현대 해상전에서 함정의 피탐지율은 생존성에 직접적인 요소이며, 레이다 반사면적(RCS; Radar Cross Section)은 피탐지율에 있어서 주요 변수 중 하나이다. 본 논문에서는 RCS 감소기법 중 하나인 레이다 신호를 흡수하는 특수 재질을 통한 RCS 감소 기법인 RAM(Radar Absorbing Materials) 방법을 이용하여 위협 주파수 대역의 RCS 해석을 수행하였다. 해석 모델은 모형선 모델을 이용하였고, RAM 기법에 적용될 전파흡수체는 최신 전파흡수체 기술인 광대역 메타물질을 적용하였다. 광대역 메타물질은 광대역에서 공진주파수를 갖는 MIK 공진구조와 유연성 기판을 이용하여 모델링을 수행하였고, 광대역 메타물질의 성능 분석을 위하여 전자기파의 흡수율과 반사율에 대한 모의실험을 수행하였다. 또한, 광대역 메타물질 적용에 따른 레이다 반사면적 감소효과를 분석하기 위하여 기존 전파흡수체와의 비교를 통하여 RCS 감소 효과를 분석하였다.
기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 사막화는 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치고 있다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생의 수분상태는 사막화의 중요한 지표이다. 본 논문에서는 중국과 몽골 사막 주변영역에 대해 식생의 수분상태를 탐지하였다. 식생의 수분상태를 탐지하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규화 수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.
전송되는 정보들의 가로채기 확률을 감소시키기 위한 피감청 기술 중 대표적인 대역확산통신 기법을 적용함으로써 통신 성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 최적의 은밀 수중음향통신 시스템의 모델을 제안한다. 대역확산 통신 된 신호의 레벨이 낮아져 주변의 배경소음과 같은 레벨로 전송하기 때문에 피탐지 확률이 감소하고 은밀성의 특징을 갖게 된다. 본 논문에서는 BCJR(Bahl, Cocke, Jelinek, Raviv) 복호방법과 대역 확산 기법 중 직접 수열 대역 확산 기법을 적용하였으며, 은밀 수중 통신에서 고려되는 송수신 모델은 크게 두 가지로 나뉘는데, 경판정 기반의 송수신 모델과 반복기반의 터보 등화 모델의 성능을 시뮬레이션과 호수 실험을 통해 성능을 비교 분석하였다.
열전소자를 이용하여 고온의 표면을 능동적으로 냉각하여 적외선 방사량을 줄이는 기술을 소개한다. 공력가열이나 자체 발열 등에 의한 고온 표면 환경을 구현하였고, 여기에 열전소자를 설치하여 냉각하였을 때의 표면 온도와 적외선 방사량을 상용 수치해석 소프트웨어를 사용하여 계산하였다. 이를 통해 특정 환경에서 열전냉각소자를 이용하여 고온 표면에 있어 외부 환경과 비교했을 때의 적외선 방사량 대비를 이론적으로 완전히 제거할 수 있음을 확인하였다.
기존 비파괴평가 기술의 결함 탐지 한계를 극복하기 위하여 비선형 초음파공명 특성을 이용한 미세 균열 진단 기술을 개발하였다. 가진 전압에 따른 초음파공명 주파수의 천이현상과 정규화 공명 진폭 감소 현상을 비선형 초음파공명 특성 파라미터로 제안하였으며 이를 실험적으로 확인하였다. CT 시편에 피로시험을 통하여 미세한 자연 균열을 생성하였으며 피로 사이클 단계마다 초음파공명주파수와 정규화 공명진폭의 변화를 측정하였다. 무결함 또는 10 ${\mu}m$ 정도의 매우 미세한 균열이 존재하는 시편에서는 초음파공명 주파수 천이현상이나 정규화 공명 진폭의 변화가 나타나지 않는 반면에 30 ${\mu}m$급 이상의 미세 균열 시편에서는 균열 크기가 증가함에 따라 초음파공명주파수의 천이 현상이나 정규화 공명 진폭의 감소량이 증가함을 확인하였다.
굴절법 토모그래피를 구현하는 대부분의 컴퓨터 프로그램은 타우-피 역산 알고리즘을 이용하여 초기 모델을 생성한다. 타우-피 역산 알고리즘은 지층의 수직 분해능에 초점을 맞추기 때문에 전단 영역의 존재를 지시하는 탄성파 속도의 감소와 같은 수평적인 변화를 탐지하는데 실패하는 경우가 자주 발생한다. 본 연구에서는 타우-피 역산 알고리즘이 50미터 혹은 10개 측점 너비의 주요 전단 영역을 탐지하거나 정의하는데 실패하는 사례를 보여준다. 그럼에도 불구하고 대다수의 굴절법 토모그래피 프로그램들이 각 지층의 수직 속도 구배로 탄성파 속도를 매개화한다. 이와는 달리, 일반상반성방법(Generalized Reciprocal Method; GRM) 역산 알고리즘은 개별 지층의 수평 분해능을 강조한다. 본 연구에서는 GRM 역산 알고리즘을 이용하여 50미터 폭의 전단 영역을 성공적으로 탐지하고 정의하는 사례를 보여준다. 전단 영역의 존재는 2차원 선두파 진폭분석과 이후의 3차원 굴절법 탐사의 일환으로 수행된 몇 개의 근거리 직교 탄성파 탐사에 의해 확인된다. 또한. 송신원 기록 진폭분석 결과는 풍화대에서 수직 속도 구배보다는 속도역전이 발생하는 것을 보여준다. 결론적으로 말하면, 모든 탄성파 굴절법 탐사가 실용적으로 정확한 심도추정 결과를 제공하는 것을 목적으로 하면서도 개별 지층의 수평 분해능을 강조하는 기법들이 지질환경공학적인 응용에 더 유용한 결과를 생성한다는 것이다. 향상된 수평 분해능의 장점은 구조적 특징이 탄성파 속도의 변화 크기로부터 인식될 수 있는 2차원 트래버스(tracverse)로 얻어질 수 있다. 또한, 3차원 탐사로부터 얻어진 공간 패턴은 탄성파 속도에서는 고유한 변화나 징후를 보이지 않는 단층과 같은 구조적 특징의 인식을 가능하게 한다.
본 논문에서는 MMORPG에서 각 캐릭터의 소지금 증가/감소 이벤트 로그 데이터를 위주로 플레이어의 액션 로그 데이터를 조사하여 게임봇을 탐지하는 기계 학습 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 게임봇 계정과 일반 계정을 구분하는 주요 피쳐를 추출하기 위해 밀도 기반 군집화 알고리즘의 하나인 DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하였다. DBSCAN 알고리즘을 통해 각 플레이어의 소지금 증가/감소 위치 좌표를 클러스터링하고, 그 결과 생성된 클러스터의 수, 코어 포인트의 비율, 멤버 포인트의 비율, 노이즈 포인트의 비율과 같은 공간적 특성을 나타내는 값들을 추출하였다. 해당 피쳐들을 사용하면 게임봇 개발자들이 게임봇 탐지 시스템의 원리를 알더라도 넓은 지역을 돌아다니며 사냥을 하도록 게임봇 프로그램을 제작하는 것은 매우 비효율적이기 때문에 탐지 시스템을 우회하기 어렵게 된다. 결과적으로, 게임봇은 소지금 변동 좌표 데이터로부터 추출한 공간적 특성에서 일반유저와 명확한 차이를 보였다. 예를 들면, DBSCAN 클러스터링 결과 중 노이즈 포인트의 비율에서 게임봇은 5% 이하의 낮은 값을 가지는 반면에 일반 유저들은 대부분 높은 값을 갖는다. 실제 MMORPG의 액션 로그 데이터를 이용한 게임봇 탐지에서, 본 논문에서 제안된 시스템은 높은 탐지율의 우수한 성능을 보였다.
2차원 이미지를 통한 자세 추정의 경우 관절이 겹치거나 가려져 있는 등의 인식 저해 요소로 인하여 자세 추정 정확도가 감소하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통해 2차원 이미지를 3차원으로 증강한 뒤 자세를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차원 이미지의 평면좌표 값에서 GAN을 통해 노이즈 벡터 z축 값과 피사체에 투영되는 빛의 방향 값을 반영한 3차원 이미지를 만든다. 이러한 이미지 합성 과정을 거친 후 DeepLabCut을 사용해 관절 좌표를 추출하고 자세 추정 및 분류를 진행한다. 이를 통해 2차원에서의 자세 추정 정확도 향상을 기대할 수 있으며, 향후 이를 기반한 이상행동 탐지 분야에서 적용할 수 있다.
2차원 이미지 또는 영상을 통한 자세 추정의 경우, 영상 내에서 발생할 수 있는 탐지 오류, 피사체 잘림, 폐색(Occlusion) 등으로 인해 자세 추정 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 4장 이상의 다양한 각도로 촬영한 이미지를 NeRF(Neural Radiance Fields)를 통해 이미지 합성(Image synthesis)을 진행하여 3차원 모델을 생성한다. 이후 DeepLabCut을 사용하여 관절 좌표와 골격(Skeleton)을 구축한다. 구축한 골격을 인공지능에 학습시킨 뒤 2차원 영상에서의 관절 좌표 인식, 골격 구축, 자세 추정을 진행한다. 2차원 영상 테스트 데이터를 통해, 3차원 모델을 사전 학습한 인공지능 모델과 기존 2차원 이미지를 사용하여 학습한 인공지능 모델의 자세 추정 정확도를 비교한다.
강자성체는 자구들의 상호작용으로 인해 잔류 자화가 남게 되는데, 전자전기 산업 및 국방 피탐지 분야에서는 이러한 잔류 자화량을 정밀하게 0으로 만드는 탈자기법이 요구된다. 하지만 현재 수행되는 탈자기법들은 경험과 실험에 의존한 방법들로, 새로운 재료의 개발에 따른 효율적인 탈자를 위해서는 강자성체의 히스테리시스 곡선을 반영한 탈자기법이 필요하다. 본 논문에서는 자성체의 물성적인 성질을 기반으로 정립된 Preisach 모델링 기법을 이용하여 Anhysteretic Deperm, Deperm-ME, Flash-Deperm에 따른 2차원 유한요소해석을 수행하였다. 탈자 전류에 의한 자기이력궤적의 분석을 통해 강자성체의 히스테리시스 곡선과 탈자 변수의 관계를 고찰하였으며, 이로써 탈자에 효율적인 전류 감소 형태를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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