In Lamb wave detection of damages in smart structures, the excitation pulse is usually designed as a narrow band burst wave for the convenience of analysis and recognition. However, the wideband excitation can excite more modes in plate/shell structure and thus provides extra information for changes of the structure. This paper presents a method that can extract information in wideband Lamb wave signals. By transforming the detected signals into various sub-frequency band, the measured signal can be converted to its equivalences of narrow band excitations, therefore, the information in different frequency bands can be acquired from a single test and in the same time the complicity of wideband signal can be simplified. Some test results are provided to verify this method.
스마트밴드가 삶을 보다 편리하게 만들고 긍정적인 생활 습관을 들일 수 있도록 도와주게 되면서 많은 사람들이 현재 스마트밴드를 사용하고 있다. 또한, 스마트밴드는 사용자의 개인 정보를 다루기 때문에 스마트밴드 시스템에 대한 안전한 보안 설계 및 구현이 필요하게 되었다. 신뢰할 수 있는 스마트밴드를 만들기 위해서는 먼저 시스템의 보안 요구사항을 도출한 다음 이를 충족하도록 시스템을 설계해야 한다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree와 같은 위협 모델링 기술을 스마트밴드 시스템에 적용하여 위협을 식별하고 이에 따라 보안 요구사항을 도출하였다. 위협 모델링을 통해 식별한 위협을 이용하여 실제로 스마트폰을 스마트밴드에 연결하는 과정에서의 취약점을 발견하였고 이를 통해 스마트밴드의 제어 권한을 획득하는 공격을 수행할 수 있었다. 발견된 취약점과 위협에 대응하기 위해 보안 대책을 제안하였으며 보안 프로토콜 자동 검증 도구인 Scyther를 사용하여 제안한 보안 대책에 대한 안전성을 검증한다.
스마트무인기(Smart UAV)의 UHF-Band 무지향성 안테나는 비행체 상부 및 하부에 각각 하나씩 장착되어 필요시 UHF-Band 통신링크를 구성하기위해 사용된다. UHF-Band 무지향성 안테나의 통신링크는 안테나 장착위치에 따라 통신가시선(Line Of Sight)의 영향을 받게 되며, 통신 가시선 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 스마트 무인기 비행체 형상 및 비행자세에 따른 UHF-Band 통신가시선의 영향을 분석하였다. 이를 위해 복잡한 객체의 주변(항공기, 차량, 무반사실 등) 안테나 배치에 대한 분석을 수행하였다. 안테나까지 영역 패턴을 결정하여 모델링을 할 수 있는 전자기 분석 도구 XGTD를 사용하여 시뮬레이션 하였으며, 통신이 가장 좋은 포지션에 안테나의 위치를 확정하여 선정한 후 실제로 스마트무인기에 적용하여 장착하였다.
본 논문에서는 광대역 WLL신호환경에서 동작하는 스마트 안테나 시스템의 역방향 채널에서의 시스템 성능분석을 제시하였다. 이 논문에 보여지는 모든 결과는 현재 상용화 된 단말기로부터 수신한 실제 데이터로부터 얻어졌다. 웨이트 벡터로부터 계산되어진 빔패턴과 BER(Bit Error Rate)은 실내와 실외 환경 실험에서 관찰되었다. 실험의 결과로, 제안되어진 스마트 안테나 시스템은 실외와 실내 신호 환경 모두에서 향상된 성능을 제공한다는 결론을 얻었다.
본 논문은 21세기 지식기반경제의 국제사회에서 경쟁할 수 있는 우리만의 강점기술을 전략적 선택으로 집중개발 필요성 증대에 따라 추진하게 된 ‘21세기 뉴-프론티어 연구개발사업’ 의 일환인 ‘스마트 무인기(Smart Unmanned Aerial Vehicle) 기술개발’ 에 해당되며, 이 중 스마트 무인기의 운용에 필요한 원격명령(Tele-Command)신호의 수신기능과 동시에 영상(Video)신호 및 원격측정(Tele-Metry)신호를 송신하는 기능 등을 수행하는 Ku-대역 탑재영상 송수신시스템을 설계하였다. 또한, 설계된 전체 통신시스템의 체계요구에 만족하기 위하여 이를 해석하였으며, 전체 시스템의 모듈별 시뮬레이션 및 제작을 통해 본 논문의 타당성을 보였다.
초광대역 레이더는 수 GHz대의 주파수 대역을 사용하는 고속무선통신 기술로 실내 무선 측위기술로 각광받고 있다. 한편, 박물관 및 전시회 등의 기관에서는 방문객 실시간 위치뿐만 아니라, 관람자의 이동경로 및 체류시간 정보 또한 관람 행태 분석을 위해 필요로 한다. 본 논문에서는 초광대역 레이더를 이용한 실시간 위치 추적 기술을 통해 박물관 방문객의 관람 행태를 분석하는 시스템을 구축 사례를 소개한다. 개발 시스템을 국립중앙박물관 신라관에 설치하여, 22개의 상용 초광대역 레이더로 부터 실시간 측위 정보 수신하고, 이를 통해 관람자 조건별 이동경로 및 전시 대상별 체류시간을 분석할 수 있는 환경을 구축하였다.
With much attention being paid to the rapid growth of wrist-worn smart devices, this study aimed to examine the micro-processes that determine an individual's adoption of smart bands and smartwatches. Primarily relying on the theoretical background of the extended technology acceptance model (TAM II), this study explored relationships between three groups of predictors-social, personal, and device-oriented-and the three main components of the original TAM: perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEOU), and behavioral intention (BI). Results from the path analysis indicated multiple factors played significant roles in increasing the PU, PEOU, and BI of wristworn smart devices: subjective norms, social image, self-efficacy, perceived service diversity, and perceived reasonable cost. The main findings from this research contribute to significantly improving the understanding of the main factors leading people to adopt wrist-worn smart devices.
최근 초분광 영상을 활용하여 작물의 생육 분석 및 질병을 조기에 진단하는 다양한 연구들이 등장하였지만, 수많은 스팩트럼 밴드를 사용하거나 최적의 밴드를 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 초분광 영상을 이용한 딥러닝 기반의 최적화된 작물 영역 스펙트럼 밴드를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 초분광 영상 내 RGB 영상을 추출하여 Vision Transformer 기반 Segformer을 통해 배경과 전경 영역을 분할한다. 분할된 결과는 그레이스케일 전환한 초분광 영상 각 밴드에 투영 후 전경과 배경 영역의 평균 픽셀 비교를 통해 작물 영역의 최적화된 스펙트럼 밴드를 탐색한다. 제안된 방법을 통해 전경과 배경 분할 성능은 평균 정확도 98.47%와 mIoU 96.48%의 성능을 나타내었다. 또한, mRMR 방법에 비해 제안 방법이 작물 영역 밀접하게 연관된 NIR 영역에 수렴하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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