정보통신의 발전으로 인한 전자 기록물의 등장은 기록물 관리 체계에 많은 변화를 가져 왔다. 전자 기록물의 등장으로 인한 기록물관리의 가장 큰 변화는 종이기록물 등의 물리적인 기록물에 대한 수동적인 관리체제에서 컴퓨터 시스템을 통한 전자형식 기록물의 자동화된 기록 관리체제로의 전환과 대량 대용량으로 발생하는 전자 기록물에 대한 효율적인 관리이다. 데이터 그리드 소프트웨어인 iRODS(Integrated Rule-Oriented Data System)는 규칙 기반 데이터 그리드 시스템으로서 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 네트워크로 연동하여 가상화를 통해 대용량 저장 인프라를 구성한다. 특히, 이 시스템은 규칙을 정의함으로써, 입력되는 전자 기록물에 대한 데이터를 분산 및 백업하는 등의 조작이 가능하다. 따라서 iRODS는 대량, 대용량으로 발생하는 전자기록물을 자동적으로 관리하는 전자기록물 관리시스템의 구축에 적합한 기술이다. 본 논문은 규칙 기반의 그리드 시스템인 iRODS를 이용하여 전자 기록물 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구축한 전자 기록물 관리 시스템은 iRODS의 규칙을 이용하여 기록물 유형에 따라 데이터를 자동 분산하며 데이터를 자동으로 백업한다. 그리고 iRODS의 메타데이터를 관리하는 iCAT DB를 이용하여 전자 기록물의 메타 데이터 저장 및 검색 기능을 제공한다.
본 논문에서는 아두이노 기반의 공장 설비 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노 플랫폼을 기반으로 하며 온도, 습도 그리고 조도를 측정하는 환경 센서와 압력 센서를 이용하여 공장의 환경 및 설비의 상태를 모니터링 한다. 모니터링 데이터는 RF(Radio Frequency) 트랜시버를 통해 서버에 연결되어 있는 지그비 코디네이터로 전송된다. 호스트 서버에 저장된 환경 센서와 압력센서의 데이터를 이용하여 공장의 환경과 설비의 압력 상태를 확인하고 설정된 알람 상태에 도달하면 관리자에게 보고하도록 설계하였다. 그리드 기반 키 선분배 방식을 사용하여 센서 노드를 인증하고 데이터 키를 동적으로 생성하여 모니터링 정보를 보호한다. 추가적인 배선 작업이 필요 없는 지그비 무선 센서 네트워크를 적용하여 공장설비 모니터링 시스템을 실제 구현함으로서 효율적인 공장의 작업 환경 모니터링이 가능하다. 또한 불량이 발생한 경우, 작업 환경을 역으로 추적하여 불량 원인 분석에 활용할 수 있다. 아두이노 플랫폼과 확장 보드를 이용하여 평탄도나 진동 같은 센서를 추가하거나 확장 보드에 연결된 포트로 제어 하는 등의 기능 확장이 용이하다.
인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.
Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.
본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.
컴퓨팅 아키텍처와 응용 소프트웨어 기술의 발달로 최근에는 근사가 아닌 실제 물리계 모사라는 컴퓨터 시뮬레이션의 궁극 목표가 현실 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 미국 정부 주도 슈퍼컴퓨팅 기반 다물리 시뮬레이션 사업의 결과물로 나온 일리노이 대학의 일리노이 록스타라는 유체-구조-연소 연성 해석툴을 활용하여 충격파관 내의 금속판의 미소 시간 운동을 전산모사하고 기존 실험, 해석들과 비교하는 연구를 수행하였다. 전산유동해석은 정렬격자를 기반으로 하였고 구조해석은 대변형 선형탄성을 가정하였다. 또한 강한 연계 시간적분법이 적용된 알고리즘의 고도화로 인해 충격파 내 금속패널에 관한 높은 수준의 실험-계산 상관성을 보였다. 본 연구의 제한적인 검증연구를 확장하여 해석환경 내 추가 모듈들의 검증작업들과 코드개선을 통해 오픈소스 기반 연구개발 도구로서 활용할 예정이다.
본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.
기존 RTDS를 이용한 PV PHIL(Power-Hardware-In-Loop) Simulator는 확장성과 유연성의 문제로 인하여 일반 DC Amplifier를 이용한 많은 연구가 진행되었으나, PV Inverter와 연계할 경우에 과도 상태의 출력이 발생하여 안정성과 PV Inverter의 성능 개선이 불가능하였다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 PV PHILS의 출력 성능 향상과 안정적인 운영이 이루어질 수 있는 제어 알고리즘을 제안한다. 즉, 이 제어 알고리즘은 DC Amplifier의 전기적 출력 특성을 극복하기 위해 정전압(CV), 정전류(CC) 상태에 따라 전압, 전류의 목표 값을 제어하고 각 장치별 특성 고려한 Multi-rate 기반의 특성을 갖는다. 먼저, PV Array의 수학적인 모델링과 DC Amplifier 그리고 DC 전력측정용 Isolated 장치와 통합하여 실시간 처리 기반의 장치로 구성하였고, 제안한 알고리즘이 적용된 PV PHILS와 실제 계통에 연계된 PV Inverter를 이용한 성능시험을 통해서, 그 결과가 기존 방법에 대비해 우수성 및 유용성을 입증하였다.
3차원 날개의 공력형상 설계최적화를 위한 설계최적화 시스템을 미래의 다분야 설계최적화 프레임워크의 일환으로 개발하였다. 이 설계최적화 시스템은 형상설계, 격자생성, 공력해석, 최적화의 4가지 모듈로 구성되어있다. 모두 상용패키지를 배경으로 개발하였으며 내장된 스크립트와 저널링 기능을 사용하여 배치 모드에서 자동적으로 실행되도록 프로그램 하였다. Visual Basic 프로그램을 사용하여 네 모듈을 통합하여 자동화된 설계기능을 갖도록 하였다. 특히 계산시간이 많이 소요되는 공력해석을 위하여 네트워크 통신을 이용한 분산 환경을 구현하였다. 공력해석은 일반적인 영역분할방식의 병렬처리 대신에 전역최적화 기법인 반응표면법과 연계하여 분산처리 시켰다. 개발한 공력설계 시스템의 검증을 위하여 간단한 항력최소화 문제에 적용하였으며 그 결과 상당히 향상된 설계 효율성과 적절한 설계 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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