본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.
화자인식은 개개인마다 다른 음성 주파수를 분석하여 미리 저장된 음성과 비교해 본인 여부를 판단하는 하나의 기술을 의미한다. 딥러닝 기반의 화자인식은 여러 분야에 적용되고 있으며, 펫 로봇도 그 중 하나이다. 하지만 펫 로봇의 하드웨어 성능은 딥러닝 기술의 많은 메모리 공간과 연산에 있어 매우 제한적인 상황이다. 이는 펫 로봇이 사용자와 실시간 상호작용에 있어 해결해야 할 중요한 문제점이다. 딥러닝 모델의 경량화는 위와 같은 문제를 해결하기 위한 하나의 중요한 방법으로 자리하였으며, 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 특정한 명령어 형태인 펫 로봇용 음성 데이터 세트를 구축하고 잔차(Residual)를 활용한 모델들의 결과를 비교해 펫 로봇용 화자인식의 경량화 연구의 결과를 서술하며, 결론에서는 제안한 방법에 대한 결과와 향후 연구방안에 대해 서술한다.
해석적 형태의 정상확률을 얻기 어려운 마코프 과정에 대하여 행렬 연산 방법 또는 반복 계산 방법 등의 수치적 방법을 이용한 근사 해를 고려할 수 있다. 이 논문에서는 마코프 체인 또는 마코프 과정의 정상확률을 계산하는 수치적 반복 공식의 정확성을 규명하는 연구를 수행한다. 특별히 시스템 가용도를 위한 마코프 모형을 이용하여 수치적 방법의 수렴과 정확성을 검토한다. 수치적 계산에 의한 시스템 가용도와 복잡하지만 해석적 수식에 의한 시스템 가용도를 비교한다. 그리고 수치적 해의 수렴에 필요한 반복 회수를 조사한다. 이 연구를 통하여 수치적 반복 계산 방법의 정확성과 유용성을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
입체음향 시스템의 목적은 청취자에게 음원을 획득한 장소에 있는 것과 같은 느낌을 주는 것이다. 이를 위해 일반적으로 더미헤드가 많이 사용되고 있다. 인간의 머리형태를 한 더미헤드의 특성 때문에 더미헤드를 통해 획득한 음원을 헤드폰을 통해 청취하는 경우 현장감을 느낄 수 있다. 하지만 더미헤드의 형태 및 크기는 공공장소에서 사용하기에는 제약이 있고 더미헤드를 통해 획득한 신호는 멀티채널로 확장하기가 어렵기 때문에 본 논문에서는 이러한 더미헤드를 구체로 간략화 한 후 구체 위에 다수 개의 마이크를 배치하여 입체음원을 획득하기 위한 멀티채널 3차원 마이크 기술에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 멀티채널 3차원 마이크는 구체 위의 수평면 상에 5개의 마이크를 배치하여 입체 음원을 획득한 다음 후처리 과정을 통해 헤드폰, 스테레오, 스테레오 다이폴, 4채널 및 5채널 재생환경 등에서 재생이 가능하다. 다양한 재생신호의 생성을 위한 후처리 과정은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, H/W로 제작하였다. 멀티채널 3차원 마이크의 성능을 검증하기 위해 방향성 실험을 수행한 결과, 멀티채널 재생환경에서 더미헤드 기술의 단점인 전/후방 혼동현상을 현저하게 줄일 수 있었다.
디스플레이는 장치는 아날로그 또는 디지털 시스템에서 발생되는 문자, 도형, 영상, 패턴 형태의 정보를 인간의 육안으로 판별 가능하도록 전달함으로써 인간과 기계를 연결시켜주는 중요한 영상정보통신시스템 장치이다. 이러한 장치를 활용해 보여주는 기능이 중시되면서 정보를 정확하고 신속하게 표출하기 위한 핵심적인 기능과 역할이 절대적으로 필요하다. 아날로그 시대의 대명사였던 브라운관(CRT)에 PPI Scope 주사방식 시스템 신호를 CRT에 표시함으로써, CRT에 표시된 정보를 통해 기계적인 시스템에서 발생된 신호를 인간인 판독할 수 있도록 전달하는 중간 매개체 역할을 통해 정보를 분석하였다. 본 연구는 이와 같이 수신된 신호를 정보로 표출하는 레이더 디스플레이 장치에 관한 것으로, 디스플레이 장치의 수직 블랭킹 간격(Vertical blanking interval)과 버퍼스왑(Buffer swap)을 통한, 고정함수 그래픽 파이프라인 고속 대용량 처리형태의 알고리즘을 적용하였다. 발생될 수 있는 오차를 제거하기 위해 FPGA 및 내부 알고리즘, H/W로직을 동기화 처리로 표출정보 끊김 현상을 제거하고, 고속으로 영상정보가 표출될 수 있도록 구현함으로써, 별도의 고가 고성능 그래픽 연산장치 GPU 없이 구현된 FPGA 로직에 수행알고리즘을 적용하여 경제성은 물론 레이더 정보표출 신뢰성과 성능을 향상시켰다. 이를 통해 기존 아날로그 신호에 따라 동작하는 CRT 레이더 디스플레이를 구비한 레이더 시스템에서 디스플레이를 평면 디스플레이로 교체할 수 있도록 한 레이더 디스플레이 장치에 관한 연구이다.
본 연구에서는 열가공공정을 거쳐 제조된 Cu-Fe-Xi(Xi=Ag, Cr 또는 Co) 미세복합재료의 미세구조와 기계적 특성 및 전기적 특성에 대하여 조사하였다. 냉각가공 중에 수지상정들은 인발 방향에 평행하게 배열되고 필라멘트 형태로 연산되었다. Ag를 첨가한 미세복합재료가 같은 가공율에서 Co나 Cr를 첨가하는 미세복합재료보다 미세조직이 더욱 미세하게 관찰되었다. 제3첨가원소로 Ag를 함유하고 있는 Cu-Fe-Ag 미세복합재료의 강도와 전도도는 Co나 Cr를 첨가하는 미세복합재료보다 높게 나타났다. Cu-Fe-Ag 미세복합재료의 우수한 기계적 성질과 전기적 특성은 Ag가 함유되어 있는 경우 필라멘트의 미세성과 균일성이 높게 관찰되는 것과 관련이 있다. Cu-Fe-Xi 미세복합재료의 강도는 Fe 필라멘트의 간격을 고려한 Hall-Petch 형태의 식과 일치한다. Cu-Fe-Xi 미세복합재료의 파괴는 연성파괴가 관찰되었다.
초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상 처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역 검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Multiple 연산으로 대비차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육 영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 시스템 개발시 필요한 등가 회로를 이용한 MMC 시뮬레이션 모델을 제안한다. MMC는 하프 브릿지 혹은 풀 브릿지 형태의 서브 모듈이 직렬로 수십 개에서 수백 개가 연결된 형태의 전력변환기로, 전압형 HVDC(High Voltage Direct Current)와 같은 고압 송전에 가장 적합한 토폴로지로 선택되어 상용화 되어 있다. MMC의 알고리즘 개발을 위해서는 전체 시스템의 시뮬레이션이 필수적이다. 그러나, 수백 혹은 수천 개의 스위칭 소자를 사용하여 MMC의 시뮬레이션 모델의 구성하거나 시뮬레이션을 수행하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 전압 레벨 증가 등의 확장성이 용이하고 MMC 변환기의 전압 전류의 동특성을 등가화하여 구현한 시뮬레이션 모델을 제안한다. 스위칭 신호와 암 전류의 방향으로부터 등가 회로의 전압과 전류식을 연산하고, 이를 Matlab/Simulink를 이용하여 등가 모델화한다. 개발된 모델의 타당성을 보이기 위하여 스위칭의 소자를 이용한 5 레벨의 MMC와 본 논문에서 제안하는 등가 모델 MMC의 시뮬레이션의 결과를 보인다. 두 모델의 전류 파형, 전압 파형 등이 일치함을 보임으로써 개발 모델의 타당성을 보이고자 한다.
제주도 남쪽에 위치한 하논화산은 분화구에 경작지로 이용되고 있는 습지가 있다. 이 습지퇴적층을 조사한 선행 연구자들은 과거에는 이 퇴적층이 마르호였을 것이라 추정하였다. 습지 퇴적층의 심도는 굴절법 탄성파 탐사를 통해 $5{\sim}14m$로 추정 되었으며, 이는 선행 연구결과와 대체로 일치한다. 그러나 이러한 자료들은 특정구간에 대한 정보일 뿐으로, 분화 구내 퇴적층의 공간적 특성을 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 탄성파 탐사를 통해 확보한 습지퇴적층의 심도를 바탕으로, 공간통계기법을 이용하여 화구호를 가상적으로 복원하였다. 화구호의 복원과정은 다음과 같다. 우선, 선행 연구자료와 본 연구의 탐사자료를 바탕으로 기본 데 이 터를 구축하고, 이를 IDW와 크리깅을 이용하여 내삽하였다. 이렇게 내삽된 자료를 다시 현재의 지형면과 연산하여 고지형면을 복원하였으며, 여기에 시추자료에 근거한 수면의 고도를 이용하여 화구호의 경계를 추출하였다. 복원된 화구호는 중앙 분석구의 북쪽에 반달 형태로 존재하였으며, 평균 수심은 약 5m, 최대 수심은 약 13m에 이르렀을 것으로 추정되었다. 아울러, 내삽기법에 따라 미세한 차이는 있으나, 화구호의 면적은 $184,000{\sim}190,000m^2$, 부피는 약 $869,760m^3$로 추정되 었다. 분화구 생성직후부터 지속적인 퇴적작용이 있었기 때문에, 복원된 화구호가 특정 시기의 호수를 직접 가리키지는 않지만, 분화구의 내부 형태와 마르호의 퇴적 및 변화과정을 밝히는 데 중요한 단서가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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