최근 무기 체계에 대한 성능 요구 사양이 강화됨에 따라 연구 개발 초기 단계에서부터 개발 기간 단축 및 비용 최소화와 함께 효율적인 연구 방안 모색이 요구되고 있다. 이의 일환으로 무기 체계 개발 단계에서 가상현실 기술을 활용하여 군수지원 분석과 설계 검증을 수행할 수 있다. 또한 실질적 협업 체계 구축의 일환으로 종합 군수지원(ILS, Integrated Logistics Support) 개발 분야에서는 군수 지원성 향상을 목적으로 한 가상현실 기술의 적용이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 무기 체계 전 수명주기 동안 가상현실 기술을 적용한 ILS 개발 및 적용 방안을 제안하고자 한다. 또한 현재 개발 중인 무기 체계에서 이를 수행하기 위해 개발한 가상현실 도구인 디지털 정비절차 검증장치(DMS, Digital Maintenance System)의 주요 기능 및 ILS 개발 단계별 적용 방안을 소개하고, DMS의 효율적인 ILS 적용을 위한 향후 발전 과제에 대해서도 제시하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.742-762
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2015
In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.
현대의 시스템은 지속적으로 대형화, 복잡화되어 왔기 때문에 시스템의 오류 발생 가능성이 커졌다. 시스템의 고장은 안전 사고를 발생시키고, 인명과 재산상의 막대한 피해를 줄 수 있다. 이러한 이유로 미 국방성과 IEC 등의 국제표준기구에서는 시스템의 안전성을 확보하기 위한 안전 관련 국제표준을 제정하였고, 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되어야 함을 권고하였다. 이에 따라 최근의 연구들은 모델기반 시스템 설계를 진행함과 동시에 모델을 활용하여 시스템의 안전성 검증을 수행하였다. 하지만 시스템 설계를 위한 모델과 안전성 분석 및 검증을 위한 고장모델을 서로 다른 모델링 언어를 기반으로 생성하였기 때문에 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되지 못하였다. 또한, UML 또는 SysML 기반으로 고장모델을 활용하여 안전 요구사항을 도출한 연구들은 안전 분석 및 검증에 고장모델이 제한적으로 활용되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 기존의 고장모델 활용법을 확장 시킬 필요가 있다. 우선 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 통합적으로 수행할 수 있는 개선된 SysML 기반의 고장모델을 생성해야 한다. 다음으로 이 고장모델을 활용하여 도출된 안전요구사항이 시스템 설계에 제대로 반영되었는지 검증할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 개선된 SysML 기반 고장모델의 개념과 생성 절차를 제시하였고, 자동차 시스템에 대한 고장모델을 생성하였다. 또한, 자동차 시스템의 안전성을 검증하기 위해서 고장모델의 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해서 개선된 SysML 기반 고장모델을 활용하여 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 수행할 수 있음을 보였다.
We describe a vision of historical analysis at the world scale, through the digital assembly of historical sources into a cloud-based database, where machine-learning techniques can be used to summarize the database into a time-integrated actor-to-actor complex network. Using this time-integrated network as a template, we then apply the method of automatic narratives to discover key actors ('who'), key events ('what'), key periods ('when'), key locations ('where'), key motives ('why'), and key actions ('how') that can be presented as hypotheses to world historians. We show two test cases on how this method works. To accelerate the pace of knowledge discovery and verification, we describe how historians would interact with these automatic narratives through an online, map-based knowledge aggregator that learns how scholars filter information, and eventually takes over this function to free historians from the more important tasks of verification, and stitching together coherent storylines. Ultimately, multiple coherent storylines that are not necessary compatible with each other can be discovered through human-computer interactions by the map-based knowledge aggregator.
매우 짧은 시간동안 큰 압력을 유발하는 폭발하중은 지형적인 조건 및 대기조건, 장약량과 구조물의 위치 및 형상에 따라 상이하게 발생된다. 그러므로 본 연구에서는 콘크리트 구조물에 작용하는 정밀한 폭발하중의 전파해석을 위해, Arbitrary Lagrangian-Eulerian기법을 적용한 대기 및 폭발물의 모델을 통해 복합적인 폭발파를 구현하고 구조물의 동적재료 특성을 고려하여 대기-구조물의 통합모델 해석기법을 제안하였다. 또한 대기-구조물의 통합모델 해석기법의 검증을 위하여 폭발하중을 받는 철근콘크리트 구조물의 폭발실험결과와 비교함으로써 제안된 해석기법의 타당성을 검증하였다.
Unattended Train operation(UTO) requires higher safety target than other systems, since all train operations are automatic. The system provider to deliver without accident or failure, and the operator to transport passengers without accident by putting all trains supplied, including them, into service. Safety rates without such failures can be represented as indicators of RAMS, among which availability is continuously controllable to achieve the target, with a clear target. Availability is often required by the licensee from the initial stage of the project to demonstrate that the request for proposal (RFP) is usually specified and to maintain separate availability targets at the operational stage. In particular, unlike unmanned operation light rail in complex systems, simple formulas are often presented to facilitate verification at each stage. This paper presents this method of usability calculation in an integrated manner at all levels and analyzes the existing usability values to ensure reliability of the availability formula for integrated use in unmanned light rail systems.
Currently, various companies are actively participating in research and development of drone delivery services. Existing studies do not comprehensively provide integrated functions for future drone delivery services such as mission automation, customer verification, and overcoming performance limitations, which can lead to high manpower demand, reduced user service trust, and potentially overloading low-end devices. Therefore, this study proposes a drone mission automation system (DMAS) using EdgeCPS technology to provide the three aforementioned functions in an integrated manner. Real-world experiments were conducted to evaluate the proposed system, demonstrating that the DMAS components operate according to the specified roles in the delivery scenario. In addition, the system achieved user verification with a similarity of more than 90% in the process of receiving the product, and verified a faster inference speed and a lower resource share than the existing method.
This paper describes the results of the development of the the unmanned aerial vehicle system integration laboratory(UAV SIL) for the integrated verification. This UAV SIL is designed to test the robustness of the UAV system including the operational logics and the flight control system behaviors under many abnormal and emergency conditions such as data-link losses, airborne subsystem failures, engine shut down conditions, and ground control station faults. This paper presents how to build the UAV SIL and how to verify the in-development UAV system through the UAV SIL.
In this paper a simulator for Integrated Onboard Signalling System(IOSS) will be presented and illustrated. IOSS which is integrated with there signalling systems such as ERTMS/ETCS Level 1 ATP(Automatic Train Protection), ATC(Automatic Train Control) and ATS(Automatic Train Stop) is a signalling system for HEMU-400X(Highspeed Electric Multiple Unit - 400km/h eXperiment). HEMU-400X is under development as the next generation high-speed train in Korea. Before conducting a trial run of HEMU-400X with IOSS, we must carry out functional test of IOSS. The simulator is suggested in this paper for testing and verification of IOSS. The simulator can help to test all function of IOSS although a real train and trackside equipments are not existed. Also the simulator can make a fault in trackside equipment intentionally. In that scenario, we can figure out how IOSS handle emergency situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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