최근 생체 인증 제품이 물리적 보안뿐만 아니라 논리적 접근 제어를 위한 제품으로서 활성화되고 있다. 그러나 국내에서는 이러한 제품의 성능평가 환경이 전무한 상태이며 평가 기준 또한 마련되어 있지 않은 실정이다. 향후 생체 인식 시스템의 사용 확대가 예상됨에 따라 국내 실정에 맞는 생체인식 시스템의 성능시험 평가 기준 및 평가 방법론의 개발이 절실하다 하겠다. 본 논문은 국외 생체인식시스템 평가 기관들의 성능평가에 관한 정량적, 정성적 평가기준 및 평가 방법을 분석하여 그 결과를 토대로 국내 생체인식시스템의 성능평가 방법 및 기준 모델을 정립하는 것을 목적으로 하여, 센서, 알고리즘, 그리고 응용 시스템 전반에 관한 평가 시나리오 및 평가 항목을 정의하고 이를 위한 평가 표준안을 제안하였으며, 이를 바탕으로 4 가지 지문 입력 센서들에 대한 성능을 비교하여 정리하였다.
엄격한 시간 제약성에 의해 특성화되는 실시간 시스템의 성능을 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수가 포함된 이산 사건 모델을 제시한다. 실시간 시스템의 정확성은 출력의 논리적 결과 뿐 아니라 반응시간에도 의존하므로, 본 논문에서는 실시간 시스템의 성능을 유연하게 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수에 의해 적절하게 변형된 상태 오토마타를 제시하고 그 오토마타를 적용한 수치 예제를 제시한다.
디지털방송, DAB 등과 같은 디지털 오디오 방송 서비스를 위한 디지털 시스템을 설계하기 위해서는 오디오 음질을 평가하기 위한 방법이 필수적이다. 기존의 방식은 인간의 귀를 이용한 주관적 방식을 이용함으로서 많은 시간과 비용을 들이게 되며, 음질평가를 하는 사람의 주관적 의견에 많이 좌우하게 된다. 그러나 최근 ITV-R에서는 오디오 음질의 객관적 평가를 위한 BS.1387(PEAQ)를 제안함으로 많은 시간과 비용을 절감하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻게 되었다. PEAQ는 인간의 귀에서의 신호의 처리과정과 인식과정을 심리음향모델과 인식모델로 분리하여 구성함으로써 주관적 평가의 SDG(Subjective Difference Grade)에 대응하는 ODG(Objective Difference Grade)를 구하게 된다. 본 논문에서는 이러한 PEAQ의 심리음향 모델과 인식 모델을 원리와 과정을 평가 분석하였다.
본 연구보고서는 Text Mining 가법을 기반으로 영문 특허텍스트 DB를 구성하는 텍스트 (Text) 부분의 경제성 및 피검색성을 정량적으로 평가하는 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 2차 가공된 영문 특허텍스트 DB의 성능을 일정범위 내에서 관리하는 품질관리모델의 개발 가능성을 탐색하는데 그 목적이 있다.
고진공 펌프 국산화의 일환으로 터보분자 펌프와 크라이오 펌프 개발이 진행 중이다. 크라이오 펌프 개발은 기계연구원, 우성진공(주), 국민대학교가 연합해서 수행하고 있다. 올해 9월말에 끝나는 1단계 마지막 3차 년도에는 두 고진공 펌프 모두 시제품을 완성하고 성능을 입증해야 한다. 이를 위해 고진공 펌프 개발과 별도로 진공 펌프 종합특성평가 시스템 개발도 표준과학연구원 주도로 진행되고 있는데 크라이오 펌프 평가 시스템은 원자력연구원이 담당하고 있다. 완성된 크라이오 펌프 성능평가 장치는 상온 기준 5${\times}$10-11 mbar의 기저압력을 보이고 있어서 초고진공 영역에서 크라이오 펌프 운전성능을 평가할 수 있는 준비를 마쳤다. 현재 크라이오 펌프 냉동기는 전반적으로 목표 설계치에 근접한 냉각성능을 나타내고 있는데 예를 들면 2차 냉각단 냉각능력이 10 K, 10 W로 대형 크라이오 펌프를 제작하기에도 충분하다. 활성탄 어레이도 여러 모델들을 자작하여 배기성능을 시험해 보았으므로, 최종적으로 3,600 L/s 급에 적합한 어레이를 만들고 이를 개발된 냉동기에 얹고 열차폐와 몸통을 씌워 펌프로서의 운전성능을 평가하는 일이 남아있다. 시제품은 상용품과 달리 기기가 차지하는 공간이 크고 부대설비가 복잡해서 운전성능 평가 장치에 부착해서 실험하기 어려울 수도 있으므로 기계연구원 현장에서 진공 게이지와 기체도입구만 부착한 마구리 플랜지를 펌프 흡기구 위에 달고 간이로 배기속도를 측정하는 것도 고려하고 있다. 이 경우는 표준용기를 사용할 때보다 배기속도가 과대평가되므로 이를 보정해 주는 방안을 마련해 놓아야 한다.
최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Rummler 모델 기반의 케이블 채널에서 OFDM/64QAM 시스템의 성능을 시뮬레이션을 수행하여 평가하고, 적응 LMS 등화기를 적용하여 성능 개선 정도를 평가하였다. 성능 평가 결과, Rummler Two-ray 채널에서 반사파에 대한 감쇠계수(b)가 0.15 이하인 경우에는 등화기를 채용하여야 성능 개선 정도가 크게 이루어짐을 알 수 있었다. 그리고 b가 0.15이상인 경우에는 등화기를 채용해도 Eb/No에 관계없이 거의 동일한 성능이 얻어짐을 알 수 있었다.
통합 생산시스템의 성능평가문제는 많은 요소들이 고려되어야하며 수리모델을 위하여 많은 가정사항들이 주어진다. 실제 제생산시스템의 운영환경을 고려한 성능평가를 위하여 Simulation Model들이 많이 연구되어 오고있으나, 실제 활용의 용이성 및 관련 data 및 출력의 이해가 실무자들에게는 매우 어려운 문제로 남아 있다 본 연구에서는 사용자의 요구 수준과 System의 환경 여건에 따른 각종 Simulation Model들을 비교 조사 연구하여 수요자의 요구와 System의 특성에 적절한 방법을 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구에 다음과 같은 Simulation Model들을 비교 연구하였다 : 1) CAN-WIP Model, 2) RAM-Cost Model, 3) FACTOR/AIM 응용, 및 4) AutoMod의 응용, 본 연구에 고려된 Simulation Model들의 관련 응용 Program을 개발하고 Sample 예제를 통하여 결과를 비교 분석하였다.
본 논문의 목적은 현재 국내에서 개념설계중인 KALIMER(Korea Advanced LIquid MEtal Reactor) 원자로구조물에 대한 면진성능과 내진여유도를 평가하여 이들 성능을 향상시킬 수 있는 주요 설계변경 부위를 검토하는 것이다. 이를 위하여 ANSYS 범용 유한요소해석코드를 이용하여 원자로구조물에 대한 3차원 유한요소해석모델을 작성하고 이로부터 집중질량 스프링으로 이루어진 지진해석모델을 개발하여 지진해석을 수행하였다. KALIMER 원자로 구조물에 대한 내진평가결과 내진능력(Seismic Capability)은 0.35g로 나타났으며 이는 Reactor Vessel Liner, Separation Plate그리고 Support Barrel의 연결부위의 수직 강성을 증가시키는 설계변경을 통하여 크게 향상될 수 있는 것으로 나타났다.
DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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