• 터널과지하공간
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• 제10권1호
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• pp.59-69
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• 2000

암석 재료의 변형에 따른 미시적 파괴 현상으로부터 발생하는 미소파괴음(Acoustic Emission, AE)을 측정하여 암석 구조물 내의 미세균열의 생성과 전파를 탐지하는 연구는 지하 암반 구조물의 안정성을 비파괴검사로 평가하는데 대단히 중요하다. 본 연구에서는 암반 구조물의 보강재로 사용되는 콘크리트와 대리석 암석 시험관에 대하여 전과정 응력-변형률 곡선을 얻기 위한 강성압축시험을 실시하였고, 시험 중에 미소파괴음 발생을 측정하여 미소파괴음 파라미터 분석 및 음원추적을 수행하여 대리석과 콘크리트의 변형 및 파괴거동 특성을 살펴보았다. 또한 시험편에 계단식 반복재하시험을 수행하여 그 변형거동을 고찰하였으며, 미소파괴음 측정을 통하여 재료의 손상, 암반의 현지응력 및 콘크리트 구조물의 응력이력 등과 관련된 카이저효과를 검증하였다

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.982-991
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• 2014

차량용 블랙박스의 이용율이 급격히 증가하고 있으나, 교통사고 발생 시에 블랙박스에 기록된 사고 영상이 조작되거나 임의 삭제되지 않았음을 보장하는 무결성 검증 방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 영상 기록의 특성을 반영하여 블랙박스에 저장된 영상 데이터의 무결성을 보장하는 방안을 제시한다. 본 제시된 방안은 저장된 모든 영상 데이터 블록들을 각각 그 인접한 영상 데이터 블록들과 순환형 체인으로 연결시켜 무결성 정보를 생성한다. 제안된 방법은 데이터 블록의 삽입, 삭제, 변경 등의 공격을 탐지하고 부인 불가 기능을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 파일 저장 공간이 가득차서 가장 오래된 블록을 삭제하고 새로운 블록을 삽입 할 때나 일부 영상 정보가 물리적으로 손상이 되더라도 일관성 있게 무결성 보장 시스템이 작동할 수 있는 구조를 가지는 있다. 실험 결과에 따르면, 본 방법은 full HD@30fps의 경우에도 임베디드 시스템에서 실시간성이 충분하다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권2호
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• pp.164-172
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• 2007

콘크리트 구조물에서 발생하는 균열은 구조물의 심각한 성능 저하와 파괴를 유발할 수 있으며, 따라서 이러한 균열 손상의 조기 탐지 및 평가, 보수는 구조물의 건전성에 있어서 매우 중요한 부분이다. 특히, 균열의 평가를 위한 많은 방법들이 제안되었으며, 그 중에서도 자기 보정 표면파 투과 기법을 이용한 균열 깊이 추정법은 다른 방법에 비하여 균열의 깊이 변화에 가장 민감한 장점이 있는 방법이다. 그러나 자기 보정 표면파 투과 기법은 주파수에 따른 투과 함수의 변동성으로 인하여 정량적인 평가는 아직 어려운 실정이다. 본 연구에서는 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수의 스펙트럼 에너지를 이용하여 균열 깊이를 추정하는 기법을 제안하고자 하며, 이 기법의 유효성을 판단하기 위하여 다양한 균열 깊이를 가진 콘크리트 슬래브를 이용하여 실험적인 연구를 수행하였다. 연구 결과 제안된 방법이 균열 깊이 평가에 유효하게 사용할 수 있으며, 또한 기존의 방법에 비하여 보다 정확한 균열 깊이를 추정하는 방법임을 알 수 있었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.213-217
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 훈련시키기 위해 이용되었다. 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, P2, T2, P4, T4 및 T5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량 함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.9-18
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• 2012

콘텐츠의 인증을 위한 기존의 오디오 워터마킹 연구들은 워터마크의 제거 후에 원본 복원이 불가능한 것이 많다. 가역 워터마킹 기법은 고신뢰성의 오디오 콘텐츠가 요구되는 응용분야에서 오디오 데이터의 무결성을 인증하기 위한 효과적인 방법으로 적용될 수 있다. 가역 워터마킹 기법은 디지털 콘텐츠에 지각적 투명성을 유지하며 워터마크를 삽입한 후, 이를 아무런 손상없이 원본 상태로 복원할 수 있게 한다. 본 논문에서는 악의적인 위변조를 탐지하는 구간 단위의 오디오 무결성 인증 알고리즘을 제안하며, 완전한 가역성을 제공하기 위하여 차이값 히스토그램 기반 가역 워터마킹 기법을 사용한다. 전체에 대해서 한 번의 인증이 아닌 부분적인 인증을 위하여 오디오를 구간 단위로 분할하여 인증 정보를 삽입하며, 무결성 인증 또한 구간 단위로 수행된다. 다양한 실험 데이터들에 대하여 비교 분석한 실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 완전한 가역성과 함께 낮은 왜곡을 유지하면서도 99% 이상의 높은 인증률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1973-1980
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• 2017

능동 합성 개구면 소나를 운용하는 소형 수중 무인체는 외부 수중환경의 영향으로 진행경로에 여러 가지 속도 교란이 발생될 수 있으며, 이는 코히어런트 합성 개구면 처리시 위상 오차를 발생시켜 탐지 이미지에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 진행방향으로 주기적 사인형태의 속도 교란이 발생될 때 각 위치에서 왕복 진행 경사거리에 의해 발생되는 위상을 다중 수신 신호에 대한 상호상관 계수를 추정한 후 중첩된 DPC에서의 위치변위를 최대 허용범위 내에서의 평균값으로 보상하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 수중 무인체의 속도 교란 크기 및 변동 주파수에 의해 손상된 이미지는 제시된 위상 보상 방법으로 허위 표적 제거 및 방위해상도의 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.69-74
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• 2018

Fiber-Reinforced Cementitious Composites (FRCCs)는 시멘트 복합체에 혼입한 전도성 섬유로 인해 전기 전도성을 가진다. 이러한 특성은 전기적 응답 계측을 통하여 별도의 센서 설치가 필요 없는 구조물의 균열 모니터링을 가능하게 한다. 하지만 전기적 응답은 균열 발생뿐만 아니라 온도의 변화에도 민감하게 변화하기 때문에 온도 요인은 전기적 응답 계측을 통한 균열 탐지를 방해하는 요소로 작용할 수 있다. 더욱이 전기적 응답을 측정하기 위한 탐침의 개수가 증가 할수록 원하지 않은 접촉 노이즈가 발생하기 때문에 이 논문에서는 탐침의 개수를 줄이기 위해 자체적인 자가센싱 임피던스 회로를 설계하였다. FRCC의 균열 발생과 온도 변화가 임피던스에 미치는 영향성은 자가센싱 임피던스 회로를 이용해 실험적으로 측정되었으며, 실험 결과, 임피던스 응답은 균열 발생보다 온도 변화에 더 민감하게 변화됨을 알 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권1호
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• pp.105-113
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• 2002

본 연구에서는 터보프롭 엔진의 정상상태 성능해석 프로그램을 개발하고 비 장창 및 장착조건에서 성능이 해석되었다. 개발프로그램의 검증을 위해 GASTURB 8.0프로그램의 해석결과와 엔진 제작사의 주어진 성능자료를 비교하였다. 개발 프로그램은 GASTURB 8.0과의 비교 결과 5%내의 오차를 나타내어 프로그램의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 성능진단을 위해 선형 및 비선형 GPA프로그램을 개발하였으며, 최적계측변수의 선정을 위한 연구를 수행하였다. 계측변수의 종류의 수가 진단의 정확성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 선형 및 비선형 GPA프로그램은 다양한 변수를 이용하여 해석 되었다. 그 결고 적절하게 선택된 계측변수는 보다 적은 계측장비로도 신뢰성있고 경제적인 손상 탐지가 가능함을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-22
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.283-294
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• 2022

딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.