본 연구에서는 새로운 RTM(Resin Transfer Moulding) 제작 공법으로 기존의 금속 재료를 대체 할 헬리콥터 착륙장치 복합재 토크링크의 피로내구성 평가에 대한 절차와 방법론에 대해 기고하였다. 토크링크의 예상 운용 수명을 적용하기 위하여 진보된 확률적 랜덤 처리 기법을 이용한 모사하중 스펙트럼을 산출하고, 기초 물성 실험값을 기반으로 잔여강도 저하를 분석하여 피로내구성 평가를 하였고 실물 피로시험을 수행하여 결과를 비교 검토하였다.
본 연구는 최근 금속재를 대체하기 위하여 RTM법으로 개발된 헬리콥터 복합재 토크링크 구조에 대하여 피로 내구성 평가 절차와 기법에 대하여 고찰하였다. 피로내구성 평가에 필요한 운용수명 중 예상되는 피로하중스펙트럼을 산출하는데 보다 신뢰성이 높은 진보된 기법으로 확률적 랜덤처리 기법을 도입하였다. 그리고 불균질성이 큰 복합재에 대하여 재료의 피로특성치를 기반으로 하는 강도저하 접근법을 통하여 잔여강도와 피로파손확률 거동을 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 내구성 평가를 수행하였다. 이때 강도저하파라미터 는 일련의 재료시편 피로시험 결과를 최대근사법을 사용하여 Weibull 파라미터를 해석함으로써 결정하였다. 또한 복합재 토크링크 실물시제에 대하여 피로내구성 시험을 수행하고 해석결과와 비교 검토하였다.
송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.
본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.
Hansen과 Hurwitz(1946)는 우편조사에서의 무응답 문제를 처리하는 방법으로 표본을 응답결과에 따라 응답층과 무응답층으로 나눈 다음, 무응답층의 일부를 랜덤 추출하여 면대면 직접조사에 의해 무응답층의 정보를 얻는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접질문 방법인 Black-Box 방법과 간접질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중 추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다.
본 논문에서는 효율적인 peer-to-peer(P2P) 네트워크의 토폴로지 구축을 위해 참여 피어의 용양과 데이터 소스까지의 홉 수를 고려한 분산적 부모 피어 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 우선 각 피어가 부모 피어로 선정될 확률을 결정하기 위해 피어의 용양과 거리를 결합하는 방안을 제시하고 각 피어가 분산적으로 관리하는 이웃피어의 상태 정보를 이용하여 확률적으로 부모 피어를 선택하는 방안을 제시한다. 모의실험을 통해 제안 기법은 용양이 큰 피어가 보다 많은 자식 피어들을 지원하게 함으로써 타 기법들에 비해 동일 환경에서 P2P 네트워크의 지름과 네트워크 구성의 효율성 측면에서 우수함을 정량적으로 검증하였다.
대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
본 논문에서는 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)에서 표준화 작업중인 HIPERLAN/2(HIgh PErformance Radio Local Area Network/2)의 성능 향상을 위하여, 우선순위기반 스케쥴링 방식 하에서의 동적 랜덤접속채널 할당방법을 제안하였다 제안한 방식은 AP(Access Point)에서 자원을 할당 할시 충돌단말에게 우선적으로 자원을 할당함으로써, 결과적으로 충돌단말의 전체전송지연을 줄여준다. 동적 랜덤접속채널 할당 방법은 트래픽 부하가 적을 때는 랜덤접속채널 수를 증가시킴으로 충돌확률을 줄여서 많은 단말들이 자원을 할당받도록 하며, 부하가 많을 때는 랜덤접속채널 수를 적게 설정하여 데이터 전송채널을 증가시킴으로써 처리율을 증가시키고 스케줄링 지연을 감소시켜 성능을 향상시킨다 표준안을 근거로 제안된 방법을 성능평가 하였을 경우, 매체접근제어 프로토콜의 처리율 및 전송지연이 성능 향상됨을 확인하였다.
무선 환경에서는 한정된 주파수 자원과 소비전력을 고려하여 시스템을 설계하여야 한다. 이와 같은 조건을 만족하는 모뎀기술이 Trellis Coded Modulation(TCM) 방식이다. TCM의 복호 알고리즘으로는 확률적인 최적의 경로추적 알고리즘인 Viterbi 복호 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서는 오디오 데이타의 무선전송을 위한 무선모뎀시스템의 수신단에 필요한 Viterbi 디코더를 설계하였다. 설계된 Viterbi 디코더는 고음질의 2채널 무선 오디오 신호(705,6kbps) 처리를 목적으로 하였다. 수신된 데이터에 8-level soft decision을 적용하였다. ACS(Add Compare Select)부와 TB(Traceback) 메모리 블럭은 데이터의 고속처리를 위해 병렬로 설계하였고, traceback depth는 50으로 하였다, 시뮬레이션 결과 설계된 Viterbi 디코더는 1bit, 2bit 등 랜덤하게 발생하는 에러에 대해 정정 능력이 우수하였다.
구별자 공격은 암호 알고리즘이 특정 확률로 특정 차분 특성을 만족한다는 사실을 활용하여 랜덤 데이터들로부터 암호 데이터를 구별해내는 작업이며, 데이터에 대한 확률적인 예측을 수행하는 딥러닝 기술은 이에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 실제로 신경망 구별자에 대한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 형태 보존 암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 구별자 공격에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다. 본 논문에서는 형태 보존암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 최초로 제안하였다. 실험 결과, 0x08 (입력 차분)에 대해서는 숫자 도메인에서 8 라운드까지0.98 이상의 정확도를 달성하였으며, 소문자 도메인에서는 2라운드까지 구별이 가능하였다. 향후에는 또 다른 형태 보존 암호에 대한 신경망 구별자와 더 큰 도메인 및 높은 라운드에서도 동작 가능한 FF3 신경망 구별자를 구현할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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