2004년을 기준으로 전국 15개 지방공항 가운데 제주와 김포, 김해공항을 제외한 나머지 공항 들은 해마다 수십억 원의 적자를 내고 있는 실정이다. 지방공항들의 실패원인으로 수요예측 오류의 문제가 대두되어 왔다. 이에 소형 항공기를 이용해 정기서비스를 제공하는 저비용항공의 진입을 통해 소비자의 편의를 증진시키고 지방공항을 활성화해야 한다는 주장이 사회적인 공감을 얻고 있다. 따라서, 본 연구에서는 (1) 기존항공과 고속철도와 저비용항공 3자 사이의 고속교통통행수단 선택모형을 제시하고 (2) SP조사를 통하여 서울-대구간 저비용항공의 이용수요를 추정하고, (3) 추정모형을 설정하여 정책수단별 효과 분석을 실시하였다. 분석 결과, (1)서울-대구간 고속교통수단 선택에 있어서 저비용항공의 진입은 요금과 가격이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, (2)저비용항공의 요금이 KTX에 비해 훨씬 저렴한 38,000원 수준으로 정해질 경우에도 총통행시간이 KTX와 시간이 동일하게 소요되는 지역의 경우 저비용항공의 선택확률은 0.1 정도로 작게 나타나 통행수단 전환효과는 그리 크지 않을 것으로 분석되었다. (3)향후 서울-대구간 저비용항공 취항시의 요금은 38,000원${\sim}$44,000원 사이에서 결정되어야 할 것으로 보이며, 그 이상의 요금으로 결정될 경우 큰 수요를 기대하기 어려울 것으로 판단된다.
음성채팅시스템에서 사용자의 음성 질의는 자동음성인식기를 통하여 텍스트 질의로 변환된다. 만약 자동음성인식기의 1순위 결과가 틀린다면 이 오류는 그대로 음성채팅시스템에 전파된다. 자동음성인식기의 1순위 정밀도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 RankSVM을 이용하여 자동음성인식기의 n개 결과를 재순위화하는 후처리 모델을 제안한다. 채팅시스템을 학습하기 위해서는 대용량의 채팅 문장들이 필요하다. 만약 새로운 채팅 문장들이 학습데이터에 자주 추가되지 않는다면 채팅시스템의 응답은 금방 진부해질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 SVM을 이용하여 TV와 영화 시나리오로부터 채팅 문장들을 자동으로 선택하는 데이터 수집 모델을 제안한다. 실험에서 제안된 후처리 모델은 후처리를 하지 않은 모델보다 정확률에서 4.4%, 재현율에서 6.4% 더 좋은 결과를 보였다. 그리고 제안된 데이터 수집 모델은 98.95%의 높은 정확률과 57.14%의 재현율을 보였다.
본 연구에서는 서울메트로 2 호선 상왕십리역에서 발생한 전동열차 충돌사고에 대하여 사고재현 시뮬레이션을 수행하고 사고 발생 시 피해를 최소화할 수 있는 개선방안을 제시한다. 사고재현을 위해 상용 충돌해석 소프트웨어인 LS-DYNA를 사용하여 1 차원 및 3 차원 시뮬레이션을 수행하였다. 1 차원 시뮬레이션을 통해 각 차량 연결기의 하중, 변위, 충격흡수 에너지 및 차량의 가속도를 분석하여 사고 시 충돌안전도를 평가하였으며, 3 차원 시뮬레이션을 통해 차량의 변형 및 타고오름 현상을 분석하였다. 또한 사고 전동차의 충돌안전도 향상을 위한 개선방안들을 제시하고, 그 중 선두차량에 고용량 완충장치를 적용하는 방안에 대하여 1 차원 시뮬레이션을 통해 충돌안전도의 개선 여부를 확인하였다.
The power generation system using cold energy, which evolves in a large amount during the vaporization process of the liquefied natural gas, was designed in favor of the Rankine cycle with a mixed refrigerant as the working fluid. In this study it is intended to identify the allowable limits of the working fluid composition in respect of equipment safety in the Rankine cycle-type power generation system driven by the cold energy. The thermodynamic properties of the working fluid, which is a hydrocarbon mixture, were calculated with the Peng-Robinson model. In the steady state simulation of the power generation system by using a commercial tool Aspen HYSYS, the feed conditions of LNG Test Bed Train No.1 along with some necessary assumptions were incorporated. The results indicated that deterioration of the mechanical performance of the equipment as well as its safety would be brought about if contents of $C_2H_6$ and $C_3H_8$ in the mixture become, respectively, too high or too low.
Many accidents are being occurred due to many missteps, etc. at the railway platform. Recently in Korea, efforts to prevent casualties fundamentally are being made by installing and operating the PSD(Platform Screen Door) with underground station building as its center to prevent these casualties of passengers. Although this PSD can solve the problem of public casualties at platform fundamentally, it is impossible to install it at whole station buildings since its installation cost is high, and in case of the ground station building of general railway whose operation speed is higher, installation of PSD is impossible due to the characteristics of railway system. This paper proposes the novel safety equipment using Laser radar sensors for the prevention against casualties of passengers at station buildings where the PSDs are not installed like this. The safety equipment using Laser radar sensors is the safety equipment making an approaching train stopped if the falling object is a person by detecting the obstacle at platform through, and it has the merit possible to apply it to station buildings not only in the underground section but also in the ground section since it may detect accurately under ambient environmental elements such as the snow, rain and yellow dust, etc. also. We developed the prototype of the safety equipment to reduce public casualties at platform by using Laser radar sensors and carried out its performance test, and the result is presented in this paper.
수중음향통신 채널은 다중 경로 전달이 주요 장애 요인이 되며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 레이크 수신기를 이용하여 이를 통해 시간 다이버시티 효과를 얻을 수 있다. 그러나 수중음향통신 채널은 시변동성이 높은 채널로써 적합하지 못한 경로의 신호를 복조에 이용하게 될 우려가 있다. 이를 방지하기 위해 본 논문에서는 훈련 신호의 오차율에 기반을 두어 경로 선택 및 가중치 할당하는 레이크 수신기를 제안한다. 호수 실험을 통해 제안된 레이크 수신기와 기존의 레이크 수신기, 레이크 방법을 사용하지 않은 일반 수신기를 이용하여 성능을 분석하였다. 분석 결과, 전송비트 512개 중에서 제안된 레이크 수신기는 8개, 기존의 레이크 수신기는 45개, 그리고 레이크 수신기를 사용하지 않은 일반 수신기는 72개의 비트오류가 발생하였다.
Hypertension is the chronic disease that the 16% of total population are suffering, and it needs to be studied to find alternative treatment because of the tolerance and side effect of medications that may bother some patients. in this paper, we verified practicality of implantable electrical stimulator that can readily change stimulus magnitude and frequency. And this device is possible to stimulate baroreflex or parasympathetic nerve. Therefore we performed in vitro tests and animal experiment for device's operating conditions. This device consist of implantable electrical stimulator and extracorporeal control/monitoring system. Stimulator was designed to make 1Hz~100Hz pulses and it can change continuous or periodic pulse train type. And this device can control stimulator's function and monitor stimulator's status and patients' blood pressure at exterior of body using ZigBee module as wireless telecommunication. We verified that stimulator have error rate under 5% at 50mm depth of organs and, stimulator makes high-efficiency energy with closer position of two electrodes. Also we can confirm the performance of device that decreasing blood pressure and heart rate of a rat by electrical stimulation.
딥 러닝(Deep learning)은 기존 인공 신경망 내 계층 수를 증가시킴과 동시에 효과적인 학습 방법론을 제시함으로써 객체/음성 인식 및 자연어 처리 등 고수준 문제 해결에 있어 괄목할만한 성과를 보이고 있다. 그러나 학습에 필요한 시간과 리소스가 크다는 한계를 지니고 있어, 이를 줄이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 아파치 스파크 기반 클러스터 컴퓨팅 프레임워크 상에서 딥 러닝을 분산화하는 두 가지 툴(DeepSpark, SparkNet)의 성능을 학습 정확도와 속도 측면에서 측정하고 분석하였다. CIFAR-10/CIFAR-100 데이터를 사용한 실험에서 SparkNet은 학습 과정의 정확도 변동 폭이 적은 반면 DeepSpark는 학습 초기 정확도는 변동 폭이 크지만 점차 변동 폭이 줄어들면서 SparkNet 대비 약 15% 높은 정확도를 보였고, 조건에 따라 단일 머신보다도 높은 정확도로 보다 빠르게 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다.
최근 딥러닝 기술의 발달과 함께 신경 네트워크는 컴퓨터 비전에서도 성공을 거두고 있다. 컨볼루션 신경망은 단순한 영상 분류 작업뿐만 아니라 객체 분할 및 검출 등 난이도가 높은 작업에서도 탁월한 성능을 보였다. 그러나 그러한 많은 심층 학습 모델은 지도학습에 기초하고 있으며, 이는 이미지 라벨보다 주석 라벨이 더 많이 필요하다. 특히 semantic segmentation 모델은 훈련을 위해 픽셀 수준의 주석을 필요로 하는데, 이는 매우 중요하다. 이 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 네트워크 훈련을 위해 영상 수준 라벨만 필요한 약지도 semantic segmentation 방법을 제안한다. 기존의 약지도학습 방법은 대상의 특정 영역만 탐지하는 데 한계가 있다. 반면에, 본 논문에서는 우리의 모델이 사물의 더 다른 부분을 인식하도 multi-classifier 심층 학습 아키텍처를 사용한다. 제안된 방법은 VOC 2012 검증 데이터 세트를 사용하여 평가한다.
산업체 수요에 기반한 공학혁신형 산업의료원 교과목과 운영 사례에 대해서 소개한다. 산업의료원 교과목은 산업체에서 제공한 애로기술 문제를 교수와 학생이 산업의료원 교과목 수업을 통해서 해결한다. 산업체는 애로기술을 제시하고 담당교수는 제시된 애로기술을 해결하는 강의 계획을 수립해서 학생들과 함께 산업체 애로기술을 해결하는 과정을 수행하고 학생들은 그것을 통해서 현장적응력을 키웠다. 학생들은 교과목 운영 목적 인식 정도, 수행기간의 적절성, 커뮤니케이션의 원활성, 전공지식의 이해 및 활용에 기여, 문제해결능력, 협업 학습 능력, 진로선택의 기회, 교과목 추천 등에 높은 평가를 하였다. 산업의료원은 한 학기 과정보다는 두 학기로 운영한 경우가 학생들의 만족도가 높게 평가된다. 그 이유는 산업의료원에서 제시하는 애로기술 문제가 한 학기에 해결책을 찾기 어렵기 때문이다. 산업의료원 교과목을 통해서 산업체에 취업연계를 가질 수 있는 기회가 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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