현재 코로나19 확진자는 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있다. 감염 확산을 억제할 수 있는 방법으로 신속한 코로나19 검사를 통한 확진자를 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 코로나19 진단을 위한 잡음 그룹검사(Noisy Group Testing) 문제를 살펴본다. 기존에 제안한 그룹검사 문제는 측정잡음을 무시하였지만, 최근 들어 코로나19 검사시에 위 양성(false positive)과 위음성(false negative) 사례가 발생하고 있다. 이에 대해 본 논문에서는 잡음 그룹검사 문제를 정의하고 측정잡음이 성능에 얼마나 영향을 미치는지 분석한다. 본 연구를 통해 우리는 코로나19 검사 양성률이 낮은 그룹검사를 수행할수록 측정잡음(measurement noise)에 덜 민감하도록 그룹검사 시스템이 설계되어야 함을 제시한다. 또한 최근 발표한 다른 복원 알고리즘들과 비교하여 본 연구에서 제안하는 신호 복원 알고리즘이 잡음 그룹검사에서 좋은 성능을 보여준다.
국내 전력계통에 부하추종운전 중인 가스터빈 발전기들은 정격 주파수 유지에 큰 역할을 하고 있지만 종종 주파수 제어가 불량한 경우도 발생한다. 이에 가스터빈 속도제어 장치인 조속기의 제어 특성을 살펴보고 고장 유형을 분석한 후 사안 별로 대책을 제시하였다. 그리고, 가스터빈은 연료제어의 빠르기에 따라 주파수 회복에는 도움을 되지만 연소실 온도가 급격하게 변동하고 연소진동이 발생하는 등 안정운전을 저해하는 요소로 작용하기도 한다는 것을 조속기 응동시험을 통해 확인하였다. 따라서, 안정적인 전력품질을 유지하기 위해서는 철저한 설비관리를 수행하고 비례 적분 미분 제어방식에 4차산업의 핵심분야인 기계학습 알고리즘이 융합된 조속기 제어방식의 연구 필요성이 대두되었다.
NIST PQC 표준화 작업 Round 4에 올라 있던 유일한 아이소제니 기반 KEM 알고리즘인SIKE에대한효율적인 키 복구 공격이 발표됨에 따라, 이를 대체할 수 있는 키 교환 알고리즘인 CSIDH가 다시주목받고 있다. CSIDH는 현재까지 알려진 공격에 안전한 아이소제니 기반 키 교환 알고리즘으로, CRS 스킴을 현대화하여 효율적인 NIKE를 제공한다. 본 논문에서는 CSIDH-512를 ARM Cortex-M7에서 구현하고 three-level 하이브리드 몽고메리 감산을 적용하여 최적화한 성능을 측정한 뒤 그 결과 및 한계에 대해 서술하고 향후 연구방향을 제시한다. 이는 기존에 제시되지 않았던 32-bit 임베디드 기기에서의 CSIDH 구현으로, 향후 다양한 임베디드 환경에서CSIDH 및 파생 암호 알고리즘을 구현하는데 본 논문의 결과를 이용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 근단 (Hear-End)및 원단 (Far-End) 잡음 환경에서 효과적인 음성 강화 기법을 제시한다. 일반적으로 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 수신하는 원단 화자 음성의 명료도가 매우 감소하므로, 이를 극복하기 위한 원단 화자 음성 강화 기법이 필요하다. 구체적으로, 추정된 근단 화자의 배경 잡음 전력을 기반으로 원단 화자의 음성 전력을 강화시키는데, 특별히 근단 환경에서도 잡음이 존재하는 일반적인 경우를 고려하여, 잡음에 오염된 원단 음성 신호중 잡음을 제외한 실제 음성 신호만 강화하는 개선된 알고리즘을 제안한다 제안된 음성 강과 기법의 성능은 다양한 잡음 환경 하에서 ITU-T P.800의 주관적 음질 측정 방법인 CCR (Comparison Category Rating) 테스트에 의해 평가되었으며, 기존의 음성 강화기법과 비교해서 우수한 성능을 보여주었다.
To detect and prevent structural damage caused by various loads on marine structures and ships, structural health monitoring procedure is essential. Estimating loads acting on the structures which are measured by sensors that are mounted properly are crucial for structural health monitoring. However, attaching an excessive number of sensors to the structure without consideration can be inefficient due to the high costs involved and the potential for inducing structural instability. In this study, we introduce a method to determine the optimal number of sensors and their optimized locations for strain measurement sensors, allowing for accurate load estimation throughout the structure using model expansion method. To estimate the loads exerted on the entire structure with minimal sensors, we construct a strain-load interpolation matrix using the strain mode shapes of the finite element (FE) model and select the optimal sensor locations by applying D-Optimal Design and the row exchange algorithm. Finally, we estimate the loads exerted on the entire structure using the model expansion method. To validate the proposed method, we compare the results obtained by applying the optimal sensor placement and model expansion method to an FE model subjected to arbitrary loads with the loads exerted on the entire FE model, demonstrating efficiency and accuracy.
3차원 형상의 복구를 위하여 일반적으로 다른 방향에서 취득한 거리 영상을 하나의 좌표계로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 과정 중 레지스트레이션과 인티그레이션에 관한 연구 결과를 제시한다 레지스트레이션에 대해서는 가존의 ICP 알고리듬의 수렴 속도 향상을 위해 높은 곡률을 갖는 데이터에 가중치를 주는 2 단계의 알고리듬을 제안한다 첫 번째 단계에서는 모든 거리 데이터 이용하여 적당한 정도의 레지스트레이션을 수행하고 두 번째 단계에서 높은 곡률을 가진 점들만을 이용하여 보다 정확한 레지스트레이션을 수행한다 인티그레이션 알고리듬으로는 가준 좌표계로 변환된 모든 거리 영상간의 전체 오차를 최소화하기 위해 2장간의 거리 영상에 대한 ICP 알고리듬을 임의의 N장의 거리 영상에 대하여 적용할 수 있도록 일반화하는 알고리듬을 제안하였다 제안하는 알고리듬을 통하여 2장간의 변환을 순차적으로 수행하여 기준 좌표계로의 변환을 얻었을 때 레지스트레이션 오차가 누적되는 문제점을 해결하였다 실험결과 레지스트레이션 알고리듬은 펜티움 150MHz PC 환경에서 l분정도의 수행시간을 나타내었다 실험 결과는 제안하는 기법이 적절한 시간내에 모든 거리 데이터들을 오차가 고르게 분포하는 모델을 형성할 수 있음을 보인다.
단일카메라 기반의 마이크로 스테레오 PTV 측정시스템을 구축하였다. 단일의 카메라에 부착되는 마이크로 대물렌즈 후부에 2 개의 핀을 가진 얇은 원판을 설치하여 한 장의 영상에 스테레오 영상을 얻을 수 있었다. 스테레오 영상간의 동일한 입자영상을 대응시키기 위하여(matching) 반복계산 기반의 PTV 알고리듬을 구축하였다. 계산시간을 줄이기 위하여 에피폴라선을 이용하였으며 스테레오 영상으로부터 얻어진 동일입자들의 3 차원 위치정보(X, Y, Z)의 시간 이동량을 계산함으로써 3 차원 속도벡터를 구하였다. 측정시스템은 광원레이저(Ar-ion, 500mW), 1 대 카메라($1028{\times}1024$ pixel, 500fps), 2 개의 핀홀을 지닌 원판 및 호스트컴퓨터로 구성된다. 가상영상을 이용하여 2 개의 핀홀 간격과 핀홀 직경의 크기변화에 대한 측정알고리듬의 오차와 속도벡터 회복률 특성을 구하였다. 구축된 시스템을 마이크로후향단채널($H{\times}h{\times}W:\;36{\mu}m{\times}70{\mu}m{\times} 3000{\mu}m$) 유동의 측정에 적용하여 얻어진 결과를 수치계산 결과와의 비교로부터 정성적으로 일치한 결과를 얻었다.
가거초 해양과학기지 자켓 구조물 내 콘크리트를 배제하고 강재로만 이루어진 최적설계를 제시한다. 50년 재현주기 극한하중조건에서 허용응력 및 허용응력비 조건을 모두 만족하는 안전한 경량 설계를 목표하였다. 역할에 따라 부재를 세 그룹으로 나눈 설계 조건(Case-1)과 보다 세분화한 설계 조건(Case-2)에 대해 각 부재그룹별 현재 단면 두께 대비 두께 변화율을 설계변수로 설정한 유전 알고리즘을 통해 최적설계를 탐색하였다. 그 결과 Case-1의 결과로 현재 가거초 해양과학기지보다 약 217톤 더 가벼운 설계(OPT-1)를 찾았고, Case-2에서는 추가적으로 약 84톤을 경량화하여 현재 대비 약 45%의 무게를 절감한 설계(OPT-2)를 얻을 수 있었다. 결론적으로 레그 내 콘크리트 보강 없이도 극한조건에서 허용응력 및 허용응력비를 모두 만족시킬 수 있는 경량화된 가거초 해양과학기지 설계를 제시하였다.
최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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