Although pipe performs various functions in industrial sites and residential spaces, if it is damaged due to corrosion caused by the external environment, it may cause equipment failure or a major accident. For this reason, various studies for safety management are being conducted, but studies on detecting corrosion or cracks on the pipe surface using a laser displacement sensor have hardly been conducted. Therefore, in this study, the corrosion degree of the pipe surface was compared and classified into 4 corrosion conditions, and inspection equipment using a laser scanner was manufactured. The corrosion height was calculated from the four surface data obtained from the measuring equipment and applied to various CNN algorithms, and 91% accuracy was obtained during training using the Modified VGGNet16 code with reduced number of parameters.
이 논문은 보안성과 성능이 향상된 새로운 스마트 도어록 시스템을 제안한다. 기존의 1세대 도어록은 보안성이 취약하다는 단점을 지닌다. 이를 해결하기 위해 NFC 기반 시스템이 제안되었으나 취약한 보안 문제를 완벽히 해결하지 못한다. 이 논문에서는 아두이노, 라즈베리 파이 및 다양한 센서를 이용한 스마트 도어록 시스템을 제안한다. 제안 시스템 구현을 위해 초음파센서, 라즈베리 파이 카메라, 부저, 서보모터를 이용한다. 또한 3D프린팅을 이용하여 제작한 프로토타입을 보인다.
Lithium batteries based on elemental sulfur as the cathode-active material capture great attraction due to the high theoretical capacity, easy availability, low cost and non-toxicity of sulfur. Although lithium/sulfur (Li/S) primary cells were known much earlier, the interest in developing Li/S secondary batteries that can deliver high energy and high power was actively pursued since early 1990’s. A lot of technical challenges including the low conductivity of sulfur, dissolution of sulfur-reduction products in the electrolyte leading to their migration away from the cathode, and deposition of solid reaction products on cathode matrix had to be tackled to realize a high and stable performance from rechargeable Li/S cells. This article presents briefly an overview of the studies pertaining to the different aspects of Li/S batteries including those that deal with the sulfur electrode, electrolytes, lithium anode and configuration of the batteries.
Out - of - distribution (OOD) samples are frequently encountered when deploying a classification model in plenty of real-world machine learning-based applications. Those samples are normally sampling far away from the training distribution, but many classifiers still assign them high reliability to belong to one of the training categories. In this study, we address the problem of removing OOD examples by estimating marginal density estimation using variational autoencoder (VAE). We also investigate other proper methods, such as temperature scaling, Gaussian discrimination analysis, and label smoothing. We use Chonnam National University (CNU) weeds dataset as the in - distribution dataset and CIFAR-10, CalTeach as the OOD datasets. Quantitative results show that the proposed framework can reject the OOD test samples with a suitable threshold.
이 논문은 실내 환경을 개선하기 위한 창문 자동제어 시스템을 제안한다. 현대인들은 하루에 약 70% 이상을 실내에서 생활하고 있다. 이로 인해 실내 환경의 질이 매우 중요한 요소로 부각되면서 사람들의 관심이 크게 증가하고 있다. 이 논문에서는 아두이노, 라즈베리 파이 및 다양한 센서를 이용하여 실내 환경을 적정수준으로 유지하고 개선할 수 있는 창문 자동제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템 구현을 위해 온습도 센서, 미세먼지 센서, 공기 질 센서, 모터 등을 이용한다. 또한 3D프린팅을 이용하여 제작한 프로토타입을 보인다.
차량용 블랙박스는 영상, 음성 및 자동차의 주행정보를 저장하는 매체로서 저장되는 데이터를 통해 차량 접촉사고 시 운전자의 과실여부를 판단할 수 있는 중요한 장치로 최근 자동차 시장에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나 현재 차량용 블랙박스는 단순히 주행 데이터를 저장만 하고 있어 법적인 근거 자료로 활용되기 위해서는 데이터에 대한 무결성 보장을 제공하는 기능이 없는 상황이다. 블랙박스에 저장된 데이터는 공격자에 의해 위, 변조될 위험이 존재함으로 본 논문에서는 보다 안전한 환경에서의 무결성 보장을 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 무결성을 제공하는 시스템을 설계 한다.
특정 문제를 효율적으로 모델링하고 해결할 수 있는 자체적인 특성을 가지고 있는 양자 컴퓨터는 다양한 컴퓨팅 분야에서 강세를 보일 것으로 기대된다. 이러한 양자 컴퓨터는 가까운 미래에 암호학계에 다가올 가장 큰 위협으로 여겨지고 있다. 공개키 암호와는 달리 대칭키 암호에서 기반하고 있는 문제들은 양자 컴퓨터에 대해 아직은 안전할 것으로 여겨지지만, 안전한 양자 후 보안 시스템을 구축하기 위해 이에 대한 파급력을 확인하는 연구들이 수행되고 있다. NIST는 대칭키 암호 AES에 대한 상대적인 양자 공격 비용에 따라 양자 후 보안 강도를 추정하고 있으며, 이에 본 논문에서는 AES에 대한 양자 회로를 구현하고 공격 비용을 추정하는 다양한 연구들에 대해 살펴본다.
텍스트를 기반으로 하는 패스워드는 다방면에서 가장 많이 사용되고 있는 인증 수단이다. 하지만 이러한 패스워드는 사용자의 기억에 의존하기 때문에 사람들은 일반적으로 기억하기 쉽게 '!iloveY0u'와 같은 암호를 사용한다. 이로 인해 사용자들의 패스워드 간에 규칙성이 생기게 되어 HashCat과 같은 크래킹 도구에 의해 해킹될 수 있다. 딥러닝을 통한 패스워드 예측의 경우, 일반적인 패스워드 크래킹 도구와 달리 패스워드 구조 및 속성에 대한 사전 지식 및 전문적 지식 없이도 패턴을 추출하고 학습할 수 있어 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에서도 순환 신경망을 사용하여 텍스트 기반의 패스워드를 예측하는 연구의 동향에 대해 알아본다.
본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.
본 연구는 2010년 이후로 다시 활성화가 된 NFC 기술을 이용하여 출석 체크 APP을 개발하고, 아두이노와 MySQL을 통해 데이터베이스를 생성, Node.js를 이용하여 서버를 구축함으로써 출석 체크 과정에서 발생하는 불필요한 시간 사용을 최소화하고 근거리 통신을 통해 확실한 출석 체크를 실현하기 위한 연구이다. 출석 체크시스템에서의 효율성과 정확성은 중요한 요소로서, 이를 위해 NFC 기술을 활용하여 신속하고 정확한 출석 체크를 수행하며, 데이터의 신뢰성과 보안성을 강화한다. 연구를 통해 출석 체크 시스템이 발생하는 인력과 시간의 절약 효과를 확인하고, 효율적인 출석 체크 관리를 위한 혁신적인 해결책을 제시한다. 이러한 연구는 출석 체크 시스템의 개선과 혁신을 이끌며, 다양한 조직이나 교육기관에서 확장될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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