플러그인 디지털 프레임웍은 계의 구성요소가 블랙박스 형태로 구성되어 있을 때 계의 응답을 해석하는 도구이다. 일반적으로 구성요소를 연결하는 동역학계의 연결부는 계의 응답에 크게 영향을 미치게 되고, 많은 경우 연결부의 특성은 변위와 주파수에 따라 달라지는 특성을 보인다. 그러므로 연결부의 특성에 대한 민감도의 계산은 전역적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 플러그인 디지털 프레임웍에서 연결부의 전역민감도를 계산하는 방법을 주파수응답함수 기반의 부분구조합성법을 기반으로 제시한다. 일차 전역민감도는 무작위균형설계법을 이용하여 적은 수의 샘플링으로 각 인자영향을 계산할 수 있다. 이 방법은 승용차의 실내소음에 대한 각 연결부 강성의 민감도를 계산하는 예에 적용함으로써 그 효용성을 검증하였다.
SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.
고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.
필자들은 경주지역 최대 고분인 황남대총 남, 북분에서 출토된 칠기의 재질과 기법 조사를 실시하였다. 조사 방법은 깨어진 칠기편을 이용하여 태골을 분류하고 그 결과를 바탕으로 도막단면(약2㎜)의 박편을 제작, 현미경하에서 하지의 혼입재 종류와 도막구조를 분류함으로써 칠기의 유래를 추정하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 1. 남분에서 출토된 칠이배, 칠완, 칠장방형합자 등 협저제칠기의 하지에는 골분이 사용되었다. 이러한 칠기는 동시대 동아시아에 있어서 중국의 진~한대 이후 발달된 고급칠기의 계보에 위치된다. 2. 남, 북분에서 출토된 칠배, 완, 장방형합자 등은 식기류, 화장도구의 일부로서 세트로 부장되었을 가능성이 있다. 3. 남분과 북분 출토 칠기에는 품질면에서 차이가 있다. 남분에는 중국칠기의 계보를 잇는 협저제칠기, 포태칠기 등 고급품이 다수 부장되어 있다. 북분에는 남분에서 출토된 칠기보다 제작방법이 간단한 목심제칠기가 많다. 4. 북분에서 출토된 흑칠지에 동물이나 새 문양이 그려진 용기류는 대부분 목심제칠기로 제작 공정이 비교적 간단하다.
본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.
최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.
본 논문에서는 멀티미디어 처리를 제공하는 객체지향 데이타베이스 시스템에 관한 기능 시험도구의 설계 전략에 대하여 설명한다. 시험도구의 설계시 시험 데이터베이스의 스키마는 추상화, 상속, 집단화(aggregation) 등의 객체 지향적인 성질을 시험할 수 있도록 하며, 포함되는 인스턴스는 사용자의 이해를 돕기 위해 의미있는 값으로 인위적으로 구성한다. 기능 시험항목은 경계값 분석, 동치 분할 등의 기법을 이용한 블랙박스 시험방법으로 작성되며, 각 시험항목은 서로 독립적으로 구현되어 실행 순서에 영향받지 않도록 한다. 시험항목이 수행된 후에는 성공적인 수행, 제외된 기능, 올바르지 않은 수행 등의 시험결과에 대한 목록이 출력되도록 한다. 이러한 설계 전략에 의하여 UniSQL/X를 위한 기능 시험도구를 C++로 개발하였다. 시험도구의 수행은 스키마의 생성, 인스턴스 삽입, 시험프로그램의 컴파일과 링크, 시험프로그램 실행 및 결과확인, 시험 데이타베이스 제거 순으로 이루어진다. 본 시험도구는 UniSQL/C++의 멤버 함수에 대응하는 90여개의 시험프로그램을 이용하여 140여개의 시험항목을 제공한다.
Disinfection is a basic and effective microorganism inactivation method and historically contributed a decrease in waterborne diseases. To guarantee the disinfection ability, improving T in CT value is important. Many indexes are used to estimate the hydraulic efficiency, however, these are black-box analysis. Therefore it is need to develope new estimation method. In this study, internal short-circuiting estimation method (ISEM) is developed using CFD and we inquire into the factor which causes increase of $T_{10}/T$ value as LW ratio increases. And the effect of shape on the relation of LW ratio and $T_{10}/T$ is analyzed. As LW ratio increases, internal short-circuiting index (ISI) of influent and effluent zone is rapidly reduced and recirculation and dead zone are reduced in channel zone. Therefore, as the $T_{10}/T$ value converges maximum value, ISI curve is changed from "V" shape to "U" shape and hydraulic efficiency is improved especially in downstream portion of clearwell. The less the shape ratio(width/length of clearwell) is the less the $T_{10}/T$ value is at a same LW ratio because the portion of turning zone increases as shape ration decreases, therefore more boundary separation is generated.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.
본 논문에서는 전자기 결합 문제에 대한 효율적인 최적 설계를 위하여 샘플링 기반 민감도법을 제시하였다. 전자기 해석과 열/구조 해석 사이의 결합 특성에 무관하게 최적해를 도출하기 위하여 블랙박스 개념에 기초한 설계기법이 적용되었다. 현 설계점을 중심으로 초입방체 국부 영역에서 크리깅 근사모델을 생성하고 근사모델의 기저함수의 미분을 통하여 설계민감도 값을 도출하였다. 제안된 설계기법은 샘플링 기반 설계기법과 민감도 기반 설계기법의 장점만을 취한 혼합형 설계기법으로 열/구조 특성과 강성 결합된 전자기 문제의 최적 설계에도 적용이 가능하다. 제안된 방법은 비선형성이 강한 수학 예제 및 과도상태 해석이 요구되는 국부 유도가열용 코일 설계에 적용하여 그 정확성과 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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