본 논문에서는 촬영된 주차장 사진으로부터 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있는 주차 공간 자동 식별 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 딥러닝 기법에 기반한 시스템으로, 다양한 주차장 사진들을 토대로 학습을 진행하여 식별 결과의 정확도가 높으며, 기존의 주차 관리 시스템에 적용할 수 있다. 한편, 본 시스템은 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로도 개발되었다. 따라서 스마트폰 카메라를 통해 주차장 사진을 찍으면, 촬영된 이미지를 자동 인식하며 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있다.
Recently, as interest in personal hygiene has increased due to the community spread of COVID-19 and variant viruses, fixed and potable UV germicidal equipment to sterilize indoor spaces and hand-held UV germicidal equipment to sterilize household items such as masks and mobile phones are continuously being developed and sold. However, the development and sales of the product are difficult because appropriate testing methods have not yet been established. In this situation, if an uncertified product is distributed in the market, it can cause serious harm to consumers. In this study, we investigate the photobiological risks and safety devices against UV exposure of UV germicidal equipment distributed domestically, and propose appropriate test methods for portable UV germicidal equipment based on the research results.
최근, 감마선 조사기의 자동 원격 조사 제어기가 오동작하여 방사선작업종사자가 방사선 피폭 사고가 지속적으로 보고되고 있다. 이에 NDT 분야에서는 방사선에 대한 잠재적 사고를 미연에 방지하기 위한 방사선원 모니터링 시스템 구축에 많은 시간과 재원을 투자하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 비파괴검사장비에 범용적으로 적용할 수 있는 방사선원 위치 모니터링 시스템의 개발을 위한 선행연구로써 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 산화납 기반 방사선 검출기에 대한 감마선 응답 특성을 모의 추정하였다. 연구 결과, 방사선 검출기의 최적화 두께는 방사선원에서 방사되는 감마선 에너지에 따라 상이하며 에너지가 증가함에 따라 최적화 두께가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 결론적으로 PbO 기반 방사선 검출기의 최적화 두께는 Ir-192에 대하여 $200{\mu}m$, Se-75 $150{\mu}m$, Co-60 $300{\mu}m$로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 범용적으로 적용하기 위하여 2차 전자 평형을 고려한 PbO 기반 방사선 검출기의 적절한 두께는 $300{\mu}m$로 평가되었다. 이러한 결과는 차후 다양한 NDT 장비에 범용적으로 적용하기 위한 방사선원 위치 모니터링 시스템을 개발 시 방사선 검출기에서 요구되는 적절한 두께를 결정하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 형식 기술 기법 중의 하나인 LOTOS 명세로부터 적합성 시험 시퀀스를 자동 생성하는 방법을 기술한다. 전체적인 시스템 구현을 위해 현재까지 연구된 여러가지 알고리즘들을 응용하여 적용하였고, 또 Rural Chinese Postman tour 개념을 개선한 후 적용하였다. 통신 프로토콜에 대한 LOTOS 명세로부터 CAESAR 도구의 Petri-net을 통한 시뮬레이션 기능을 이용하여 해당상태 천이 그래프를 생성하고, 얻어진 상태 천이 그래프에 대해 적합성 시험 시퀀스를 생성하기 위해 주어진 그래프의 각 상태에 대한 유일한 시퀀스인 UE sequence(Unique Event sequence)를 정의하였다. 또한 이러한 UE 시퀀스가 존재하지 않는 상태에 대해서는 부분 UE sequence(Partial UE sequence) 및 signature를 정의하였고, 또 이러한 특성 시퀀스에 대한 경험적 연구 결과를 정리하였다. 한편, 최적의 시험 시퀀스 생성을 위해 얻어진 특성 시퀀스들을 Rural Chinese Postman tour 개념에 적용하는 방법론에 대해서도 제시하였다. 또 생성된 적합성 시험 시퀀스의 오류 판단 영역 예측 방법 및 과정과 결과에 대해서도 기술하였고, 얻어진 시험 시퀀스를 표준 시험 표준기법인 TTCN으로의 변화 방법론도 제시하였다. 마지막으로 제안된 생성방법론에 대한 프로토타입은 실제 통신 프로토콜에 적용하기 위해 실질적인 많은 부분을 고려하면서 실행시험 스우트 생성을 위해 구현되었고, 이 프로토타입은 지능망이나 PCS 또는 ATM 프로토콜을 위한 적합성 시험 목적으로 사용될 수 있다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
액체침투탐상법(PT)을 이용한 직경 1 m, 길이 6 m의 초장대형 파이프내면 육성용접부의 표면결함 진단시스템을 개발하였다. 우선 CATIA를 사용하여 주요 유닛 및 PT machine 전체를 3D 모델링하였으며, 이를 구조강도 및 변형 해석에 사용하였고 또한 각 유닛의 동작 간섭현상을 체크하여 2차원 제작도면 생성으로 제작에도 사용하였다. ANSYS를 사용하여 구조강도 해석 및 변형 해석한 결과, 최대 등가응력은 44.901 MPa 발생하였고, 이는 PT machine의 재질인 SS400의 항복인장강도 200 MPa 보다 작으므로 안전하다고 판단되며, 또한 최대 변형은 0.15 mm 발생하였고, 이는 하중이 제거되면 원래대로 돌아간다고 판단된다. 개발된 장비의 성능을 검증하기 위하여 공작물의 최대이동속도 7.2 m/min., 최대회전속도 9 rpm, 반복위치정밀도 1.2 mm, 검사속도 $1.65m^2/min$. 등을 확인하였으며, 이 모든 검사 항목은 개발 목표치를 만족하였다. ASME SEC. V&VIII의 방법에 따라 육성용접층의 균열, 기공, 인더컷 등의 표면결함 유무를 확인하기 위하여 개발한 PT 자동검사시스템을 사용하여 PT검사를 실시한 결과, 표면층의 결함은 관찰되지 않았다. 부가적으로 육성용접부를 평가하기 위하여 ASTM G48-11의 방법으로 Ferric Chloride pitting test에 따라 육성용접층의 부식시험을 실시한 결과 weight loss는 $0.3g/m^2$으로 만족하였으며, 또한 ASTM A751-14의 방법에 따라 육성용접층의 화학성분을 분석 결과 모든 성분이 규격을 만족하였다.
기존 TCP 기술은 송${\cdot}$수신측에 각각 고정된 크기의 버퍼를 할당하기 때문에 높은 대역폭(High-Bandwidth) 및 큰 전송지연(High Delay)을 가진 통신에는 적합하지 못하다. 따라서 종단간의 TCP 처리량을 개선하기 위해 통신망 상황에 따라 자동으로 TCP 버퍼를 조절하려는 시도가 있어왔다. ATBT(Automatic TCP Buffer Tuning)에서 송신측은 현재의 혼잡 제어 윈도우(CWND)의 값에 따라 송신 버퍼 크기를 조절하고 수신측은 운영체제가 정해ens 최대 크기의 TCP 버퍼 값으로 수신 버퍼 크기를 고정한다. DRS(Dynamic Right Sizing) 에서는 이전에 수신한 TCP 데이터의 두 배를 현재 송신할 TCP 데이터라고 예측함으써, TCP 수신측은 단순히 이에 따라 수신 버퍼 크기를 동적으로 변화시킨다. 그렇지만 TCP 세그먼트의 손실 가능성으로 인해 정확히 두 배로 버퍼 크기를 변화시킬 필요는 없다. 따라서 우리가 제안한 패킷 손실률에 기반한 효율적인 TCP 버퍼 조절 알고리즘(TBT-PLR:TCP Buffer Tuning Algorithm based on Packet Loss Ratio)은 TCP 송신측에는 ATBT 방법을 TCP 수신측에는 TBT-PLR 방법을 적용하였다. 실제 TCP 성능을 테스트하기 위해서 리눅스 커널 2.4.18을 수정하여 구현하였으며 기존의 고정된 크기의 TCP 버퍼를 가진 경우와 버퍼 크기가 동적으로 변하는 TBT-PLR을 적용한 경우를 비교하였다. 결과적으로, TCP 연결들간의 균형있는 메모리 사용으로 인해 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 뇌격전류에 따른 저압 배전계통의 전자식 전력량계 및 배전 패널의 통신설비와 전원장치를 보호할 목적으로 사용하는 서지보호장치(SPD)에 관한 것이다. 서지보호장치(SPD)는 접속방식에 따라 1-포트 서지보호장치(SPD)와 감결합 요소를 포함한 2-포트 서지보호장치(SPD)로 구분된다. 뇌격전류에 대한 내부 시스템의 보호는 협조된 서지 보호체계를 이루는 계통적인 접근이 필요하다. 이에 대응하기 위해 이론적인 검토를 통해 피뢰구역(LPZ) 정의에 대한 고찰 및 해석을 진행하였다. 뇌서지에 의한 뇌격전류는 상당히 크기 때문에 하나의 서지보호장치(SPD)로 방호하기에는 한계가 발생하며, 이를 해결하기 위해 다단의 종속적으로 서지보호장치(SPD)를 설치하게 된다. 본 논문에서는 전력계통에 있어 한전계통에 연계되는 Incoming side가 아닌 건물 내에 설치되는 분기형 배전패널 내부의 전자식 전력량계 및 각종 통신(제어)설비를 보호할 목적으로 한전계통이 연계되는 MOF 단에 설치되는 LPZ0에 해당하는 피뢰기(LA, SA)와 보호협조를 이루는 LPZ1과 LPZ2의 경계영역에 설치하는 저압 배전계통용 II등급 서지보호장치(SPD)에 대해 설계를 하였다. 또한 감결합 요소가 없고, 부하 전류를 흘릴 수 있는 직렬 접속 방식의 1-포트 서지보호장치(SPD)에 대한 최적의 설계 방안을 도출하고 실험을 통해 기존의 방식과 비교하여 성능 개선과 관련한 검증을 실시하였다.
조영제의 혈관외유출을 한번이라도 경험한 방사선사들은 혈관외유출의 발생에 대한 두려움으로 검사하는 동안 정신적 고통을 수반하게 된다. 환자의 경우 심한 신체적, 정신적 고통과 의료진 및 의료에 대한 불신을 갖게 되므로 미연에 예방할 수 있는 방안의 마련이 무엇보다 필요하다. 따라서 본 연구에서는 조영제 주입 시 압력인 PSI를 낮추어 혈관외유출을 예방하고자 하며 그 방안으로 자동주입기와 환자의 정맥주사바늘에 연결되는 Y자 형태의 연결관(connecting tube)의 직경에 따른 조영제 주입 시 PSI의 변화를 비교 분석하고자 하였다. Y형태의 연결관 직경이 약 2 mm 정도인 A제품의 경우 전체 평균 연령의 PSI는 98.5, 표준편차 9.72로 나타났다. 연결관 직경 약 3 mm 정도인 B제품의 경우 전체 연령의 평균 PSI는 62.0, 표준편차 8.59로 나타났다. 이것은 직경이 더 넓은 B제품의 경우 A제품과 비교했을 때 평균압력이 37.05% 감소한 결과이다.
최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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