잘못된 메모리 접근으로부터 발생되는 오류는 C언어로 작성된 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다. 이러한 오류를 자동으로 검출하기 위한 기존의 상용화 도구 및 연구결과는 수행시간에 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 본 논문에서는 기존연구의 한계점을 개선한 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 실험을 통해 기존연구와의 비교분석을 수행하였다. 본 논문은 C언어 기반 프로그램의 소스코드 분석기법에 기반하고 있으며, 테스트 대상 프로그램에 할당된 동적 메모리 블록의 주소 범위에 대해 컬러링 기법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 오류검출기법은 기존의 바이너리 코드 분석기법에 비해 다양한 형태의 메모리 접근오류를 검출할 수 있으며, 테스트 대상 프로그램의 수행시간에 요구되는 메타데이터의 유지 및 갱신연산에 따른 공간 및 성능오버헤드가 기존의 소스코드 분석기법에 비해 개선되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법은 테스트 대상 프로그램과 공유 라이브러리간의 호환성 문제를 일으키지 않으며, 메모리 할당함수의 내부 메커니즘을 변경하지 않는 특징을 갖고 있다.
오늘날 복잡해져 가는 컴퓨팅 환경에서 시스템에 발생하는 다양한 문제를 시스템 관리자가 직접 처리하는 것은 한계가 있다. 이 한계를 해결하기 위해서 시스템 스스로 상황을 인식하여 적절한 대응하는 능력을 갖는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 자가 적응 시스템을 생성하기 위해서는 많은 경험과 지식이 필요하다. 따라서 자가 적응 시스템 구축의 어려움이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 그러한 자가 적응 시스템의 구축을 용이하게 하기 위하여 자가 적응 시스템의 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 자가 적응 시스템은 기존 관련 연구에서 문제가 된 시스템의 리소스 과다 사용을 통한 비효율성과 바이러스와 같은 외부 요인에 의한 부정확한 동작에 대한 문제를 부분적으로 해결한다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템에서 사용하는 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하였다. 개발자가 추가로 작성한 코드의 길이, 개발자가 만든 클래스의 수, 개발 시간을 제안 방법론 적용 전과 후를 비교하여 그 유효성을 확인하였다.
Simple camera-based system for evaluation of lower limb alignment as a part of an automated cycling fitting system was developed and verified in this study. Developed imaging system can evaluate lower limb alignment quantitatively during pedaling using a general camcorder and single marker attached on the knee. Threshold-based marker detection algorithm was proposed in this study. Experiment was carried out to compare the trajectory data from marker detection algorithm of the developed imaging system with the trajectory data from 3-D motion capture system. Results showed that average error between trajectories was 2.33 mm (0.92 %) in the vertical direction and 0.62 mm (1.86 %) in the medio-lateral direction. There existed significant correlation between two measured values (r=0.9996 in the vertical direction and r=0.9975 in the medio-lateral direction). It can be concluded that developed imaging system be applied to evaluate lower limb alignment which is an important factor for dynamic bicycle fitting.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
최근 VHTR(very high temperature reactor)에 대한 연구에서 흑연이 노심내 구조재, 반사재, 감속재로서 가장 적절한 재료로 인식되고 있다. 운전온도는 약 $900^{\circ}C$로 원자로 내부에 유입되는 소량의 불순물에도 흑연은 산화되기 쉬우며 산화된 흑연은 공극률이 증가하며 구조재료로서 가져야 할 파괴인성이 낮아진다. 본 연구에서는 산화 전후의 흑연에 대하여 초음파특성을 측정하고, 이를 기반으로 흑연에 대한 초음파탐상검사의 유효성을 타진하였다. 흑연의 초음파특성 측정 결과 초음파속도는 탄소강의 약 1/2, 음파 감쇠는 5배 이상, 신호대잡음비는 약 1/3로 측정되었다. 산화 후, 초음파속도는 as-received 상태에 비하여 미소하게 감소되었으나 초음파감쇠는 200% 이상으로 그 차이가 두드러지게 나타났다. 신호대잡음비에 기반하여 POD (probability of detection)을 산출한 결과, 100 mm 미만의 깊이를 가지는 측면공(SDH; side drilled hole)는 산화 전후에 큰 차이를 나타내지 않으므로 해당 깊이를 가지는 결함에 대해서 초음파탐상검사는 비교적 신뢰성 있는 검사를 수행할 수 있다고 판단된다. 상용 자동초음파탐상 장비에서의 테스트 결과 80 mm이하의 깊이에서는 인적오류가 크지 않을 것으로 예상할 수 있었으며, 위상배열 초음파 기법을 통한 검사를 수행한 결과 역시 양호한 신호대잡음비로 측면공들을 모두 검출할 수 있었다.
최근 많은 수의 지구관측용 광학위성이 개발되어 위성영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 위성영상의 활발한 활용을 위해서 신속한 전처리 과정이 요구된다. 위성영상 정합은 두 영상을 하나의 특정한 좌표계로 변환하여 등록하는 기술로서 원격탐사 분야에서 영상정합 기술은 서로 다른 대역의 영상을 정렬하거나, 두 위성영상 간의 상대적인 위치 오차를 수정하는데 사용된다. 본 논문에서는 서로 다른 Ground Sample Distance (GSD)를 가지는 위성영상 간의 자동 영상정합 방법을 제안하였다. 제안방법은 개선된 특징점 매칭방법과 강인한 변환모델 추정기법을 기반으로 하며, 다음과 같이 5가지 처리과정으로 구성된다: 중첩 영역 계산, 개선된 특징점 탐지, 특징점 매칭, 강인한 변환모델 추정, 영상 리샘플링. 특징점 탐지를 위해서 중첩영역을 추출하여 두 영상의 GSD가 유사하도록 영상 리샘플링을 수행하였다. 특징점 매칭 단계에서는, Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 알고리즘을 사용하여 영상정합 성능을 향상시켰다. 영상정합 실험은 KOMPSAT-3A와 RapidEye영상을 실험대상으로 수행되었으며 제안방법의 성능검증은 정성적, 정량적 두 가지 방법으로 수행되었다. 영상정합의 재투영오차는 RapidEye GSD를 기준으로 1.277 (8.3 m)에서 1.608 (10.452 m)의 픽셀 정확도를 보였다. 즉, 결론적으로, 제안방법을 통해 이종해상도 위성영상의 영상정합 가능성을 확인하였다.
중수로 원자로는 한 개의 원자로용기로 구성된 경수로와는 달리 약 380여개의 연료채널(fuel channel)로 구성되어 있다. 연료채널을 구성하는 압력유지 기기인 압력관(pressure tube)은 지르코니움 합금(Zr-2.5wt% Nb) 재질로서 치수는 내경이 103.4 mm, 두께가 약 4.19 mm, 길이가 6.36 m인 튜브 형태의 관이다. 압력관은 내부에 핵연료 다발과 냉각재가 내장되며 압력관의 기능은 연료를 지지하고 열수송 유체인 중수($D_2O$)를 이송한다. 압력관의 단순한 기하학적인 형상으로 인하여 자동화 비파괴검사가 가능하고 접근성이 우수하다. 연료채널은 경수로형 원전과 동일하게 설치전과 운전중에 원자력안전위원회 법령 요건에 따라 주기적으로 엄격한 비파괴검사를 수행하여 건전성을 확인한다. 연료채널의 주기적 비파괴검사에는 초음파탐상 및 와전류탐상검사 기법을 적용한 체적 비파괴검사 기술이 적용된다. 이중에서 와전류탐상검사 기법은 초음파탐상검사에서 검출된 결함의 확인을 위한 보충검사기술로 적용되고 있지만 표면결함에 대한 검출능이 초음파탐상검사 기법보다 우수한 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 압력관 내부 표면 비파괴검사에 적용되고 있는 와전류탐상검사 기술의 압력관 내면에 발생할 수 있는 결함의 검출 및 깊이 측정 특성에 대한 연구결과를 기술하였다. 즉, 와전류검사 기술은 압력관 내면에 발생할 수 있는 아주 미세한 결함을 매우 우수한 분해능으로 검출할 수 있으므로 초음파탐상검사 결과 확인을 위한 보충기술로서 매우 유용하지만, 결함의 깊이 측정은 오차가 매우 크게 발생하므로 결함 깊이 측정에는 적합하지 않고 오직 표면결함 검출에만 적용하는 것이 바람직하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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