본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.
본 연구에서는 기계식 추진 시스템인 CODOG 구조의 통합 제어를 위하여 구성 모듈인 가스터빈 엔진의 성능 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. 엔진 모델은 상위 제어기 및 타 구성 모듈과의 통합이 용이하도록 MATLAB/Simulink를 이용하였으며, 시스템의 구성 및 목적에 맞는 입/출력 설정이 가능하도록 구성하였다. 일반적으로 엔진 제작사는 엔진 및 구성요소의 성능 데이터를 제공하지 않는다. 따라서 가스터빈 엔진에 대한 모델링 기법으로 구성요소의 맵을 스케일링하여 성능 데이터를 확보하는 CMF 기법을 적용하였다. 생성한 모델 및 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 정상상태 및 동적 해석 시험을 수행하였으며, 최종 출력 결과에 대해 최대 오차 5% 이내의 신뢰성을 확보하였다.
환경이슈로 인해 전기자동차에 대한 수요 및 관심이 급증하고 있다. 전기자동차의 성능 향상에는 핵심 부품인 자동차 배터리의 성능향상, 그리고 배터리 접합기술의 발전이 수반되어야 한다. 알루미늄 합금은 전기자동차 산업에서 가장 폭넓게 사용되는 금속이며, 알루미늄 접합은 전기자동차 이차전지를 구성하는 모든 공정에서 이용된다. 따라서 본 논문에서는 알루미늄, 알루미늄 합금의 특성과 다양한 알루미늄 접합 기술에 대한 지식을 기반으로, 차량용 이차전지에서 이용되는 주요한 접합기술과 차세대 접합기술을 검토한다. 또한 그 과정에서 접합이 이용되는 자동차 이차전지 셀의 구조, '셀-모듈-팩'의 집적 순서와, 접합 기술이 요구하는 다양한 환경적 조건들을 설명한다.
This study evaluated a debris landform distribution potential area map in the southwest region of the Korean peninsula. A GIS spatial integration technique and logistic regression method were used to produce a distribution potential area map. Seven topographic and environmental factors were considered for analysis and 28 different data set were combined and used to get most effective results. Moreover, in an accuracy assessment, the extracted results of the Distribution Potential area were evaluated by conducting a cross-validation module. Block stream showed the highest accuracy in the combination No. 6, and that DEM (digital elevation model) and TWI (topographic wetness index) have relatively high influences on the production of the Block stream Distribution Potential area map. Talus showed the highest accuracy in the combination No. 13. We also found that slope, TWI and geology have relatively high influences on the production of the Talus Distribution Potential area map. In addition, fieldwork confirmed the accuracy of the input data that were used in this study, and the slope and geology were also similar. It was also determined that these input data were relatively accurate. In the case of angularity, the block stream was composed of sub-rounded and sub-angular systems and Talus showed differences according to the terrain formation. Although the results of the rebound strain measurement using a Schmidt's hammer did not shown any difference in topographic conditions, it is determined that the rebound strain results reflected the underlying geological setting.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 이기종 교육 시스템들 간의 통합의 어려움, 상호 운영성 결여, 시스템 확장성 부족, 시스템 구축과 유지보수의 비용 증가 등의 문제점을 해결하기 위해 재사용 가능한 학습객체를 CBD방법으로 설계하고 이를 XML 웹 서비스를 이용하여 구축한 방법을 소개한다. 특히 학습 객체를 교수법적 설계 개념을 근거로 재사용 단위를 추출한 후 LIO 학습 객체로 모델링하였다. 모델링을 통해 설정된 LIO 학습 객체는 개요, 사실, 해보기, 퀴즈, 탐구학습, 토론 및 평가의 요소로 구성되고 각 LIO요소별로 재사용할 수 있도록 구축하였다. 이러한 모델링은 학습자에게 학습 활동과 관련한 연관성을 쉽게 얻어 학습 효과를 높일 수 있으며, 수업의 전과정을 설계하는 교수자 혹은 교수 설계자에게 학습 영역이 명확하게 드러나 다른 학습 컨텍스트에서 학습 컨텐츠를 효과적으로 재사용할 수 있어 적시적격의 학습 코스 변경이 가능하게 한다. 또한 분산 환경을 위한 e-러닝 시스템을 구축해야 하는 교육 기관은 인터넷에 접속되어 있는 어떠한 컴퓨터라도 위치하여 호출 및 등록이 가능한 XML 웹 서비스로 구축되어 빠른 비즈니스 변화를 수용하고 협업함으로써 시스템 구축 및 통합 기간이 단축되며 시스템 확장성도 증가시킬 수 있다.
The Main payload of the STSAT-3 (Korea Science & Technology Satellite-3), MIRIS (Multipurpose Infra-Red Imaging System) has been developed for last 3 years by KASI, and its Flight Model (FM) is now being developed as the final stage. All optical lenses and the opto-mechanical components of the FM have been completely fabricated with slight modifications that have been made to some components based on the Engineering Qualification Model (EQM) performances. The components of the telescope have been assembled and the test results show its optical performances are acceptable for required specifications in visual wavelength (@633 nm) at room temperature. The ensuing focal plane integration and focus test will be made soon using the vacuum chamber. The MIRIS mechanical structure of the EQM has been modified to develop FM according to the performance and environment test results. The filter-wheel module in the cryostat was newly designed with Finite Element Analysis (FEM) in order to compensate for the vibration stress in the launching conditions. Surface finishing of all components were also modified to implement the thermal model for the passive cooling technique. The FM electronics design has been completed for final fabrication process. Some minor modifications of the electronics boards were made based on EQM test performances. The ground calibration tests of MIRIS FM will be made with the science grade Teledyne PICNIC IR-array.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
건물일체형 태양광 발전(BIPV) 시스템은 태양광 모듈을 건축부자재와 결합하여 설치함으로써 주거, 보관, 경제성 요소 등의 건축물 기능을 만족시키면서도 태양광 발전기능을 동시에 수행하기 위한 통합시스템이다. 시스템 통합으로 인해 얻게 되는 장점이 있지만, 태양광 발전기능을 극대화할 수 있는 설계가 필요하다. 선행연구로서 컴퓨터 시뮬레이션과 실증으로 여러 가지 설계요소들이 발전성능에 미치는 영향분석 결과들이 발표되었지만, 발전성능 분석의 부정확성, 설계요소 간의 관계분석의 미흡, 제한된 실증 범위 등이 문제점으로 남아 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 먼저 발전성능을 실증으로 평가할 수 있도록 목업 시험동을 설계 및 구축하고, 실증시스템 운영에서 획득한 데이터의 통계분석을 수행한 결과를 바탕으로 설계 방안을 연구한다. 구체적으로 주요 설계요소로서 모듈의 종류(c-Si, a-Si), 설치각도($90^{\circ}$, $75^{\circ}$, $30^{\circ}$, $15^{\circ}$, $3^{\circ}$), 설치방향(서향, 남서향, 남향, 남동향, 동향) 등을 선택하였다. 선택된 설계요소들의 발전성능에 대한 영향을 분석하기 위해, 1년간의 운영 데이터를 획득하여 통계적인 기법으로 데이터의 유효성을 검증하였으며, 또한 다양한 설계요소들 사이의 관계분석을 통하여 발전성능이 최적화되는 설계안을 제시하였다. 이 연구결과는 향후 BIPV 시스템의 적용성 여부에 대해 판단할 때, 그리고 BIPV 시스템을 설계할 때 설계요소들의 최적 선택에 대한 자료가 될 수 있다.
전투 시스템의 취약성을 분석하고 그 결과를 설계 단계에서 활용 및 반영하여 생존성의 향상을 목표로 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 모듈 단위로 독립적으로 진행되었던 여러 연구들을 통합하기 위한 방법의 연구에 대한 요구가 생겨나게 되었다. 이를 위해 본 논문에서는 선행 연구를 분석하고, 분석한 내용을 토대로 위협의 특성 및 장갑의 방호 성능을 고려한 전투 시스템의 통합 취약성 분석 방법을 제안한다. 또한 제안한 내용을 적용하여 기존의 피격 확률 분석 프로그램을 개선하고, 이를 통해 취약성 분석 결과를 고속정의 생존성 향상을 위해 활용할 수 있음을 시나리오 기반으로 검증하였다. 이를 통해 위협의 특성 및 장갑의 방호 성능까지도 고려하는 것으로 취약성 분석의 신뢰도를 향상시키는 것은 물론 동시에 통합 요구도 만족시킬 수 있다. 나아가 전투 시스템의 통합 취약성 분석 방법과 이를 적용한 시스템의 개발을 위한 연계 연구가 될 것으로 판단된다.
온톨로지 통합은 두 소스 온톨로지들을 통합하여 하나의 새로운 온톨로지를 생성하는 과정으로서 시맨틱 웹, 데이타 통합, 지식관리시스템 등 여러 온톨로지 응용 시스템에서 중요하게 다루는 연구주제이다. 그러나 과거의 연구들은 대부분 두 소스 온톨로지들 사이에 의미적으로 대응되는 공통 요소를 효과적으로 찾기 위한 온톨로지 매칭 기법에 집중되어 있으며 매핑 요소들을 통합하는 과정에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하는 방법에 대해서는 간과하고 있다. 본 논문에서는 매칭 프로세스에 의해 주어진 매핑 결과에 기반하여 두 소스 온톨로지들을 통합해 나가는 상세한 통합 프로세스를 정의하고 매핑 요소들 사이에 존재하는 통합 충돌의 유형에 대한 분류 체계 및 충돌을 탐지하고 해결하기 위한 기법을 제안한다. 또한 충돌의 탐지 및 해결을 포함하여 통합 과정을 캡슐화하는 T-MERGE 연산자와 통합 과정의 기록과 오류 복구를 위한 MergeLog를 설계 및 구현한다. 제안하는 통합 모듈의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 및 네이버 백과사전의 일부를 온톨로지로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 전문가의 수작업에 의한 온톨로지 통합과 동일한 결과를 적은 시간과 노력으로 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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