본 논문은 일반적으로 사용되는 2D 디스플레이 또는 HMD (Head-Mounted Display) 기반 VR (Virtual Reality, VR) 서비스에서 탈피하여, 대형 가상현실 공연장을 위한 360도 비디오 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Phase 1, 2, 3의 연구개발 단계를 밟아 6DoF (Degrees of Freedom) 시점 자유도를 지원하는 360도 비디오 스트리밍 시스템을 개발하는 것을 최종목표로 하고 있으며, 현재는 Phase 1: 대형 가상현실 공연장을 위한 3DoF 360도 비디오 스트리밍 시스템 프로토타입의 개발까지 완료되었다. 구현된 스트리밍 시스템 프로토타입은 서브픽처 기반 Viewport-dependent 스트리밍 기술이 적용되어 있으며, 기존 방식과 비교하였을 때 약 80%의 비트율 감소, 약 543%의 영상 디코딩 속도 향상을 확인하였다. 또한, 단순 구현 및 성능평가에서 그치지 않고, 실제 미국 UCSB (University of California, Santa Barbara)에 위치한 대형 가상현실 공연장 AlloSphere에서의 시범방송을 수행하여, 향후 Phase 2, 3 연구단계를 위한 연구적 기반을 마련하였다.
Al-Cu-Si 3원계 공정합금의 응고거동과 미세조직 변화를 이해하기 위해서, 금형 예열온도를 달리하여 Al-Cu-Si 3원계 공정합금의 미세조직 변화를 관찰하였다. 금형 예열온도가 500℃일 때, 초정 Si과 덴드라이트 형상의 Al2Cu상이 관찰되며, 이후 (α-Al+Al2Cu)의 2원계 공정상이 관찰된다. 금형 예열온도가 300℃일 때 미제조직은 금형 예열온도가 500℃일 때와 유사하나 (α-Al+Al2Cu+Si)의 3원계 공정상이 관찰되는 영역과 관찰되지 않는 영역이 나타난다. 금형 예열온도가 150℃인 경우에는 미세조직이 (α-Al+Al2Cu)의 2원계 공정상과 (α-Al+Al2Cu+Si)의 3원계 공정상이 관찰되는 Bimodal 구조를 나타낸다. 금형 예열온도를 달리 하였을 때 가장 큰 변화를 나타내는 상은 Si상이며, 임계냉각속도를 지나면 (α-Al+Al2Cu+Si)의 3원계 공정상이 형성되는 순간에 빠른 냉각에 의한 Si의 성장이 억제되면 Cooperative 성장을 하기 때문에 Al, Cu의 성장도 함께 억제된다. 서로 다른 합금설계 전산모사 프로그램을 통해 Al-27wt%Cu-5wt%Si의 3원계 공정 합금을 분석한 결과, 합금설계 전산모사 프로그램에 따라 결과의 차이가 발생하며, 전산모사의 신뢰성을 높이기 위해서는 실제 주조를 통한 미세조직 분석이 수반되어야 한다.
수동 표면파 탐사는 인공 송신원 없이 생활잡음 또는 자연 발생 소음 등을 송신원으로 이용해 탄성파 신호를 측정한다. 수동 송신원은 낮은 진동수 대역에서 발생하기 때문에 수동 표면파 탐사는 일반적인 능동 탐사법 보다 더 깊은 심도의 지질 정보를 확보할 수 있어 심부 부지 평가 분야에 많이 활용되고 있다. 수동 표면파 탐사 자료는 능동 표면파 탐사 자료 해석과 마찬가지로 자료 획득 후 진동수 분산곡선을 구하여 1차원으로 가정한 속도구조를 해석한다. 하지만 수동 표면파 탐사 자료는 송신원이 무작위로 발생한다는 특성 때문에 여러 수신기에서 측정된 신호들의 공간자기상관을(spatial autocorrelation) 이용해 수신 자료들의 일관성(coherence) 곡선을 구하고 이로부터 분산곡선을 구하게 된다. 이 기술보고에서는 수동 표면파 탐사 이론, 탐사 방법, 자료처리 기법을 살펴보고 실제 적용 사례를 분석한다.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 방대한 텍스트 데이터를 사전에 학습한 우수한 성능의 거대한 모델들이 다양하게 고안되었다. 하지만 이러한 모델을 실제 서비스나 제품에 적용하기 위해서는 빠른 추론 속도와 적은 연산량이 요구되고 있으며, 이에 모델 경량화 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대표적인 모델 경량화 기술인 지식증류는 교사 모델이 이미 학습한 지식을 상대적으로 작은 크기의 학생 모델에 전이시키는 방법으로 다방면에 활용 가능하여 주목받고 있지만, 당장 주어진 문제의 해결에 필요한 지식만을 배우고 동일한 관점에서만 반복적인 학습이 이루어지기 때문에 기존에 접해본 문제와 유사성이 낮은 문제에 대해서는 해결이 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 궁극적으로 해결하고자 하는 과업에 필요한 지식이 아닌, 보다 상위 개념의 지식을 학습한 교사 모델을 통해 지식을 증류하는 이질적 지식증류 방법을 제안한다. 또한, 사이킷런 라이브러리에 내장된 20 Newsgroups의 약 18,000개 문서에 대한 분류 실험을 통해, 제안 방법론에 따른 이질적 지식증류가 기존의 일반적인 지식증류에 비해 학습 효율성과 정확도의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
국제해사기구에서는 해상에서의 선박의 충돌방지와 그로 인한 해양환경의 보호를 목적으로 1993년 11월 선박조종성능에 대한 잠정지침을 채택한 이후, 축적된 데이터를 바탕으로 2002년 12월 선박조종성능에 대한 확정된 지침을 채택하였다. 하지만 채택된 지침은 만재상태, 등흘수 및 선박의 최대 출력(MCR)의 85 %에 해당되는 선속의 최소 90 % 이상에서의 지침으로, 동 지침은 항해사에게 필요한 실 항해조건에서의 조종성능 정보를 제공하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항해사, 선장 및 선박조종에 대한 식견을 갖추고 있는 전문가를 대상으로 빈도분석과 AHP 분석기법을 실시하여 현 지침에 대한 활용도 및 실제 선박조종에 필요한 정보가 무엇인지를 식별하였다. 연구결과 선박을 운항하는 항해사에게 필요한 조종성능 정보는 5~10°의 소각도에서의 선회권 정보, 항해속력(Sea speed)이 아닌 조종속력(Maneuvering speed)에서의 z-test 정보라는 것을 확인하였고, 속도제어 관련하여서는 항해속력 및 만재상태에서의 정지성능에 대한 정보보다 감속타력, 가속타력 등에 대한 정보가 더 필요하다는 것을 확인하였다. 도출된 결과는 선박을 조종하는 항해사에게 필요한 선박조종성능기준 지침마련에 대한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있는 이유 중 하나로 고령사회가 본격화됨에 따라 IT 관련 기술을 이용한 고령 인구에 대한 연구가 지속해서 발전되고 있다. 본 논문은 초고령사회에 접어들면서 빠르게 발전하고 있는 노인층을 대상으로 한 의료서비스 영역 중 하나인 생활 패턴 감지와 낙상 감지 알고리즘 개발에 관한 것이다. 3축 가속도 센서와 심전도 센서를 이용한 시스템을 구성하여 데이터를 수집한 뒤 데이터를 분석하는 과정으로 진행하였고 실제 연구 결과로부터 행동 패턴의 분류가 가능함을 제안한다. 본 논문에 의해 구현된 인체 활동 모니터링 시스템의 유용성을 평가하기 위하여 자세 변화, 보행속도의 변화 등 다양한 조건에서 실험을 수행하여 인체의 중력 가속도와 인체 활동 정도를 반영하는 신호크기 범위 및 신호 벡터크기 파라미터를 추출하였다. 그리고 이들 파라미터값에 의해 피검자의 상태에 따라 판별이 가능하였다.
화재 후 터널 구조물의 신속한 복구를 위하여 화재손상 구간을 정확하고 빠르게 파악하는 것이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 화재로 인한 라이닝 콘크리트의 역학적 특성 변과를 라이닝의 두께방향으로 연속적으로 측정하기 위한 천공저항시험법을 제안하고, 천공시험으로부터 측정된 천공 변수들로부터 모르타르와 콘크리트의 역학적 특성을 추정하고자 하였다. 비교적 균질한 모르타르에 대하여 일련의 천공저항시험을 실시한 결과, 분당회전수가 1,300rpm, 관입속도가 1.40mm/sec, 그리고 비트직경이 10mm인 경우에 측정된 천공 반력값의 편차가 가장 작게 나타나 최적의 시험조건으로 판별할 수 있었다. 최적 시험조건에서 모르타르에 대해 천공저항시험을 실시한 결과, 천공반력과 모르타트의 압축강도 및 탄성계수 사이의 결정계수가 각각 0.91 및 0.93으로 나타나 양호한 상관관계를 도출할 수 있었다. 또한 콘크리트에 존재하는 골재의 영향을 고려하기 위하여 반력 에너지 개념을 제시하였고 실제 압축강도와의 결정계수는 0.94로서 역시 양호한 상관관계를 도출할 수 있었다. 이상과 같이 천공 비트의 관입과 동시에 연속적으로 재료의 역학적 특성을 추정할 수 있는 천공저항시험의 적용 가능성을 파악할 수 있었다.
현장계측 자료를 이용하여 연약지반의 향후 침하거동을 예측하는 기존의 방법들은 모두 즉시재하 조건을 가정하고 개발된 방법으로써 실제로는 연약지반의 안정성 등을 고려하여 점증재하가 이루어지는 현장에 적용하기에는 많은 제약이 있다. 본 연구에서는 연약층의 두께, 성토하중 크기, 선행압밀하중, 배수거리, 성토속도 등의 다양한 영향인자를 고려하였으며 점증재하가 완료된 이후의 지반개량 기간에도 지속적으로 예측 정확도를 높일 수 있는 계측기반 침하거동 예측기법을 개발하였다. 점증재하 과정에서의 예측방법과 성토완료 이후의 예측방법이 개발되었으며, 성토 완료 이후의 예측방법은 기하학적 보정을 이용한 정확도 향상기법과 확률론적 보정을 이용한 정확도 향상기법 두 가지를 제안하였다. 대형압밀시험 결과를 이용한 예측기법의 적용성 검증 결과, 기존의 예측기법을 적용할 수 없는 점증재하 초기에도 비교적 적은 데이터를 이용하여 상당히 높은 정확도를 가지고 침하거동을 예측할 수 있었다. 또한, 성토완료이후에도 기존 예측기법과 제안된 방법의 비교, 분석 결과 최종침하량과 RMSE에서 모두 제안된 방법이 기존의 예측기법에 비하여 우수한 예측결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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