Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.
본 논문은 미시적 대피시뮬레이션 소프트웨어인 'EgresSIM'을 소개한다. 본 논문에서 개발한 EgresSIM은 미시적 보행모델인 Floor Field Model과 이를 발전시킨 개선된 모델을 기반으로 하는 3차원 보행자 대피시뮬레이터이다. 이 소프트웨어는 많은 층과 계단, 방, 출입구 등이 있는 대형건축물에 대한 시뮬레이션이 가능하다. 또한, 수백, 수천 명의 보행자를 실내 공간에 배치하고 이들의 움직임을 3차원 뷰어를 통해 실시간으로 확인할 수 있고, 개별 보행자들이 어떤 경로로 이동하는지, 대피시간은 얼마나 소요되는지, 각각의 출구에 얼마나 많은 대피자들이 몰렸는지 등 대피 상황에 대한 상세한 결과를 산출한다. 시뮬레이션에 필요한 건물 데이터는 사전에 정의된 실내 데이터 모델에 따라 XML 파일로 구축되며, 시뮬레이션 결과 정보도 XML 로그파일로 생성된다. EgresSIM에서 지원하는 두 가지 보행모델의 민감도 파라미터를 조정함으로써 보행자들의 이동 패턴을 여러 가지로 나타낼 수 있다. 이를 통해 최단 거리 출구로 이동하는 상황, 정전이 일어난 암흑 상황 등 여러 상황을 가정한 대피시뮬레이션 수행이 가능하다.
본 연구에서는 TOUGH2-FLAC3D 연계해석기법을 이용하여 암반공동에 고온의 열에너지를 30년간 저장하는 경우 주변 암반에 야기되는 열-수리-역학적 연계거동을 살펴보았다. 열에너지저장에 따른 암반의 거동 특성 및 환경 영향을 예측하고 이에 대한 제어기준을 수립하기 위한 기초 연구로서, 저장소 주변 암반에서 발생하는 열-수리 흐름과 역학적 거동의 상호작용에 대하여 검토하였다. 기본해석으로서 결정질 암반 내 원통형 공동에$350^{\circ}C$의 대용량 열에너지를 저장하는 경우를 모델링하였으며, 열에너지저장소의 단열성능은 고려하지 않았다. 암반 내 열전달의 주요 메카니즘은 암반의 전도에 의한 것으로 판단되며, 암반의 역학적 거동은 수리적 요소보다는 열적 요소에 지배적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 암반과 지하수 가열에 따른 유효응력 재분포 양상과 열팽창으로 인한 암반 변위 및 지표 융기를 검토하였으며, 주변 암반에서의 전단파괴 위험도를 정량적인 수치를 통해 제시하였다. 암반 가열에 따른 열팽창으로 인하여 지표면에서 수 cm의 융기가 발생하였으며, 저장공동 상부에 인장응력이 크게 발달하면서 전단파괴의 위험도가 증가하는 것으로 나타났다.
저장장치를 다단계로 구성하여 효율적으로 많은 사용자의 요청을 동시에 처리하는 다단계 저장장치의 활용은 점차 늘어나고 있다. 저장 장치가 다단계로 발전하여, 매우 많은 데이타를 효과적으로 처리할 수 있게 되었으나, 디스크에 접근하기 위한 단계가 늘어남으로써 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 현재까지는 메모리와 프로세스에 비해 느린 디스크 접근 속도를 완충하기 위해 선반입 정책이 매우 효과적이었다. 그러나 기존의 선반입 기법은 대부분 다단계로 구성된 저장장치는 고려하지 않기 때문에 다단계 저장장치에서 기존의 선반입 기법을 사용할 경우 큰 성능향상을 기대 할 수 없다. 본 연구에서는 네트워크로 연결된 다단계 저장장치에서 상위 레벨의 선반입 기법에 의존하지 않는, 넓은 용도로 사용할 수 있는, Prefetching Strategy for Multi-level Storage system(PMS)라 칭하는 하위 레벨 선반입 기법을 제안하였다. 이는 시스템의 사용자, 어플리케이션 혹은 상위 시스템과 독립적으로 동작하기 때문에 단지 하위 시스템의 선반입 정책으로 적용함으로써 쉽게 높은 성능을 사용할 수 있다. 또한 PMS 정책의 성능을 측정하기 위해 본 연구에서는 실제 시스템을 정교하게 흉내 내는 시뮬레이터를 개발하여 널리 쓰이는 두가지 트레이스를 이용한 서로 다른 32가지의 실험을 하였고, 기존의 선반입 정책을 하위 레벨에 적용한 시스템에 비해 PMS 정책을 하위 레벨에 적용할 경우, 모든 경우에서 성능향상을 확인 할 수 있었고, 최대 35%, 평균 16.56%의 평균 응답시간이 좋아짐을 보였다.
터널누수는 주변지반의 응력 및 간극수압을 변화시켜 터널 안정성 및 지반변형에 영향을 미칠 수 있는 결함요소이다. 장기간 또는 큰 규모의 누수발생은 터널 라이닝의 불안정성 및 지표침하와 같은 터널 구조물 및 주변지반 환경에 손상을 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 누수발생 시 터널의 구조 안정성 및 지반거동에 미치는 영향을 수치해석적으로 분석하였다. 고려된 터널은 내부로 주변 지하수의 유입을 허용하지 않는 비배수 조건으로 가정하였고 터널 완공 후 라이닝에서 누수가 발생하는 것으로 설정하였다. 누수로 인한 터널 구조물 및 지반의 거동을 모사하기 위해 수리역학 연계해석이 수행되었으며 파이썬으로 개발된 TOUGH-FLAC 시뮬레이터가 사용되었다. 누수 발생량과 누수위치를 변화시켜 수치모사가 수행되었으며 수리역학 해석을 위한 연계항들이 복합거동 결과에 미치는 영향을 조사하였다.
본 논문에서 소개하는 위성 통신 안테나는 대용량 데이터 전송을 위한 위성 송수신 시스템에 응용되어 추가적인 급전부 교체나 다른 기구 형상 변경 없이 X, Ku와 Ka 3중 대역의 전파 신호를 동시에 송수신할 수 있다. 설계된 안테나는 오프셋 파라볼라 안테나 형태로 2중 대역(X/Ka 대역) 급전혼, 단일대역(Ku 대역) 급전혼, 주파수 선택막(FSS : frequency selective surface) 특성을 갖는 부반사판 및 파라볼라 주반사판으로 구성되어 있다. 주반사판의 초점에는 2중 대역 급전혼이 위치하며, FSS 부반사판으로 이미지 초점을 만들어 단일 대역 급전혼이 설치되어 운용된다. 본 안테나는 전기적 특성이 국내 위성 환경에 부합되도록 3차원 EM 시뮬레이터를 이용하여 설계하였고, 측정결과 X/Ku/Ka 대역에서 안테나 이득이 각각 31.6 dBi, 36.8 dBi, 40.8 dBi 이상, 교차편파는 각각 21.7 dB, 26.6 dB, 그리고 25.2 dB 이상의 특성으로 목표 성능을 만족함을 확인하였다.
네트워크 디지털 사이니지는 일반적으로 필요한 멀티미디어 콘텐츠를 WAN상에 있는 대용량 스토리지로 부터 크기가 제한적인 로컬디스크에 다운로드 한 후에 재생 작업을 수행한다. 필요한 모든 콘텐츠를 다운로드하기 위해서 소요되는 시간이 길어질 경우에 디지털 사이니지의 콘텐츠 재생시작 시간이 지연될 수 있다. 본 논문에서는 디지털 사이니지에서 필요한 콘텐츠들을 신속한 확보를 위해 기존 로컬디스크와 WAN 스토리지 사이에 iSCSI 스토리지 계층을 추가하고 콘텐츠 캐싱 기법을 제공하는 하이브리드 스토리지 구조를 제안한다. 제안된 캐싱 기법은 로컬디스크 콘텐츠 저장영역과 iSCSI 스토리지 콘텐츠 저장영역에 어떻게 WAN 스토리지로부터 다운로드한 콘텐츠를 배치할 것인지를 결정한다. 특히, 제안된 캐싱 기법은 iSCSI 스토리지를 디지털 사이니지가 콘텐츠를 로컬디스크로 다운로드 하지 않고서도 iSCSI 스토리지로부터 직접 실행할 수 있는 영역과 그렇지 않은 영역으로 iSCSI 스토리지를 분할하여 관리한다. 시뮬레이터 및 실제 시스템상에서 다양한 콘텐츠로 구성된 작업부하를 이용한 성능시험에서 하이브리드 스토리지가 기존 스토리지에 비해 최대 3배 이상의 짧은 콘텐츠 다운로드 시간이 소요됨을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 천부의 암반 공동에 대용량 고온의 열에너지를 저장하는 경우 주변 암반에 야기되는 열-수리-역학적 연계거동을 살펴보고, 이에 지하수위와 암반 투수계수 등 수리적 조건이 미치는 영향을 검토하였다. 해석대상을 투수계수가 비교적 낮은 수준($10^{-17}m^2$)인 결정질 암반으로 가정할 때 열에너지 저장으로 인한 암반 거동에 지하수가 미치는 영향은 크지 않을 것으로 예측되었다. 저장 공동이 지하수위 하부에 위치하는 경우의 온도, 주응력, 변위 분포 등은 저장공동이 불포화대에 위치하는 경우와 거의 동일하게 나타났다. 암반내 열전달 특성은 암반의 투수계수에 매우 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 암반의 투수계수를 $10^{-15}m^2$ 이하로 가정한 경우 열전달은 주로 암반에 전도에 의한 것으로 판단할 수 있었으나, 투수계수를 $10^{-12}m^2$으로 가정하는 경우 지하수 대류에 의한 상향 열유동이 뚜렷이 관찰되었다. 암반 투수계수의 크기에 따라 열수의 대류나 비등으로 인한 상변화 등 복합적인 유동 특성을 나타났으며, 온도, 압력, 포화도 분포가 상이하게 발달하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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