군의 MicroWave 통신 환경에서 회선 설계를 위해 링크거리, 가용도, 전송용량은 중요한 요소이다. 현재 고정용 변조방식으로 운용, 미래 전송용량 증대가 가능한 변조방식으로 진화될 예정이다. 링크 거리에 따라 페이딩 발생확률의 증가로 장거리의 경우 고신뢰의 전송품질을 지속적으로 보장하기 어려울 수 있다. 대용량 전송을 위한 변조방식의 경우 장거리가 될수록 링크버짓에서 페이드 마진의 저하로 가용도가 감소되어 QoS 보장에 있어 제한사항이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군 MicroWave 무선 링크에서의 링크거리를 고려한 대역폭 가변 할당 및 우선순위 전송 용량 비율 설정을 이용한 우선순위 전송 기법을 통해 무선 전송 성능 향상기법을 제안하고 링크 설계를 위한 채널 전송 용량 산출방안을 제시한다.
외단열시스템에서 준불연 성능을 확보한 부착식 탄산칼슘계 복합단열판은 효과적인 단열성능과 화재안전성을 강화한 것으로, 본 연구에서는 준불연 복합단열판을 대상으로 부착식 준불연 외단열시스템의 구조설계 기초데이터를 확보하기 위하여 복합단열판 및 구성재의 역학적 시험을 수행하였다. 국내외 시험규격을 참조하여 시험체를 제작하였으며, 인장강도, 압축강도, 굴곡강도, 전단강도를 시험 평가하였다. 시험결과로부터 준불연 복합단열판의 강도특성치를 도출하였고, 현행 KS M ISO 4898에서 제시하는 최소 요구물성을 확보하고 있는 것을 검증하였다. 또한, 본 연구에서 사용한 준불연 외단열시스템은 지속적 중량 하중을 받지 않는 벽체의 외단열시스템으로 사용이 가능한 것을 확인하였다.
아스팔트 포장의 균열은 날씨의 변화나 차량에 의한 충격으로 발생하며, 균열을 방치할 경우 포장 수명이 단축되고 각종 사고를 불러 일으킬 수 있다. 따라서 아스팔트 도로 포장의 균열을 빠르게 감지하여 보수조치를 취하기 위하여 이미지를 통해 균열을 자동으로 탐지하기 위한 연구들이 지속되어 왔다. 특히 최근들어 Convolutional Neural Network를 사용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하려는 모델들이 많이 연구되고 있으나, 고성능의 컴퓨팅 파워를 요구하기 때문에 실제 활용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 기기에 적용 가능한 스몰 딥러닝 모델을 적용하여 아스팔트 도로 포장의 균열을 탐지하는 모델의 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 사례연구를 통해 제안한 스몰 딥러닝 모델은 일반적인 딥러닝 모델들과 비교 연구되었으며, 상대적으로 적은 파라미터를 가지는 모델임에도 일반적인 딥러닝 모델들과 유사한 성능을 보였다. 개발된 모델은 모바일 기기나 IoT에 임베디드 되어 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존 악성코드 탐지는 다형성 또는 난독화 기법이 적용된 변종 악성코드 탐지에 취약하다. 기계학습 알고리즘은 악성코드에 내재된 패턴을 학습시켜 유사 행위 탐지가 가능해 기존 탐지 방법을 대체할 수 있다. 시간에 따라 변화하는 악성코드 패턴을 학습시키기 위해 지속적으로 데이터를 수집해야한다. 그러나 대용량 악성코드 파일의 저장 및 처리 과정은 높은 공간과 시간 복잡도가 수반된다. 이 논문에서는 공간 복잡도를 완화하고 처리 시간을 가속화하기 위해 HDFS 기반 분산 처리 시스템을 설계한다. 분산 처리 시스템을 이용해 2-gram 특징과 필터링 기준에 따른 API 특징 2개, APICFG 특징을 추출하고 앙상블 학습 모델의 일반화 성능을 비교했다. 실험 결과로 특징 추출의 시간 복잡도는 컴퓨터 한 대의 처리 시간과 비교했을 때 약 3.75배 속도가 개선되었으며, 공간 복잡도는 약 5배의 효율성을 보였다. 특징 별 분류 성능을 비교했을 때 2-gram 특징이 가장 우수했으나 훈련 데이터 차원이 높아 학습 시간이 오래 소요되었다.
최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
함정전투체계는 국산화 이후 다양한 함정에 탑재되어 사용되고 있으며 최신 기술을 지속적으로 도입하며 발전을 이루어왔다. 최근 수상함 전투체계는 함정의 한정된 공간과 중량에 대한 제약사항 그리고 체계 안정성을 높이기 위해 가상화 분야 기술 중 서버 가상화와 데스크탑 가상화(Virtual Desktop Infra, VDI) 기술을 적용하였다. 반면, 잠수함 전투체계는 가상화 기술이 적용되지 않아 공간과 중량 제약 그리고 전투체계 효율성 향상에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 도커 기반의 서버 가상화를 적용한 차세대 잠수함 전투체계를 제안한다. 기존 전투체계의 처리장치와 도커 기반 서버 가상화를 적용한 처리장치간 성능분석을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 차세대 잠수함 전투체계에 적용 가능함을 확인하였다.
객체 위치추적은 칼만필터나 루엔버거 추적기와 같은 다양한기법을 통해 연구되고 있는데, 시스템 모델이 명확하게 규정되지 않는경우와 같이 기존의 신호처리 기법을 성공적으로 적용하기 어려운 상황에서도 객체의 위치를 추적해 낼 수 있는 인공신경망을 설계하는 것이 가능하다. 본 논문에서는, 불규칙하게 운동 상태가 변화하는 객체의 위치를 지속적으로 추적하기 위해, 다양한 길이의 최대우도기법 객체위치 추정깂들을 도출한 뒤 신경망을 통해 이들을 적응적으로 가중평균하는 방법을 사용하는 '최대우도 가중평균 신경망'을 제안한다. 해당 신경망은 객체의 위치를 직접 추정하지 않고 데이터 길이가 다른 다양한 최대우도기법 추적 결과들을 가중평균하여 위치 추정을 수행한다. 우리는 제안하는 시스템의 추적성능을 칼만필터 및 최대우도기법들과 비교하여, 제안하는 기법이 물체의 움직임 특성에 잘 대처하여 우수한 성능을 나타내 줌을 보인다.
환경 오염과 천연 자원의 고갈에 대한 증가하는 우려는 환경적으로 지속 가능한 기술의 개발을 촉진했습니다. 퍼바포레이션은 낮은 에너지 소비, 환경 영향 및 성능 효율로 인해 최근 수십 년 동안 주목을 받아 왔습니다. 이 방법은 막이 원하는 선택도를 충족하도록 미세 조정될 수 있기 때문에 화학 종을 분리하고 유기 용매를 탈수하는 데 사용되었습니다. 역삼투 및 증류와 같은 여러 분리 공정은 실험 환경 및 산업 응용 분야에서 모두 활용되고 있습니다. 그러나 퍼바포레이션은 작동 압력 및 온도가 낮고 거부율이 높은 등 여러 이점이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 현재 막 기술의 상태만으로는 실용적인 응용에 대한 요구를 충분하게 할 수 없습니다. 반면, 복합막은 유기 물질과 무기 물질의 장점을 모두 활용할 수 있습니다. 많은 연구들이 현재 한계를 해결하기 위해 그래핀 산화물(GO) 및 MXene (MX)과 같은 무기 나노 물질을 고분자 막에 효과적으로 통합했습니다. 이 검토는 투과증발에서의 2D 복합막의 최근 발전을 조사하고 성능 향상을 평가합니다.
국가기록원에서는 국민에게 소장하고 있는 공공기록물에 대한 접근점을 제공하기 위해 국가기록포털이라는 대국민 검색서비스를 운영 중이다. 그러나 지속적으로 검색 결과에 대한 이용자 만족도가 낮다는 의견들이 수렴되고 있으며, 그와 더불어 포털 이용률도 감소하고 있는 추세이다. 본 연구는 이러한 상황을 극복하기 위해 수행한 국가기록포털 검색서비스 품질 점검 연구의 후속 연구로, 국가기록포털의 문제점을 규명하고 그에 따른 개선안을 제안하고, 나아가 그 실효성을 검증하는 것을 목표로 한다. 선행된 품질 평가를 통해 국가기록포털의 주요 문제점으로 검색 도구의 저조한 성능, 검색 결과의 일관성 결여, 기본검색 기능 부재를 비롯한 6가지 문제점을 도출하였으며 이에 대한 개선방안을 규명했다. 제안한 방안의 실효를 검증하기 위해 이 중에서 현실적으로 당장 도입 가능한 방안을 적용한 파일럿 시스템을 구축, 국가기록포털과 검색 성능 비교를 수행하였다. 평가 결과, 파일럿 시스템 검색 도구의 정확률, 재현율, MRR 모든 측면에서 유의미한 상승을 확인하였으며 그 효과를 입증하였다.
본 논문에서는 주파수 오차 및 위상 오차가 존재하는 텔레메트리 시스템에 적용하기 위한 FLL-assisted-PLL 기반의 시각 동기 알고리즘을 제안한다. 텔레메트리 시스템은 분산 획득 장치들로부터 상태 정보를 계측하여 비행 상태를 분석할 수 있는 데이터를 생성하며, 각 상태 정보를 오차 없이 수집하기 위해서는 마스터와 슬레이브간의 정밀한 시각 동기가 필요하다. 이때, 마스터의 시각펄스에는 외부 및 내부 요소로 인하여 발생할 수 있는 주파수 및 위상 변화가 존재하므로 지속적으로 텔레메트리 데이터를 제공하기 위해서 정밀 시각 동기를 유지할 수 있는 방법이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 고속 시각동기가 가능할 뿐만 아니라 넓은 범용성, 높은 시각 동기 정밀도를 갖는 FLL-assisted-PLL 기반의 시각 동기 알고리즘을 제안하고 구현을 통해 타당성을 검증하였다. 이때 이론적인 성능 검증을 위하여 파이썬 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 텔레메트리 시스템에 적용하기 위해 FPGA 내에 VHDL 로직을 구현하여 주파수 오차 및 위상 오차에 따른 성능 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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