PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 헬스케어시스템에서 효율적인 질병 관리를 위한 질병 규칙을 생성하는 질병규칙생성 기법(Disease Rule Creation Scheme)을 제안한다. DRCS는 기본적으로 Rough Set Theory의 개념을 이용하며, 각 속성과 결정 속성간의 지지율을 계산한다. 그리고 결정 속성을 기준으로 지지율이 낮은 속성은 제거한 후에, 질병을 판단할 수 있는 질병 규칙을 생성한다. 그 결과, DRCS는 C4.5알고리즘 보다 적은 질병규칙의 수를 생성하였으며, 질병 규칙의 정확성은 향상되었다.
섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분포 특성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘 (watershed algorithm)과 형태학적 재구성 (morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망(ANN)을 분류기로 활용하기 위하여 형상 특성을 나타내는 5가지 특징값 즉, $F_s$, $F_c$, $F_p$, $F_l$과 $F_{rl}$을 추출하였다. 추출된 특징값에 대한 데이터베이스를 구축하여 ANN을 학습하여 분류기를 구축함으로써 섬유의 유형을 자동으로 분류할 수 있도록 하였다. 또한 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.
본 논문은 6∼24kbit/s의 저비트율의 전송율을 지원하는 MPEG-4 CELP CODEC과 실시간 처리를 위한 효율적인 알고리즘의 최적화를 통한 인터넷 환경에서의 PC-to-PC 실시간 양방향 다자간 동시 통화 시스템을 구현하였다. 현재 구현된 시스템은 MPEG-4 CELP Mode-I을 사용하여 음성신호 압축 비트 열을 생성하고 있으며, Mode-I서 지원하는 비트율 중 18200bps 모드를 사용하고 있다. 이 경우 1프레임 당 처리하는 샘플 데이터 수는 160 샘플이고 현재 데이터 전송을 위한 데이터 package는 5 프레임이 1 package(117 byte)로 구성되어져 있으며, 동시에 4명의 용자가 접속하여 실시간으로 다자간 양방향 통신이 가능하도록 구현되었다. 개발 환경은 Windows 운영체제 하에서 Microsoft Visual C++ 6.0을 사용하였다.
시그너쳐 기반 침입탐지 기술은 과탐지(false positive)가 많고 새로운 공격이나 변형된 유형의 공격을 감지하기 어렵다 우리는 앞선 논문[1]을 통해 시그너쳐 기반 침입 탐지 시스템과 기계학습 기반 침입 탐지 시스템을 Alpha-cut 방법을 이용하여 결합한 모델을 제시 하였다. 본 논문은 Alpha-cut의 후속연구로 기존 모델에서 감지하지 못하는 미탐지(false negative)를 줄이기 위한 Beta-pick 방법을 제안한다. Alpha-cut은 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 공격 탐지결과에 대한 정확성을 높이는 방법인 반면에, Beta-rick은 공격을 정상으로 판단하는 경우를 줄이는 방법이다. Alpha-cut과 Beta-pick을 위해 사용된 기계학습 알고리즘은 XIBL(Extended Instance based Learner)이며, C4.5를 적용했을 때와 차이점을 결과로서 제시한다. 제안한 방법의 효과를 설명하기 위해 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 탐지결과에 Alpha-cut과 Beta-pick을 적용하여 오경보(false alarm)가 감소함을 보였다.
본 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.
This paper describes an ECG signal labeling algorithm based on fuzzy clustering, which is very useful to the automated ECG diagnosis. The existing labeling methods compares the crosscorrelations of each wave form using IF-THEN binary logic, which tends to recognize the same wave forms such as different things when the wave forms have a little morphological variation. To prevent this error, we have proposed as ECG signal labeling algorithm using fuzzy clustering. The center and the membership function of a cluster is calculated by a cluster validity function. The dominant cluster type is determined by RR interval, and the representative beat of each cluster is determined by MF (Membership Function). The problem of IF-THEN binary logic is solved by FCM (Fuzzy C-Means). The MF and the result of FCM can be effectively used in the automated fuzzy inference -ECG diagnosis.
반도체 기술과 멀티기디어 통신기술이 발달하면서 고품위의 영상과 다중 채널의 오디오에 관심을 갖게되었다. 특히 DVD 시장의 급성장으로 인하여 고품질의 영상 및 오디오 필요성이 중요한 기술로 대두되었다. MPEG-Audio 표준안은 어떠한 비트율도 지원한다. 본 논문에서는 MPEG-Audio의 핵심부분인 필터부분을 DALUT (Distributed Arithmetic Look-Up Table)방식을 사용하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 구현하였다. 고속 필터를 설계하기 위해서 승산기 대신에 DALUT를 사용하였으며 최소 10㎒에서 최대 30㎒ 사이에서 동작한다. 본 논문의 설계는 모두 VHDL로 구현하였으며, 알고리즘 검증은 C언어를 사용하였다. VHDL의 시뮬레이션은 ALDEC사의 Active-HDL5.1과 Synopsys사의 vhdlsim을 사용하였고, 합성은 Synopsys사의 design-analyzer를 사용하였다. 타겟 라이브러리는 XILINX사의 XC4010E, XC4020EX, XC4052XL을 사용하였으며, P&R 툴은 XACT Ml.4를 사용하였다.
Car HVAC is one of main factors influencing a potential customer's first impression. It should be fault-free, which requires the most stable control performance. So, the control algorithm consists of a proportional feedback only, not with an integral action needed for elimination of steady-state errors. To reduce the errors and make the response faster, feedforward algorithm based on predicted thermal load is added. To evaluate the performance, car HVAC is dynamically modelled and its control logic is simulated. The results shows that the proportional feedback leads to about $4^{\circ}C$ of steady-state error. When the feedback is combined with the feedforward algorithm and with a set value update based on disturbances, it predicts less than $1^{\circ}C$ of control error and improved thermal comfort.
본 연구는 우리나라 실정에 맞는 여름철 강한 무더위인 열파(Heat Wave)를 정의하고, 각 강도별 장기간(1973-2006) 평균적인 열파 발생빈도의 시공간적 분포 특징을 밝히고자 하였다. 고온다습한 한반도 여름몬순 기후하에서 체감온도와 사망자의 관계를 분석하여, 최소 $32.5^{\circ}C$ 및 $35.5^{\circ}C,\;38.5^{\circ}C,\;41.5^{\circ}C$의 일최고 열지수(Heat Index)가 3일간 지속되었을 때를 더운기간(Hot Spell) 및 열파(Heat Wave), 강한열파(Strong Heat Wave), 매우강한열파(Extreme Heat Wave) 발생일로 정의하였다. 이를 바탕으로 모든 단계별 열파 연평균 발생빈도를 살펴보면, 해발고도가 높은 고지대나 바다에 인접한 도서지역에서는 낮게 나타나는 반면, 주요 대하천에 인접한 내륙 저지대에서는 연평균 열파 발생빈도 뿐만 아니라 연구기간중 연 최다 열파 발생일수도 장마휴지기(7월 하순-8월 초순)를 중심으로 높게 나타난다 연구기간(1973-2006) 동안 각 단계별 열파일 발생빈도에는 뚜렷한 변화가 없었으나, 더운기간 (Hot Spell)의 최고 발생빈도를 기록한 연도는 1970년대에, 열파(Heat Waves)와 강한열파(Strong Heat Wave)의 최고 발생빈도를 기록한 연도는 1990년대에 각 집중되어 나타났다. 한편, 우리나라의 열파 발생시에는 기온 이외에도 습도의 부가적인 영향이 $4.3-9.5^{\circ}C$ 정도 열파(Heat Wave)의 강도를 높이고 있음을 알 수 있다. 이러한 연구 결과들은 우리나라에 맞는 국가 열파 경보 체계를 구축하는데 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 생각된다.커마 세기를 구할 수 있었다. 이러한 물 흡수선량을 통한 Ir-192 선원의 검교정 방법들은 미국의학물리학회(AAPM) 보고서 TG-43에서 권고한 흡수선량 계산 알고리즘에 바로 적용할 수 있는 것으로 사료된다. 성장 억제 작용은 G0/Gl기를 지체시켜 암세포 증식을 억제하고 apoptosis에 의해 암세포를 사멸시키는 항암 활성을 나타내는 것으로 확인되었으며, 특허 AO가 AG보다 현저한 활성을 보였다. 더 나아가 아가리쿠스 $\beta$-glucan (AG)과 올리고당류 (AO)는 항암 활성을 가진 대체 의약 소재로 개발될 수 있을 것으로 기대된다.eruginosa rhlI의 경우 단일배양보다 혼합배양시 최고 약 40배, P. aeruginosa lasI의 경우 최고 약 250배 그리고 S. aureus luxS의 경우는 단일배양보다 혼합배양시 최고 약 5배 이상 mRNA 발현량이 증가하였다. 또한 세 균주의 4가지 유전자 중 P. aeruginosa의 rhlI와 lasI의 mRNA가 가장 많은 양으로 발현됨을 확인하였다.석되었다. 6. 연 강수량이 17.4% 증가해 월별 평균 강수량 변화가 가장 큰 시나리오 Al은 연 유출량이 24.6% 증가하고, 유사량과 TN, IP 부하량은 각각 60.1%, 14.4%, 27.1%증가하는 것으로 나타났으며, 이에 비하여 연 강수량 증가가 2.5%로 가장 작은 시나리오 B1의 연 유출량 변화는 -0.4% 감소하는 것으로 나타났고, 유사량과 TN, TP 부하량은 각각 14.6%, 3.0%, 7.2% 증가하는 것으로 모의되었다. 7. 강우 발생 일수 변화를 가정한 시나리오에 대한 모의 결과, 연강우일수가 약 10일 감소한 A1-1, A2-1, B1-1, B2-1의 경우, 강우 일수 감소 이전과 연 유출량 변화는 거의
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.