많은 사람들이 일상생활뿐만 아니라 다양한 업무에서 스마트폰을 활용하고 있다. 이에 따라 스마트폰에는 사용자의 개인정보 및 업무상의 민감한 정보가 저장된다. 그러나 스마트폰은 다양한 데이터 및 개인 정보를 데이터베이스에 평문형태로 저장하고 있어 악성 앱이나 단말기 분실, 데이터 복원 등을 통하여 데이터베이스에 저장된 데이터 및 개인정보가 외부로 노출되고 2차 공격에 사용될 수 있다. 이러한 사용자의 정보유출 피해를 차단하기 위해서는 데이터베이스 암호화 기술이 필요하지만, 데이터베이스를 암호화하는 경우 성능저하를 야기 시킨다. 대표적인 예로, 암호화된 상태에서 특정 키워드를 통해 데이터를 검색하는 경우 모든 데이터를 복호화하거나 인덱스 정보 없이 순차적인 검색을 해야 하는 오버헤드가 발생한다[1]. 본 논문에서는 데이터베이스가 암호화된 상태에서, 데이터를 검색할 때 발생하는 오버헤드를 최소화하기 위한 검색가능한 암호 기법을 제안한다. 특히, 스마트폰과 같이 자원이 제한된 환경에서 사용되는 로컬 데이터베이스에 대해, 가변길이 블룸 필터를 사용하는 암호화된 데이터상에서의 효율적인 키워드 검색 기법을 제안하고 기존의 대칭키 방식의 검색 가능한 암호 기법들과 비교 분석한다. 그리고 안드로이드 스마트폰에서 제안하는 기법을 구현하여 제안 기법의 적절성과 성능을 검증한다. 구현을 통한 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 암호화된 상태에서의 단순 검색에 비해 약 50% 이상의 검색 속도 향상 및 기존 고정 길이 블룸필터에 비해 동일한 긍정오류율 상에서 약 70% 이상의 공간을 절약할 수 있음을 확인할 수 있었다.
대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.
최근 들어 주거공간의 기능만족과 효율성 확보를 위해 외기측에 면한 발코니 부위를 확장하는 사례가 늘어나고 있으며 특히, 최상층에 위치한 확장형 주거공간의 경우 외벽에 설치된 AL Curtain wall상부 외벽복합 Panel 이 완전 기밀하지 않음으로 인해 천정 상부측으로 낮은 외기온의 이동에 의한 실온과의 온도차에 의해 내부결로의 발생 가능성을 전혀 배제할 수는 없는 상황이다. 본 연구는 외기에 면한 초고층 아파트 최상층부의 발코니 천장내부에 있는 H-Beam(내화피복+단열재 구성)파 Parapet부위 내부결로 발생가능성에 대한 예측을 해 봄으로써 해당 공간거주자의 쾌적한 환경 만족 및 불안을 해소하는데 그 목적이 있다. 외주부를 구성하고 있는 Curtain wall Stone panel 또는 슬래브 바닥하부 등의 열적 취약공간에 대해 2차원 정상상태(온도평형) 열전도해석 Program을 이용, 온도예측과 온도분포해석을 통해 해당부위의 수증기압 분포에 따른 내부결로 예측을 실시하였다.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행 능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율 주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.
본 연구에서는 엔진의 밸브트레인에 적용되는 롤러 태핏 하우징의 냉간단조 공정을 개발하였다. 시제품을 제작하였으며, 태핏 하우징의 내구성 평가를 통하여 작동성을 확인하였다. 소재 시편의 압축시험을 통하여 태핏에 사용되는 소재의 물성을 확보하고 상용 소프트웨어인 Deform-3D을 이용하여 단조해석을 수행하였다. 해석결과를 바탕으로 냉간단조 공정을 설계하였으며, 실제 금형을 제작하고 시제품을 제작하였다. 제작한 시제품의 평가를 위하여 치수정밀도, 표면조도, 평행도, 동심도를 확인하였으며, 목표한 항목에 모두 부합하는 결과를 확인하였다. 또한 제품의 작동성 및 내구성 평가를 수행하기 위하여, 엔진 밸브트레인의 구동을 모사하는 별도의 시험장치 개발을 완료하였다. 디젤엔진의 아이들 상태를 가정하여 작동성을 평가하고, 엔진의 최고 회전수를 가정하여 내구성 시험을 진행하였다. 시험결과 태핏하우징의 마모는 시험 전, 후 외경 치수 0.002 mm 감소로, 미소한 마모를 보였다. 본 연구를 통하여 정밀 냉간단조 기술을 이용한 제품개발 프로세스를 정립하였다. 또한 본 연구에서 개발한 작동성 평가 시험기를 통해 밸브트레인용 부품의 작동성 및 내구성 평가 시험이 가능할 것으로 사료된다.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생 시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.
환경 친화적인 개인 이동수단의 부상은 세계적인 추세이며, 국내최초 IT 융합 전기스케이트보드인 유스보드가 트렌드를 선도하기위해 개발되었다. 유스보드는 블루투스 v4.0 통신을 통해 유스웨어러블컨트롤러 또는 유스앱을 사용하여 원격으로 제어 가능하며, 최고 시속 25 km/h 속도를 낼 수 있고, 최대 운행 시간은 약 1.5 hr이다. 유스보드 데크 앞면에 위치한 LED 디스플레이는 라이더에게 세 가지 상태, 즉 배터리 잔량 SOC, 현재 주행속도, 그리고 제동량을 표시해 준다. 유스보드와 유스웨어러블컨트롤러 간의 실내 EMC 테스트 결과와 실외 실주행 테스트 결과가 분석되었으며, 특히 실주행 테스트로부터 타사 전기스케이트보드 대비 최대 전류를 약 15% 낮춤으로서 모터제어기의 부하 부담을 줄였다. 이러한 분석 결과들은 유스보드가 타사 전기스케이트보드들보다 작고 가볍고 저렴하며 이는 개인 이동수단으로 유용함을 나타낸다.
본 논문에서는 EEG 신호 기반 기기 또는 소프트웨어를 사용하기 위해 사용자가 본인의 EEG 신호 정확도를 확인하고, 훈련을 통하여 자신의 EEG 신호 정확도를 향상시킬 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 제안한다. 실험 데이터로는 풍경사진을 보며 편안한 상태에서 발생되는 신호와 수학문제를 풀며 집중 시에 발생되는 신호를 사용한다. 입력되는 EEG 신호는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA)을 적용하여 잡음을 최소화하고 대역 통과 필터(Band Pass Filter)를 통하여 베타파(${\beta}$, 14-30Hz)만을 취득한다. 취득한 베타파 대역 데이터에서 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS) 알고리즘을 통하여 특징 정보를 추출하고 지지 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)에 적용하여 분류한다. 분류된 결과는 사용자가 바로 확인할 수 있으며 훈련 전 피험자의 평균 정확도는 79.21%이었던 반면, 연속적인 훈련으로 최고 91.67%의 정확도를 보였다. 이처럼 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 소프트웨어는 사용자가 직접 자신의 EEG 신호 정확도를 향상키기는 훈련을 통하여 정확도 향상이 가능하고, EEG 신호 기반으로 이루어진 BCI 시스템의 효율적인 사용을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 QoS가 안정적으로 보장되지 않는 현재의 인터넷 환경 하에서 최상의 서비스를 제공하기 위해 SPIHT 기반 비디오 신호에 대한 적응적 멀티스트림 전송기법을 제안한다. 이러한 방식은 비동기적인 패킷망에서 비디오 스트림의 신뢰성 있는 전송과 연속재생을 위해 TCP 상에서 적응적 프레일 패턴 제어와 멀티스트림을 이용하여 전송한다. 적응적 프레임 패턴 제어는 네트워크 상태에 따른 클라이언트의 버퍼링 상태에 따라 전송할 정보를 스케일러블하게 조절하는 방식이며, 멀티스트림 전송은 TCP상에서 스트림의 전송 성능 향상과 네트워크의 지터에 강하며, 클라이언트가 가진 대역폭을 최대로 활용할 수 있는 고품질의 서비스를 제공한다. 실험결과 기존의 단일 스트림 전송인 경우보다 제안한 적응적 멀티스트림 전송의 경우 DR(delay ratio)이 0에 근접하게 나타나 최상의 서비스가 가능함을 알 수 있었다.
이 연구에서는 하이퍼스펙트럴 이미지를 활용하여 석조문화재의 훼손상태 모니터링에 대한 활용성을 검토하였다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 데이터의 보정방법, 영상분류 및 정규화 식생지수 산출방법을 석조문화재에 적용하였다. 이 결과 각 물질의 분광정보를 기반으로 한 객관적인 훼손지도 작성, 정밀도 높은 훼손율의 산출 및 식생들의 활력도 모델작성 등 다양한 분석이 가능하였다. 따라서 하이퍼스펙트럴 이미지 분석을 활용하여 석조문화재를 모니터링 한다면 효율적으로 훼손상태 변화를 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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