홍수관리 측면에선 시공간 관점의 정량적인 강우·유출 해석과 단기간 내 집중되는 강우사상에 대한 유출 해석이 필요하다. 강우-유출 모형은 종류와 입력자료에 따라 모의·해석 결과가 달라진다. 특히 강우자료는 중요한 요소이기 때문에 면적 강우량 산정 기법이 매우 중요하다. 본 연 구는 산악지형에 위치한 삼척오십천 유역의 면적 강우량을 산술평균법, 티센 가중법 그리고 등우선법을 이용하여 산정하였으며, 분포형 모형인 S-RAT과 집중형 모형인 HEC-HMS에 적용하여 각 강우 유출 결과를 비교했다. 시간 전이성 검토 결과 분포형 모형과 등우선법 조합이 MAE 64.62 m3/s, RMSE 82.47 m3/s로 통계 성능이 가장 우수하였고, R2 와 NSE도 각각 0.9383, 0.8547로 높게 나왔다. 본 연구는 관측 유량과 모의 유량의 첨두홍수량 발생 시간이 1시간 이내이므로 적절하게 분석되었다고 판단된다. 따라서 연구 결과는 향후 빈도 해석에 활용할 수 있으며, 이를 토대로 경사가 급한 산악지형의 유역에 첨두홍수량 및 첨두홍수 발생 시간 모의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 사료된다.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.
본 논문은 센서 노드 응용을 위한 1MS/s의 샘플링 속도를 가지는 저전력 8비트 비동기 축차근사형(successive approximation register, SAR) 아날로그-디지털 변환기(analog-to-digital converter, ADC)를 제안한다. 이 ADC는 선형성을 개선하기 위해 부트스트랩 스위치를 사용하며, 공통모드 전압(Common-mode voltage, VCM) 기반의 커패시터 디지털-아날로그 변환기 (capacitor digital-to-analog converter, CDAC) 스위칭 기법을 적용하여 DAC의 전력 소모와 면적을 줄인다. 외부 클럭에 동기화해서 동작하는 기존 동기 방식의 SAR ADC는 샘플링 속도보다 빠른 클럭의 사용으로 인해 전력 소비가 커지는 단점을 가지며 이는 내부 비교를 비동기 방식으로 처리하는 비동기 SAR ADC 구조를 사용하여 해결할 수 있다. 또한, 낮은 해상도의 설계에서 발생하는 큰 디지털 전력 소모를 줄이기 위해 동적 논리 회로를 사용하여 SAR 로직를 설계하였다. 제안된 회로는 180nm CMOS 공정으로 시뮬레이션을 수행하였으며, 1.8V 전원전압과 1MS/s의 샘플링 속도에서 46.06𝜇W의 전력을 소비하고, 49.76dB의 신호 대 잡음 및 왜곡 비율(signal-to-noise and distortion ratio, SNDR)과 7.9738bit의 유효 비트 수(effective number of bits, ENOB)를 달성하였으며 183.2fJ/conv-step의 성능 지수(figure-of-merit, FoM)를 얻었다. 시뮬레이션으로 측정된 차동 비선형성(differential non-linearity, DNL)과 적분 비선형성(integral non-linearity, INL)은 각각 +0.186/-0.157 LSB와 +0.111/-0.169 LSB이다.
본 논문은 수중 환경에서의 전통적인 음파 통신을 대체할 수 있는 레이저 통신의 해군 적용 방안을 연구한다. 아두이노 및 MATLAB을 활용한 레이저 송수신기를 구성하여 수조 실험을 진행하여 다양한 수중 환경에서 통신 가능 여부를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 레이저를 통해 데이터를 전송할 때, 통신 간 원하는 메시지를 데이터화하여 전송하고 이를 수신하여 올바른 메시지로 변환되는지 확인하였다. 두 번째 실험에서는 수중 상황에서의 통신 작동 여부를 확인하였으며, 세 번째 실험에서는 CDS 조도 센서 모듈을 사용하여 빛의 세기를 측정하고 다양한 수중 상황에서 레이저 통신의 한계를 측정하여 확인하였다. 또한, MATLAB Code를 활용해 염도, 수온, 수심 등의 데이터를 수집하여 탁도를 계산하고 계산된 탁도(5, 20, 55, 180)에 대해서 최적의 파장값(532nm, 633nm, 785nm, 1064nm)을 제시하였다. 이를 바탕으로 해군 전술 통신, 원격 센싱, 수중 드론 제어 등의 분야에서의 활용방안을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 현재의 기술 한계를 극복하고 성능을 향상하는 개선방안을 제시하였다.
최신 IT 기술의 발달로 자율주행 자동차의 운행이 현실화되고 있으며, 이를 위해 경로 탐색은 필수적이다. 일반적으로 경로 탐색에서는 이동거리를 최소화하는 최단거리 경로와 이동 시간을 최소화하는 최단시간 경로가 제시된다. 그러나 이러한 경로의 품질은 도로망의 그래프 위상적 특성에 따라 달라진다. 도로망의 연결구조가 합리적이지 않으면 라우팅 알고리즘의 성능 개선에 한계가 있다. 실제 운전자들은 회전 횟수, 주변 환경, 교통체증, 도로 품질 등의 심리적 요소를 고려하며, 특히 회전이 적은 경로를 선호한다. 본 논문에서는 도로망 특성을 평가할 때 최단거리와 최단시간 경로뿐 아니라 회전이 가장 적은 경로를 찾는 단순 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 국내외 20개 주요 대도시 도로망의 연결 특성을 비교 평가하고, 도로망의 강점과 약점을 파악하여 효율적이고 안전한 경로 탐색 알고리즘을 개발할 수 있다. 제안된 단순 경로 알고리즘을 활용하여 각 도시의 도로망 특성을 비교 평가함으로써 도로망의 품질과 경로 탐색의 효율성을 종합적으로 검토한다.
분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.
본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.
현행 중량 바닥충격음 표준 측정방식인 KS F 2810-2에 의하면 중앙점을 포함한 3-5곳의 타격위치에 대하여 수음실에서 4곳 이상의 지점의 피크레벨을 측정하도록 되어있다. 그러나 이 표준 방식에 의한 동일 상황에서의 측정 결과가 측정기관, 측정횟수, 측정점의 위치 등에 따라 일관성을 보이지 못하고 있음이 종종 발견된다. 이러한 편차는 반복성이나 재현성의 측면에서 측정값의 신뢰도에 영향을 미칠 수 있는 수준으로 우려된다. 측정결과 실험실의 경우 중앙 타격시 63Hz 대역에서 각 지점간의 차이가 l0dB이상 차이를 보였으며, 전체적으로 중간주파수 대역에서 보다 저주파수 대역에서의 편차가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 편차는 저주파수 대역에서의 모드 중첩현상에 의한 것으로 보인다. 현행 바닥충격음 단일지수 평가 방법에 따라 평가한 결과 측정위치에 따라 단일지수 평가값에 2-7dB의 차이를 보였으며 바닥충격음 차음성능 평가에 영향을 줄 수 있을 것으로 판단되었다. 따라서 향후 저주파 대역의 편차를 줄이거나 저음의 모드 중첩에 의한 영향을 배제할 수 있는 측정 혹은 평가 방식의 개선이 필요하다고 사료된다.
합성음의 음질을 향상시키기 위하여 분할된 corpora로부터 합성유닛을 선택하여 사용하는 연속음성합성에서 정확한 음소분할은 매우 중요하다. 일반적으로 음소분할은 사람에 의해 수행되지만 많은 작업량으로 인한 시간적 지연, 일관 성 유지 어려움 등 많은 문제가 발생한다. 이에 따라 음성인식에서 도입된 HMM 기반의 자동음소분할이 음성인식, 음성 합성에서 널리 사용되어지고 있지만 음성전문가의 수작업 결과와 비교할 때 HMM 기반 자동음소분할은 오류가 있고, 이는 합성음 품질의 열화의 주요 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 HMM 기반의 자동음소분할기를 사용하여 나타난 자동음소분할 결과와 수작업에 의한 음소분할 결과를 비교하고 유형별로 분석함으로써 음성합성의 성능향상을 위해 개선해야 할 문제점들을 제시한다. 실험에서는 ETRI의 표준형 한국어 공통 음성 DB을 사용하였고, 오차의 범위가 20ms를 벗어난 경우를 분절 오류로 간주하였다. 실험 결과 여성화자의 경우 파열음 + 모음, 파찰음 + 모음, 모음 + 유음 음소쌍에서는 각각 약 99%, 99.5%, 99%의 높은 정확률을 보인 반면, 폐쇄음 + 비음, 폐쇄음 + 유음, 비음 + 유음 음소쌍에서는 44.89%, 50%, 55% 의 낮은 정확률을 보였으며, 남성화자에 대한 실험결과에서도 유사한 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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