RBCC 엔진의 공기흡입 모드 추진성능을 결정하는 주요 요소인 유로 형상 설계를 위하여 최적설계 기법을 적용하였다. Kriging 모델 기반의 유전자 알고리즘을 이용하여 RBCC 엔진의 비추력을 최대로 하는 최적화를 수행하였으며, 분산분석법과 자가조직도를 통해 설계결과를 분석하였다. 램제트 및 스크램제트의 설계 조건을 각각 고도 20 km, 마하수 4 및 30 km, 마하수 7 설정하여 최적화를 수행한 결과, 기본 형상에 비해 각 모드에서 약 7% 및 10%의 비추력 상승을 얻을 수 있었다.
본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.
2011년에 고속도로 정체 기준 속도가 개정된 후 많은 시간이 경과함에 따라 차량의 성능 개선, 경쟁 관계에 있는 고속열차 운행 확대, 고속도로 일부 구간의 제한속도 상향 등 다양한 고속도로 주행환경 변화가 발생하였고 고속도로 이용자의 이동 신속성에 대한 기대수준 또한 증가하는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 설문조사를 통해 고속도로 이용자의 정체에 대한 인식을 조사하고, 고속도로 교통류 분석을 통해 고속도로 정체 기준 속도의 재설정을 검토하고자 한다. 설문조사 결과, 고속도로 이용자들이 인식하는 정체 기준 속도가 다소 높아진 것을 확인하였다. K-means 알고리즘을 통해 교통량 및 속도 자료를 분석한 결과, 서행과 정체의 분류 기준은 60km/h 수준인 것으로 나타났다. 또한 정체 기준 속도를 50km/h와 60km/h로 상향하는 것을 가정하여 고속도로 정체잦은구간을 산정해본 결과, 50km/h가 고속도로 이동성 관리를 위한 정체 기준 속도로 적절한 것으로 판단된다.
The Atmospheric motion vectors (AMVs) derived using infrared (IR) channel imagery of geostationary satellites have been utilized widely for real-time weather analysis and data assimilation into global numerical prediction model. As the horizontal resolution of sensors on-board satellites gets higher, it becomes possible to identify atmospheric motions induced by convective clouds ($meso-{\beta}$ and $meso-{\gamma}$ scales). The National Institute of Meteorological Research (NIMR) developed the high resolution visible (HRV) AMV algorithm to detect mesoscale atmospheric motions including ageostrophic flows. To retrieve atmospheric motions smaller than $meso-{\beta}$ scale effectively, the target size is reduced and the visible channel imagery of geostationary satellite with 1 km resolution is used. For the accurate AMVs, optimal conditions are decided by investigating sensitivity of algorithm to target selection and correction method of height assignment. The results show that the optimal conditions are target size of 32 km ${\times}$ 32 km, the grid interval as same as target size, and the optimal target selection method. The HRV AMVs derived with these conditions depict more effectively tropical cyclone OMAIS than IR AMVs and the mean speed of HRV AMVs in OMAIS is slightly faster than that of IR AMVs. Optimized mesoscale AMVs are derived for 6 months (Feb. 2010-Jun. 2010) and validated with radiosonde observations, which indicates NIMR's HRV AMV algorithm can retrieve successfully mesoscale atmospheric motions.
KMS(Knowledge Management System)은 다양한 기관에서 정보 공유를 위해 사용하고 있다. 이 KMS는 각 기관에서 사용하는 기본 정보 뿐만 아니라, 중요 정보를 포함하고 있다. KMS에 저장된 중요 정보에 대한 접근을 통제하기 위하여, 많은 KMS는 사용자 식별 및 인증 기능을 적용하고 있다. 이러한 KMS 보안 환경은, KMS에 접근할 수 있는 사용자 계정 정보가 유출되면, 해당 계정 정보를 사용하는 악의적 공격자는 KMS에 접근하여 허가된 모든 중요 정보에 접근할 수 있는 한계점이 있다. 본 연구에서는 사용자 계정 정보가 유출되더라도 중요 정보를 보호할 수 있는 사용자 토큰(Token)을 적용한 파일 접근통제 기능 적용 KMS를 제안한다. 제안하는 토큰 기반 KMS는 암호 알고리즘을 적용하여 KMS에 등록된 파일을 보호한다. 실효성 검증을 위해 목표하는 사용자 접근통제 기능에 대한 단위 기능을 확인한 결과, KMS에서 제공해야 할 접근통제 기능을 정상 제공하는 것을 확인하였다.
전자교통신호등은 차량이 교차로에 많을 때에는 교통신호주기를 연장할 수 있고, 교차로에 차량이 적을 경우에는 교통신호주기를 단축할 수 있다. 그러나, 요즈음과 같이 교통체증이 많아서 평균주행속도가 10Km-20Km일 때에는 전자신호등의 기능을 수행할 수 없다. 본 논문에서는 퍼지 규칙을 이용하여 최단경로검색 및 최적 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험결과 앞 막힘 현상이 발생하는 경우에는 평균 승용차 대기시간 및 평균주행속도를 10%-32% 가량 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
GF(q)상의 원시다항식은 스크램블러, 에러정정 부호 및 복호기, 난수 발생기 그리고 스트림 암호기 등 여러 분야에 걸쳐 많이 사용되고 있다. GF(q)상의 원시다항식을 생성하는 효율적인 알고리즘이 A.D. Porto에 의하여 제안되었으며, 그 알고리즘은 한 원시다항식을 이용하여 다른 원시다항식을 구하는 방법을 반복 사용하여 원시다항식 수열을 생성하는 방법이다. 이 논문에서는 A.D. Porto가 제안한 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안하였다. A.D. Porto의 알고리즘의 running time은 O($\textrm{km}^2$)이고, 개선된 알고리즘 running time은 O(w(m+k))이다. 여기서 k는 gcd(k,$q^m$-1)이 다. m차 원시다항식을 구하고자 할 때 k, m>>1 조건에서는 개선된 알고리즘을 사용하는 것이 효율적이다.
Establishing a ship's passage plan is an essential step before it starts to sail. The research related to the automatic generation of ship passage plans is attracting attention because of the development of maritime autonomous surface ships. In coastal water navigation, the land, islands, and navigation rules need to be considered. From the path planning algorithm's perspective, a ship's passage planning is a global path-planning problem. Because conventional global path-planning methods such as Dijkstra and A* are time-consuming owing to the processes such as environmental modeling, it is difficult to modify a ship's passage plan during a voyage. Therefore, the D* algorithm was used to address these problems. The starting point was near Busan New Port, and the destination was Ulsan Port. The navigable area was designated based on a combination of the ship trajectory data and grid in the target area. The initial path plan generated using the D* algorithm was analyzed with 33 waypoints and a total distance of 113.946 km. The final path plan was simplified using the Douglas-Peucker algorithm. It was analyzed with a total distance of 110.156 km and 10 waypoints. This is approximately 3.05% less than the total distance of the initial passage plan of the ship. This study demonstrated the feasibility of automatically generating a path plan in coastal navigation for maritime autonomous surface ships using the D* algorithm. Using the shortest distance-based path planning algorithm, the ship's fuel consumption and sailing time can be minimized.
A back projection algorithm is applied to 216 Pn travel time measurements to image lateral variations of compressional velocity in the uppermost mantle in the Korean Peninsula. We obtained an average P-velocity value for the uppermost mantle of $7.90{\pm}0.18km/sec$, and an average mantle P-velocity gradient of $5.3{\times}10^{-3}s^{-1}$ for the Korean Peninsula. The final 3-D velocity image in the uppermost mantle is characterized by a low-velocity (about $7.77{\pm}0.12km/sec$) region in the southeast area of the Korean peninsula, which is called 'Kyongsang Basin' and by high-velocity(${\geq}8.08km/sec$) region in the northern area of the Korean Peninsula(Hamkyong and Pyongan provinces). The crustal thicknesses are calculated for the 10 subregions. The crustal thickness of the northern part(${\geq}39^{\circ}N$) of the Korean Peninsula is 33.0-36.0 km, on the contrary, that of the southern part(< $39^{\circ}N$) is 30.7~33.7 km. The velocity image obtained in this study is somewhat consistent with previous S-P travel time studies and gravity studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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