객체 분할 방식은 객체를 먼저 분할한 후, 검출된 객체에 대해 해충 검출 알고리즘을 적용하므로 해충 개체를 검출하는 데 필요한 처리 비용이 줄어드는 장점이 있다. 본 논문에서는 페로몬 트랩 영상에서 해충 검출을 위한 객체 분할 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전처리, 문턱치 처리, 형태학적 필터링, 레이블링 처리로 구성된다. 이들 과정 중 문턱치 처리는 객체 분할의 성능을 좌우하는 매우 중요한 처리 과정이다. 제안한 방법은 문턱치 처리 과정에서 해충 영상의 국소적 특성을 반영하므로 매우 정교한 문턱치 처리를 할 수 있다. 과수원에 설치된 페로몬 트랩에서 수집된 복숭아심식나방 영상에 대해 Otsu의 방법의 전역적 방식과 국소적 방식, 그리고 제안한 방법으로 처리한 결과, 제안한 방법이 조명과 배경의 특성을 잘 반영함을 알 수 있었다. 페로몬 트랩에 수집된 복숭아심식나방 영상에 대해 객체 분할과 개체 분류를 수행하였다. 개체 분류는 SVM 분류기로 학습하여 사용하였다. 실험에서 제안한 방법으로 10개의 해충 영상에 대해 복숭아심식나방 검출 결과 95%의 평균 검출율을 보임으로써 과수원의 복숭아심식나방의 개체 모니터링 방법으로서 효과적임을 보였다.
수중음향통신은 자원 및 지질탐사, 무인잠수정을 이용한 수중탐지 등 산업, 과학, 군사 분야에 다양하게 이용될 수 있으며 최근 들어 미국을 비롯한 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 그러나 수중음향통신은 지상에서의 무선통신과 달리, 느린 음파 전달속도로 인한 전송대역의 제한과 다중경로에 의한 심볼간 간섭과 이로 인한 심각한 신호왜곡 등의 치명적인 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점 중, 다중경로에 의한 심볼간 간섭을 제거하기 위한 방법으로 단일반송파 전송방식을 사용하는 주파수영역등화(FDE) 기법과 다중반송파 전송방식을 사용하는 직교주파수분할다중화 기법(OFDM)을 수중음향통신 채널에 적용하여 그 성능과 수중통신에서의 적용성 여부를 판단하였다. 이를 위해 모의된 수중채널을 바탕으로, SC-FDE와 OFDM 방식의 성능을 SER 관점에서 비교하였다. 수중채널은 벨홉모델을 이용하여 모의하였으며, 모의실험 결과, SC-FDE는 OFDM에 비해 $10^{-3}SER$ 기점을 기준으로 약 5dB 이상의 SNR 이득이 발생하였다. 모의실험 결과를 통해, SC-FDE가 수중 음향통신에 효율적으로 적용 가능한 시스템임을 보였다.
5G 셀룰러 네트워크 하의 언더레이 기법은 매우 전망 있는 자원공유 기법으로써 이 기법은 5G의 서비스 성능향상과 셀룰러 링크와 D2D(Device to Device) 링크 간의 통신 부하를 줄일 수 있는 효과적인 기법이다. 본 논문에서는 gNB(gNodeB)상에서 5G기반의 멀티 클래스 서비스를 수행하는데 있어서 발생하는 자원간섭을 최소화하고, 분석된 간섭의 제어조건에 따라 5G 통신 서비스를 극대화하기 위한 협력적 우선순위 기반의 자원할당 스케줄링 CPRAS(Cooperative Priority-based Resource Allocation Scheduling)기법을 제안한다. 제안된 CPRAS기법은 각 디바이스들에 대한 통신 자원을 최적화하며, 5G의 통신에 필요한 서비스 요청과 네트워크의 현재 상태에 따라 자원할당을 최적화한다. 또한 제안된 기법은 gNB하의 셀룰러 링크와 D2D링크 간의 자원간섭을 최소화함으로써 기가급의 서비스를 보장하는 기능을 제공한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 Pure cellular기법과 Force cellular기법에 비해서 더 나은 시스템 성능을 보였으며, 특히 우선순위가 높고 UE(User Equipment)들 간의 협력이 높을수록 자원간섭 제어가 효과적임을 보인다.
수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.
에너지 교체가 어려운 무선 센서네트워크(Wireless Sensor Network)에서 에너지 소모량을 줄이기 위하여 효율적 라우팅에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그 중 라우팅 분야는 현재 클러스터링 방식이 가장 효율적인 방식으로 연구되고 있다. 클러스터링 방식은 클러스터를 구성하는 부분과 데이터를 전송하는 부분으로 구성된다. 클러스터를 구성하는 부분은 클러스터 내에 센서 노드들 간에 에너지 소모를 동등하게 하기 위하여 주기적으로 반복된다. 클러스터 구성 부분은 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터 헤드 노드에 최적화된 클러스터 멤버 노드를 구성하는 부분으로 알고리즘이 복잡하고 에너지 소모가 크다. 또한 데이터를 전송하는 부분은 크로스오버 영역을 중심으로 에너지 소모량이 $d^2$ 과 $d^4$ 으로 비례된다. 본 논문은 클러스터 방식에서 주기적으로 일어나는 클러스터 구성 부분을 효율화하여 에너지 소모량을 줄이는 방법을 제안하였다. 이 방식은 클러스터의 구성에 있어서 밀도를 고려한 노드가 배치될 영역을 균등 분할하여 클러스터 내의 센서 노드수를 거의 일정하게 하고, 클러스터의 중앙 근처에 헤드 노드의 선정함으로 에너지 소모를 줄이는 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통하여 보면, LEACH 방식에서의 에너지 소모량보다 적은 것이 확인하였다.
인터넷 웜, 컴퓨터 바이러스 등 네트워크에 위협적인 악성트래픽이 증가하고 있다. 특히 최근에는 지능형 지속 위협 공격 (APT: Advanced Persistent Threat), 랜섬웨어 등 수법이 점차 고도화되고 그 복잡성(Complexity)이 증대되고 있다. 지난 몇 년간 침입탐지시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 네트워크 보안 솔루션으로서 중추적 역할을 수행해왔다. 침입탐지시스템의 효과적 활용을 위해서는 탐지규칙(Rule)을 적절히 작성하여야 한다. 탐지규칙은 탐지하고자 하는 악성트래픽의 핵심 시그니처를 포함하며, 시그니처를 포함한 악성트래픽이 침입탐지시스템을 통과할 경우 해당 악성트래픽을 탐지하도록 한다. 그러나 악성트래픽의 핵심 시그니처를 찾는 일은 쉽지 않다. 먼저 악성트래픽에 대한 분석이 선행되어야 하며, 분석결과를 바탕으로 해당 악성트래픽에서만 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용해야 한다. 만약 정상 트래픽에서 흔히 발견되는 비트패턴을 시그니처로 사용하면 수많은 오탐(誤探)을 발생시키게 될 것이다. 본고에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 핵심 시그니처를 추출하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘을 활용하여, 어떠한 네트워크 트래픽에 포함된 시그니처가 해당 트래픽을 얼마나 대표하는지를 정량화한다. 대표성이 높은 시그니처는 해당 네트워크 트래픽을 탐지할 수 있는 침입탐지시스템의 탐지규칙으로 활용될 수 있다.
표제어 검색시스템은 뜻풀이를 질의로 간주하는 정보검색 시스템이다. 이러한 시스템을 구축하기 위한 가장 간단한 방법으로 사전의 표제어 뜻풀이(사전 뜻풀이)를 문서로 간주하는 정보검색 시스템을 구축하는 것이다. 이 문서의 길이가 너무 짧아 사용자 질의(사용자 뜻풀이)에 대한 적절한 표제어를 검색하기 어렵다. 이 문제를 완화하기 위해서 본 논문에서는 정보검색에서 사용되는 질의 확장 개념을 문서 확장에 적용한다. 본 논문에서는 문서 확장 방법으로는 뜻풀이 확장과 유의어 확장을 사용한다. 뜻풀이 확장은 주어진 단어의 사전 뜻풀이에 속하는 단어의 뜻풀이를 문서에 포함시키는 방법이고, 유의어 확장은 무자질 군집화 알고리즘을 통해서 유의어를 찾고, 찾아진 유의어를 문서에 포함시키는 방법이다. 제안된 표제어 검색시스템은 사전 뜻풀이 그 자체를 입력으로 할 때, 16-포함률이 거의 100%에 달하였다. 또한 사용자 뜻풀이를 입력으로 할 때, 20-포함률이 66.9%였다. 사용자 뜻풀이가 단어의 의미를 충분히 전달할 수 없는 것으로 관찰되었으며 앞으로 정확하고 객관적인 평가를 위해서 평가 집합에 대한 연구가 추가적으로 필요한 실정이다.
최근 OFDM 시스템의 T-DMB 동일 채널 중계기에서 궤환 신호를 제거하여 송신 출력을 증강시키고, 등화기를 사용하여 ICI(Inter Carrier Interference)를 제거함으로써 시스템 성능을 개선하기 위하여 노력하였다. 그러나 T-DMB 동일 채널 중계기의 경우, 성상도 번짐 현상으로 수신 단말기에서 완벽하게 신호 품질이 개선되지 않고 있다. 그러므로 본 논문에서는 성상도 번짐 현상을 억압하기 위하여 파일럿(PRS)을 이용하여 주파수 영역에서의 ICI를 고려한 적응형 채널 추정과 결정지향 잡음 제거 기법을 제안함으로써 단말기에서 수신 품질을 확보한다. T-DMB 단말기에서 요구되는 QoS(Quality of Service)를 확보하기 위하여 동일 채널 중계기에서 SNR과 BER을 평가하고, 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 back-off=9 dB 상태에서 위상 잡음 -18 dBc의 경우, 위상 잡음을 보상하여 수신기에서 SNR=14 dB 이하에서 BER=$10^{-5}$의 성능을 만족할 수 있다.
본 연구는 두점식 선박 계류시스템의 종방향 외력에 대한 비선형 동적거동 해석을 수행하였다. 특정 입력 매개변수에 대한 카오스 운동과 한계주기궤도 등의 비선형 거동의 특성을 연구하였다. 주로 비선형복원력은 계류시스템의 강한 비선형성과 동적거동의 다양성을 제공한다. 계의 운동방정식 시뮬레이션에 사용된 수치 적분기는 4차 룽게쿠타법이다. 외력진폭과 주파수를 변화시킬 때 분기 그림과 동적불안정 현상들을 볼 수 있다. 외력의 주파수(진동수)가 0.4 rad/s인 경우 수많은 혼돈상태 점들 사이에 주기창이라 불리는 안정적인 주기해가 관측된다. 주파수가 0.7 rad/s인 경우는 외력진폭이 1.0을 초과할 때 혼돈 영역이 갑자기 증가한다. 주파수가 1.0 rad/s인 경우는 주파수가 0.4 rad/s 및 0.7 rad/s인 경우와 비교해 볼 때, 혼돈 운동이 약화된다. 아울러, 두점식 계류시스템은 각 매개변수에서 준주기 운동, 한계주기궤도, 대칭성의 깨짐과 같은 다양한 정상상태의 궤적이 관측된다.
본 논문은 철도차량의 추진용 유입식 변압기 및 AC/DC 컨버터를 대체하기 위한 지능형 변압기의 구조를 제안한다. 제안된 지능형 변압기는 반도체 스위칭 소자 및 고주파 변압기를 사용한 양방향 전력 변환 컨버터의 형태로써, 기존 변압기에 비해 경량화 되고, 역률 제어 등의 능동적인 제어 성능으로 인해 단상 계통 전원의 효율적인 활용을 가능하게 한다. 제안하는 지능형 변압기는 60Hz 교류 고전압을 직류 고전압으로 변환하기 위한 정류단으로 Neutral point clamped type 의 H-bridge 컨버터를 여러 개 직렬 연결해 구성했다. 직류로 변환된 입력단 전력은 고주파 변압기와 Neutral point clamped type H-bridge 컨버터 2개로 구성된 Dual-Active-Bridge 컨버터를 이용해 출력측에 필요한 저전압을 공급할 수 있도록 했다. 또한, 본 논문에서는 다수의 컨버터 모듈 내부 직류단 전압을 균형제어하며, 단상 교류 전원에서 직류 출력 전원간의 양방향 전력 제어를 가능하게 하는 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 지능형 변압기의 구조 및 제어 시스템은 75kVA 급 3.3kVrms 입력, 750VDC 출력의 지능형 변압기를 설계 및 회로 시뮬레이션 결과를 통해 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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