미국은 러시아, 중국, 북한 등 주변국으로부터 탄도미사일의 위협이 증가함에 따라 미사일 방어체계를 구축하고 있다. 미국의 탄도미사일 방어체계는 미사일방어국(MDA, Missile Defense Agency)을 중심으로 통합 대공 및 미사일 방어(IAMD, Integrated Air and Missile Defense) 개념으로 이루어지며, 해군은 탄도미사일을 해상에서 탐지, 추적 및 요격하는 임무를 담당하고 있다. 본 논문에서는 미 해군의 이지스 탄도미사일 방어(Aegis Ballistic Missile Defense)의 개념과 구축 현황 및 계획을 조사하여 기술하였다.
The electrochemical activity of the olivine type $LiMPO_4$ (M=transition metals) cathodes strongly depends on various factors, e.g., the transition metal element M, perturbative doping of the supervalent cations into Li site, composite formation with conductive additives, state of charge/discharge, and particle size and its geometries, etc. This is, therefore, an important issue of interdisciplinary between electrochemistry and solid state science towards practical applications. In order to shed light on this interesting but complicated issue with the transport properties and crystallographic aspects, systematic discussion will be made with the review of our recent publications; (1) first principle derivation of the electronic structures, (2) crystallographic mapping of the selected solid solutions, (3) quantitative elucidation of the electron-lattice interaction, (4) spectroscopic detection of the local environment with Mossbauer and EXAFS, (5) synthetic optimization of the electrode composite, and (6) electrochemical evaluation of the reaction kinetics, particularly on M = Fe, Mn.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
본 연구에서는 유무선 TCP/IP 기능과 Pan/Tilt 기능을 갖는 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용하여 화재발생 위치를 추적하고, 스마트 모바일 통신 기능을 탑재한 안드로이드 시스템에 실시간으로 정보를 전달하여 원거리에서 화재를 인식하고 재난을 제어할 수 있는 스마트 화재 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법을 구현하기 위하여 첫째, 입력영상을 hue saturation intensity (HSI) 변환하여 주변 밝기와 잡영상들을 제거하여 순수한 화염만을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 둘째, Pan/Tilt 기능으로 화재가 발생한 위치를 정확하게 추적하여 적절하게 화재 인식을 할 수 있도록 하였다. 셋째, 모바일 기능을 탑재한 안드로이드 통신시스템으로 화재상황을 원격지에서도 확인할 수 있는 스마트한 화재 인식 시스템을 구현할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 확인하기 위하여 10개의 화재 동영상을 입력하고 실험을 수행한 결과 10개의 동영상에서 화재영역을 분할하고 화재 위치를 모두 추적하였다.
Allyl diglycol carbonate(CR-39)에 조사(照射)된 60MeV의 질소이온을 검출하기 위한 최적부식 조건을 부식시간에 대한 비적밀도와 비적직경의 변화를 고려하여 $70^{\circ}C$, 20% NaOH 용액에 대해 부식시간 130분으로 정하였다. 이 조건에서 검출가능한 최대비적밀도는 $1.7{\times}10^7tr/cm^2$였으며 입사(入射)된 질소 이온의 총전하량의 증가에 따라 비적밀도가 선형적으로 증가하였다. 또한 $2{\mu}m$의 금박에 의한 질소 이온의 산란을 점선원(點線源)에 의한 Rutherford 산란으로 고려함으로써 측정된 상대산란확률이 이론치와 일치하여 선량측정이 가능하였으며 $12nC{\sim}100nC$의 입사(入射) 질소이온의 전하에 대해 $54{\sim}41%$의 검출 효율을 얻었다.
본 논문은 충전식 배터리의 단점을 보완하여 급속 충전과 방전이 가능하고 높은 전력 효율 및 반영구적인 충·방전 사이클 수명의 특성을 갖는 수퍼커패시터를 보조 전력 저장장치로 사용하여 전력 관리 시스템에 결합한 프로토타입 플랫폼을 제안한다. 본 논문의 플랫폼을 위해 물리적인 환경 변화에 따른 태양광 패널에서의 공급 전력 차단 혹은 재개 상태를 마이크로컨트롤러에 연결된 인터럽트를 통해 감지할 수 있는 기법을 개발하였다. 연속적인 전원 공급이 보장되지 않는 컴퓨팅 환경에서 데이터의 유실을 방지하기 위해 전원 공급이 차단되는 경우 휘발성 메모리에 있는 프로그램 문맥 및 데이터를 비휘발성 메모리로 이전하는 낮은 수준의 시스템 소프트웨어를 마이크로컨트롤러에 구현하였다. 실험을 통해 슈퍼커패시터가 보조 전력 저장장치로서 일시적 전원 공급에 효과적으로 하는지를 검증하였으며 다양한 벤치마크를 통해 전원 상태 감지 및 휘발성 메모리에서 비휘발성 메모리로의 프로그램 문맥 및 데이터의 이전 기법이 낮은 오버헤드를 갖음을 확인하였다.
항공탑재 SAR 시스템은 유/무인 항공기에 탑재되어 고해상 영상정보 수집과 지상 이동 표적 탐지의 임무를 담당하는 영상 레이더 시스템으로, 선진국을 중심으로 운용되고 있으며 국내에서도 현재 개발이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 항공탑재 SAR 시스템 운용을 위한 운용요구조건 및 운용 요구조건을 만족하기 위한 다중모드 및 실시간 SAR 시스템 운용개념에 대하여 기술한다. 항공 시스템과의 연동개념, 시스템 상태정의 및 천이개념, 임무정의파일 기반 임무수행 개념, 고장진단 및 관리개념, 촬영자료 저장 및 전송 개념에 대해 설명하고, 지상검증시험을 통한 SAR 시스템 운용개념 검증 결과에 대해 기술한다.
중성자 선원에 의한 되튕긴 양성자의 궤적을 PN-3 검출기를 이용하여 화학적 부식방식으로 검출하는 방법에 대해 논의해 보았다. 또한 PN-3 의 부식 및 검출특성을 부식된 궤적지름과 여러 변수들로 표시하여 보았다. 본 연구를 통해 고체 비적 검출기에 검출된 입자를 분석하기 위해 입자의 전하, 에너지, 질량과 궤적 부식 비율 결정 및 궤적 구조 형성 과정 사이의 관계식에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 하전입자를 보다 정확하게 검출하기 위해 입자의 종류 및 에너지에 대한 부식 조건을 변화시키면서 이에 대응하는 최적의 부식조건을 경험적으로 찾아내었다. 아울러 기대되는 기술 저변 확대 효과로는 고분자플라스틱 검출기를 이용한 저준위 중성자 측정기술의 축적 및 개발을 통해 원자력발전소, 비파괴검사기관 및 의료기관 동 방사선 동위원소 취급기관의 중성자 선량측정계로의 유용한 응용 가능성이 예상된다.
계면활성제는 하나의 분자에 친수성 작용기와 소수성 부분이 동시에 존재하는 유기화합물로 수용액 상태에서 전하에 따라 비이온, 음이온, 양이온, 양쪽성 계면활성제로 분류된다. 1종 세척제(야채 및 과일 세척제)를 사용하여 야채나 과일을 세척할 때 극미량이 잔류하여 섭취를 통해 인체에 노출될 가능성이 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 세척제를 사용한 야채, 과일의 세척 후 세척제 잔류량 분석을 위해 LC-MS/MS를 이용한 계면활성제 5종 동시분석법을 확립하였다. 이동상으로는 50 mM 암모늄 포메이트와 0.1% 폼산이 함유된 증류수와 아세토니트릴을 사용하였으며, XBridge BEH C8 컬럼을 이용하여 경사용매조성법으로 분석하였다. 확립된 분석법의 정확도는 83.9~112.1% 이었고, 정밀도는 20% 이하로 정밀한 값을 보였다. 검출한계는 7.0(SLS)~29.0(SLES-N3) ㎍/L이었고, 검량선 회귀식의 상관계수(r2)은 0.99 이상으로 우수한 직선성을 보여주어 야채 및 과일에 잔류하는 미량의 계면활성제 성분의 분석에 적합한 것으로 판단된다.
4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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