현재 개발된 분산전원 단독운전 판별기법중 하나인 무효전력주입방식은 판별성능은 우수하나 정격의 $2.5{\sim}5%$의 무효전력을 주입하므로 계통전압에 고조파를 발생하여 전력품질을 저하하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 적은 양의 연속적인 무효전력을 주입하므로 전력품질 저하를 최소화하고 동시에 검출성능이 우수한 인버터연계방식 분산전원의 단독운전 판별기법을 개발하였다. 개발한 판별기법의 타당성을 검증하기위해 EMTDC 소프트웨어를 이용하여 전체시스템의 시뮬레이션모델을 개발하여 시뮬레이션을 실시하였다.
현재 법률과 관련된 문서들은 변경 사항 에 대한 공표와 기록의 중요성을 가지고 있다. 따라서 변경사항을 자동으로 인지하고 공표할 수 있는 자동화 시스템에 대한 관심과 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 문서들은 복잡한 구조이기 때문에 자동화에 어려움이 많다. 이로 인해 복잡한 구조의 문서를 자동으로 판별할 수 있는 방법에 관한 관심이 증대되고 있다. 현재 국내외에서는 전자 문서 파일의 텍스트 및 테이블을 판별해서 분류 하는 자동화에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이전 연구에서는 호목단 구조를 갖는 계층적인 테이블을 판별하지 않는다. 그래서 본 논문에서는 호목단을 정의하고, 테이블의 호목단 구조를 패턴 별로 분류 하며, 테이블의 호목단 구조 판별 방법을 제시한다.
최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위조영상검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사광을 이용한 얼굴위조판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 2단계의 템플릿 매칭을 통해서 설정된 적용범위를 벗어나는 눈에 대하여 위조판별을 고려하지 않음으로써 정확도를 높이는 방법을 사용한다. 신뢰도가 확보된 눈의 위치를 기반으로 적외선 조명에 반사되는 동공의 특징을 이용하여 눈위치 근처에서의 화소값을 계산하여 위조 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위조판별시스템임을 확인하였다.
본 논문에서는 Sent2Vec을 이용한 문장 임베딩으로 구현한 유사 문장 판별 시스템을 제안한다. 또한 한국어 특성에 맞게 모델을 개선하여 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 고성능 라이브러리 구현과 제품화 가능한 수준의 완성도 높은 구현을 보였으며, 자체 구축한 평가셋으로 한국어 특성을 반영한 모델에 대한 P@1 평가 결과 Word2Vec CBOW에 비해 9.25%, Sent2Vec에 비해 1.93% 더 높은 성능을 보였다.
인터넷이 생활의 중요한 요소로 자리잡기 시작하면서 네트워크의 침해 사고가 급증하고 있는 현실이다. 이러한 침해 사고를 예방하기 위해 침입 탐지 시스템(IDS)과 방화벽(Firewall)이 많이 사용되고 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템은 연동은 서로의 단점을 보완하여 더 강력하게 네트워크를 보호할 수 있다. 방화벽과 침입 탐지 시스템을 위한 시뮬레이션 모델은 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서는 실제 침입 데이터를 발생시켜 실제 침입에 가까운 상황 가운데 침입 행위를 판별하도록 구성하였다. 이렇게 구성된 시뮬레이션 모델을 사용하여 침입탐지 시스템의 핵심 요소인 침입 판별이 효과적으로 수행되는지를 시뮬레이션 할 수 있다. 현재의 침입은 광범위해지고, 복잡하게 되어 한 침입 탐지 시스템이 독립적으로 네트워크의 침입을 판단하기 어렵게 되었다. 이를 위해 네트워크 내에 여러 침입 탐지 시스템 에이전트를 배치하였고, 에이전트들이 서로 정보를 공유함으로써 공격에 효과적으로 대응할 수 있도록 하였다. 침입 탐지 시스템이 서로 협력하여 침입을 탐지하고, 이런 정보를 침입 차단 시스템에게 넘겨주게 된다. 이와 같은 구성을 통해서 공격자로부터 발생된 패킷이 네트워크 내로 들어오는 것을 원천적으로 막을 수 있도록 하였다.
이 연구의 목적은 중년여성들의 체형을 분류하고 이들 체형을 분류하는 판별기준을 세우고자 하는 것이다. 이 연구에서 개발한 판별방법은 중년여성들의 체형을 간편하게 판별할 수 있도록 해주므로 이 방법을 활용하여 중년여성복을 제작할 경우, 소비자들은 인체적합도가 높은 의복을 구입 할 수 있고 의류업 체들은 이에 따른 매출증대를 가져올 수 있다. 연구의 진행절차와 이에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 만 40세~59세 중년여성 279명에 대 한 인체 계측을 하였다. 인체 계측항목은 34개의 직접 계측항목과 측면사진 촬영을 통한 3개의 간접계측항목,11개의 지수치, 5개의 계산치 등의 총 53개 항목이다. 인체 계측치에 대한 통계분석 방법으로는 분산분석과 SNK검정, 판별분석 방법을 사용하였다. 2. 피험자는 몇 가지 체형으로 분류되었다. 상반신 체형분류는 인체측면 자세와 유방크기를 분류기준으로 하여 바른-유방중소 체형, 바른-유방대 체형, 젖힌-유방중소 체형 , 숙인/휜-유방중소 체형, 숙인/휜-유방대 체형의 5가지로 분류하였다. 하반신 체형분류는 배와 엉덩이의 돌출정도에 따라 분류하여 배정상-엉덩이정상 체형, 배 정상-엉덩이돌출 체형, 배돌출-엉덩이정상 체형 , 배돌출-엉덩이돌출 체형의 4가지로 분류하였다. 3. 분류된 체형은 다음의 판별변수에 따라 체형이 판별되었다. 상반신 체 형 의 판별변수는 앞품/뒤품, 가슴둘레/밑가슴둘레 , 앞길이/뒤 길이, 앞허리선$\longrightarrow$어깨선 길이/어깨선$\longrightarrow$뒤허 리선 길이의 4가지 항목이고, 하반신 판별변수는 엉덩이상부각도, 배 하부각도, 배상부 각도, 엉덩이둘레/엉덩이 최대둘레, 뒤엉덩이둘레의 5가지 항목이다. 상반신 체 형과 하반신 체형 판별함수 모두 70% 이상의 높은 적중률을 나타내었다.
현재 진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동 정보 적용 대상을 선박으로 정하고, 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중화된 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 적분을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 넓이를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 판별은 약 98% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형 감별에서는 약 72% 정확성을 가졌다.
생체의 움직임을 판별을 예측하는 기술은 흐름판별율과 스트림판별율로 변화의 형태를 구성하여 진행한다. 떨림의 움직이는 형태는 판별율의 조건에 따라 움직임의 유동시스템으로 구성한다. 흐름판별율은 생체 내 물질에서 특별한 부위의 신호를 대상으로 생체의 움직임을 정의하고 그 주변에 형태에 따라 흐름을 판별하여 떨림을 비교하여 신호값으로 선정한다. 스트림판별율은 스트림상태의 기준값을 설정하고 측정된 값과 비교하여 신호값으로 선정한다. 대상조건에 따라 판별은 특정부위의 상-아래-주변-중앙을 대상으로 최대치와 최소치 및 평균값으로 변수를 측정하였다. 떨림의 변화에 따라 상 $(-0.817){\pm}0.15$, 주변 $(-2.53){\pm}(-0.11)$, 아래 $(-0.29){\pm}0.03$, 중앙 $(-0.09){\pm}(-0.01)$ 의 최대치-최소치-평균값이 나타났다. 형태의 변화에 따른 현상을 통하여 생체의 움직임의 범위가 어떠한 형태의 유동현상을 갖고 있는지 예측할 수 있고, 특정부위의 상-아래-주변-중앙의 움직임으로 데이터를 구성하면 앞으로 특정부위의 여러 변화를 주었을 때 신체의 다양한 변화를 판별하는 예측기술이 진행될 것으로 판단된다.
To apply stereo vision system to obstacle recognition system of AGV, we constructed algorithm of stereo matching and distance measuring with stereo image for positioning of object in area. And using this system, we look into the error between real position and measured position, and studied relationship of compensation.
현재 인테리어의 기술은 세계적으로 발전하고 있다. 다양한 연구가 진행됨에 따라 가정 인테리어도 환경 조성을 위해 식물을 활용하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 활용되는 식물들의 증가에 비해 해당 식물들의 성질을 제대로 인지하지 못하여 예상치 못한 사고가 발생하고 있다. 이에 따라 특정 식물들의 위험성에 대해 다양한 매체를 통해 알리고 있지만 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 우리 주변에서 흔하게 접할 수 있는 대중적인 독성 식물을 판별하는 합성곱 신경망 모델 기반의 독성 식물 판별 시스템을 제안하였다. 이를 위해 독성 식물 판별을 진행하기 앞서 네 종류의 모델을 구축하였고 각 모델들을 비교 분석하였다. 분석한 모델들에 대해 높은 정확성을 갖는 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 이를 통하여 독성 식물들을 판별할 수 있으며, 독성 식물로 인한 안전사고를 줄일 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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