최근에는 증강 현실 기술과 가상 현실 기술이 사용되는 의료 영상 분야에서 Low-end 시스템에 대한 정확한 인체 모델을 시각화하는 것이 중요하다. 모델의 기하구조를 줄이면 원래 모양과 다른 점이 나타나고 그 차이를 오류로 간주한다. 따라서 기하구조를 축소하면서 오류를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 CT 나 MRI 등의 단층 영상에서 인체 장기에 해당하는 영역을 분할하여 3 차원 기하학적 모델을 생성함으로써 다중 해상도의 상세 단계 모델의 재구성 방법을 구현했다. 실험에서 가상 현실 플랫폼은 척추 영역을 재구성한 모델의 모양을 검증하기 위해 구축되었다. 가상 현실 플랫폼을 이용하여 3D 인체 모델과 환자 정보를 확인할 수 있다.
차세대 고속열차(HEMU-430X)는 연구 지원과 많은 연구 기관의 노력으로 다년간 개발 중인 한국형 고속열차이다. 열차 모델을 다물체 동역학 해석 모델로 개발하여 차량-궤도 안전성 해석을 수행하였다. 이를 통해 국제 철도 안전 기준인 UIC code 518 OR에 따라 탈선 평가와 횡압의 제한 값을 확인하였다. 국제 기준에 따른 안전성 평가를 통하여 앞으로 본선 운전에 필요한 안전 확보 기본 자료를 생성하였으며 최고 속도에서의 안전성을 확인하였다.
본 연구는 차세대 포탈(EP) 기능의 평가 프레임워크를 지식창출의 관점에서 제시하는데 목표를 두고 있다. 스마트 엔터프라이즈 통합포탈 (SES)과 같은 차세대 상품이 기존의 EP 기능에 협업과 컨텐츠 관리를 통합시킴으로써, EP는 더 이상 정보와 컨텐츠의 단순 통로가 아니게 되었다. EP는 상호 보완적인 정보기술의 통합체로서 거듭나고 있다. 이러한 통합현상의 일반화와 더불어 지식창출의 중요성을 감안한다면 EP기능을 지식창출의 관점에서 평가할 수 있는 기반을 마련하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 문헌조사를 통하여 EP 기능의 기본적 요소를 설정하였다. 이를 기반으로 델파이 조사법을 이용하여 각각의 요소를 실증적으로 검증함과 동시에 지식창출 모델에 근거하여 분류하였다. 델파이 조사법에 사용된 전문가 그룹은 엔트루 컨설팅 파트너스에 근무하고 있는 7명의 지식경영 전문 컨설턴트로 구성되었다. 본 연구의 결과는 이론적 모델을 실무와 통합시킴으로써 EP의 평가에 있어서 새로운 비전을 제시하였다고 할 수 있다.
사람의 행동인식(Action Recognition)은 사람의 관절 움직임에 따라 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이다. 이를 위해서 영상처리에 활용되는 컴퓨터 비전 태스크를 활용하였다. 사람의 행동인식은 딥러닝과 CCTV를 결합한 안전사고 대응서비스로서 안전관리 현장 내에서도 적용될 수 있다. 기존연구는 딥러닝을 활용하여 사람의 관절 키포인트 추출을 통한 행동인식 연구가 상대적으로 부족한 상태이다. 또한 안전관리 현장에서 작업자를 지속적이고 체계적으로 관리하기 어려운 문제점도 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관절 키포인트와 관절 움직임 정보만을 이용하여 위험 행동을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 자세추정방법(Pose Estimation)의 하나인 AlphaPose를 활용하여 신체 부위의 관절 키포인트를 추출하였다. 추출된 관절 키포인트를 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 순차적으로 입력하여 연속적인 데이터로 학습을 하였다. 행동인식 정확률을 확인한 결과 "누워있기(Lying Down)" 행동인식 결과의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
국내 유도무기 개발과정에서 가장 일반적으로 적용되는 M&S 도구는 유도탄의 각 구성품 및 공력특성 모델을 반영한 6자유도 비행모의 프로그램이다. 하지만 3세대 대전차 유도무기와 같이 영상탐색기가 적용되는 경우 6자유도 비행모의만으로 다양한 조건 하에서의 체계 성능을 확인할 수 없다. 영상탐색기의 추적 성능은 표적의 대조비나 온도차뿐만 아니라 유도탄 거동에 따른 표적 위치 이격, 회전 등에 민감하게 반응하기 때문에 유도무기 개발 과정에서 영상 추적 성능과 유도탄 비행성능을 통합하여 분석할 수 있는 M&S 도구가 요구된다. 3세대 대전차 유도무기인 현궁 개발 과정에서는 형상 설계 단계부터 '합성영상 생성 S/W'-'영상추적기'-'비행모의 프로그램'을 연동한 통합비행 M&S 도구를 개발, 적용하였다. 통합비행 M&S 도구 기반으로 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 후 체계 주요 성능 지수, 즉 명중률 비교를 통해 적합한 형상을 선정하였다. 본 논문에서는 3세대 대전차유도무기 형상설계를 위한 고려요소와 함께 통합비행 M&S 방법론 및 분석 결과를 기술하였다.
차세대 CMOS용 구조에서 래치업 특성을 최소화하는 고에너지 이온주입을 이용한 retrograde well과 게더링(매몰층)의 최적 공정 설계 변수 값들을 구했다. 본 논문에서는 두 가지의 모의 모델 구조를 제안하고, Silvaco사의 Athena와 Atlas 툴에 의한 모의실험 결과를 비교 분석하였다. 첫 번째 모델은 게더링층과 retrograde well,을 조합한 구조이며 트리거전류가 600 ${\mu}A/{\mu}m$ 이상의 결과를 얻었고, 두 번째 모델은 twin retrograde well을 이용하여 유지전류가 2500${\mu}A/{\mu}m$ 이상의 결과를 얻었다. 모의실험결과 두 모델 모두 도즈량이 많을수록 패치업 면역 특성이 좋아짐을 보았다. 모의실험 조건에서 두 모델 모두 n'-p' 간격은 2${\mu}m$로 고정하였다.
차세대중형위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500)은 식생, 산림, 농업 등의 분야를 포함한 다양한 목적을 위하여 사용될 수 있으며, 다양한 영역에 대한 빠른 위성영상의 취득이 가능할 것으로 기대되고 있다. 차세대중형위성을 통하여 취득된 위성영상을 농업분야에서 활용하기 위해서는 위성영상 기반 작물재배지역 추출 기법에 대한 개발이 필요하다. 특히, 최근 들어 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발해짐에 따라서, 작물재배지역 추출을 위한 딥러닝 모델의 개발 및 훈련자료 생성에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 PlanetScope 위성영상과 팜맵을 이용하여 합천군 지역의 양파 및 마늘 재배지역을 분류하고자 하였다. 특히, 효과적인 모델의 학습을 위하여 작물재배지역의 비율에 따른 모델 성능을 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 딥러닝 모델은 Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet)을 작물재배지역 분류의 목적에 맞도록 재구성하여 활용하였다. 실험결과, 훈련자료 내 작물재배지역의 비율이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.
차세대 유럽형 디지털 지상파 TV 표준인 DVB-T2 (Digital Video Broadcasting; a 2nd Generation Terrestrial)는 아날로그 TV시대의 끝을 알리는 ASO(Analogue Switch Off)에 의해 새롭게 확보될 방송 주파수를 통해 다채널 HDTV 서비스와 다양한 데이터 서비스를 제공해줄 것으로 예상된다. DVB-T2는 DVB-T에 비해 전송효율을 30% 이상 향상시켰으며 기존 송신 인프라와 수신안테나를 그대로 사용할 수 있어 상업화 조건을 고루 갖추고 있다고 볼 수 있다. 본고에서는 이러한 DVB-T2 End-to-End 체인 참조모델을 간략히 소개하고 송신기술에 대해 개괄적으로 설명한다.
본 논문은 밀리미터파 페이딩 채널에서 차세대 초고속 무선통신 시스템의 전파 전파 특성에 대해 제안한다. 도플러 천이와 레일리 페이딩을 동시에 고려하기 위해서 Jakes 모델의 페이딩 시뮬레이터를 구현하고 차세대 무선통신 시스템의 성능을 분석하였다. 또한 밀리미터파 페이딩 채널에서 DS-CDMA 시스템의 오율 특성을 분석하고 부호화 기법과 다이버시티기법에 의해 시스템의 성능이 향상됨을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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