본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.
현재 자동차 산업과 함께 발전하고 있는 전자제품을 포함하는 전반적인 제조업 분야에서 초정밀 제어를 요하는 너트 체결기가 요구되고 있고 너트 체결시의 중요한 성능 요소는 체결력 부족에 의한 풀림과 과도한 체결에 의한 파손 및 강한 진동이나 외부 충격에 강건한 체결력 유지 등 조립 품질의 유지와 향상 및 제품 수명 보장을 위해 정확한 조임 토크, 각도 등이 요구된다. 현재 너트런너라는 제품명으로 판매되는 너트 체결기는 고토크 및 정밀토크제어, 정밀 각도제어 그리고 생산량 증대를 위한 고속운전 등의 특성들이 필요하며 고출력이 가능한 BLDC모터 및 너트체결기 전용의 정교한 토크제어에 필요한 고정밀 토크제어드라이버와 고속, 저속, 고응답의 정밀 속도 제어시스템의 개발이 요청되고 있으나 현재 고객이 요구하는 고정밀, 고토크 및 고속 작업특성을 만족시키지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정확한 체결 토크 및 고속 회전에서도 저진동 및 저소음을 구현할 수 있는 d축, q축의 좌표변환에 의한 벡터제어와 토크제어기반의 BLDC모터 가변속 제어와 너트런너의 제어 기술을 제안하고 여러 실험을 통해 성능 결과를 분석하여 제안한 제어가 너트런너 성능을 만족하는지를 확인 하였다. 또한 일단 운전 체결 방식(One Stage 운전 체결 방식)으로 패턴을 프로그램하여 10,000[rpm] 고속 운전 후 목표 토크로 정확히 체결됨을 확인하였으며 토크 리플에 의한 가체결 토크 검출의 문제점도 외란관측기을 사용하여 해결하였고 실험을 통해 검증하였다.
백색 발광다이오드(LEDs)는 형광등보다 경제적이며 높은 밝기, 수명, 내구성을 제공한다. 이러한 LED는 사람들의 일상생활과 밀접하게 연결되어 있기 때문에 LED의 조광제어는 에너지 절약과 삶의 질 향상에 중요한 요소이다. 이 LED를 사용하는 가시광통신시스템에서는 안테나 수에 비례해 채널 용량을 확보할 수 있다는 점에서 복수의 MIMO(입력 다중 출력) 기술이 많은 관심을 끌었다. 본 논문은 가시광통신(VLC) 시스템에서 적용된 공간-시간 블록 코드(STBC) 기법의 세 가지 변조의 전력 성능을 분석한다. 변조 방식은 RZ-OOK(Return-to-On-Ok), 가변 펄스 위치 변조(VPPM), 중첩 펄스 위치 변조(OPPM) 및 조광 제어를 적용하였다. 전력 요구사항과 전력 소비는 세 가지 종류의 변조 하에서 $2{\times}2$ STBC-VLC 환경에서 전력 효율을 비교하는 지표로 사용되었다. 조광 제어가 각 변조 체계의 통신 성능에 영향을 미치는지 확인하였다. 확인 결과 VPPM은 세 가지 변조 중 소비량이 더 많았으며 OPPM은 VPPM에 비해 에너지 절감 효과를 보였다.
전자공격체계는 전파를 사용하는 방공 레이더, 무선 지휘통신망, 유도 미사일과 같은 다중 위협에 대해 신호추적, 전자교란 등의 전자전 임무 수행을 위한 필수 무기체계이다. 군사적으로는 전자공격 임무 수행을 통해 다중 위협의 기능무력화 등 해당 위협으로부터 아군 전력을 보호하여 생존성 향상과 더불어 전투효과 극대화가 가능하다. 또한, 최근 민간분야에서는 공항, 통신 기지국, 발전소와 같은 핵심기반시설에 대한 드론 공격 등의 위협 대응을 위하여 전파방해 시스템으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 항공 플랫폼 기반 국외 전자공격체계에 대하여 전자공격 임무에 따른 분류 기준을 살펴본 후 이에 따른 국외 전자공격체계의 최신 연구개발 동향을 조사·분석한다. 더불어, 운용환경별 국내 전자공격체계의 연구개발 동향과 국내 안보환경 속에서 예측되는 미래 전장환경을 분석하여 국외 연구개발 동향 대비 국내 전자공격체계의 기술분야별 연구 발전이 필요한 다중위협 대응 신호추적 기술, 고출력 동시 전자교란 기술 등 다변적이고 고도화 되는 미래 전장환경에 부합할 수 있는 국내 전자공격체계의 연구 발전방안을 제시한다.
암호화 장비에 의해 소비되는 전력이 연산 데이터에 의존하는 특성을 이용한 전력 분석 공격이 제안된 이후, 이러한 연관성을 하드웨어에서 원천적으로 차단할 수 있는 많은 로직들이 개발되었다. 그 중 대부분의 로직들이 채택하고 있는 DRP로직은 전력 소비량을 균형 있게 유지하여, 연산 데이터와 소비 전력 간의 연관성을 제거한다. 하지만, 최근 설계 회로 규모 확장에 따른 semi-custom 디자인 방식의 적용이 불가피하게 되었고, 이러한 디자인 방식은 불균형적인 설계 패턴을 야기하여 DRP로직이 균형적인 전력을 소비하지 않는 문제점을 발생하도록 하였다. 이러한 불균형적인 전력 소비는 전력 분석 공격에 취약점이 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형적인 전력 소비 패턴을 제거하기 위하여 양쪽 출력 노드를 동시에 discharge 시켜주는 동작을 추가한 DyCML로직 기반의 새로운 로직을 개발하였다. 본 논문에서는 또한 제안 기법의 성능을 증명하기 위해 1bit fulladder를 구성하여 기존 로직과의 성능을 비교하였다. 제안 로직은 전력 소비량의 균형성을 판단하는 지표인 NED와 NSD값에 대해 최대 60% 이상 성능 향상이 있음이 확인되었으며 전력 소비량 또한 다른 로직에 비하여 최대 55%정도 감소하는 것으로 확인되었다.
저궤도 위성을 활용한 모바일 위성 네트워크는 낮은 출력의 소형화된 단말기를 통해 서비스를 제공할 수 있어 국가 공공재난망 및 국방분야 등 기반 통신망을 사용하기 어려운 상황에서 신뢰성 있는 통신수단으로 활용될 수 있다. 그러나 비상대비 상황에서의 High Traffic 환경은 위성 네트워크의 New call blocking 확률과 Handover Failure 확률을 높이며, 저궤도 위성은 매우 빠른 속도로 궤도를 이동하므로 Handover Failure 확률 증가는 서비스 품질에 큰 영향을 미친다. 위성통신의 채널 할당방식 중 FCA 방식은 DCA에 비해 높은 트래픽에서 상대적으로 양호한 성능을 보여 비상대비 상황에 적절하나 트래픽 증가 시 QoS를 최적화하기 위해 New call blocking 확률과 Handover failure 확률을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 FCA 방식 중 Handover Call에 우선권을 부여하는 FCA-QH 방식을 예시로 하여 저궤도 위성의 빔폭과 터미널들의 통화시간을 적응적으로 조절하여 QoS를 개선하는 LEO-DBC(LEO satellite Dynamic Beam width Control) 기법을 제안한다. LEO-DBC 기법을 통해 비상대비 상황의 High traffic 환경에서 모바일 위성통신 네트워크의 QoS를 최적으로 유지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.
자기전기복합체(magnetoelectric, ME compositie)는 자왜재료와 압전재료의 결합현상을 이용하는 재료로서 지난 20여 년간 이론적, 실험적으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 자기전기복합체의 출력특성은 구성하는 소재, 계면층, 복합체의 형상, 자기장하 진동모드 등의 많은 구성요소의 최적화를 통하여 급속히 향상되고 있다. 하지만 자기전기복합체의 자기전기 결합 특성 평가는 대부분의 연구들에서 구체적인 방법을 제시하지 않아 어떻게 측정한 것인지가 불명확한 경우가 많다. 본 논문에서는 자기전기복합체의 비공진, 공진상황에서 자기전기 전압계수를 어떻게 측정할 수 있는지에 대한 자세한 방법을 소개한다. 평가를 위한 샘플로서 대칭적인 구조를 가지는 Gelfenol/PMN-PZT/Gelfenol 자기전기복합체를 제조하였다. 압전 재료로는 이방성의 (011) 32 모드의 PMN-PZT 압전 단결정과 자왜재료로는 Galfenol 합금을 사용하여 에폭시로 접착하였다. 컴퓨터 인터페이스로 자동화된 자기전기 전압특성 측정 시스템의 구성을 우선 설명하고, 자기전기 결합특성의 측정 방법을 단계별로 설명한다. 본 튜토리얼 논문에서는 자기전기결합 특성과 특성평가방법을 이해하고자 하는 연구자들에게 도움이 될 수 있는 평가방법의 원리와 절차를 제공하고자 하였다.
교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.
본 연구의 목적은 피드백으로서의 모델글과 재구성글이 제2 언어학습자의 주목과 영어 글쓰기에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 연구참여자는 92명의 대학생으로 모델글을 비교하는 집단, 재구성글을 비교하는 집단과 통제 집단으로 나누어 3단계로 구성된 글쓰기 활동을 하였다. 1단계에서는 모든 집단이 1차 작문하면서 어려움에 관해 기록하였고, 2단계에서는 모델글 집단은 피드백으로서 제공된 모델글과 자신의 글을 비교하였고, 재구성글 집단은 재구성글과 자신의 글과 비교하였다. 이들 실험집단은 피드백으로서 제공된 글을 비교하면서 자신들이 주목한 요소를 필기하였다. 그리고 통제집단은 이 단계에서는 자신의 글을 읽기만 하였다. 3단계에서는 모든 집단이 1차 작문을 수정하였다. 본 연구 결과는 1차 작문 시 어려움 중 어휘표현을 가장 많이 보고하였으며, 모델글과 재구성글을 비교하는 과정에서 1차 작문 시 보고한 어려움보다 더 많은 요소를 주목하였고, 이를 수정 작문에 반영하였다. 그리고 피드백으로 제공된 모델글과 재구성글은 학습자의 글쓰기 향상에 도움이 되었던 것으로 나타났다. 이러한 결과는 모델글과 재구성글이 더 좋은 글을 쓰는데 기여하도록 영어 작문 수업에 활용할 필요가 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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