영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.
최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.
무선 센서 네트워크에서 다중경로 라우팅 방안은 종단 간 데이터 전달의 신뢰성을 향상시키기 위한 연구주제 중 하나이다. 최근에는 다중경로의 강건함과 효율성을 위해서 경로의 분리와 관리를 위한 연구가 다수 진행 되었다. 그러나 이전의 연구들은 무선 통신 환경을 고려하지 않은 다중경로의 분리 방법을 이용하고 있다. 게다가, 그들은 불규칙 네트워크 환경에서 노드나 통신 실패로 인해 발생하는 경로 실패를 관리하는 방법이 없거나 추가경로를 생성하는 간단한 방법을 통해 다중경로를 유지한다. 이를 보완하기 위해서, 네트워크 오류지역을 우회 전송하고 경로를 재구성하는 다중경로 유지 방안이 제안되었지만, 중앙 집중적이고 정적인 경로 관리 방법을 이용하기 때문에, 경로 재구성 과정에서 데이터 전달의 중단이나 링크의 단절, 그리고 많은 경로 재구성 비용 등이 요구되는 문제가 있다. 이런 제약과 문제들은 데이터 전달의 신뢰성 저하와 긴급 데이터의 보고 실패로 이뤄질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 불규칙적이고 제한적인 무선 센서 네트워크 환경을 고려하여 유연한 분리형 다중경로를 구축하는 방법과 효율적으로 다중경로를 유지할 수 있도록 경로의 우선순위 규칙을 적용한 지역 결정 기반의 다중경로 관리 방법을 제안한다. 그리고 제안 방법의 성능을 평가하기 위해서 시뮬레이션을 수행한다.
일반적으로 Operator on Board로 불리는 OBCP (On-Board Control Procedure)는 기존 탑재소프트웨어를 변경하지 않으면서 동적으로 지상 또는 온보드에서 명령과 로직이 포함된 특정 프로시저를 로딩, 언로딩 및 실행 할 수 있으며, OBCP를 통해 기존 위성의 제한된 자율성 및 강인성을 증대 시킬 수 있다. 탑재소프트웨어의 OBCP의 핵심은 OBCP 엔진이며, OBCP 엔진은 스크립트 기반의 프로시저를 해석 및 실행 할 수 있는 인터프리터 형태로 구현되어 있으며 내부적으로 가상머신을 가지고 있다. 탑재소프트웨어팀에서는 2010년부터 내부적으로 OBCP에 대해서 계속 연구를 수행하였으며 ERC32 프로세서 기반의 Java KVM, RTCS/C 및 KKOMA와 같은 자체 OBCP 엔진을 개발하였다. 최근에는 ESA OBCP 표준에 대한 연구를 계속 진행하고 있으며 LEON2-FT/AT697F 프로세서 기반에서 Lua와 MicroPython을 이용한 OBCP 엔진 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 현재 가장 활발히 사용되고 있는 오픈소스 기반의 Lua를 탑재소프트웨어의 OBCP 엔진으로 사용하기 위하여 VxWorks 기반의 AT697F 프로세서에서의 설계 및 구현 방법에 대해서 기술하며, 시뮬레이터와 실제 하드웨어의 테스트 결과와 함께 성능 비교 분석을 수행한다.
추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 알고리즘을 위한 하드웨어를 구현하였다. 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 이용하고, 적용된 암호화 기법은 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 디지털 홀로그램의 암호화는 크게 두 부분으로 구성되는데 첫 번째는 웨이블릿 변환을 수행하는 것이고, 두 번째는 암호화를 수행하는 것이다. 고속의 웨이블릿 변환을 하드웨어로 구현하기 위해서 리프팅 기반의 하드웨어 구조를 제안하고, 다양한 암호화를 수행하기 위해서는 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안한다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅 하드웨어를 구성하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES의 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 데이터를 최소의 대기시간(최소 128클록, 최대 256클록)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 디지털 홀로그램은 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화되더라도 객체를 분간할 수 없었다. 또한 구현된 하드웨어는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 20만 게이트의 자원을 사용하였고, 타이밍 시뮬레이션 결과에서 살펴볼 때 약 165MHz의 클록속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
본 연구에서는 근적외선 분광분석법 (NIR)을 이용하여 메탄올과 에탄올 혼합액 중의 물의 함량을 비파괴적으로 측정하였다. Photo-diode array 방식의 휴대용 NIR system과 scanning 방식의 NIR spectrometer를 이용하여 두 기기 사이의 calibration 결과를 비교하였다. 알코올 혼합액 중의 물의 함량을 정량분석 하기 위해 부분최소자승회귀분석법 (PLSR : partial least squares regression)을 사용하였다. 그 결과 SEP (standard error of prediction)가 photo-diode array 방식을 사용하였을 때는 0.10%, scanning 방식을 사용하였을 때는 0.12%였다. Calibration 모델의 안정성을 확인하기 위하여 6일 동안 2%의 메탄올을 함유하고 있는 에탄올 용액 중의 물의 함량이 3%, 5% 및 7% 되도록 시료를 조제하여 측정하였다. 두 가지 방식의 NIR 모두 3%이내의 변동계수 (CV : coefficient of variation)로 좋은 결과를 나타내었다. 이번 연구를 통해서 메탄올과 에탄올 혼합액 중의 물의 함량 측정이 근적외선 분광분석법을 이용하여 성공적으로 수행되었고 photo-diode array 방식의 휴대용 NIR 시스템을 이용해서 scanning 방식의 NIR spectrometer를 이용한 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다.
열차의 위치를 정확하게 추정하는 것은 열차제어를 위해 필수적이며 선로변에 시스템을 설치하지 않고 열차의 위치를 추정하기 많은 연구가 있었다. 열차는 선로 위를 움직이므로 위치 추정을 일차원적으로 검색이 가능하며 그 선로 또한 위치 정보를 미리 알 수 있다는 특징이 있다. 특히 고속열차의 경우 속도가 커서 도플러 주파수가 비교적 크며 선로 모양도 직선 혹은 반경이 큰 곡선으로 되어 있다. 본 연구에서는이를 활용하여 두 지점(기지국)에서 송신한 신호의 도플러 주파수를 이용하여 열차의 위치를 추정하는 방안에 대하여 제안한다. 직선과 곡선, 직곡선 혼합 선로 구간에 대하여 위치를 추정하는 수식을 도출한다. 일반적으로 도플러 레이더는 속도를 측정하는데 사용되나 여기에서는 속도와 위치를 모르는 상태에서 두 신호의 도플러 주파수 비율을 이용하여 위치와 속도를 순차적으로 구한다. 시뮬레이션을 통해 열차 위치 및 측정 오차 수준에 따른 추정 오차의 변화를 구한다. 제안하는 방안과 기존 방안에서의 목표 추정 오차 수준을 얻기 위한 조건과 측정 오차가 커짐에 따른 오차의 증가량을 비교함으로써 성능과 강인성 면에서 제안하는 방안의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 불규칙 선수파랑 조건에서 선박계류시스템의 전후동요를 억제하는 연구를 수행하였다. 두점식 계류시스템은 비선형복원력의 특성으로 인하여 규칙파 조건에서도 강한 비선형 응답 특성을 보인다. 종방향 불규칙 장파가 외란으로 선박계류시스템에 작용하게 되면 규칙파 외력이 입사하는 경우보다 변위와 속도에서 더욱 복잡한 비선형 거동이 발생한다. 계의 종동요 변위와 속도를 동시에 억제하기 위하여 슬라이딩모드 제어법(SMC)을 적용하였다. SMC는 매개변수의 불확실성 및 외란에 대한 강인성을 갖는 폐루프 시스템을 제공하지만, 채터링은 이 제어법을 사용할 때 큰 단점이 된다. 본 연구에서는 준 슬라이딩모드의 시그모이드 함수를 이용하여 불규칙 해양파의 외란 조건에서 채터링을 줄이고. 수렴의 정확성에 도달하는 목표를 달성하였다. 제어법의 유효성은 수치시뮬레이션을 통해 증명하였다.
본 연구는 각 연결부에 대한 수치 해석을 통하여 강재-콘크리트 합성 프레임 구조물의 성능을 조사하였다. 본 연구의 혁신적인 측면은 강재 보와 CFT 기둥의 연결부 사용과 저탄소강과 형상 기억 합금 구성요소의 조합을 활용하는데 있다. 이러한 새로운 연결부의 목적은 지진 후 건물의 손상과 잔류 흐름을 줄이기 위해 고탄성 형상기억합금 인장부에서 발생하는 교정 작용과 저탄소강의 우수한 에너지 분산 능력을 활용하는 것이다. 연결부의 핀, 전체적인 고정 또는 부분 구속으로 모델링을 할 수 없기 때문에 이러한 구조물들의 해석과 설계는 복잡하여 PR-CFT 연결부의 전체적인 거동을 알기 위한 수치해석을 위해 정교한 3차원 솔리드 요소로 구성된 유한해석 모델을 개발하였다. 이러한 유한요소 해석으로 얻은 결과를 바탕으로 스프링 요소를 이용하여 간단한 연결부 모델링을 공식화 시켰다. 반복 하중을 가하여 전체 프레임 구조물의 거동을 확인하였고 3D 유한요소 해석을 통하여 단순 거동을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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