하나로 반사체의 수직공 안에 설치된 냉중성자원 시설계통의 수조내기기는 원자로에서 생성되는 열중성자를 약 22K의 감속재로 감속시켜 0.1~10 meV 범위에서 높은 선속을 갖는 냉중성자를 생산한다. 냉중성자를 생산하기 위한 냉중성자원 시설계통의 구성은 감속재인 수소를 포함하고 있는 수소계통, 수소의 외부누출을 방지하기 위한 가스블랭킷계통, 극저온의 액체수소를 생산하기 위한 헬륨냉동계통, 극저온인 액체수소 층을 감속재용기 내에 유지하기 위한 진공계통 등으로 되어있다. 이들 계통 중 진공계통은 냉중성자원 시설계통의 정상운전 시 액체수소 열사이펀, 감속재용기 등의 냉중성자원 극저온 부품의 단열을 위하여 진공용기의 내부 진공도를 공정진공도 이하로 유지하기 위한 계통이다. 정상운전 시 진공계통으로부터 발생되는 배기 가스는 배기 수집탱크에 포집된다. 냉중성자원 시설계통으로부터 발생되는 배기가스는 배기수 집탱크를 통하여 수소의 누출여부를 확인한 후 원자로홀로 배기되도록 되어 있으며, 만일의 경우 탱크내부의 배기가스 수소 농도가 기준치인 3.5%이상일 때는 유입 원을 자동으로 차단하고, 희석용 가스인 고압의 질소를 주입하여 수소의 농도를 기준치 이하로 낮춘 후 원자로 홀로 자동 배출하도록 되어 있다. 본 논문에서는 냉중성자가 생산되는 냉중성자원 시설계통의 운전과정에서 진공계통으로부터 배출되는 배기가스를 배기수집탱크로 포집하고, 이 가스에 대해 수소가스의 농도를 분석하여 원자로 홀로 안전하게 배기할 수 있도록 수행된 수소가스 분석에 대해 기술하였다.
본 논문은 음성신호를 이용해 성대의 질환이 있는 환자를 진단하고 병명을 판별하게끔 유도하는 자동 진단 시스템을 개발하기 위한 연구의 일부로, 그중 ARS를 이용하여 환자의 음성을 수집, 분석, 식별의 실험에 대한 연구이다. 본 연구 팀에서는 이미 CSL을 이용한 장애음성 데이터의 수집과 식별에 관한 연구 결과를 발표한바 있다. 하지만 선행연구에서는 방음실에서 디지털 녹음기를 이용하여 수집한 음성을 사용했기 때문에, ARS를 통하여 녹음한 음성과는 샘플링 주파수나 대역폭, 잡음성분등의 데이터의 특성이 상당한 차이가 있다. 이러한 이유로 ARS를 통하여 녹음한 음성에 보다 적합한 파라미터 분석프로그램을 작성하여 파라미터를 구하였다. 이 파라미터들은 Kay사의 MDVP를 기초로하여 작성하였고, 대부분 80%정도의 신뢰성을 가졌다. 수집한 음성의 식별은 정상음성과 양성음성의 두가지 경우로 분리하였다. 식별기법으로는 신경망을 이용하였고, 식별파라미터는 구한 파라미터중 6개의 파라미터를 선별하여 식별한 결과 약 90%정도의 식별율을 가졌다.
현대 사회는 노트북, 스마트폰 등 무선 통신기기의 발전, 확산 및 유무선 통합 컨텐츠의 활발한 개발로 인해 어느 때보다 무선랜의 사용이 확산되고 있다. 하지만 물리적인 침투를 해야만 공격 및 내부정보 접근이 가능한 유선 네트워크에 비해 전파 도달 범위 내의 어디서나 누구나 접속이 가능한 무선 네트워크는 상대적으로 보안 취약점을 내포하고 있다. 이러한 취약점 개선을 위한 가장 중요한 정보가 무선 네트워크에 접속 대상인 인가, 비인가 사용자 정보를 얼마나 효율적으로 수집 관리하는 가에 있다. 현재는 OA 및 보안 관리자가 수동적으로 수집,관리하는 무선기기 정보를 본 논문에서는 자동화 수집 시스템 및 무선 침입차단시스템(WIPS)와 연계한 시스템 아키텍쳐를 제시하고 구현하였으며, 실제 이동통신사 무선 네트워크에 적용하여 정보 수집율이 향상되고 외부 침입에 대한 능동적 대처 능력이 향상되었음을 확인 하였다.
본 연구에서는 인터넷에 존재하는 다양한 XML 문서에서 의미정보를 검색하기 위한 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 개발하였다. 이동에이전트는 실행 프로그램이 이기종 분산 환경의 네트웍에서 자율적으로 이동 및 반응하며 실제로 데이터가 존재하고 있는 장소로 이동하여 목적을 수행한다. 의미 정보수집 이동에이전트 시스템의 연구를 위하여, 정보를 개념화하고 포괄적 DTD를 자동으로 생성할 수 있는 DTD생성기를 개발하였으며 의미정보를 추론할 수 있는 추론알고리즘을 연구하였다. 개발된 의미정보수집 이동에이전트 시스템은 정보가 존재하는 원격지 사이트에 파견되어 비정형 XML 문서를 대상으로 포괄적 DTD와 추론엔진을 이용하여, 의미정보를 추출하고 전송하는 임무를 수행한다. 따라서, 의미정보수집 이동에이전트 시스템을 이용한 정보수집은 정보의 질을 향상시키고 네트워크의 부하를 감소시킨다.
전 세계 홍수 피해에 노출된 인구가 20년 만에 약 25% 증가한 것으로 나타났는데, 수재해 복구에 드는 비용이 수재해 예방을 위한 비용에 6배에 달했다. 수재해는 비용적인 손실과 아울러 인명피해가 크기 때문에 이를 예방하기 위한 대책 마련이 시급하다. 특히 국내에서 근래 10년간 전체 수재해 중 약 40%가 소하천에서 발생했는데, 이를 해결하는 방안으로 행정안전부와 국립재난안전연구원은 CCTV 기반 자동유량계측기술을 제시했다. 소하천은 홍수도달시간이 매우 짧고 하상이 불규칙하며 표고차가 커 일반적인 수리모형을 이용해 실시간 홍수 예·경보를 위한 홍수량 예측이 어렵다. 또한 대부분의 소하천은 수문 계측이 이뤄지지 않고 있어 하상 특성을 충분히 반영해 홍수량을 산정하기 어려운 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV 기반 자동유량계측기술로부터 수집된 자료들을 이용해 노모그래프를 작성하고 예측강우량만으로 홍수량을 추정해 실시간 홍수 예·경보에 적용할 수 있는 방법을 개발했다. 이때 실시간으로 계측 유량 자료를 반영해 노모그래프를 자동으로 갱신해 예측정확도를 개선할 수 있다. CCTV 기반 자동유량계측기술 검증을 위한 시범 소하천 4개소에 적용한 결과 실시간 자동보정 노모그래프를 이용하면 정확도 향상에 도움을 주는 것으로 나타나 향후 홍수 예·경보를 위한 홍수량 산정에 도움을 줘 수재해를 경감 할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 해양 환경에 대한 자동 감시 및 분석 연구는 미흡한 편에 있다. 최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목받으면서 해양 모니터링 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 해양 환경을 분석하고 이해하기 위해서는 지속적으로 해양 환경 자료를 수집해야 하나 아직 많은 부분에서 제약 사항으로 남아 있다. 자동화된 해양 환경자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 해양환경 감시 및 분석 시스템의 모델을 제안한다. 제안 시스템은 해양환경 정보를 자동 수집하여 해양환경을 지능적으로 감시한다. 또한 수집된 해양 자료를 분석하여서 해양 재해를 예측한다.
본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.
우리가 살아가는 3차원 이상의 지형공간을 영상으로 구형하기 위하여 필수적으로 요구되는 DEM을 비교적 손쉽게 확보할 수 있는 SPOT 영상을 이용하여 자동으로 생성할 수 있는 방법을 제시하고 에피폴라 투영법에 의한 결과영상의 평가를 통하여 몇 가지 좋은 방법을 제안하고자 한다 현재 보유하고 우리나라 춘천시의 SPOT 위성 팬크로 영상과 수치지도의 DEM영상과의 생성결과를 비교 평가하였다. SPOT2-3호(10m)에서 수집한 중복영상에서 자동으로 수치표고모델을 작성함으로서 다양한 영상정보의 활용이 가능해 따라 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT 60km의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상과 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 수치표고모형을 자동으로 추출할 수 있도록 하였다.
인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 산재해 있는 문서들에 대한 효과적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서분류란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 특히 한국어 정보처리의 중요성에 비해 관련 분야의 자료들을 수집, 분류하는데 있어 많은 어려움이 있다. 따라서 논문에서는 한글 웹문서 자동 문서 범주화에 대한 수행단계중 각 분야에 대해 사전구축을 하고, 중복단어제거를 통한 보다 효과적인 분야별 문서분류를 제안하고자한다.
최근 스마트 컴퓨팅 시대를 맞아 스마트 러닝 시스템에 대한 관심도가 급증하고 있다. 스마트 러닝의 개념은 크게 2가지로 스마트 단말기를 이용한 학습 방법과 학습을 위한 스마트 학습 기법으로 나누어 볼 수 있다. 스마트 학습 기법은 학습자에게 좀 더 효율적이면서 학습의 효과를 증대시키기 위해 학습자의 성향과 학습자의 프로파일, 학습 상황 등을 인지하여 분석하고 적용할 수 있는 기법을 말한다. 본 논문에서는 학습자에게 스마트 러닝을 위한 스마트 학습 기법을 적용한 시스템 설계를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 스마트 러닝 시스템은 학습자에게 적합한 교수학습 모형을 자동으로 적용하여 학습의 효과를 극대화하고, 학습의 유형과 학습 패턴의 변화에 따라 시스템이 학습자에게 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 것이다. 교수학습 모형이 학습자에게 자동변화 되기 위해서는 학습자의 성향분석 그리고 형성평가, 사후평가 등의 데이터 분석을 수집하고 자동으로 분석하여 적용 할 수 있는 스마트 학습 에이전트(SSA:Smart Study Agent)가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SSA 설계를 기반으로 스마트 러닝 시스템의 필요성과 향후 연구 발전에 따른 이러닝(e-learning) 교육 혁신에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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