붕괴사고가 발생하였을 시, 피해악화를 방지하기 위해 즉각적인 대응이 필요하며 피해면적 산출, 대응 및 복구 계획 수립 등이 이루어져야 한다. 이를 위해선 피해지역에 대한 정확한 탐지가 이루어져야 한다. 본 연구는 붕괴사고 피해탐지를 위해 신속하고 실시간 대응이 가능한 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 활용하여 피해지역 탐지를 수행하였다. 연구대상지역은 재개발 사업이 착수되면서 주택 및 아파트의 철거가 진행 중에 있는 울산 중구 B-05 주택재개발 지역으로 선정하였다. 이 지역은 건물의 철거 모습이 붕괴된 상태와 유사하고 철거 전후의 변화가 뚜렷하게 나타나 있으며, 2019년 5월 17일, 7월 9일 각각 UAV 영상을 획득하였다. 건물의 붕괴 전후 영상에서 변화지역을 피해지역으로 판단하였으며, 이를 위해 대표적인 변화탐지 기법인 분광벡터 변화분석 기법(Change Vector Analysis)과 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)기반 superpixel 기법을 이용하였다. 피해지역을 정확하게 탐지하기 위해 비관심지역(식생)을 ExG(Excess Green)를 이용하여 1차적으로 제거해주었고, 변화탐지가 된 객체들 중 면적으로 인한 오탐지가 된 객체들은 최소면적을 계산하여 최종적으로 제거해주었다. 그 결과 변화지역 탐지의 전체결과는 95.39%를 나타냈으며, 추후 붕괴사고에 대한 대응 및 복구대책 및 피해액 산출 등 다양한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 충적층이 넓게 분포하는 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델에 대하여 Local Enhancement를 이용, 평탄한 지역으로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 이용하여 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다. 이로부터 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1차 선구조와 최종선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작점과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다. 차원에서 기준치 설정 및 주기적인 측정을 통해 지속적으로 관리를 해야 한다. 그리고 정기적인 특수건강진단의 실시와 같은 근본적인 해결방안을 찾아야겠다.l rectangular type to a wed농e type. The Proposed wedge shape makes the absorption length longer for obliquely incident photons, thus increasing the detection efficiency and suppressing leakage coefficient. For the BGO detectors of 4-8mm width, the computer simulation result of the system using wedge detectors reveals resolution improvement to the system using conventional detectors. For the system composed of 200 BGO detectors of 8mm width with 2 point sampling motion, the simulation resolution system using conventional detectors. For the very high resolution system of 3-7mm FWHM, the characteristics of the detector shape and size is studied by computer simulation.n, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.소한 1대
부채널 공격은 암호 장비의 물리적인 정보를 기반으로 내장된 암호 알고리즘을 공격하는 방법이다. 대표적인 부채널 공격 대응방법인 마스킹 기법은 암호 알고리즘의 라운드 중간 값에 임의의 마스킹 값을 연산하는 방법이다. 하지만 암호 알고리즘의 모든 라운드에 마스킹 연산이 적용되면 암호화 과정에 과부하가 발생 할 수 있다. 따라서 IoT(Internet of Things), 웨어러블 디바이스 등과 같은 경량 장비에는 마스킹 기법을 암호 알고리즘의 일부 라운드에만 적용하는 축소 마스킹 기법을 사용하는 것이 현실적이다. 본 논문에서는 축소 마스킹 기법이 적용된 SIMON 패밀리에 대한 해밍 웨이트 필터링을 이용한 공격 방법을 소개하고, 실제 프로그래밍을 통해 첫 라운드 키 복구가 가능함을 보인다.
무선 네트워크에서 네트워크 혼잡과 bit-error-rate(BER)에 의한 패킷 손실을 구분하는 기법과 현재 가용 대역폭을 예측하여 전송량을 조절하는 기법은 무선 TCP의 성능을 크게 향상시킨다. 네트워크 혼잡과 BER에 의한 패킷 손실을 명시적으로 구분하는 TCP New Jersey는 현재까지 제안된 무선 TCP 기법 중 가장 높은 성능을 보이지만 무선 링크 에러율이 높아지면 전송률이 크게 떨어지는 문제와 가용 대역폭 예측 알고리즘이 백그라운드 트래픽 패턴에 의존적인 문제가 있다. 또한 패킷 손실을 감지하여 패킷 손실의 원인을 판별하는 기법으로 원인을 구분하여 감소된 전송량을 회복하는 기법이 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 TCP New Jersey의 문제점을 보완한 TCP NJ+를 제안한다. TCP NJ+는 향상된 전송량 회복 기법으로 BER에 의한 일반적인 패킷 손실뿐만 아니라 retransmission timeout이 발생하여도 보다 높은 전송률을 보장한다. 제안된 TCP NJ+는 NS-2 네트워크 시뮬레이터를 이용하여 성능평가 한 결과 5%의 높은 무선 링크 에러율을 갖는 네트워크에서는 TCP New Jersey에 비해 19%, TCP Westwood에 비해 57%의 성능향상을 보인다.
B-ISDN과 같은 초고속 네트워크에서 전송오류의 주요원인은 과잉밀집 상태에 있어서의 버퍼 오버플로우이며 이로 인해 셀 손실을 야기한다. 기존의 통신 프로토콜은 손실된 패킷이나 전송에러들을 다루기 위해 ARQ와 같이 오류회복을 위해 재전송 기법을 사용하고 있으나 이러한 ARQ 방법들은 재전송으로 인한 전송 지연시간이 매우 크기 때문에 초고속 네트워크에서는 적합하지 않다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 줄이기 위하여 B-ISDN에서 FEC를 이용한 셀손실 회복기법을 제안하였다. 제안된 기법은 새로운 순서번호(SN)인 SN*를 이용하여 연속적인 셀손실을 식별한다. SN*는 SN이외에 다른 두 개의 필드(ST, LI)를 조합하여 생성한 순서번호로 그 특성에 따라 가산적(additive) SN*와 승산적(multiplicative) SN*로 구분된다.이러한 연구결과로 FEC는 네트워크 노드상에 버퍼 오버플로우로 인한 셀손실이 발생한 경우에 유용하며 B-ISDN과 같은 초고속 통신망에서의 셀손실 회복에 효과적으로 사용할 수 있는 오류에 기법임을 보여주고 있다. 본 논문에서 제안된 효율적인 셀손실 회복기법은 향후 ATM 네트워크에서의 우선순위 제어, 과잉밀집 제어 등의 연\ulcorner에 효율적으로 사용될 수 있다.
In this study, a single-power-conversion series-resonant ac-dc converter with high efficiency and high power factor is proposed. The proposed ac-dc converter consists of single-ended primary-inductor converter with an active-clamp circuit and a voltage doubler with series-resonant circuit. The active-clamp circuit clamps the surge voltage and provides zero-voltage switching of the main switch. The series-resonant circuit consists of leakage inductance $L_{lk}$ of the transformer and resonant capacitors $ C_{r1}$ and $ C_{r2}$. This circuit also provides zero-current switching of output diodes $D_1$ and $D_2$. Thus, the switching loss of switches and reverse-recovery loss of output diodes are considerably reduced. The proposed ac-dc converter also achieves high power factor using the proposed control algorithm without the addition of a power factor correction circuit and a dc-link electrolytic capacitor. A detailed theoretical analysis and the experimental results for a 1kW prototype are discussed.
본 연구는 선박내에 센서 네트워크 영역을 구축하여 선박 내 환경감시를 통해 관리 효율을 극대화하고 모니터링 체계화를 향상시키는 것이 목적이다. 선박 내 구축된 센서 네트워크의 각 센서 노드들을 세부적으로 관리하며 명확한 센서 데이터를 얻기 위해서는 각 센서 노드들의 정확한 위치가 필요하다. 본 논문에서는 선박 내 배치된 많은 센서 노드의 상태를 효율적으로 관리하기 위해 센서 노드의 그룹을 구성하는 방법에 관하여 기술하였고 기본적으로 LEACH 및 PEGASIS 라우팅 알고리즘을 이용하여 노드들 간의 상대 거리 정보를 수집하여 센서 노드의 위치 정보를 탐지하고 각 필드별로 그룹핑하여 데이터 전송 효율을 증가시키는 방법을 소개한다. 또한, 탐지된 위치 정보를 이용하여 임의의 노드에서 고장이 발생하였을 경우 최적의 라우팅 경로를 재설정하는 방법을 제시하고자 한다.
초음속 추진기관은 기계적인 압축기를 통해 흡입공기를 압축하는 방식이 아니라 램 압축 현상을 이용하여 흡입공기를 압축하기 때문에 흡입구에서의 전압력 회복율이 초음속 추진기관 전체의 작동특성에 결정적인 영향을 주게 된다. 제어기 설계에 앞서 엔진의 동특성 해석을 수행한 결과 비행체의 받음각이 커질수록 버즈마진 값이 작아져 일부영역에서는 충격파가 흡입구 외부에서 발생하게 됨을 확인할 수 있었다. 따라서 흡입구 내의 충격파 특성이 성능요구조건을 만족할 수 있도록 버즈마진을 제어하기 위한 PID 제어알고리즘을 설계하였다. 제어변수는 연료유량과 노즐 목면적이며 버즈마진 값이 양의 값을 갖도록 PID 제어기를 설계하였다.
최근에 위,변조 영상의 처리이력 복구를 위한 포렌식 툴로서 미디언 필터링 (MF: Median Filtering) 검출기가 크게 고려되고 있다. 미디언 필터링의 분류를 위한 미디언 검출기는 적은 양의 특징 셋과 높은 검출율을 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문은 변조된 영상의 미디언 필터링 검출을 위한 새로운 방법을 제안한다. BMP를 미디언 윈도우 사이즈에 의하여 여러 미디언 필터링 영상으로 변환하고, 윈도우 사이즈에 따른 차분포 값을 계산하여 그 값으로 미디언 필터링 윈도우 사이즈와 같은 특징 셋을 만든다. 미디언 필터링 검출기에서, 특징 셋은 잠재성장 모델링 (LFM: Latent Growth Modeling)을 사용하는 모델 특성으로 변환된다. 실험에서, 테스트 영상은 TP (True Positive)와 FN (False Negative) 두 분류로 판별된다. 제안된 알고리즘은 분류 효율성이 TP와 FN의 혼동에서 최소거리 평균이 0.119로서 훌륭한 성능임이 확인 되었다.
최근 텔레매틱스 단말기 등과 같이 음성인식을 인터페이스로 하는 음성기반 검색시스템들이 많이 개발되고 있다. 그러나 음성인식에는 여전히 많은 오류가 존재하며, 이에 오류보정에 대한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국어의 음소가 갖는 특징을 기반으로 음성인식 후처리에서의 오류보정을 제안하였다. 이를 위해 한국어 음소의 특징을 고려한 음소 유사율을 사용하였다. 음소 유사율은 훈련데이터를 모노폰으로 훈련시켜 한국어 음소 각각에 대하여 MFCC와 LPC 특징추출방법을 사용하여 특징추출을 수행하고, 바타차랴 거리 측정법을 사용하여 각 음소 사이의 유사율을 구하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류보정률을 구하였으며, 이를 사용하여 음성인식 과정에서 오류로 판명된 어절에 대하여 오류보정을 수행하고, 음절 복원과 형태소 분석을 재수행하는 과정을 거쳤다. 실험 결과 MFCC와 LPC 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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