오래전부터 활용되어진 FMCW 레이다는 최근에 와서 고해상도 단거리 탐지 및 추적 등의 목적으로 다양하게 사용되어지고 있다. 이러한 레이다는 비교적 간단하게 구현이 가능할 뿐만 아니라 저 전력의 첨두치 신호를 넓은 주파수 대역에 걸쳐서 송신하는 방식이기 때문에 외부기기에 의한 전자파 신호의 탐지 가능성을 현저히 낮출 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 레이다에서는 주파수 변조된 연속적인 파형의 신호를 송신하고 목표물에 의한 반사신호의 복조 시에도 이러한 신호를 기준 주파수로 사용한다. 따라서 목표물의 거리 및 속도 정보 모두 비트 주파수 형태로 수신되어진다. 즉 이러한 비트 스펙트럼 영역에서 물체의 탐지여부를 판단하고 관련 정보를 추출하게 된다. 따라서 비트 스펙트럼 추정의 정확도 및 해상도가 우수하여야 한다. 그러나 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방식에 의한 스펙트럼 추정은 레이다 수신 신호의 획득시간이 짧을 경우 높은 주파수 해상도 및 낮은 부엽크기를 유지 할 수 없는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제는 반사신호의 강도가 현저히 다른 인접 목표물들 간의 탐지를 어렵게 할뿐만 아니라 추출된 정보의 신뢰성을 떨어트린다. 따라서 본 논문에서는 모델 파라메터 추정 방법인 AR(Autoregressive) 및 EV(Eigenvector) 스펙트럼 추정을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하였으며 그 모의실험 결과들을 비교하고 분석하였다.
과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.
기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이에 따라 웹 서비스는 동일한 비즈니스 도메인 내 서비스의 중복을 방지하고 이미 활용 중인 서비스를 위한 분산 컴퓨팅의 표준으로 제안되었으나, 웹 서비스가 필요로 하는 데이터가 규격화되어 있지 않기 때문에 사용자는 다양한 비즈니스 목적에 부합하는 서비스를 찾기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 서비스 운용을 위한 온톨로지를 기반으로 한 협업 시스템을 구축한다. 온톨로지는 협업 처리를 위한 분산 시스템 환경 하에서 상호 의존적으로 존재하는 서비스를 찾아 융합 서비스를 지원할 수 있다. 협업 시스템의 역할은 온톨로지를 기반으로 서비스의 개발, 등록 및 호출하는데 사용 한다. 로컬 시스템은 서비스 프로파일을 통해 협업 지원을 요청한다. 협업 시스템은 해당 서비스 프로파일을 참조하여 개발을 지원하고, 온톨로지를 통해 실 데이터 간의 의미적 연관관계를 표현하며, 서비스에 포함된 인스턴스들에 대한 관계를 추론한다. 이를 바탕으로 여행 예약 서비스를 위한 협업 시스템에 적용한다. 그 결과로 협업 시스템에서 발생하는 데이터 충돌 문제를 해결하여 서비스를 효율적으로 관리할 수 있으며, 시스템 간의 매핑이 감소됨을 검증한다.
최근 해양 환경에서 국방과 관련한 임무를 수행하는 무인수상정(USV, unmaned surface vehicle)의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 무인수상정이 해양 환경에서 성공적인 임무를 수행하기 위해서는 선체부, 추진시스템, 조향시스템, 제어시스템, 전원시스템 등을 포함하는 원격/자율 무인수상정 플랫폼이 필수적으로 요구된다. 기존 무인수상정은 기계식 제어 방식을 채택하고 있었지만, 이는 중량 등 여러가지 측면에서의 제약을 가진다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 무인수상정의 플랫폼 장비를 전자적으로 제어하기 위한 시스템을 개발하고, 개발한 시스템을 실험하여 유용성을 검증하는 것에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해서 제어 명령에 따라 엔진, 워터젯, 전원 등 플랫폼 장비를 제어하기 위한 주 제어 시스템과 엔진 제어장치, 워터젯 제어장치, 전원 제어장치에 관한 시스템 아키텍처를 설계하고, 각 구성 요소를 개발한다. 또한, 개발한 시스템의 수조 실험 및 검증을 위하여 엔진 및 워터젯의 각 구성 요소를 포함하는 테스트베드를 설계 및 제작하였고, 이를 기반으로 실험을 수행하여 개발한 시스템의 유용성을 검증하였다.
현존하는 상업용 웹 정보검색 시스템들이 전문성을 갖추지 못하고 있는 이유가 검색된 분야별 정보를 통합하고 가공하는 능력이 부족하기 때문이다. 따라서, 단순 검색이 아닌 실제 사용자가 원하는 웹상의 의미정보를 추출하고 가공/통합하는 정보통합시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 분산된 이질의 웹사이트들에서 제공되는 특정분야의 정보를 추출 및 통합하는 정보통합시스템(TIC: Target Information collector)을 구현하고, 구현된 시스템의 평가결과를 제시한다. 본 논문에서 대상으로 설정한 정보 영역은 국제입찰정보이다. 국제입찰정보는 전 세계 국가의 정부에서 필요로 하는 조달물품 및 서비스에 대한 공개 입찰자료이다. 본 논문에서는 전 세계의 국제입찰 정보 제공 원천 사이트에서 공통 특성 정보를 자동 추출하기 위해 HTML 태그간 패턴을 사용한 정보위치지정 방법을 사용하였으며, 정보추출 및 통합을 위한 프레임워크 설계를 통해 큰 부담 없이 모든 원천사이트별 정보추출 및 통합 코드를 작성할 수 있었다. 또한, 구현된 TIC을 약 8개월 동안 운영한 결과 매우 단순한 기법을 사용하고도 거의 대부분의 중복정보가 제거된 고품질의 국제입찰정보를 수집할 수 있음을 확인하였다. 본 논문이 기여하는 바는 특정 범주에 속하는 공통정보를 추출 및 통합/가공하는 데에 필요한 시스템 프레임워크를 제시했다는 점이다.
본 연구에서는 천이상태의 비포화 오염원 이송확산 특성을 분석하기 위하여 토양의 물리, 화확적 특성을 알고 있는 두 종류의 현장토양(SUS,KUS)을 이용하여 1차원 실내실험을 수행하였는데, 천이상태의 토양내 함수량과 오염원의 농도를 측정하기 위하여 본 연구에서 개발한 TDR을 이용한 농도측정법을 이용하였으며, 질량평형을 이용하여 측정방법의 정도도 분석하였다. 실험결과에 의하면 급격한 습윤전선의 전진에 따른 종형의 함수량 변화를 관측할 수 있었고, 이때 오염원의 이송확산은 습윤전선을 추월하지 않으면서 농도 천이구간의 중심점으로부터 전방영역의 농도분포가 습윤전선에서의 함수량 분포와 유사한 종형을 이루고 있음을 관측할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 측정법을 적용한 결과 함수량이 0.15이상일 경우 매우 좋은 결과를 보였으며, 측정오차를 검토한 결과 10%이하의 오차율을 보였다. 따라서 본 논문에서 개발된 천이상태의 오염원 농도 측정법은 기존의 방법에 비하여 정확하고 적용이 용이한 측정방법으로 판단된다. 수치모형 HYDRUS를 수행한 수치결과와 실험결과를 비교하였는데, 비포화 흐름특성은 실험결과와 수치결과가 일치하고 있으나, 오염원 이송확산 특성은 수치결과가 실험결과를 더 많이 확산되는 경향을 보였다. 따라서 수치모형을 현장에 적용할 경우 수치모형에 적용할 확산지수는 BTC 실험을 통하여 측정한 확산지수, 수차확산, 흡착계수, 적용영역의 크기 등을 고려하여 결정하여야 할 것으로 판단된다.
ABF1(Autonomously replicating sequence Binding Factor 1)은 효모 genome에서 $RTCRYN_5ACG$의 염기 서열을 가지고 있는 promoter, mating-type silencer, ARS에 결합하는 DNA binding 단백질이다. E. coli 에서 ABF1 유전자를 발현하기 위하여, ABF1 유전자를 pMAL-c2 벡터에 cloning하였다.(pMAHW). pMAHW를 E. coli에 형질전환하여, ABF1 융합단백질을 발현시키고, amylose resin affinity chromatography에 의하여 분리하였다. Factor Xa protease를 이용하여 분리된 융합단백질로부터 maltose binding protein을 잘라낸 후에 gel retardation analysis 방법으로 분리된 ABF1이 ARS1에 결합하는 능력을 지니고 있음을 확인하였다. DNA 결합에 관련된 부위를 찾기 위하여, 비전형적인 zinc finger motif가 위치하는 자리에서 pMAHW의 ABF1 유전자에 His-61을 다른 아미노산으로 치환하였다. DNA binding 부위로 추정되는 ABF1 단백질의 중간지역에 Leu-353, Leu-360를 다른 아미노산으로 치환하였다. Site-specific mutagenesis 를 통해 만들어진 mutant를 gel retardation analysis와 complementation test를 통해서 비전형적인 zinc finger motif이외에 다른 DNA binding motif가 있는 것을 알 수 있었다.
SH파의 균열 산란장 해석을 위하여 먼저 균열개구변위(COD)를 미지수로 하는 경계적분방정식(BIE)을 수립하였다. 폭 2a의 고립된 2차원 균열(slit)에 임의의 각도로 입사하는 시간조화 평면파에 대하여 COD를 주파수 ka의 함수로 구하였으며, 다른 연구 결과와 잘 일치함을 확인하였다. 초음파 비파괴평가에서 중요한 변수로 취급되는 원거리 산란음장을 두 가지 방법으로 구하였다. 펄스-에코 모드에서 Kirchhoff 근사법과 BIE-COD에 기초한 엄밀해의 결과를 입사각도와 주파수의 함수로 계산하고 서로 비교하였다. SH파가 균열면에 수직으로 입사/반사한 경우 산란음장은 최대가 되고, 두 방법은 정확히 일치하였다. 수직입사에서 멀어질수록 산란진폭은 모두 급격히 감소하며, Kirchhoff 근사법은 엄밀해와 차이를 보였다. 시간 영역의 원거리 산란진폭 거동을 구하기 위하여 대역폭을 갖는 중심주파수 10MHz를 곱하고, 퓨리에 역변환으로 시간영역 신호를 계산하였다. 경사 입사시에 시간영역의 진폭은 좌우 균열 선단에 의해 분리되며, 두 신호 사이의 시간 간격은 균열의 크기와 관련된다 엄밀해와 비교할 때 Kirchhoff 근사법은 정확한 시간 간격을 제공하나, 동일한 크기의 균열 선단 신호를 제공하는 부정확함이 있다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
본 논문은 흉부 엑스레이 영상에서 배경 제거 및 관심 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 일반적으로 화질 개선 기법을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 선명도와 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 이러한 기법을 엑스레이 영상 전체에 적용하는 경우 배경과 같은 영상의 불필요한 정보 때문에 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그래서 본 논문은 사용자가 원하는 영역에만 화질 개선 기법을 적용할 수 있도록 배경 제거 및 관심 영역 (ROI)을 분할하는 방법을 제안한다. 배경 제거를 위해 먼저 원본 영상의 히스토그램 분포를 분석하고 문턱치 처리로 몸체와 배경을 일차적으로 분리한다. 다음으로 유도 필터 (guided filter)를 이용하여 몸체 경계 혹은 배경 경계를 보정한다. 관심 영역 분할을 위해서는 먼저 폐의 위치 정보를 이용하여 폐의 주 밝기 값을 찾는다. 이를 이용하여 문턱치 처리를 한 후 번호 매김과 상기 배경 정보를 이용하여 분류 이외의 것을 제거한다. 마지막으로 폐만 검출된 이진영상을 통해 경계 상자 영역을 생성한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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