본 논문에서는 MAM을 이용한 특징 벡터의 보정을 기반으로 하는 헤드 제스처 인식에 관해 기술한다. 제안된 시스템은 얼굴 움직임 검출 모듈과 눈 영역 추적 모듈, 미 측정된 벡터 보정 모듈, 측정된 제스처에 대한 인식모듈로 구성된다. 신경망과 모자이크 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 이 영역에서 눈 영역을 검출한다. 만약 눈의 쌍이 검출되지 않는다면 시스템은 특징 벡터 보정(MAM)을 수행하여 손실된 정보를 예측한다. 검출된 눈 영역은 정규화된 벡터로 변경된다. 이 벡터의 분산을 이용하여 긍정, 부정, 중립의 제스처를 판단한다. 제스처의 인식은 직접 관측, 이중 HMM, 삼중 HMM을 사용한 다중 인식기를 이용한다.
일반적으로 PV모듈은 태양전지의 내구성을 보완하기 위해 유리, EVA, Back-sheet, Frame등을 사용하여 보호하게 된다. 이렇게 하나의 PV모듈로 만들어져 약 20년간 옥외에 노출 되면서 다양한 하중에 노출된다. PV모듈의 변형이 발생하면서 PV모듈 내부에 위치하는 태양전지도 다양한 원인에 의해 외부에서 힘을 받음으로써 변형이 일어나고 심지어 태양전지의 파손이 발생 되는 경우도 있다. 따라서 PV모듈 내에 존재하는 태양전지가 외부하중에 의한 내구성을 확보하기 위해서는 유리, EVA, Frame과 같은 PV모듈 구성소재가 하중에 대한 변형량을 분석함으로써 태양전지 파손을 방지할 수 있는 구조 및 재료 연구에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다. 이를 분석하기 위해 강화유리를 중심으로 EVA, 태양전지, Back-sheet의 적층화 과정에서 외부하중에 대한 변형량 비교와 강화유리, EVA 두께 변화에 따른 변형량, 라미네이션(Lamination)된 모듈과 프레임 사이의 접착력이 변형량에 어떤 영향을 미치는 확인하였다.
홍수시 홍수관리체계는 기상청 등 관련기관으로부터 수위, 강우 등 수문자료를 취득하고, 저수지의 실시간 저수지 수위자료와 강우예측정보를 이용하여 홍수 유입량 및 방류량을 계산하고 홍수 단계별로 홍수분석을 실시한 후 조기에 상황을 전파하고 선제적으로 대응할 수 있는 운영체계가 필요하다. 본 연구에서는 기상청 레이다 및 위성자료 기반의 실시간 강우예측 자료를 적용한 저수지 홍수예측 및 하류부 침수 안전성 분석에 활용하기 위한 저수지 홍수분석 모듈을 개발하였다. 홍수량 산정은 Clark 방법과 NRCS 단위도법을 적용하고, 하류하천 수리해석을 위해 미환경청의 SWMM EXTRAN 블록을 수리해석 모형을 적용하였다. 홍수 실시간분석은 기상청 발표 예측 강우량을 이용하여 유역의 유출량을 분석하고 저수지 유입량을 산정할 수 있도록 하였으며, 이때 유입량에 의하여 저수지 홍수관리 수위를 상회하게 되면 여수토를 통하여 하류 하천으로 방류하도록 설계하였다. 방류된 홍수량은 하천을 따라 홍수추적을 수행하고 하천의 주요 지점에서 하천기본계획에서 수립된 홍수위의 상회 여부를 판단하여 관리자가 침수여부를 판단할 수 있도록 모듈을 개발하였다. 개발모듈의 검증을 위해 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$용수구역에 적용하여 백곡지구 농업용저수지 둑 높이기사업 기본계획(2011)에서 산정한 가능최대강수량에 대한 6시간, 12시간, 18시간, 24시간 홍수량을 HEC-HMS, HEC-1 모형으로 산정한 결과 비교하였다. 본 모듈은 농촌지역 홍수관리체계를 구축하는데 활용될 것으로 기대된다.
조기 위험 검출은 실시간으로 들어오는 텍스트를 순차적으로 처리하면서 해당 대화에 위험이 있는지 조기에 분류하는 작업으로, 정확도 저하를 최소화하는 동시에 가능한 한 빨리 대화를 분류하는 것을 목적으로 한다. 이러한, 조기 위험 검출은 온라인 그루밍 검출, 보이스 피싱 검출과 같은 다양한 영역에 활용될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 조기 위험 검출 문제를 정의하고, 이를 평가할 수 있는 데이터 셋과 Latency F1 평가 지표를 소개한다. 또한, 점진적 문장 분류 모듈과 위험 검출 결정 모듈로 구성된 점진적 조기 텍스트 분류 시스템을 제안한다. 점진적 문장 분류 모듈은 이전 문장들에 대한 메모리 벡터와 현재 문장 벡터를 통해 현재까지의 대화를 분류한다. 위험 검출 결정 모듈은 softmax 분류 점수와 강화학습을 기반으로 하여 Read 또는 Stop 판단을 내린다. 결정 모듈이 Stop 판단을 내리면, 현재까지의 대화에 대한 분류 결과를 전체 대화의 분류 결과로 간주하고 작업을 종료한다. 해당 시스템은 micro F1과 Latency F1 지표 각각에서 0.9684와 0.8918로 높은 검출 정확성 및 검출 신속성을 달성하였다.
본 연구는 기존에 발표한 T형 모듈단면 프로파일보의 적용가능성을 확인하기 위해 실험체를 제작하고 전단보강 유무에 따른 휨 및 전단거동을 측정하여 그 결과를 소성이론식과 비교 분석하였다. 모듈단면 프로파일보는 프로파일이 거푸집기능에 추가하여 휨 및 전단저항성능에 기여하고 모듈개념을 통해 성형성능을 향상시킨다. 실험결과 전단보강을 실시한 TS계열 실험체가 전단보강이 없는 T계열 실험체에 비해 우수한 휨저항 능력을 나타내 사용된 전단보강재는 적절하게 전단력을 분담하고 있는 것으로 파악되었으나 T1-1실험체를 제외한 모든 실험체에서 볼트의 전단파괴에 의한 모듈간 슬립현상이 발생되어 휨저항 성능이 충분히 발휘되지 못한 것으로 판단된다. 추후 전단연결재를 변수로 한 T형 모듈단면 프로파일보에 관한 연구를 통해 적절한 모듈간 접합방법이 연구 되어져야 할 것으로 판단된다.
일체형 원자로에는 노심지지원통과 원자로용기 내벽사이의 환형 공간을 나선으로 감는 형태인 일체형 관류식 나선형 증기발생기와 증기발생기를 여러 개의 모듈로 나누어 환형 공간에 배치하는 형태인 모듈형 관류식 직관형증기 발생기가 가장 적합한 것으로 판단되어 두 가지 형태에 대한 개념을 설정하였다. 일체형 관류식 나선형 증기발생기는 전열관 집합체, 지지구조물, 하강유로, 그리고 증기 및 급수 헤더로 구성되어 있다. 모듈형 관류식 직관형 증기발생기는 개개의 모듈이 별도로 운전될 수 있는 12개의 모듈로 구성되며, 원자로용기를 관통하는 배관의 수를 줄이기 위해서 급수관이 증기관의 안쪽에 있는이중배관 개념을 사용한 것이 특징이다. 모듈형 관류식 직관헝 증기발생기가설계 및 제작이 용이하지만 높이를 줄이기 위한 방안으로 두 가지 개념이 조합된 모듈형 관류식 나선형 증기발생기도 검토하였다.
본 논문에서는 동기식 광전송망인 SDH와 SONET망의 동기화를 위해 적용되는 포인터 해석기의 FPGA 구현을 다룬다. 설계된 포인터 해석기는 포인터 추출 모듈과 포인터 해석 모듈로 구성된다. 포인터 추출 모듈은 6480진 카운터, 시프트레지스터, 포인터 워드 동기화 블록으로 구성되며, 51.84 Mb/s AU-3/STS-1 프레임 데이터에서 프레임 동기신호에 의해 H1, H2 포인터 워드 값을 찾고 이를 8 분주하여 바이트 레벨의 6.48 Mb/s로 동기화 시킨다. 포인터 해석 모듈은 majority vote, 포인터 워드 유ㆍ무효 검사, 포인터 정렬판단, NORM, AIS, LOP 상태 검사 블록들로 구성되며, 포인터 추출 모듈에서 추출한 동기화된 포인터 워드를 포인터 상태 천이 알고리즘에 의하여 주요 포인터 상태인 LOP, AIS, NORM으로 해석하고 포인터 정렬을 판단한다. VHDL로 설계하여 Xilinx Virtex XCV200PQ240 FPGA 칩으로 구현된 포인터 해석기의 시뮬레이션 결과는 프레임 데이터에서의 포인터 워드의 정확한 추출과 추출된 포인터 값에 따른 각종 포인터 상태를 판단함을 보여주었다. 본 논문에서 제시한 포인터 해석기는 광전송시스템의 수신 종단노드에서 155 Mb/s STM-1/STS-3 프레임의 포인터 해석을 위해 적용할 수 있어 SDH와 SONET망 모두에 활용할 수 있는 이점이 있다.
본 연구는 사망률이 높은 도로 곡선부를 대상으로 도로설계요소를 기반으로 안전도 판단지수를 설정하고 이로부터 사고율을 산정하는 모듈과 곡선부와 곡선부 진입전 직선부에서의 속도차를 추정하는 모형을 개발하고 이로부터 곡선부의 안전도를 판단하는 등 두 개의 모듈을 제시하고 있다. 그리고 이러한 두 개의 모듈을 통합한 통합모델을 통해 곡선부의 안전도를 등급화 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
생물학적 뇌 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 될 수 있다. 공학적인 의미에서 살펴본다면 정보 처리 과정을 입력의 처리, 정보의 전달, 제어 입력의 결정에 대한 의미로 정의할 수 있지만 생물학적으로 입력을 분석하고 정보를 처리 및 전달하며 출력을 제어하는 모델인 두뇌의 정보처리 메커니즘에 비교한다면 현재의 공학적인 정보처리 방식 및 제어기의 성능은 극히 미약한 수준이라고 할 수 있다. 이런 이유에서 최근 많은 공학자들은 생물학적인 뇌의 정보처리 개념에 대한 규명을 시도하고 있으며, 실제 공학적인 모델로 개발하여 설명하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고자 한다. 본 논문에서 제안된 모듈은 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
리눅스 시스템의 급격한 사용증가에 비해 리눅스 보안에 대한 인식은 취약한 상태이며, 응용수준에서 제공되는 로깅시스템은 위.변조의 가능성이 높다. 특히 서버 데몬에서의 감시나 추적은 전적으로 응용수준에 의존하고 있는 상태이므로 현재의 특정한 자료나 연결 요청이 공격인지 아닌지를 판단하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 리눅스의 시스템 호출 로깅 모듈인 리눅스 보안 모듈(LSM:Linux Security Module)을 이용하여 서버 데몬이나 유틸리티 등에 대해 선택적으로 응용프로그램에 대한 동작상태를 감사 및 추적하여 침입여부를 판단할 수 있도록 지원하는 응용 프로그램 로깅 시스템(ALOGS: Application Program Logging System)을 설계 및 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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