본 연구는 최근 금속재를 대체하기 위하여 RTM법으로 개발된 헬리콥터 복합재 토크링크 구조에 대하여 피로 내구성 평가 절차와 기법에 대하여 고찰하였다. 피로내구성 평가에 필요한 운용수명 중 예상되는 피로하중스펙트럼을 산출하는데 보다 신뢰성이 높은 진보된 기법으로 확률적 랜덤처리 기법을 도입하였다. 그리고 불균질성이 큰 복합재에 대하여 재료의 피로특성치를 기반으로 하는 강도저하 접근법을 통하여 잔여강도와 피로파손확률 거동을 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 내구성 평가를 수행하였다. 이때 강도저하파라미터 는 일련의 재료시편 피로시험 결과를 최대근사법을 사용하여 Weibull 파라미터를 해석함으로써 결정하였다. 또한 복합재 토크링크 실물시제에 대하여 피로내구성 시험을 수행하고 해석결과와 비교 검토하였다.
RFID/USN 융합 기술은 향후 유비쿼터스 네트워크 구축의 핵심 기술로 인식되고 있다. 특히 RFID/USN 융합기술을 지원하기 위한 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 수명 증대를 위해 전력 절감 기술에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 불필요한 활성 구간의 발생으로 인해 전력을 낭비하는 기존 무선 센서 네트워크의 구조의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 새로운 전력 절감 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 절감 알고리즘은 장기간 수면의 개념을 도입하여, 불필요한 활성 구간의 반복을 차단하고 긴 시간 수면구간을 적용할 노드를 노드 간 연결성과 잔여 전력량을 통해 선정하는 것을 특징으로 한다. 이를 위해 수학적 분석을 통한 전력 절감 이득과 모의실험을 통한 성능 분석을 수행하였고, 그 결과 센서 노드의 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있음을 입증하였다.
항공기 탑재형 SAR에서 요동보상 후 남아있는 잔여 오차 및 공간 가변적 오차 등으로 인해 품질이 저하된 SAR 영상을 보상하기 위한 분할처리 기반 자동초점 기법을 제시한다. Spotlight SAR는 공간 분할하고, Stripmap SAR는 시간 분할한 뒤, 분할된 데이터에 대해 영상을 생성한 후, 추정된 오차의 적합성 분석과정이 포함된 구역 자동초점 기법(Autofocus)를 수행한다. 또한 분할된 영상에서 위상오차 추정이 되지 않아 보상이 되지 않는 경우에는 인접한 분할 영상의 위상오차에 가중치를 부여하여 보상하는 과정을 통해 전체 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
물리 메모리 영역에는 증거로 활용될 수 있는 프로세스 정보와 이름, ID, 비밀 번호, 전자 메일 주소 등의 정보를 담고 있다. 또 용의자가 행위를 감추기 위해 안티 포렌식 기법을 사용하여 저장매체 상에서 완전 삭제한 파일의 잔여 데이터를 취득할 수 있는 가능성이 있다. 하드 디스크와 같은 저장 매체의 경우 증거 수집 절차시 Hash와 같은 무결성 보장 과정을 거쳐 복사본의 유효성 확인이 가능하지만 물리 메모리 영역의 경우 운용 중인 시스템에서 발생하는 운영체제와 응용 프로그램의 동작에 의한 지속적인 데이터의 변화로 무결성 및 동일한 대상에서 수집되었다는 것을 확인하기 어렵고 소프트웨어 기반의 수집은 시스템의 상태를 변화 시킨다. 본 논문에서는 물리 메모리 영역 수집 기법을 알아보고 IEEE1394의 특성을 이용한 하드웨어 기반 물리 메모리 영역 수집 도구를 구현하였다. 또 수집된 물리 메모리 덤프를 이용하여 물리 메모리에서 얻을 수 있는 정보를 확인하고 동일 대상의 메모리와 다른 대상의 메모리를 비교하여 그 차이를 확인한다.
유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 실외 환경에서의 위치 기반 서비스뿐만 아니라 실내 위치 기반 서비스의 요구가 증가되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 실내 환경에서 객체의 위치를 효과적으로 측위할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실내 환경에서 문제가 되는 비가시선 문제의 해결을 위해 비가시선 식별과 완화하는 기법을 도입했으며, 결과 데이터의 오류 데이터를 최소화하기 위해 잔여-가중치 알고리즘과 칼만 필터를 적용하여 위치 데이터를 보정하는 방법으로 위치 측위시 정확도를 향상시켰다. 마지막으로 제안된 실내 위치 측위 시스템의 성능을 검증하기 위해 기존의 대표적인 위치 척도인 삼각측량 기법과 제안한 위치 측위 시스템의 성능을 비교 및 분석한다.
본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.
네트워크 수명을 연장시키기 위해 무선 센서 네트워크에서는 idle listening에 소비되는 에너지를 줄일 수 있는 듀티-사이클 MAC 프로토콜들이 제안되었다. 일반적인 듀티-사이클 MAC 프로토콜에서 각 센서 노드는 잔여 에너지양을 기반으로 듀티-사이클 주기를 계산한다. 그러나 에너지 수집이 가능한 센서 네트워크에서 기존 듀티-사이클 주기는 에너지 수집률이 높은 센서 노드에 불필요한 sleep 지연을 발생시킨다. 따라서 우리는 이전 연구에서 잔여 에너지양과 에너지 수집률을 함께 고려하여 듀티 사이클-주기를 조절하는 듀티-사이클 스케줄링 기법을 제안하였다. 그러나 이러한 듀티-사이클 MAC 프로토콜들은 듀티 사이클-주기 변화에 따른 성능 차이를 고려하지 않고 듀티-사이클 주기를 항상 선형적으로 조절하므로, 응용의 요구사항에 맞는 최적의 듀티 사이클 주기를 얻지 못한다. 본 논문에서는 듀티-사이클 주기를 계산하는 세 가지 기법들을 제안하고 그 결과에 대해 분석한다. 실험을 통해 제안된 기법들이 기존 듀티-사이클 스케줄링 기법에 비해 네트워크 수명, 단대단 패킷 전송 시간과 패킷 전송률을 각각 최대 23%, 44%, 31% 증가시킴을 확인하였다.
본 연구는 차세대 컨버전스서비스를 대상으로 고객, 기술, 사업자, 규제의 4대 이슈별로 환경 불확실성요인을 규명하고, 이들 환경 불확실성요인 중 특히 핵심이 되는 불확실성 요인을 도출하였다. 이어 도출된 핵심불확실성요인(KUF: Key Uncertainty Factor)을 중심으로 환경의 잔여불확실성 수준에 대한 평가를 시나리오 플래닝에 의해 실시하고, 이를 기반으로 차세대 컨버전스서비스의 진입전략 수립을 위한 방향을 제시하였다. 본 연구의 차세대 컨버전스서비스 사업의 불확실성 평가 및 진입 시나리오 구성에 대한 연구결과를 종합하면 다음과 같다. 2가지 잔여 불확실성 수준(선택 가능한 미래 수준, 예측 범위의 미래 수준)의 6개 시나리오를 대상으로 각각의 전략적 속성을 평가한 결과 시장 진입의 성공 요소로 2가지 핵심성공요인(KSF: Key Success Factor)을 도출하였다. 즉, 고객수요추세, 광고규제 완화를 핵심성공요인(KSF: Key Success Factor)으로 도출하였으며, 이를 토대로 4가지 전략적 시나리오 유형 및 각 시나리오 별 요구되는 사업자 대응역량에 대한 방향성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 컨버전스 시장의 활성화는 물론 관련 사업자의 자원의 효율적 배분, 진입형태, 진입 적정시기 등 진입전략 수립에 많은 시사점을 제공할 것이다.
제한된 에너지원을 가지는 RSU(Road Side Unit)로 구성된 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 시스템에서 기존에 제안된 데이터 전달 방법은 RSU의 에너지 소비 측면을 고려하지 않았다. 따라서 RSU의 잔여 에너지 값에 종속적인 확률 값으로 RSU의 데이터 전달 참여 여부를 결정하는 방법이 제안되었으며, 이는 기존의 방법에 비하여 전달 시간이 감소함을 보여주었다. 본 논문에서는 데이터 전달에 참여하는 RSU의 수와 연속적인 데이터의 전달에 따른 RSU들의 에너지의 변화 양상을 확인하기 위한 방법을 제시하며 이를 실제 분석하였다. 수치적 분석의 결과로 확률 기반의 데이터 전달 방법은 기존의 방법에 비하여 상대적으로 적은 수의 RSU가 데이터 전달에 참여하며 이에 따라 모든 RSU의 평균 에너지 크기가 증가함을 확인하였다. 그리고 이러한 분석 결과를 바탕으로 유사 시스템의 실제 구현시 고려해야할 사항을 제시하였다.
본 논문은 움직임 벡터와 함께 Coding Unit (CU)의 분할 정보를 표현하기 위해 쿼드트리 기반의 Coding Unit Tree (CUT)를 제안한다. 새로운 동영상 국제 표준안인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 높은 압축 효율을 위해 다양한 새로운 기술들을 채택하였다. 그리고 CU, prediction Unit (PU), 와 Transform Unit (TU)라는 분할 개념을 도입하였다. 그중 기본 부호화 단위인 CU는 H.264/AVC의 매크로 블록보다 다양한 크기를 제공하며 계층적인 구조를 가지고 있으며 쿼드트리 기반의 영상을 분할하고 처리한다. 이러한 구조는 유연성과 최적화를 이룰 수 있는 기반을 제공하고 있으나, 분할 정보에 대한 오버헤더가 발생한다. 복잡한 움직임 정보가 발생하면, 해당하는 정보를 전송하기 위해 다양한 신호가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 다양한 신호들을 분석하고, 중복되는 정보를 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘 은 기본 블록인 $2{\times}2$ 블록을 기준으로 계층적인 구조를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 쿼드트리 기반의 타입 코드로 영상을 구조를 나타내고, 대표 값과 잔여 값으로 각 노드의 값을 표현한다. 결과에서 제안하는 알고리즘이 HM1.0보다 13.6% 압축 향상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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