전달 경로 해석 기법은 NVH 문제 해결 프로세스에서 자주 사용되는 기법으로서 소음원 X 전달 경로= 응답 모델을 사용한 접근방식입니다. 수음(응답)점에서 문제의 진동 및 소음 응답을 고체 및 공기 음원이 응답에 미치는 기여도 또는 개별 경로, 모드, 판넬 기여도의 합으로 세분화하여 표시함으로써, 문제의 원인을 규명하고, 문제 해결 및 대책 방안에 대한 통찰력을 제시하며, NVH 문제의 해결을 위해 사용되는 필수적인 도구입니다. 본 강좌에서는 건물에 설치되는 설비의 작동 시 고체 음원 평가 및 철도 소음의 공기음과 구조음 기여도 평가를 위해 적용된 전달 경로 해석 기법 사례를 소개할 것입니다. 설비 작동시의 전달 경로 해석 기법에 의해 평가된 고체 음원의 신뢰성 확보를 위하여 $\bullet$ 직접 측정된 하중 데이터와 역행렬 기법에 의해 예측된 하중 비교 및 $\bullet$ 가진 햄머로 가진시의 가진력과 측정된 가속도 신호를 사용하여 역행렬 기법으로 계산된 하중의 비교를 수행하였습니다. 철도 소음의 공기음 및 고체음 기여도 평가를 위해서는 $\bullet$ 열차 주행중 철로에서 측정된 가속도를 사용하여 철로면에 가해지는 하중을 역행렬 기법으로 계산하였으며 $\bullet$ 철로 주변에서 거리별 측정된 소음중, 고체음의 기여도 파악을 위해서, 전달 경로 해석기법으로 예측된 고체음과 측정된 소음을 비교하였습니다.
날로 급증하는 대량의 악성코드들을 분류하여 악성코드에 대한 분석시간을 단축하고 신종의 악성코드를 발견하기 위한 악성코드 분류의 필요성이 대두됨에 따라 대량의 악성코드들을 분류하기 위한 다양한 악성코드 유사도 측정 기법이 제안되고 있다. 하지만 제안된 기존 연구들은 대부분 유사도 측정 기법을 소개하고 해당 기법에 의한 악성코드 분류 결과만을 제시하고 있으며, 다른 유사도 측정 기법과의 성능 비교 결과는 제시하지 않는다. 이는 유사도 측정 기법의 성능을 비교할 수 있는 평가 모델이 존재하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 다양한 악성코드 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가할 수 있는 악성코드 유사도 측정기법의 성능평가 모델로 성공확률과 신뢰도의 두 지표를 제안한다. 또한 본 논문에서는 두 지표를 이용해 기존 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가한다.
음향 비선형 파라미터는 입사시킨 기본주파수 성분의 변위 진폭 크기와 재료의 비선형성에 의하여 발생된 2차 고조파 성분의 변위 진폭 크기의 비로 정의된다. 본 연구에서는, 압전소자 방식을 이용한 초음파 절대변위진폭 측정의 타당성을 확인하고자, 이 기법을 통해 초음파가 입사된 SUS316 시편의 절대변위진폭을 측정하였다. 또한 비교를 위해, 레이저를 통한 패브리패럿 방식의 간섭계를 이용하여 동일 시편에 대한 절대변위진폭을 측정하였다. 두 가지 기법을 통한 실험 결과는 서로 잘 일치하는 경향을 보였으며, 특히 압전형 수신 기법의 경우 기존의 레이저 변위측정기법에 비하여 반복 측정의 안정성이 우수한 것으로 나타났다. 이 결과로부터 압전형 수신 기법은 기존 레이저 측정 기법에 비하여 과정이 복잡하지만, 미세변위를 더 안정적으로 측정할 수 있어 음향 비선형 파라미터의 측정에 유리할 것으로 기대된다.
개수로에서 혹은 수리구조물 주변에서의 흐름 및 난류 특성을 파악하기 위해서는 연직유속분포 및 수심별 평면유속분포의 측정이 필요하다. 유속분포를 측정하기 위한 방법은 음파 도플러 유속계(ADV:Acoustic Doppler Velocimetry)를 사용하는 방법과 PIV 기법을 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 ADV는 한 지점의 유속을 시간변화에 따라 연속적으로 측정할 수 있어 난류특성의 정량적인 해석에 장점이 있으나 동시간에 여러 지점을 측정할 수 없기 때문에 난류의 공간적인 문제를 해석함에 있어서 한계가 있다. 그러나, 입자영상유속계(PIV:Particle Image Velocity)는 측정하고자 하는 단면에서 연직 횡단면의 유속분포 및 수심별 평면 유속분포 흐름장 측정이 가능하여 난류흐름의 공간적인 문제를 해석하는데 효과적일 뿐만 아니라 영상간의 시간간격을 짧게 하고, 촬영시간을 충분히 길게 한다면 개수로 내 난류특성 분석도 가능하다. 이에 본 연구의 목적은 PIV 기법을 이용하여 매끄러운 하상의 개수로에서 연직유속분포를 측정하고 그 특성을 정량적으로 분석하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포와 3차원 전자식 유속계를 이용하여 측정한 연직유속분포를 비교 분석하였다. 둘째, 후류법칙에 의해 계산된 연직유속분포와 PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포의 비교를 위해 각각의 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)를 계산하고 비교하였다. 마지막으로 각 흐름 조건에 따라 수심의 변화를 주어 연직유속분포를 PIV 기법으로 측정한 후 개수로의 수심변화에 따른 연직유속의 특성을 분석하였다. 분석 결과, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속 성분에 비해 3차원 전자식 유속계로 측정한 연직유속 성분이 작게 나타났고 바닥에서부터 0.2h 지점까지는 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)가 후류법칙과 잘 맞는 경향을 보였으나 0.2h 지점부터 수표면까지는 유속이 감소하는 현상이 나타났다.
무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.
심실의 내부는 유두근이나 trabecular와 같은 해부학적 구조물들로 인해 복잡한 형태를 띄고 있다. 그러한 복잡한 구조는 MR 영상을 이용한 심박출량 측정시 오차를 유발시킬 수 있으며, 만약 오차를 줄이기 위해 수작업을 하게 된다면 많은 수고와 시간이 필요하게 될 것이다. 본 연구에서는 threshold 기법을 이용하여 짧은 시간동안에 정확하게 복잡한 구조를 가진 심실의 심박출량을 측정하고자 하였다. 7 명의 환자에 대해 l.5T 급 MR 장치 (INTERA, Philips, Netherlands)를 이용하여 short-axis cardiac MR 영상을 획득하였다. 한 환자에 대해서 8개에서 10개의 슬라이스 영상을 8-10 mm의 두께로, 하나의 심장주기(cardiac cycle)동안 일정한 시간간격으로 25 개의 영상을 획득하였으며, 펄스시퀀스로는 ECG-gated segmented balanced fast field echo (TR/TE = 3ms/1.56ms)를 사용하였다. 획득된 영상은 PC(threshold 기법)와 workstation (기존의 수동 및 자동 segmentation 기법)로 DICOM 형태로 전송되었다. 측정은 IDL을 이용하여 자체 제작된 소프트웨어와 상용화된 소프트웨어 (MASS 5.0, MEDIS, Netherlands)를 이용하여 분석되었다. MR 영상에서 심내벽 부위를 추출하기 위하여 자체제작된 소프트웨어로는 threshold 기법을, 상용 소프트웨어로는 기존의 수동 및 자동 기법을 이용하였다. 심박출량은 최대수축기와 이완기 사이의 용적 차이로써 계산되었으며, 좌심실 및 우심실 모두에 대해 수행되었다. 또한, 해부학적 구조의 복잡도에 따른 측정방법의 정확도를 확인하기 위해 유두근 및 trabecular의 hypertrophy의 정도를 3 단계로 구분하고 측정된 값들을 통계적으로 분석하였다. Hypertrophy가 약한 그룹에서는 기존의 수동방식과 threshold 기법간의 의미있는 차이가 없었으며 (p=0.372), 기존의 수동 및 자동방식 간에도 큰 차이가 없었다 (p=0.298). 그러나, hypertrophy가 심한 그룹에서는 수동방식 및 자동방식 측정치 사이에 통계적으로 유의한 차이를 보임을 알 수 있었다 (p=0.044). 그러나, threshold 기법과 수동방식 사이에는 유의한 차이가 없었다 (p=0.l94). 분석시간은 threshold 기법이 기존의 수동방식에 비해서 두배정도 빠르다는 것을 알 수 있었다, Threshold 기법은 심박출량 측정에 있어서 정확하면서도 빠른 결과의 도출이 가능했으며, 특히 심내벽의 구조가 복잡한 경우에 그 효과가 증대됨을 알 수 있었다.
일반적으로 인증과 무결성 증명을 목적으로 하는 연성 워터마킹은 영상의 블록별로 워터마킹을 수행하게 된다. 블록별로 워터마킹을 수행하는 기법은 블록 cut-and-paste 공격 또는 collage 공격이 발생하게 되면 영상의 변조에도 워터마크가 깨어지지 않고 정상적으로 추출되는 문제점이 발생한다. 몇 몇 기법은 영상의 각 블록을 워터마킹 할 때에 이웃하는 블록들의 정보를 이용한 워터마킹으로 이러한 공격에 대응하고 있다. 하지만 이웃하는 블록을 이용하는 기법에도 변조된 위치 측정이 정확하지 않다는 단점이 있다. LIU[1]가 제안한 기법은 블록을 이등분하여 반은 이웃 블록의 정보와 해당 블록의 정보를, 나머지 반은 해당 블록의 정보를 삽입함으로서 위치 측정을 향상시키는 기법을 제안하였다 하지만, LIU의 기법에서 해당 블록의 이전 블록과 이후의 블록이 동시에 변조되면 해당 블록의 변조 여부가 정확해지지 않는다는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 블록을 3등분하여 해당 블록의 이전 블록과 이후 블록의 정보를 사용함으로 LIU 기법의 문제점을 해결하면서 위치 측정을 정확하게 하는 기법을 제안한다.
난류 열유속 측정을 위한 실험기법을 고찰해본 결과, 열선-냉선 조합 프로브의 사용이 현재로 서는 가장 가능성 있는 기법임을 알 수 있었다. 이와 같은 기법에서 가장 중요한 요소는 난류의 온도 변동량을 정확히 측정할 수 있는 계측장치의 확보임을 알았다. 그동안 사용되어 왔던 각종 냉선온도계의 검토와 본 연구실에서 새로이 개발한 냉선온도계의 설계 및 제작 기법에 대해 소 개하였다. 여러 가지 관점에서의 성능 비교를 통해 본 연구실에서 개발된 냉선 브리지의 성능이 상당히 우수함을 보였다. 난류 열유속의 측정과 비등온 유동에서의 난류 속도 성분을 측정하기 위한 프로브는 X형 hot-wire 프로브와 I형 cold wire 프로브를 조합하여 만들어졌으며, 온도와 속도를 함께 고려하여 교정함으로써 온도구배가 있는 속도장과 난류열유속을 측정할 수 있는 방법을 소개하였다.
인터넷에서 단대단 (end-to-end) 가용대역폭 측정은 분산된 응용서비스, 단대단 QoS 보장, 오버레이 네트워크에서의 경로설정, SLA (Service Level Agreements), 분산 네트워크, 지능적인 라우팅 시스템, 비디오/오디오 스트리밍 시스템에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 단대단 가용대역폭 측정기법으로 단일-홉-갭 모델에 기반한 패킷 트레인(packet train) 전송을 통하여 가용대역폭을 측정하는 기법과, 각각의 패킷의 전송률을 높여가며 수신측에서의 지연시간(Queueing Delay)를 분석하여 가용대역폭을 측정하는 자가 혼잡 유발(SLoPS : Self-Loading Periodic Stream) 기법이 있다. 본 논문에서는 자가 혼잡 유발 기법을 이용하여 가용대역폭 측정 방안을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서 재난, 환경 모니터링 등에 대한 응용으로써 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 무선 센서 네트워크 분야는 Range-free 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 중심 극한 정리와 정규 분포에 근거한 위치 측정 기법인 밀집 확률 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기법의 경우 노드 통신을 통해 거리를 추정 후 최종 위치를 측정하지만 거리 추정 시 주위 인근 모든 노드가 동일한 1-홉 추정 거리를 갖는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 최소화하기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 밀집 확률 기법에 비해 9% 더 높은 정확도를 보였다. 또한 대표적인 Range-free 위치 측정 기법인 DV-HOP에 비해 48% 더 우수한 위치 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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