최근 연약지반에서는 공사기간 중에 압밀에 의한 침하량이 빠르게 일어날 수 있도록 압밀시간을 단축시키는 압밀촉진공법 중 하나인 PBD공법이 적용되고 있다. 이는 시공의 용이성과 경제성을 지닌 압밀촉진 공법 중 하나이다. PBD는 통수능력이 연약층의 두께에 비례하여 영향을 크게 받는 성질이 있으며, 배수재 타설 방법과 관련하여 배수재 타입 시 사용되는 맨드럴, 타입기기 및 방식에 의한 주변지반의 교란영향으로 배수성능이 저하되는 등 문제점이 있다. 또한 지반조건, 시공조건, 토질특성에 따라 통수능의 편차가 크게 나타나며 PBD타설 후 강우나 성토재료 수급의 불안정 등 기타 현장여건에 따라 성토 재하중을 바로 실시하지 못해 수개월 동안 방치에 따른 배수재 통수능의 문제점 및 분석이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 방치기간에 따른 PBD 통수능의 영향인자를 분석하기 위한 복합 통수능 시험을 실시하여 지반개량 및 통수능 평가를 하였다. 원통형 실린더에 배수재를 고정한 후에 교반한 시료를 투기한 후 0day, 30day, 60day, 90day 방치시킨 후에 가압장치를 사용하여 30, 70, 120kPa의 하중을 가해 실험을 수행하였다. 실험결과, PBD 타설 후 방치기간이 길어질수록 통수능이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 장기간 방치에 따른 PBD필터의 흡습에 기인된 크리프 변형으로 통수단면의 감소가 원인이라고 판단할 수 있다.
Quality of Protection(QoP)은 보안을 제공해야 하는 네트워크들을 평가할 수 있는 기준을 제공하고, 해당 네트워크의 보안 정책에 대한 보안의 강도를 정량화하여 해당 네트워크 시스템의 안정성을 판단할 수 있도록 해준다. 현실적으로, 네트워크에서 적용되는 보안 메커니즘의 안전성과 시스템에서 지원되어야 하는 성능이 반드시 비례하는 것은 아니다. 그렇기 때문에 보안은 적절한 수준에서 적용되는 환경에 맞게 정의되어야 하며, 네트워크의 사용 목적에 맞는 보안 정책을 택하여 사용해야 한다. 무선 네트워크들이 발전함에 따라 안전한 무선네트워크 서비스를 제공하기 위해 다양한 보안 서비스들이 정의되고 있다. 본 논문에서는 무선 네트워크 환경에서의 적절한 보안 정책을 선택할 수 있도록 기존에 연구된 QoP모델의 효용함수 구성에 흐름 기반의 비정상 트래픽 탐지 알고리즘을 통해 객관적으로 구성한 HVM을 도입하고, 총 이익함수의 구성에 상대적 가중치를 도입함으로써 기존에 연구된 QoP모델의 취약점을 보완한다.
인천공항은 대한민국으로 들어오거나 나가는 관문으로 나라의 이미지에 큰 영향을 미치므로 공항의 서비스 질을 유지하기 위해선 장기적인 공항 이용객 수 예측이 필요하다. 본 연구에서는 인천공항의 이용객 수요를 예측하기 위한 다양한 시계열 모형의 예측성능을 비교하였다. 인천공항 이용객 자료를 2002년 1월부터 2019년 12월까지 월 단위로 수집하여 살펴보면 일반적인 시계열자료에서 보이는 추세성과 계절성을 지니고 있다. 본 연구에서는 추세성과 계절성이 고려된 나이브 기법, 분해법, 지수 평활법, SARIMA, 그리고 PROPHET을 이용하여 단기, 중기, 장기예측 시계열모형을 비교하였다. 분석결과 단기예측은 최근 자료에 가중치를 준 지수 평활법이 우수했고 예상 2020년 연간 이용객 수는 약 7,350만명이다. 3년 후 인 2022년 중기예측은 정상성이 고려된 SARIMA모형이 우수하였고 예상 연간 이용객 수는 약 7,980만명이다. 4단계 인천공항 건설사업이 완료되는 2024년 예상 연간 여객수용 인원은 9,910만명이고 PROPHET모형이 가장 우수하였다.
한국해양과학기술원에서는 수중 공사용 구조물에 적용할 수 있는 수중 위치 인식 기술을 개발하고 있다. 정밀한 위치 인식을 위해 관성 항법을 기반으로 한 확장 칼만 필터를 사용하였으며, 비동기화 된 센서들의 데이터를 알고리즘 보정 단계에 적용하기 위하여 내부의 관측 행렬을 데이터에 따라 구분하여 업데이트 하였다. 수중 공사 환경, 설치 위치, 시스템 운용 편의성 등을 종합적으로 고려하여 수중 공사 구조물 하부에 붙여야 신호를 획득할 수 있는 Doppler velocity logger(DVL)는 설치 및 회수가 어렵기 때문에 이를 배제한 수중 공사 구조물 부착용 수중 위치 인식 복합 시험체를 제작하였으며 수조 환경에서 수중 위치 인식 성능 시험을 수행하였다. Ultra short-base line(USBL)로 측정된 수중 위치, 위치 벡터만 보정된 추정 위치, 그리고 위치와 속도 벡터를 보정한 추정 위치 결과를 원형 공산 오차(CEP)를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 USBL 단독 위치 추정 CEP 0.02 m, 위치 벡터만 보정한 추정 위치 CEP 3.76 m., 위치 및 속도 벡터를 보정한 추정 위치 CEP 0.06 m로 평가되었다. 본 연구를 통해 DVL이 미적용된 비동기식 센서들을 이용하여 안정적인 수중 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
지난 10년간 복원력 상실에 의한 어선의 해양사고가 지속해서 증가하고 있으며, 갑작스러운 강풍이 주요 원인으로 지적되고 있다. 이러한 강풍에도 견딜 수 있는 어선의 운동·조종성능을 확보하기 위해서는 정밀한 풍하중 예측 기법이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 전산유체역학 기법을 이용한 어선의 풍하중 평가기법을 개발하고자 한다. 특히, 고도 변화에 따라 풍속이 변화하는 계산환경을 모사하여 그 결과를 균일한 속도분포를 가정한 수치해석 결과와 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서는 0-180°까지 15° 간격으로 13개의 방향에 대해 풍하중을 계산하였으며, 계산에 사용된 메쉬 모델은 메쉬 의존성 시험을 수행하여 개발하였다. 전산수치해석은 RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes) 기반 상용 해석 Solver인 STAR-CCM+(Ver. 13.06)와 k-ω 난류 모델을 이용하여 정상상태(Steady State) 유동해석을 수행하였다. 수치해석결과를 간략히 살펴보면 Surge, Sway 및 Heave에서 39.5 %, 41.6 % 및 46.1 % 풍하중이 감소하였으며 Roll, Pitch 및 Yaw에서 48.2 %, 50.6 % 및 36.5 % 감소하였다. 결론적으로 본 연구에서는 고도에 따른 풍속 변화 모델을 통해 기존보다 정밀한 수준의 풍하중 추정이 가능한 것을 확인하였으며, 그 결과가 선박의 풍하중 추정 평가기법 발전에 이바지하길 기대한다.
KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다.
심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
방사선치료에서는 정상조직에 대한 피해를 최소화하면서도 종양조직을 죽이기 위하여 정확한 정도관리 품질보증이 요구된다. 이를 위해서 치료 방사선을 정확하게 계측할 수 있는 선량계가 요구된다. 본 연구에서는 기존 사용되는 검출기 재료로 사용되는 물질보다 저렴하고 제조 공정이 간단하여 기존 물질들을 대체할 수 있는 페로브스카이트 물질에 제조단가를 낮출 수 있고 공정을 간소화 시킬 수 있는 particle in binder(PIB) 방법을 적용하여 민감도가 높은 고효율의 방사선 선량계를 개발하고자 하였다. 고에너지 광자선에 대한 반응특성을 평가함으로써 방사선치료분야에 정도관리 품질보증선량계로 적용 가능한지 적용가능성을 평가하였다. 재현성 평가 결과, 6 MV 에너지에서의 RSD 1.178%로 제시되었고 15 MV에너지에서는 1.141%로 제시되었다. 선형회귀분석에 따른 선형성 평가결과, 6 MV, 15 MV 에너지 각 조건에서 0.9999의 R2값을 제시하였다. 재현성, 선형성 평가결과를 바탕으로 제작된 CsPbBr3 선량계의 치료방사선 분야에 정도관리 품질보증 선량계로의 적용가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제작된 CsPbBr3 선량계는 재현성, 선형성 평가에서 기준이상의 성능을 제시하였으며, 개선을 통하여 치료방사선 정도관리 품질보증 선량계로 활용 가능한 것으로 판단된다.
현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.
이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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