희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
이 논문에서는 파랑 하중을 받는 부유식 구조체의 운동 해석에 있어서 시스템 식별 방법을 이용한 상태공간방정식 모델을 수립하고 해석하는 방법을 제안하였다. 상태공간방정식 모델의 수립 방법으로는 주파수영역에서 하중-변위 입출력 관계에 대한 목표 전달함수를 구하고 이에 가장 근접하는 상태공간방정식을 구하는 절차를 제시하였다. 전통적으로 부유식 구조체 운동의 시간영역 해석은 지연함수의 합성곱적분을 포함하는 Cummins 방정식을 시간적분하여 이루어진다. 상태공간방정식 모델은 이러한 시간영역해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법의 하나로서 연구되어 왔다. 제안하는 방법에서는 시스템 식별방법인 N4SID 와 전달함수의 분모 및 분자 다항식의 계수를 설계변수로 하는 최적화방법을 사용하여 목표 전달함수에 상응하는 상태공간방정식을 구한다. 제안하는 방법의 적용성을 보이는 예제로서 단자유도 수치모델 및 6자유도 바지의 운동을 해석하였다. 제시하는 상태공간방정식 모델은 주파수영역 및 시간영역에서 모두 기존의 해석결과와 잘 일치하고 시간영역해석에서는 계산의 정확도를 확보하면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.
최근 빠른속도로 발전하는 무선통신기술로 인하여 스마트 기기의 사용이 날로 증가하고 있다. 이에 따른 데이터 트래픽의 문제가 날로 증가함에 따라 네트워크의 용량 증대를 위하여 아직 개척되지 않은 새로운 영역인 6GHz 이상의 대역에 대한 연구가 진행되었다. 밀리미터파(Millimeter Wave, MmWave) 통신은 6GHz 이상의 대역을 이용하여 초당 기가비트의 데이터 전송률 달성을 가능하게 한다. 작은 파장으로 인한 경로 손실을 극복하기 위해 대량의 안테나 배열을 사용하여 이득을 높인다. 본 논문에서는 하이브리드 빔포밍(Hybrid beamforming)을 이용한 프리코딩 과정에서 시스템의 스펙트럼 효율(Spectral efficiency)을 최대화 하는 알고리즘을 제시하였다. 또한 스펙트럼 효율이 최대가 되는 빔 수의 최적화 방법을 수식을 통해 제안하였다. 제안한 방법으로 스펙트럼 효율을 최대화 하는 것을 확인하였다.
최근 전이중방식의 통신 개념이 차세대 이동통신의 유력한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조시스템에서 전송된 신호를 압축센싱에 기반하여 검출하는 기법을 제안한다. 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서는 전체 안테나 중 일부의 안테나가 신호를 전송하고 신호 전송에 사용되지 않은 나머지 안테나를 이용하여 동일한 주파수로 수신되는 신호를 검출한다. 본 논문에서는 최근에 개발된 자기 간섭 제거 기술을 활용하여 자신이 전송한 신호에 의한 간섭은 수신안테나로 사용되고 있는 안테나에서는 완벽히 제거된다고 가정한다. 제안된 압축센싱에 기반한 신호 검출 기법은 기존의 신호 검출 기법에 비하여 훨씬 더 좋은 성능을 보인다. 추후, 전 이중방식으로 동작하는 일반화된 공간변조 시스템에서 사용할 전송 안테나의 개수를 최적화 하는 연구를 진행할 예정이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.716-722
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2014
DC 모터 시스템의 속도 제어기를 설계하기 위해서는 먼저 시스템의 파라미터 추정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 DC 모터 시스템의 파라미터를 추정하는 기법에 대해 다룬다. 이때 사용되는 추정 모델은 1차 및 2차 모델을 고려하며, 유전알고리즘의 3가지 평가함수를 고려하여 최적화한다. 또한, 유전알고리즘이 해공간에서 최적해를 탐색하는 능력의 우수함을 보여주기 위해 수치적 해석 방법을 통한 추정 결과도 함께 비교한다. 이때 파라미터 추정에 사용되는 데이터는 실제 실험장치의 입출력데이터를 이용하며, 신호의 잡음 제거를 위해 Butterworth 필터도 함께 설계한다. 마지막으로 제안한 기법을 통해 얻어진 모델과 실제 실험장치의 데이터와 비교하여 그 유효성과 정확성을 확인한다.
본 연구에서는 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위해 고속의 연산이 가능한 인공신경망을 이용하여 저류 전산시뮬레이터를 개발하였다. 입출력자료와 알고리즘을 설계하였으며, 개발한 시뮬레이터를 이용하여 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위한 연구를 수행하였다. 입력값은 생산시간, 생산정간 상관관계, 추가 생산정 위치좌표, 생산성 잠재력, 함수적 연관관계, 저류층 압력으로 구성하였으며, 출력값은 생산량과 함께 공저압력을 동시에 사용하였다. 20가지의 생산정 위치 시나리오에 대해 학습을 수행한 결과, 생산량의 상관계수 값은 0.99, 공저압력은 0.98로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되어 인공신경망 시뮬레이터의 타당성이 검증되었다. 가스전에서 최대공급계약량 유지시점을 산출함으로써 생산정 위치에 따른 생산성을 분석하였다. 그 결과 시나리오 C-1이 최대공급계약량 유지기간이 가장 짧았으며, 시나리오 A-1이 가장 오랫동안 유지시킬 수 있는 것으로 산출되었다. 결론적으로, 시나리오 A가 생산성에 영향을 받는 인자를 포함한 시나리오 B, C보다 최대 21% 더 최대공급계약량을 유지시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 생산성에 영향을 미치는 요소를 종합적으로 고려하여 생산정의 위치를 선정해야 생산량을 극대화 할 수 있다. 본 인공신경망 시뮬레이터를 이용 시 생산기간동안 생산량과 공저압력 변화를 동시에 비교 분석하는 것이 가능하여 다양한 최적화 모델에 전위모델로 사용하는 것이 가능하다.
현재 휴대폰 산업은 국내 경제에 미치는 비중이 매우 크고, 앞으로도 상당 기간 한국 경제를 책임져야 하는 핵심 아이템으로 자리잡았다. 휴대폰의 시장이 거대해지면서 휴대폰을 사용하는 연령층이 넓어졌으며, 가입자 수가 늘어나 소비자 계층, 다양한 연령층 별 선호하는 기능이나 디자인 등이 더욱 다양해지고 있다. 이렇듯 휴대폰이 우리 일상생활에 미치는 영향력과 의미가 크게 변화함에 따라 휴대폰 수요자들이 휴대폰에 갖는 기대도 날로 커지고 있다. 이제 휴대폰의 음성통화라는 핵심기능은 소비자들에 있어 중요한 관심사항이 아니며, 단순한 음성통화 차원을 넘어 편리하고 보다 친근한 정보 입출력, 처리, 저장 등의 기능과 보다 세련되고 사용자 환경에 최적화된 디자인을 요구하고 있다. 그리고 현대 디자인은 일상적으로 소비하는 대상들의 전통적인 고급예술(high art)의 대상들과 비슷해져 감에 따라 인간의 정신적 감성적 가치를 형상화 하여 삶의 질을 향상시키는 새로운 가치를 창출하기 위한 디자인의 심미성은 중요한 제품 차별화 요소로서의 역할을 할 수 있으며, 소비자의 구매의사는 가장 선호하는 디자인이 좌우한다. 이렇듯 디자인 과정에서 가장 중요한 요소라고 할 수 있는 소비자 선호요인을 심미성분석을 통하여 규명함으로써, 소비자가 가장 선호하는 새로운 차원의 휴대폰 디자인의 전개가 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구는 국가 간의 사용자 선호 휴대폰의 심미성요소 분석을 통해 공통적으로 선호와 상이한 심미성요소는 무엇이고, 중요하게 고려되는 심미성요소의 조형요소는 무엇인지를 알아내어 실제 휴대폰 디자인에 활용할 수 있는 휴대폰의 심미성 가이드라인을 제시하는 데 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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