구조를 설계한다. 이 구조들은 Verilog 표준 언어를 사용하여 하드웨어로 설계되고, Xilinx Vivado 2023.1을 이용하여 field programmable gate array 환경에서 논리회로로 합성된다. 합성된 결과는 실시간 처리할 수 있는 표준 이미지 크기를 비교하면서 프레임 레이트 분석에 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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