함정 무기체계는 작전운용성능(능력)에 따라 국내 기술 수준에 기반하여 설계/건조되며, 일정 기간 운용 후 성능개량 소요 발생에 따른 개조/개장 및 기존함 대비 고도화된 후속함이 요구되는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성을 고려하고 고객이 요구하는 함정 무기체계 기술 수준과 무기체계 연구개발을 통한 국내 기술 수준 향상 및 핵심기술 확보하기 위해 기술 분류/특성이 정형화되어있는 특허 자료 분석을 통해 획득 필요 기술에 대한 의사결정 자료로 활용할 수 있다. 이를 위해 방위사업법 제35조(방산업체의 지정 등)에 따라 지정된 10개 함정 분야 방산업체의 특허자료를 특허청 특허정보검색서비스를 통해 특허자료(특허수/국제특허분류 14,964건/352개)를 수집하였으며, 수집된 자료를 기반으로 함정분야 방산업체 간 사회망 분석을 통해 중심성이 높은 58개 국제특허분류를 추출했다. 추출된 국제특허분류를 기반으로 주성분 분석을 통해 함정 분야 방산업체가 집중하는 주요 기술 분야로 국제특허분류 7개(B63B, H01M, F03D, B01D, H02K, B23K, H01H)를 확인했다. 이어서 자기회귀 결합 이동평균 모형 분석결과, 국제특허분류 3개(B63B, B01D, B23K)는 지속적인 기술획득 활동이 예측했으며, 국제특허분류 4개(H01M, F03D, H02K, H01H)는 기술획득 활동이 낮아짐을 예측했다.
본 연구에서는 인플루엔자 바이러스 표면에 존재하는 neuraminidase 효소의 활성을 평가 할 수있는 종이칩 기반의 분석 시스템을 구축하였다. 종이칩의 장점을 살려 분석 전문가와 장비 없이 현장 진단(Point-of-care)이 가능하도록 X-Neu5Ac 기질을 이용한 비색분석법을 통해 시료 내 neuraminidase 효소의 존재를 정량적으로 확인 할 수 있도록 설계 및 제작하였다. Neuraminidase 효소의 활성을 확인할 수 있는 종이칩 센서(Paper-based neuraminidase assay sensor; PNAS) 성능 실험 결과 neuraminidase를 0.004 U/mL 농도부터 검출 가능하였으며, 인간 혈청에 각기 다른 농도로 존재하는 neuraminidase 효소의 양을 활성 평가를 통해 정량적으로 검출할 수 있음을 입증하였다($R^2$ > 0.99). 또한, 보관기간에 따른 종이칩의 안정성 평가 결과 빛이 차단 된 $4^{\circ}C$ 환경에서 보관 시 70일까지 초기 성능이 안정하게 유지됨을 확인하였다. 마지막으로, PNAS 상에서 효소 반응의 신뢰성 평가를 위해 미카엘리스-멘텐 동역학 (Michaelis-Menten kinetics)을 적용하여 X-Neu5Ac 기질에 대한 neuraminidase의 동역학 분석 결과 $K_m$ 값은 $8.327{\times}10^{-3}M$으로 확인되었으며, 이 값은 용액상에서의 효소 반응 속도 계산으로부터 산출된 값과($K_m=8.327{\times}10^{-3}M$) 근사한 수치임을 확인하였다. 본 연구로부터 개발된 종이칩 기반의 neuraminidase 효소 활성 평가 시스템은 인플루엔자 바이러스의 신속하고 안전한 검출에 다양하게 응용 될 수 있을 것으로 생각된다.
최근 투명 디스플레이 및 유연 소자의 활용도가 증가함에 따라 우수한 유연성과 강성을 갖는 폴리머 소재 기판의 사용이 증가하고 있다. 그러나 폴리머는 열에 취약하여 공정 중 온도 및 열 제어가 필수적이다. 이러한 폴리머 기판 활용의 단점을 해결하기 위해 본 연구에서는 레이저 기반의 선택적 가공 기술에 적용할 수 있는 폴리머 기판 내 레이저 가공영역의 온도 측정 시스템을 제안한다. 레이저 가공 영역의 국부적인 온도 변화 측정을 통해 폴리머 기판의 공정 조건을 최적화하는 가능성을 제시한다. 이를 위해 플랑크 흑체 복사 원리를 기반으로 한 PDPT(Photodiode based Planck Thermometry)를 설계 및 제작하여 레이저가 입사되는 영역의 온도를 측정하였다. PDPT는 비파괴/비접촉식 온도측정 시스템으로, 레이저가 입사되는 국부적인 온도 상승을 실시간으로 측정할 수 있다. 해당 시스템을 활용하여 폴리머 기판의 레이저 가공 공정에서 발생하는 가공영역의 온도 변화를 관측하였다. 본 연구 결과, 제안된 레이저 기반 온도측정 기술은 레이저 가공 공정 중 실시간 온도 측정이 가능하며, 이를 통해 최적의 생산 조건을 확립할 가능성을 보여주고 있다. 또한, 해당 기술은 열 제어가 필수적인 미세 레이저 가공 및 3차원 프린팅과 같은 다양한 레이저 기반 공정에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 콘크리트 채움 U형 하이브리드 합성보의 실물대 휨 실험을 수행하고 평가하였다. U형 강판의 웨브에는 공칭인장강도 400MPa 일반강종의 강재(SS400) 하부플랜지에는 공칭인장강도 570MPa 고강도 강재(SM570)의 강판을 각각 적용하였다. 연구의 주요 목적은 최대의 휨성능을 발현할 수 있는 하이브리드 단면구성과 설계지침의 개발이었다. 4점 단조가력실험의 수행을 통해 제안된 모든 하이브리드 합성보 실험체들은 의도한대로 소성모멘트 이상의 강도발현과 충분한 연성거동을 나타내었다. 그리고 하이브리드 합성단면의 소성중립축의 위치가 상부 콘크리트 기준으로 합성단면 전체깊이의 15%이내에 존재할 경우 휨강도 산정 시 소성응력분포법의 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 또한 실험결과를 기반으로 하이브리드 합성보에 적합한 강성산정과정을 제안하였다.
타이어 Curing공정은 공기압 타이어의 제조시 상당히 정교한 단계를 거쳐서 이루어지며, 이는 타이어 설계에 큰 영향을 줄 뿐만아니라, 타이어의 성능에도 관건이 있다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용하여 타이어의 molding 공정을 분석하였다. 유한요소해석 프로그램인 MARC가 Cured 타이어 내부의 Curing Bladder 팽창과정해석에 이용되었다. 비압축성 요소로 Curing Bladder를 모형화하였으며, MARC의 접촉문제해석기법(contact option)을 이용하여 Cured 타이어 내부와 Curing Bladder 외부의 접촉부위를 Simulation하였다. 본 연구의 주요 관심내용으로서는 Curing Bladder의 형상변화에 따른 Curing Bladder의 팽창거동해석과, Cured타이어와 Curing Bladder의 접촉부위에서 얻을 수 있는 접촉압력의 비교.검토이다. 타이어 Curing시 타이어와 Bladder의 Contact과정을 해석하여, 아래와 같은 결과를 도출하였다. Bladder의 형상은 Cylinderical 형상 보다는 Toroidal 형태가 접촉압 분포의 균일성 및 크기 측면에 서 우수한 것으로 판단된다. Curing Bladder의 증심선 부위 보다 이에서 약간 떨어진 부위에서 최대 접촉압력이 발생되며, 이는 타이어 내면의 굴곡현상과 깊은 관련이 있윰 것으로 사료된다. 타이어 Bead부의 Carcass 자연평형현상이 유지된 제품을 얻기위해서는, Side-Bead구간의 접촉압력 증가가 필요하며, 이를 위하여는 Bladder 형상이 Cylinderical 보다는 Toroidal 형태가 유리하고, Bead부의 Gage Down, 전체직경의 증가 및 높이의 증가가 유리한 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 이용하여, 타이어 Curing과정에서 발생되는 불량제품의 원인파악 및 타이어 설계자가 원하는 제품생산의 불가능한 원인을 파악하는데 도움을 줄 것이다.를 C의 structure와 pointer를 기반으로 하게끔 변경시키고 이에 따르는 제반 변경 사항을 수정 보완하여 프로그램의 분석을 용이하게 하며 기능의 변경 및 추가가 수월하게 하였고 메모리를 동적으로 관리할 수 있게 하였다. 또한 기존의 smpl에 디버깅용 함수 및 설비(facility) 제어용 함수를 추가하여 시뮬레이션 프로그램 작성을 용이하게 하였다. 예를 들면 who_server(), who_queue(), pop_Q(), push_Q(), pop_server(), push_server(), we(), wf(), printfct() 같은 함수들이다. 또한 동시에 발생되는 사건들의 순서를 조종하기 위해, 동시에 발생할 수 있는 각각의 사건에 우선순위를 두어 이 우선 순위에 의하여 사건 리스트(event list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.4[eV], in he amorphous regions.의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과 0.05 - 0.10 mm/hr 의 범위로서 이로 인한 강우손실량은 큰 의미가 없음을 알았다.재발이 나타난 3례의 환자를 제외한 9례 (75%)에서는 현재까지 재발소견을 보이지 않고 있다. 이러한 결과는 다른 보고자들과 유사한 결과를 보이고 있지만 아직까지 증례가 많지 않기 때문에 생존율을 얻
플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.
사물인터넷 (IoT)과 같은 미래 망에서, 컴퓨팅 기기의 수는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고, 각 사물들은 서로 통신하고 스스로 정보를 획득한다. 사물 인터넷 응용에 대한 관심 증가로 사물통신 (M2M)과 같은 기회적 애드혹 망에서 데이터를 전달하는 방송은 중요한 기술이다. 그리고 IoT를 위한 분산 망에서, 노드들의 에너지 효율성은 망 성능에서 중요한 요인이다. 이 논문에서, 우리는 전송 노드의 에너지 충전률, 사본 밀도 비율 그리고 송 수신 노드간의 거리률에 기초한 퍼지 논리에 따라 확률적으로 데이터를 전파하는 퍼지 논리 기반 멀티홉 방송 알고리즘 FPMCAST를 제안한다. 제안하는 FPMCAST에서, 추론 엔진은 입 출력 매개변수를 입 출력 소속 함수로 사상하는 27개의 if-then 규칙들로 구성된 퍼지 규칙 베이스에 기초한다. 퍼지 시스템의 출력은 재방송 확률에 대한 퍼지 집합을 정의하고, 그 퍼지 집합으로부터 수치 결과를 추출하기 위하여 비 퍼지화가 사용된다. 여기서 퍼지 집합을 비 퍼지화하기 위하여 무게중심법이 사용된다. 그리고 모의실험을 통하여 제안하는 FPMCAST의 성능을 평가한다. 모의실험으로부터, 우리는 제안하는 FPMCAST 알고리즘이 플러딩 알고리즘과 가시핑 알고리즘 보다 우수함을 입증하였다. 특히, FPMCAST 알고리즘은 각 노드의 잔여 에너지를 균등하게 소비하기 때문에 더 긴 망 수명을 갖는다.
초대형선박의 등장으로 컨테이너 터미널 생산성의 한계에 직면하고 있으며 이를 해결하기 위한 새로운 개념의 터미널시스템들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 개념설계 중인 레일기반 컨테이너 이송시스템을 대상으로 연구한다. 이는 레일 위를 움직이는 무인반송차인 플랫카와 천장형 레일을 따라 움직이는 셔틀크레인으로 구성된 시스템이다. 자동화된 컨테이너 터미널에서 컨테이너 수송 기능을 담당하는 무인반송차의 운영 시 교착과 같은 병목현상은 오랫동안 중요한 문제로 잘 알려져 있다. 따라서 초대형 선박과 같이 대량의 컨테이너 취급하는 신개념의 레일기반 컨테이너 이송시스템에서 발생 가능한 교착 현상을 정의하고 해결방안에 대해 논한다. 교착 현상은 이종장비 간 교착과 플랫카 간 교착문제로 구분하여 소개한다. 본 연구는 시뮬레이션 접근법을 사용하여 레일기반 컨테이너 시스템 모델을 개발한다. 개발된 시뮬레이션 모델의 실행을 통하여 수송구간에서 발생 가능한 교착 상태를 확인하고 이를 해소하기 위한 교착 회피 규칙을 개발한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 교착발생 빈도를 기준으로 교착 회피 규칙들의 성능을 비교한다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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