현재 하천 하류의 대부분이 보에 막혀 있어 회유성 어종의 이동 및 상류와의 연결을 위한 어도가 필요하다. 따라서 어류의 자유로운 이동에 도움이 될 어도는 생태적 교각으로서 매우 중요하다. 현재 가동되고 있는 실뱀장어 전용어도는 바닥에 솔이 심어져 있으며, 솔 이외에 바닥 재질이 실뱀장어의 소상에 미치는 영향을 알아보기 위해 금강하굿둑에 설치한 모형어도를 이용한 소상 실험을 진행했다. 모형어도는 길이 1.2 m, 넓이 0.3 m, 높이 0.1 m로, 어도 바닥에 각기 다른 입자의 3가지 자갈을 붙여 제작하였다. 첫 번째 어도는 입자가 5 mm인 자갈을 사용하였고, 두 번째 어도는 입자가 2 mm인 자갈을 이용하여 제작하였다. 세 번째 어도는 입자가 1 mm 이하인 모래시멘트를 굳혀 제작하였다. 모든 실험은 1시간씩 5회 반복하여 진행하였다. 실험 결과, 각도가 낮을수록 더 많은 실뱀장어가 소상하였고, 자갈의 입자는 작을수록 실뱀장어가 더 많이 소상하였으나, 시멘트로 만든 어도는 실뱀장어가 거의 소상하지 못했다. 자갈을 굳혀 만든 모형어도는 솔 간격 어도에 비해 유량 및 유속이 적어 실뱀장어가 더욱 많이 소상하였으며, 차후 다양한 바닥 재질 및 변수를 적용한 실험을 통해 어도를 개선하면 더 많은 실뱀장어가 소상할 수 있을 것으로 판단된다.
우리별 3호는 1996년 5월 26일 발사하여 2002년 12월까지 수명 초과에 따른 성능 하락으로 임무 수행을 마칠 때까지 설계 예상 수명 3년을 초과하여 약 3년 7개월 동안 운용되었다. 인공위성은 운용 되는 동안 종종 예측하지 못한 이상현상을 겪는다. 이러한 이상현상은 인공위성의 임무 수행을 일시적으로 중지시키며 심지어는 인공위성의 작동을 완전히 불가능하게 만들기도 한다. 이러한 이상현상 발생은 매년 수백 건씩 기록되고 있으며 인공위성 시스템이 복잡해짐에 따라 더욱 증가하고 있는 실정이다. 인공위성에서 발생하는 이상현상은 다양한 원인에 기인하며 시스템 설계 오류, 제작 오류, 운용 오류, 우주환경이 끼치는 영향 등이 있다. 우리별 3호 또한 운용 동안 발생한 이상현상으로 임무를 제한적으로 수행하기도 하였다. 인공위성에서 발생한 이상현상을 분석 및 해결함으로서 임무수행을 원활히 할 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가서 분석 경험과 축적된 자료를 통해서 이상현상을 예측 및 대비할 수 있고 위성의 성능과 수명 평가의 지표로 삼을 수 있으며 위성의 문제점을 보완하여 향 후 향상된 위성을 개발하는데 기여할 수 있다. 본 연구에서는 궤도상에서 발생한 이상현상을 각 서브시스템 별로 임무 수행에 끼치는 영향, 위성체에 미치는 영향, 발생원인, 이상현상 종류, 처리 방법으로 분류하여 살펴보았고 그 분석 결과를 과학위성 1호 개발 시 문제점 보완에 적용한 사항에 대하여 살펴보았다.
바다를 가로막는 방벽이나 방조제의 배수갑문 또는 조력발전소의 수문과 같이 인공 해양구조물을 통하여 흐르는 고속 해류를 이용하여 발전하는 해류발전 방식에 있어서, 고속 해류에 적합한 수차터빈과 발전기의 특성을 알아보았다. 조석간만의 차가 큰 지역에 설치되는 인공 해양구조물을 지나는 해류는 인공 해양구조물 전후에 발생하는 해수의 위치에너지 차이가 운동에너지로 바뀌면서 조석간만의 자연현상에 의해 발생되는 조류의 속도보다 훨씬 더 빠르게 흐른다. 이론적으로 우리나라의 서해안의 조석간만의 범위 3~8m로부터 7.5~12m/s 정도의 고속 해류가 가능하다. 이러한 경우에 적합한 해류발전기는 수차터빈 날개지름의 크기가 5m에서부터 12m 이하이면서, 증속기어박스와 발전기, 유압시스템 및 냉각시스템 그리고 전력변환장치를 포함하는 발전시설들을 해수면 위에 설치하는 것이 바람직하다.
도시민들의 다양한 여가활동의 요구로 날씨와 계절에 상관없이 즐길 수 있는 운동으로 실내 스포츠 수요가 급증 하고 있다. 이에 스포츠 클라이밍의 인기 또한 증가하고 있는 추세이다. 또한, ICT기술의 발전으로 스포츠 산업에서도 ICT융합이 활발히 진행 중이다. 이에 실내 스포츠 클라이밍은 ICT기술 융합이 용이한 환경으로 컴퓨팅 환경을 구성하기 적합하다. 따라서 ICT융합 스포츠 클라이밍에 대한 새로운 신조어 스크린 클라이밍이라는 말이 나오고 이에 대한 인터랙티브 인공 암벽이라는 연구가 진행 되었다. 하지만 스포츠 클라이밍에서 사용되는 모바일 애플리케이션의 연구는 현저히 부족한 상황이다. 현재 상용화되어 있는 클라이밍 애플리케이션은 일방적인 정보제공에 그쳐 정보의 확장 및 재생산이 어렵고, 자신의 기록 측정 및 정리 과정이 번거롭다는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 인터랙티브 인공 암벽 활용을 위한 모바일 애플리케이션을 제안하고 구현한다. 즉, 사용자가 실제로 쉽고 편리하게 등반 루트와 등반 기술에 대한 정보를 제공받고 자신의 등반 기록을 관리할 수 있는 사용자 친화적 클라이밍 모바일 애플리케이션을 구현한다.
Deep learning methods and attention mechanisms have been incorporated to improve facial emotion recognition, which has recently attracted much attention. The fusion approaches have improved accuracy by combining various types of information. This research proposes a fusion network with self-attention and local attention mechanisms. It uses a multi-layer perceptron network. The network extracts distinguishing characteristics from facial images using pre-trained models on RAF-DB dataset. We outperform the other fusion methods on RAD-DB dataset with impressive results.
뱀장어는 내수면 양식어종으로 뱀장어 양식에서 널리 쓰이는 지수식 양식에 있어서 가장 중요하고 가장 어려운 것은 수질관리다. 수질을 구성하는 요소와 공급된 사료량은 서로 상관관계를 가지며, 이 상관관계에 이상 현상이 발생하면 먹이 섭취 불량과 폐사로 이어질 수 있다. 그래서 본 연구에서는 센서로 측정한 양식장 데이터와 인공지능 모델을 이용하여 수조 속 DO 를 예측하는 모델을 새롭게 제안하여, 적절한 사료 공급 시점과 적절한 공급량을 결정하는 방안에 적절히 사용할 수 있다는 것을 검증하였다. 사료 공급과 공급량에 따른 변화를 가미한 3 시간 후의 DO 를 합당한 이벤트 처리를 통해 예측하였다. 이를 활용하면 사료로 인해 떨어지는 DO 수치를 예측하고, DO 수치가 낮아 회복이 필요한 시점에 투입하는 사료량을 조절하여 질식으로 인해 발생하는 폐사로부터 양식어를 지키며 보다 안정적으로 양식을 위해 활용할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.
음성 및 문자를 통한 컴퓨터와의 정보 교환을 위한 통합 사용자 인터페이스 (Intelligent Man- Machine interface) 시스템의 일환으로 한국어 단모음의 인식을 위한 시스템을 인공 신경망 모델을 사용하여 구현하였으며 인식시스템의 상위 접속부에 필요한 단어 인식 모듈에 있어서의 인지 실험도 행하였다. 모음인식의 입력으로는 제1, 제2, 제3 포르만트가 사용되었으며 실험대상은 한국어의 [아, 어, 오, 우, 으, 이, 애, 에]의 8 개의 단모음으로 하였다. 사용한 인공 신경망 모델은 Multilayer Perceptron 이며, 학습 규칙은 Generalized Delta Rule 이다. 1 인의 남성 화자에 대하여 약 94%의 인식율을 나타내었다. 그리고 음성 인식시의 인지 현상 실험을 위하여 약 20개의 단어를 인공신경망의 어휘레벨에 저장하여 음성의 왜곡, 인지시의 lexical 영향, categorical percetion등을 실험하였다. 이때의 인공 신경망 모델은 Interactive Activation and Competition Model을 사용하였으며, 음성 입력으로는 가상의 음성 피쳐 데이타를 사용하였다.
최근 하드웨어의 성능과 인공지능 기술이 발달함에 따라 육안으로 구분하기 어려운 정교한 가짜 동영상들이 증가하고 있다. 인공지능을 이용한 얼굴 합성 기술을 딥페이크라고 하며 약간의 프로그래밍 능력과 딥러닝 지식만 있다면 누구든지 딥페이크를 이용하여 정교한 가짜 동영상을 제작할 수 있다. 이에 무분별한 가짜 동영상이 크게 증가하였으며 이는 개인 정보 침해, 가짜 뉴스, 사기 등에 문제로 이어질 수 있다. 따라서 사람의 눈으로도 진위를 가릴 수 없는 가짜 동영상을 탐지할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 Bidirectional Convolutional LSTM과 어텐션 모듈(Attention module)을 적용한 딥페이크 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 어텐션 모듈과 신경곱 합성망 모델을 같이 사용되어 각 프레임의 특징을 추출하고 기존의 제안되어왔던 시간의 순방향만을 고려하는 LSTM과 달리 시간의 역방향도 고려하여 학습한다. 어텐션 모듈은 합성곱 신경망 모델과 같이 사용되어 각 프레임의 특징 추출에 이용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 모델은 93.5%의 정확도를 갖고 기존 연구의 결과보다 AUC가 최대 50% 가량 높음을 보였다.
장주기 방사성 폐기물인 악티나이드 원소들을 고정화시킬 수 있는 파이로클로어 (pyrochlore; CaCeH$f_xTi_{2-x}O_7$=0.2, 0.6, 1.0, 1.4, 1.8, 2.0)를 합성하여 상평형 관계 및 특성을 연구하였다. 혼합된 시료는 상온에서 400kg/$cm^2$의 압력으로 성형한 후, 산소분위기에서 1200∼1$600^{\circ}C$ 범위로 소결온도를 변화시키면서 소성하였다. 합성된 시료는 XRD를 사용하여 상분석을 실시하였다. 실험결과, 파이로클로어의 최적 합성조건은 산소분위기 하에서, 각각의 조성에 따라, 1300∼150$0^{\circ}C$로 매우 다양하였다. 합성시 생성된 상으로는 페롭스카이트, 파이로클로어 및 $A_{2}BO_{5}$산화물 등이 있으며, 본 계의 특성은 Hf의 함량증가에 따라 페롭스카이트 및 파이로클로어의 격자상수가 증가한다는 점이다. 이같은 현상은 육배위 자리를 차지하고 있는 Hf와 Ti의 이온반경의 차이에서 비롯된 것이다.
인공어초는 인공적으로 해저에 구조물을 설치하여 수산자원의 서식장, 산란장 및 치어 성육장을 제공하여 줌으로써 황폐화된 어장의 생산성을 제고하고 자원을 증강시키는 사업으로서 국내외에서 그 가치를 높이 평가받고 있다. 그러나, 인공어초를 시설하고 일정기간이 경과한 후, 인공어초 사업의 타당성을 분석하기 위해 지속적으로 관찰이 필요하지만 막대한 예산 및 전문 인력이 부족하여 객관적이고 공정한 사후 관리를 수행하는 것이 불가능한 실정이다. 따라서, IT 정보기기 융합 인공어초의 개발을 통하여 바다목장 내에 시설된 인공어초를 지속적으로 모니터링하고 수집된 해양 환경 정보를 기반으로 인공어초 효과를 객관적으로 분석할 수 있는 방안을 제공할 필요성이 있다. 본 논문에서는 IT 정보기기가 융합된 인공어초를 설계 및 구현하고, 이에 연동되는 어초종합정보시스템을 구축하여 바다목장에 대한 관리 시스템을 체계화하는 사례를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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