스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.143-151
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2021
The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).
본 연구는 한중 환경에서 가열 보온양생을 실시한 벽식구조 아파트의 슬래브 상부 및 벽체를 대상으로 2중 버블시트 포설에 따른 온도이력 및 강도발현 특성을 저자 등에 의해 이전 연구에서 개발된 무선센서 네트워크인 Concrete IoT Management System(CIMS)를 이용하여 실시간 모니터링 및 추정하고자 하였다. 분석결과 버블시트의 단열성능에 기인하여 구조체 콘크리트의 온도가 높게 나타났다. 또한, CIMS의 경우는 콘크리트 내부온도를 30 m까지 양호하게 무선센서 네트워크로 스마트폰에 전송되어 적산온도 및 실시간 압축강도 측정으로 효율적인 초기 품질관리가 가능할 수 있음을 알 수 있었다. 초기 품질관리 결과로서 압축강도는 7일 이내에서 약 2 MPa 이내의 오차로 추정될 수 있음에 따라 버블시트의 단열효과까지 포함하여 실무에서는 거푸집 존치기간을 1사이클 당 1일 정도 단축하는 공정관리 측면에서 효과도 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 자동차의 위치 및 자세 추정에 사용되는 칼만 필터 가속기를 내장한 차량용 ECU(electronic control unit)를 설계하고 구현하였다. 프로세서 코어는 RISC-V를 사용하였으며 칼만 필터의 행렬 연산을 수행하는 가속기, 차량 내 통신에 사용되는 CAN(controller area network) 제어기, 센서 연결에 사용되는 LIN(local interconnect network) 제어기를 내장하였다. 칼만 필터 연산은 시간 업데이트와 측정 업데이트의 두 단계로 나뉘며 시간 업데이트 단계에서는 현재 상태변수와 오차 공분산을 예측하고 측정 업데이트 단계에서는 입력값을 받아 칼만 이득을 계산하여 값을 보정한다. 보통 소프트웨어에서는 곱셈에 부동소숫점 연산을 사용하지만 본 논문에서는 하드웨어 면적을 줄이기 위해 정밀도 분석을 고려한 고정소숫점 곱셈기를 사용하였다. 설계된 ECU는 Verilog HDL을 이용하여 검증하였으며 28nm 실리콘 공정으로 구현하였다. 28nm 실리콘 공정으로 구현하였을 때 동작 주파수는 100MHz, 면적은 0.37mm2, 게이트 수는 76만 게이트였다.
Wang, Qingshan;Zhang, Xiongjie;Meng, Xiangting;Wang, Bao;Wang, Dongyang;Zhou, Pengfei;Wang, Renbo;Tang, Bin
Nuclear Engineering and Technology
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제54권6호
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pp.2023-2030
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2022
A novel pulse fitting analysis (PFA) method is presented for the acquisition of nuclear spectra. The charging process of the feedback capacitor in the resistive feedback charge-sensitive preamplifier is equivalent to the impulsive pulse, and its impulse response function (IRF) can be obtained by non-linear fitting of the falling edge of the nuclear pulse. The integral of the IRF excluding the baseline represents the energy deposition of the particles in the detector. In addition, since the non-linear fitting process in PFA method is difficult to achieve in the conventional architecture of spectroscopy system, a new multi-channel analyzer (MCA) based on Zynq SoC is proposed, which transmits all the data of nuclear pulses from the programmable logic (PL) to the processing system (PS) by high-speed AXI-Stream in order to implement PFA method with precision. The linearity of new MCA has been tested. The spectrum of 137Cs was obtained using LaBr3(Ce) scintillator detector, and was compared with commercial MCA by ORTEC. The results of tests indicate that the MCA based on PFA method has the same performance as the commercial MCA based on pulse height analysis (PHA) method and excellent linearity for γ-rays with different energies, which infers that PFA method is an effective and promising method for the acquisition of spectra. Furthermore, it provides a new solution for nuclear pulse processing algorithms involving regression and iterative processes.
본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용한 사람과 사물을 분류하는 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 다중 객체 탐지를 위한 레이다 센서 신호처리 과정과 객체를 사람 및 사물로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. 딥러닝의 경우 높은 연산량과 많은 양의 메모리를 요구하기 때문에 경량화가 필수적이다. 따라서 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 동작하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였으며, 실시간 동작을 위해 하드웨어 가속기를 설계하고 FPGA 보드 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 및 검증 결과 90.5%의 다중 객체 구분 정확도, CNN 대비 96.87% 감소된 메모리 구현이 가능하며, 총 수행 시간은 5ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.
본 연구는 우주방사선 차폐물질 설계를 위한 선행연구 차원에서 우주방사선에 대한 물질별 방사선 차폐특성을 분석하였다. 특히 EMP 및 방사선 차폐에 효과가 있다고 알려진 경량 연자성 복합소재에 대한 우주방사선 차폐물질 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 Monte Carlo N-Particle(MCNP) 모델링 기법과 열중성자 차폐실험을 수행하였으며, MCNP의 우주방사선 모델인 Skymap.dat를 활용하였다. 연구결과 폴리에틸렌, 붕소폴리에틸렌, 탄소나노튜브 등 탄소와 수소를 함유한 물질의 경우 증발 중성자 에너지 영역 대 이하의 중성자 감소에 효과적인 것으로 나타났으며 SS316, 경량 연자성 물질 등 철을 함유한 물질은 캐스케이드 중성자 차폐성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 특히 경량 연자성 물질의 경우 붕소를 함유하고 있어 저속중성자 영역의 중성자 감소에도 효과적인 것으로 나타났으며, 향후 탄소 및 수소 등 탄성산란 물질을 보강한다면 우주방사선 중성자 전 영역에서 유의미한 차폐효과를 보여줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.
Earthmoving operations account for approximately 25% of construction cost, generally executed prior to the construction of buildings and structures with heavy equipment. For the successful completion of earthwork projects, it is crucial to constantly monitor earthwork equipment (e.g., trucks), estimate productivity, and optimize the construction process and equipment on a construction site. Traditional methods however require time-consuming and painstaking tasks for the manual observations of the ongoing field operations. This study proposed the use of a GPS sensor embedded in a smartphone for the tracking and visualization of equipment locations, which are in turn used for the estimation and simulation of cycle times and production rates of ongoing earthwork. This approach is implemented into a digital platform enabling real-time data collection and simulation, particularly in a 2D (e.g., maps) or 3D (e.g., point clouds) virtual environment where the spatial and temporal flows of trucks are visualized. In the case study, the digital platform is applied for an earthmoving operation at the site development work of commercial factories. The results demonstrate that the production rates of various equipment usage scenarios (e.g., the different numbers of trucks) can be estimated through simulation, and then, the optimal number of tucks for the equipment fleet can be determined, thus supporting the practical potential of real-time sensing and simulation for onsite equipment management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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