대부분의 고속 블록 움직임 추정 알고리즘은 탐색점의 수를 줄여서 연산량을 감소시킨다. 하지만 이러한 고속 움직임 추정 알고리즘들은 비정규화 데이터 흐름 때문에 멀티미디어 프로세서에서는 좋은 성능을 보이기 어렵다. 미디어 프로세서에서는 내부 메모리에서 데이터의 효과적인 재사용이 SAD 명령의 수를 줄이는 것보다 더욱 중요하다. 이는 수행 사이클의 성능이 외부 메모리 액세스의 횟수에 매우 의존적이기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 내부 메모리로부터 데이터를 효과적으로 재사용 할 수 있는 라인 탐색 패턴과 라인 탐색 패턴에서 불필요한 SAD 연산을 줄이기 위한 서브 샘플링 방법을 적용한 Hexagon 모양 라인 탐색(Hexagon-shape line search, HEXSLS) 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 HEXSLS 기법의 MAE 성능은 전역 탐색 블록 정합(FSBMA) 기법과 비슷하고, Hexagon 기반 탐색 (Hexagon-based search) 보다 우수한 성능을 가짐을 보인다. 또한 HEXSLS는 Hexagon 기반 탐색이나 예측 라인 탐색(predictive line search) 기법보다 적은 외부 메모리의 액세스가 발생한다. 결과적으로, 제안한 HEXSLS 기법은 종래의 기법과 비교하여 미디어 프로세서에서 매우 낮은 수행 사이클 성능을 보인다.
본 연구의 목적은 서비스이익사슬 모형을 국내외식업에 적용하여 내부서비스품질, 직원만족, 조직몰입 등의 직원 구성개념들과 서비스 가치, 고객만족, 고객충성도 등의 고객 구성개념들 간의 관계를 살펴보고, 효과적인 외식기업 경영전략을 제시하는 것이다. 전술한 목적을 수행하기 위하여, 본 연구는 한국음식업중앙회와 협의한 결과, 대구광역시지회에서 연구 참여의사를 밝혔고, 그 결과 51개 외식업체가 참여의사를 밝혔고, 최초 표본으로 추출되었다. 또한, 다른 레스토랑의 소개를 부탁하는 스노우볼 샘플링 방법으로 49개 외식업체를 추가 선정하여 최종 100개 외식업체의 직원과 고객이 조사되었다. 직원설문지 741부와 고객설문지 970부가 최종분석에 사용되었다. 분석결과, 내부서비스품질의 요인들 중 팀워크와 커뮤니케이션이 직원만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 직원만족은 조직몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직몰입은 고객의 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 가치는 고객만족과 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 고객만족은 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
융합을 통한 기술과 제품의 혁신을 이해하는 것은 중소기업의 생존을 위한 필수가 되었다. 특히, 이종 산업간 융합을 통한 제품 혁신과 성공을 위해서는 융합 가능한 아이템 즉, 제품과 기술, 아이디어를 탐색하고 대안을 찾는 것이 중요하다. 기존의 융합연구는 크게 두 가지의 한계를 갖는다. 첫째, 특허와 논문 등 기술정보를 기반으로 하는 기술융합 발굴은 시장의 수요를 인식하는데 한계가 있다. 본 논문은 중소 창업기업에 적용할 수 있는 시장융합(Market convergence)의 관점에서 새로운 융합 기회를 식별하려고 시도하였다. 이를 위해 세계 중소 수출입 기업이 이용하는 글로벌 B2B e-마켓플레이스의 제품 데이터베이스를 활용하였다. 둘째, 기존의 융합기회 발굴 연구는 이미 융합되어 존재하는 제품 또는 기술 기반의 연관성 및 관계를 파악하는데 집중하였다. 본 연구에서는 융합 가능한 새로운 사업기회의 발굴을 목적으로 구조적공백(Structural Hole) 이론을 적용하여, 상이한 산업군에서 서로 직접적인 연결 관계가 없는 키워드 간의 네트워크를 분석하여 융합의 가능성이 있는 새로운 융합 사업 테마를 도출하고자 한다. 이를 위해 제품명과 제품 기술서를 기반으로 제품 및 기술 용어 사전과 텍스트마이닝 을 활용하여 제품과 서비스의 특성을 추출하고, 이들 특성간 연관관계분석을 수행한 후, 네트워크 분석을 진행 하였다. 실험 데이터는 시장의 최신 동향을 파악하기 위해 2013년 1월 부터 2016년 7월까지 등록된 24만건의 e-카탈로그를 대상으로 하였으며, 분석의 효율성을 높이기 위해 기술 범위를 IT로 제한하고, IT 기술을 매개로 한 "Health & Medical"과 "Security & Protection" 카테고리 간의 융합 기회를 도출 하였다. 실험을 통하여 융합연관규칙 1,729을 추출하였으며, 지지도를 기반으로 100개의 규칙을 샘플링 하여, 구조적 공백을 분석하였다.
본 논문에서는 자동화된 생산 시스템과 조립 시스템에서 반제품을 생산기기들 사 이로 운반하기 위해 가장 많이 이용되고 있는 컨베이어 (conveyor) 시스템의 이산구 조 모델을 제안한다. 조립라인과 같이 조립 기기들 사이에 반제품을 운반하는 데 걸 리는 시간이 단위공정을 수행하는 데 걸리는 시간보다 클 경우, 조립기기들의 배치와 컨베이어로 연결되는 조립기기들 사이의 거리는 전체 조립시스템의 성능에 중요한 영 향을 미치게 되므로 컨베이어 시스템의 특성을 정량적으로 분석하기 위한 모델이 필 요하다. 본 논문에서 제안하는 모델은 팔레트(pallet)를 이용하는 컨베이어 시스템에 서 각각의 컨베이어의 길이가 팔레트 길이의 정수 배이며 컨베이어의 속도가 일정하 다는 가정을 전제로 한다. 이런 가정 하에서 컨베이어 운동의 관측 시간과 컨베이어 의 길이는 양자화 될 수 있으므로 각 샘플링 시각에서의 컨베이어 시스템의 상태는 양자화된 컨베이어상의 팔레트 유무와 이 팔레트의 이동도(mobility)를 나타내는 두 가지의 Boolean 변수로 간단히 표시될 수 있다. 이 두 변수를 바탕으로 전체 컨베이 어 시스템은 생산기기들 사이의 통로인 branch와 branch의 끝점인 knot의 조합으로 구성된 network으로 모델링된다. 이 모델링 방법으로 여러 가지 모양의 컨베이어 시 스템을 모델링해 본 결과 복잡한 토폴로지의 컨베이어 시스템도 간단히 모델링 및 시 뮬레이션될 수 있었으며 공장설계, 공정제어 등의 시뮬레이션에 유용하게 이용될 수 있음을 보여 주었다.
건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.
한국형 기동헬기(이하 수리온) 사업은 군이 운용중인 노후헬기를 국산헬기로 대체하기 위하여 연구개발한 사업으로 소요군의 전투력 향상과 운용, 유지 경제성을 고려한 사업이다. 수리온 보조동력장치는 주 발전기의 고장 시 장착 된 교류발전기로 체계에 비상 전원을 공급하는 장치이며 시동모터는 배터리의 전기적 에너지를 기계적 회전에너지로 변환 하여 보조동력장치 엔진을 회전시키는 장치이다. 수리온의 전력화 및 운용이 지속됨에 따라 시동모터의 결함이 발견되었고 이를 해소하기 위한 개선 활동을 진행하였다. 고장모드 분석에서는 결함발생에 대한 현상을 확인하고 결함원인을 5가지로 분류하였다. 5가지 인자에 대한 분석결과 결함의 주요 원인은 기계적 마모이며 이는 스프링 압력과 관련이 있다는 사실을 확인 하였다. 이론적으로 결정 된 압력조절을 통해 250회의 시험검증을 수행하였고 4개의 샘플링 마모량으로 회귀분석을 수행한 결과 모두 0.05이하의 유의수준을 보였기에 대립가설을 채택 하였다. 결론적으로 브러쉬 이상마모와 마모로 인한 파손은 압력조절을 통해 해결할 수 있었으며 시험을 통해 마모량 예측 및 결과 타당성을 확인 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 토목섬유 보강재의 시공중 손상 정도를 규명하기 위하여 국내에서 많이 사용되고 있는 주요 토목섬유 보강재 제품(7개 사의 15 종류)을 대상으로 다양한 입도의 성토재료를 적용한 현장내시공성시험을 수행하였다. 현장내시공성시험은 FHWA(2009) 지침을 참조하여 수행하였으며, 다짐시공 후 추출된 토목섬유 보강재 시료에서 인장강도 시편(크기 $0.2m{\times}1.4m$)을 최대 20개 이상 균등하게 샘플링하여 인장강도시험을 수행함으로써 시공에 따른 인장강도 감소 정도를 분석하였다. 분석 결과, 성토재료의 다짐시공으로 인한 토목섬유 보강재의 인장강도 감소 정도는 토목섬유 보강재의 종류와 성토재료의 최대입경에 크게 영향을 받으며, 비교적 강성이 작은 PET 결합형 지오그리드(PVC 코팅)의 인장강도 감소율이 가장 크게 나타났고, 전반적으로 성토재료의 최대입경이 클수록 인장강도 감소율은 더욱 크게 나타남을 알 수 있었다. 또한, 이 시험결과와 함께 기 수행된 현장내시공성시험 결과들을 분석하여 토목섬유 보강재의 시공성 감소계수를 보다 합리적으로 평가할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 IoT 센서 처리를 위한 1.8V 공급전압의 CMOS SAR(Successive Approximation Register) A/D 변환기를 설계하였다. 본 논문에서 2개의 A/D 변환기를 병렬로 사용하여 샘플링 속도를 향상시킨 12비트 SAR A/D 변환기를 제안한다. 2개의 A/D 변환기 중 1개의 A/D 변환기는 12자리 비트를 모두 결정하고, 또 다른 A/D 변환기는 다른 A/D 변환기의 상위 6비트를 그대로 사용하여 전력소모와 스위칭 에너지를 최소화하였다. 두 번째 A/D 변환기는 상위 6비트를 결정하지 않기 때문에 컨트롤 회로와 SAR 로직이 필요하지 않아 면적을 최소화하였다. 또한 스위칭 에너지는 커패시터 용량과 C-DAC 내 전압 변화가 클수록 값이 커지는데 두 번째 A/D 변환기는 상위 6비트를 결정하지 않아 스위칭 에너지를 줄일 수 있다. 또한 커패시터 내 스플릿 커패시터 용량을 유닛 커패시터 용량과 동일하게 회로를 구성하여 C-DAC 내 공정오차를 줄일 수 있다. 제안하는 SAR A/D 변환기는 180nm CMOS 공정을 이용하여 설계하였고, 1.8V의 공급전압, 10MS/s의 변환속도, 10.2비트의 ENOB(Effective Number of Bit)이 측정되었다. 핵심 블록의 면적은 $600{\times}900um^2$, 총 전력소모는 $79.58{\mu}W$, FoM(Figure of Merit)는 6.716fJ/step로 확인할 수 있다.
신속한 암반 및 암석 균열 조사를 위해서는 자동화된 조사기법이 필요하다. 그러나 자동 조사기법의 균열 지도가 수동으로 조사한 것과 얼마나 일치하는지 표기하는 단일 지표가 없어서 그 정확도를 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 균열 지도 간의 일치도를 단일 값으로 표현하는 조사선 교차 일치도 (Scanline Intersection Similarity, SIS)라는 지표를 새롭게 제안하였다. 제안된 지표는 두 균열 지도의 균열 빈도를 다수의 조사선 상에서 비교하여 이들 간의 기하학적 일치도를 도출한다. 해당 지표의 적용성을 검토하기 위해 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 분야에서 널리 사용하는 일치도 지표인 Intersection Over Union (IoU)과 비교분석하였다. IoU는 균열의 미시적 형태 차이를 과대평가하는 반면에, 제안된 지표의 경우 미시적 형태 차이보다 경사와 같은 거시적 형태 차이를 더 민감하게 반영하였다. 따라서 균열의 거시적 형태가 중요한 암반 공학적 관점에서, 제안된 지표가 IoU 보다 균열 지도의 일치도 지표로써 적합하였다. 더 나아가 제안된 지표를 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 균열 조사기법에 적용해본 결과, 해당 기법의 정확도가 조사선 교차 일치도로 0.674 임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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