상표권 보호를 위한 상표 이미지의 진위 결정에 심층 신경망인 합성곱 신경망을 이용할 수 있다. 이를 위해, 상표로 등록되어 있는 한 장의 상표 이미지를 반복적으로 학습하는 것은 기계학습의 성능을 감소시키는 원인이 된다. 따라서, 이러한 응용에서 학습 데이터는 다양한 방법으로 생성된다. 하지만 대상 이미지가 회전되어 있으면 원본이라 하더라도 인식하지 못하거나 위조 상표로 분류되기도 한다. 본 논문에서는 회전한 상표 이미지의 진위 결정을 위한 기계학습 데이터의 확장 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 학습 데이터 확장 방법은 기울어진 이미지를 생성하고 이를 학습 데이터로 사용하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 학습 데이터 확장 방법의 유효성 검증을 위해 대학의 로고를 대상으로 학습 데이터를 생성하였으며, 이를 활용하여 합성곱 신경망을 학습시킨 후 검증용 데이터를 이용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 학습 데이터를 활용하면 회전한 상표를 대상으로 한 진위 여부 결정에 합성곱 신경망을 활용할 수 있다.
본 논문은 ICT 융합기술 분야의 기초가 되는 전자회로 교육을 위한 방법으로 증강현실 기반 전자회로 교육 시스템을 제안한다. 시스템은 실제 회로를 확인할 수 있는 하드웨어 모듈과 증강현실 기술을 적용하여 전류의 흐름, 입·출력, 측정값을 확인할 수 있는 모바일 교육 콘텐츠로 구성된다. 시스템의 안정적인 동작을 목적으로 주요 성능인 이미지 인식에 대한 실험을 진행하였고, 실험 방법은 하드웨어 모듈과 모바일 기기까지의 거리를 일정 간격으로 변경하여 인식률을 측정하였다. 실험 결과 25[Cm] 이상의 거리에서는 인식률 100%를 보였고, 25[Cm] 이하부터는 인식률이 12% 저하되는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 거리가 근접하여 촬영된 이미지 손실에서 발생하는 오류의 영향이라 할 수 있다. 향후 본 논문에서 제시하는 교육 시스템을 수업에 적용할 계획이며, 이는 수업의 효율성을 높이며 학생의 흥미유발 및 교과에 대한 이해도를 향상시킨다.
본 연구는 2050 탄소중립 정책으로 에너지신산업 분야 혁신기술개발 일환의 ICT기술에 기반한 디지털화 연구로서 각각의 에너지 설비의 외부 인터페이스와 연동하여 통합관리 할 수 있는 oneM2M 기반 IoT 서버 플랫폼 개발이다. 전력 공기업인 한전은 에너지 IoT 'SPIN(Smart Power IoT Network)' 구축을 통한 한전 e-IoT 표준 규격을 분석하고 oneM2M 및 LWM2M Gateway Platform을 개발한다. oneM2M은 기존 Release1 대신 최근에 발표된 Release2에 대한 규격을 확보 및 분석하여 R2를 기준으로 e-IoT 표준 oneM2M 플랫폼을 개발하고, 또한 한전 e-IoT 표준을 충분하게 구현할 수 있는 e-IoT Gateway 장치 규격을 선정하고 향후 확장성까지 고려한 고성능의 Gateway 장치를 개발하고 관련 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 비행체 내부배선 복사내성 특성 해석 및 개선 대책을 위한 효율적인 설계 방안을 제안한다. 비행체 성능향상을 위한 탑재장비의 종류 및 밀도가 크게 증가하면서 내부 배선의 역할도 매우 중요해지고 있다. 특히, 배선 경량화 및 유연성 증가 요구가 커짐에 따라서 내부 배선 쉴드 구조의 사용이 어려워지고 이에 따라서 쉴드 구조 이외의 방법으로 복사내성 특성을 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 내부 배선 복사내성 특성에 큰 영향을 미치는 캐비티 공진을 회피하고 억제하여 복사내성 특성을 개선 할 수 있는 해석적 기법 기반 설계 방안을 제시한다. 시뮬레이션 예시 구조를 통해서 제안 방안의 효율성과 정확성을 검증하였다. 제안하는 방안은 기존 설계 방안 대비 99.6 %의 설계 시간 단축을 달성했다. 이를 통해서 내부 배선 복사내성 대책을 위한 초기 설계나 최적화 설계에 매우 유용하게 활용될 수 있다.
최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.
다양한 산업을 관리하고 유지하는 산업제어시스템은 주로 외부와의 연결 없이 폐쇄적으로 운영됐지만 최근 인터넷의 발전과 ICT 기술의 도입으로 외부나 공격자의 산업제어시스템에 접근이 쉬워졌다. 잘못된 접근이나 공격은 산업제어시스템의 주요 속성인 가용성을 해칠 수 있으며, 가용성이 침해될 경우 큰 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 산업제어시스템에서 명령을 내릴 때 랜덤리스트를 생성해 검증그룹을 구성하여 명령을 검증 후 실행하며, 명령 실행 결과를 이용해 검증을 진행한 검증그룹에 피드백을 적용하는 신뢰 점수 기법을 도입한다. 이를 통해 명령 검증 요청과정에서 랜덤 생성에 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있으며, 검증 과정에 유연성을 부여하고 시스템의 가용성을 보장할 수 있다. 시스템의 성능 분석을 위해 스마트 계약 배포 시 걸리는 시간과 가스 사용량, 명령 검증 시 가스 사용량을 측정했다. 그 결과, 기존시스템과 비교해 랜덤리스트를 생성하지만, 스마트 계약 배포에 걸리는 시간은 거의 차이가 없음을 확인했고 스마트 계약 배포에 사용되는 가스는 랜덤리스트 생성과정에서 약 1.4배 증가함을 확인했다. 하지만, 명령 검증 과정에서 명령 검증과 신뢰 점수 기법의 연산을 함께 진행함에도 랜덤 연산을 하지 않아 검증 1회당 약 9% 적은 가스를 사용해 검증 과정에 가용성을 보장한다.
송신 단에서 채널 상태 정보를 알고 있는 폐루프 시스템은 개방 루프 시스템에 비하여 더 효율적인 전송을 수행할 수 있다. 그러나 실제 시스템은 제한된 피드백 채널을 가지므로 송신단에서 완벽한 채널 정보를 알 수 없으며, 따라서 부분 채널 정보를 활용하는 시스템의 설계가 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 모바일 환경에서는 사용자의 이동성으로 인하여 채널 상태가 유동적으로 변화하며 이는 성능의 열화를 초래한다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할(BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 위하여 채널 변화에 적절히 대응하는 적응 변조 코딩 기법을 제안한다. 합리적인 피드백 정보량을 통해, 제안하는 기법은 도플러 확산에 의한 채널 변화를 보상하여 향상된 성능을 제공한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 정확한 비트 에러율의 추정을 통한 성능 이득을 가짐을 확인한다.
2014년 12월 미래부(현 과학기술정보통신부)의 통합공공망주파수 할당을 시작으로 철도통합무선망(LTE-R)의 성능개선을 추진하고 있다. LTE-R은 기존 기술방식 대비 기술적 성숙도 및 성능측면, 표준화 기반에서의 진화의 용이성 등 많은 장점이 있으나, 국내 전파정책으로 통합공공망 사용기관(행정안전부 PS-LTE 및 해수부의 LTE-M)간 주파수 간섭과 2017년 상용화를 시작한 UHD TV와의 간섭 등 향후 전국철도망의 안정적 열차무선서비스 운용환경 마련을 위해서는 해결할 과제 또한 잔재되어 있다. 본 논문에서는 원주~강릉구간 철도통합무선망(LTE-R)을 추진함에 있어 시험선 구축을 통해 도출된 간섭요인에 따른 LTE-R 성능변화 및 간섭 해소를 위한 RAN-Sharing 구현 결과, 그리고 도출된 시험결과를 토대로 설계단계에서 계획된 링크버짓 변경사항 등을 분석하여 통합공공망 주파수 공용환경에서의 향후 LTE-R 기지국 설계 추가될 기준 방안을 제시하고자 한다.
ICT기반의 융합산업인 스마트 헬스케어 시스템은 건강관리부터 원격진료 범위에 걸쳐 다양한 산업분야의 핵심 연구주제이다. 스마트 헬스케어 환경은 웨어러블 디바이스를 통하여 사용자의 심박 수, 체온, 건강상태 등과 같은 생체정보를 주치의가 있는 병원 네트워크로 전달하는 기술을 의미하며 환자의 다양한 데이터를 수집하고 복합적인 정보를 추론할 수 있는 기술은 스마트 헬스케어 기술의 핵심기술이라 할 수 있다. 그러나 환자에 대한 개인의 의료정보를 다루는 만큼 정보관리에 대한 보안위협이 있으며, 무선 네트워크 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 취약점이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 스마트 헬스케어 기반의 디바이스 접근제어를 위한 키를 생성 후 생성한 키를 활용하여 안전한 통신 프로토콜을 설계하여 스마트 헬스케어 시스템의 보안성을 강화하였다. 성능평가에서는 스마트 헬스케어 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성 분석을 하고, 기존의 키 암호화 방식과의 보안성 및 효율성을 분석하여 기존의 암호화 방식 대비 대략 15% 향상된 수치를 확인할 수 있었다.
디지털 위상 고정 루프는 위상 동기화를 위해 사용되는 회로로 일반적으로 통신, 회로분야 등 다양한 분야에서 사용된다. 디지털 위상 고정 루프를 설계 시 상태추정기를 사용하는 경우 보통 칼만 필터와 같은 무한 임펄스 응답 상태추정기를 활용해왔다. 일반적으로 무한 임펄스 응답 상태추정기 기반 디지털 위상 고정 루프의 성능은 우수하지만, 초기값의 부정확, 모델 오차, 외란 등의 예상하지 못하는 상황에서 급격한 성능저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계 하기 위해 최적의 측정값 구간 길이를 갖는 최소 공분산 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 제안된 유한 임펄스 응답 필터의 중요 파라미터인 측정값 구간 길이를 구하기 위해 수치적 방법을 소개하며, 필터의 이득을 얻기 위해 비용함수로 오차의 공분산 행렬을 설정하고, 이를 최소화 하기 위하여 선형 행렬 부등식을 사용하였다. 제안된 디지털 위상 동기 루프의 우수성과 강인성을 검증하기 위해 노이즈 정보가 부정확한 상황에서 기존 방법과의 비교 및 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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