본 논문은 객체탐지 모델 중 주류를 이루고 있는 YOLO의 v1부터 v8까지의 특성을 비교 분석하여 각각의 버전에 최적화할 수 있는 모델에 대한 연구이다. 연구 결과 v1, v2는 정확성이 최우선인 모델에 적합하다. 반면, v3, v4는 속도가 우선인 모델에 적합하다. 또한 v5, v6는 정확도와 속도 사이의 균형이 필요한 모델에 적합하다는 결론을 얻었다. v7, v8은 메모리 및 컴퓨팅 성능에 제약이 있는 경우 주로 적용이 가능하며, 적은 연산과 저 메모리 사용으로 객체를 탐지하여 포즈추정이나 객체 추적 등을 적용할 모델에 적합하다는 결과를 확인하였다.
국토지반정보 통합DB센터(GeoInfo)는 전국 건설현장에서 생산되는 많은 수의 지반조사결과 자료를 배포하고 있다. GeoInfo에는 많은 수의 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT) 자료가 존재하지만, 전단파속도(VS) 데이터는 아직 부족한 실정이다. 따라서 풍부한 SPT 데이터로부터 VS를 예측하기위해 본 연구에서는 GeoInfo에서 배포하는 자료를 이용하여 새로운 N-VS 모델을 제안하였다. 본 연구는 지층 또는 토층에 구분없이 하나의 모델을 제안한다. 단, 지층에 따라 VS의 최대값을 설정하여 N치의 과대 예측에 의한 VS의 과대 예측을 방지하였다. 모델 개발에 사용하지 않은 검증용 데이터를 활용하여 선행연구에서 제시한 N-VS모델과 본 연구에서 개발한 모델을 비교해 본 결과, 본 연구에서 제안한 모델이 가장 우수한 성능을 보여주었다. 제안한 N-VS 모델은 GeoInfo의 많은 데이터로부터 유추된 경험식이기에 GeoInfo의 SPT 데이터를 VS로 변환하는데 가장 적합할 것으로 판단된다.
본 논문은, 동적인 객체의 인식률 향상을 위해 고밀도 그리드 모델과 앵커 모델을 제안하였다. 두 가지 실험은 수행하여 제안하는 CNN 모델들을 제안하였다. 첫 번째 실험에 있어서, YOLO-v2모델을 KITTI 데이터 셋에 적용시켜 보았고, 고밀도 그리드 모델과 앵커 모델을 기존 YOLO-v2와 비교하였다. 실험에 있어서, 본 논문에서 제안하는 두 가지 모델은 기존의 YOLO-v2모델에 비하여 '어려움' 난이도의 자동차 검지에 있어서 6.26%에서 10.99%까지 우수한 성능을 나타낸 것을 확인하였다. 두 번째 실험에 있어서는 새로운 데이터 셋을 학습하였고, 두 가지 모델은 기존의 YOLO-v2모델보다 22.4%까지 '어려움' 난이도의 자동차 인식률 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 30 nm 채널 길이와 5 nm의 채널 반지름을 갖는 실리콘 기반의 나노와이어 MOSFET의 고주파 모델링을 다루고 있다. 3차원 소자 시뮬레이션을 이용하여 실리콘 나노와이어 MOSFET의 Y-parameter와 Z-parameter를 100 GHz까지 확보하였으며 이를 이용하여 모델 파라미터에 필요한 수식을 구하였다. 모델과 파라미터 추출 수식을 이용하여 회로 검증용 tool인 HSPICE에 의하여 검증이 이루어졌으며 quasi-static 기반의 고주파 모델이 100 GHz의 높은 주파수까지도 소자의 특성을 정확히 예측함을 확인하였다. 모델 검증은 MOSFET의 포화 영역 ($V_{gs}$ = $_{ds}$ = 1 V)과 선형 영역 ($V_{gs}$ = 1 V, $V_{ds}$ = 0.5 V)의 바이어스 조건에서 이루어졌으며 두 바이어스 조건에서의 Y-parameter에 대한 모델의 오차는 약 1 %로 매우 작은 값을 보여 준다.
의료영상 공개 데이터는 수집에 한계가 있어 데이터셋의 양이 부족하다는 문제점이 있다. 때문에 기존 연구들은 공개 데이터셋에 과적합 되었을 우려가 있다. 본 논문은 실험을 통해 8개의 (Unet, X-Net, HarDNet, SegNet, PSPNet, SwinUnet, 3D-ResU-Net, UNETR) 의료영상 분할 모델의 성능을 비교함으로써 기존 모델의 성능을 재검증하고자 한다. 뇌졸중 진단 공개 데이터 셋인 Anatomical Tracings of Lesions After Stroke(ATLAS) V1.2과 ATLAS V2.0에서 모델들의 성능 비교 실험을 진행한다. 실험결과 대부분 모델은 V1.2과 V2.0에서 성능이 비슷한 결과를 보였다. 하지만 X-net과 3D-ResU-Net는 V1.2 데이터셋에서 더 높은 성능을 기록했다. 이러한 결과는 해당 모델들이 V1.2에 과적합 되었을 것으로 해석할 수 있다.
본 논문은 급격하게 발전하는 IT기술의 발전과 그로 인한 기업들의 경쟁 속에서 수 많은 프로젝트들이 생성되는 현대 사회에서 이런 프로젝트들이 경쟁에서 이길 수 있도록 프로젝트가 빠르고 완성도 있게 만들어질 필요를 느끼고 기존의 프로젝트 개발 방법론과 테스트 설계 방법론 중 V모델을 연구해서 프로젝트 관리 시스템에 등록된 데이터를 기반으로 테스트가 자동 설계될 수 있게 함으로써 프로젝트 전체 기간을 줄이고 프로젝트 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 모델을 확장시켜서 프로젝트 테스트 관리에 불필요한 설계 시간과 테스트 관리에 수월할 것이라 기대한다.
터보기계 내부 유동장은 역압력구배, 고속 유동으로 인해 매우 복잡하며, 이를 해석하기 위해 보다 정교한 난류 모델이 요구된다. 유동 해석을 위해 대수모델, 2-방정식 와점도 모델 등이 널리 사용되고 있으나, 매우 복잡한 유동을 모사하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 복잡한 유동에서의 예측성능이 우수하다고 알려진 Durbin의 V2-F난류 모델을 자체 개발 코드인 T-Flow에 적용하였으며, 채널 및 압축기 캐스캐이드 유동 해석 결과를 이용하여 난류 모델을 검증하였다. 또한 저속 압축기 동익 해석을 통해 터보기계 내부 유동에서의 적용 가능성을 판단하였다. 그 결과, V2-F난류 모델은 1-방정식, 2방정식 난류 모델보다 우수한 블레이드 표면 압력 분포 예측성능을 보였다.
본 논문은 RUP (Relational Unified Process) 모델을 사용한 SBA (simulation-based acquisition)의 효과도를 분석하기 위한 환경을 제시하고 있다. RUP 모델이 갖는 4개의 각 단계는 요구사항 분석, 설계, 개발 및 테스트 모든 단계를 포함할 수 있다. RUP 모델을 적용할 경우 소프트웨어 개발을 각 단계에서 반복되는 개발의 형태로 명시할 수 있다. 이러한 모델의 특성은 국방 영역의 획득에 적절하게 활용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 RUP 모델과 V프로세스 모델의 관계를 제시하여 국방획득의 적용성을 제시하였다. 특히, 이러한 이론을 기반으로 하여 어떻게 사용자 인터페이스를 개발 운용할 수 있는지를 제시하였다.
다양한 양자모델(Quantum model)을 적용한 터널 전계 효과 트랜지스터(tunnel field effect transistor; TFET)의 전류 및 커패시턴스(Capacitance)-전압 특성을 조사하였다. 사용된 양자 모델은 density gradient, Bohm Quantum Potential(BQP), Vandort quantum correction 모델을 슈뢰딩거-푸아송 모델과 calibration하여 사용하였다. BQP, Vandort, density gradient 모두 구동전류는 감소하였다. BQP를 단독으로 사용한 경우에 SS(subthreshold swing)와 on-set 전압($V_{onset}$)은 일정하지만 구동전류에서만 약 3배 전류가 감소하였으며, BQP와 Vandort 사용한 경우와 density gradient를 사용한 경우에 모두 $V_{onset}$이 약 0.07 eV 이동하였으며, SS가 40 mV/dec 이상으로 증가하였다.
본 논문에서는 건물, 교량 및 해양구조물에 많이 적용되는 기본적인 형상인 벽면에 부착되어 있는 사각실린더 주변의 유동에 대해, 3개의 난류모델(v2-f 모델, k-ω 모델, k-ε 모델)을 적용하여 URANS 수치해석을 각각 수행하고, 그 결과를 비교하였다. 이 유동은 물체의 모서리에서 발생하는 칼만 와(karman vortex) 때문에 본질적으로 강한 비정상성을 가지고 있으며, 물체의 후류 영역에서도 매우 복잡한 유동구조를 가지고 있다고 알려져 있다. 3개의 난류모델이 적용된 수치해석으로부터 예측되는 평균 유동장과 지배적인 유동의 주파수를 Wang et al.(2004; 2006)의 실험결과와 비교하였다. 비교 결과, v2-f 모델이 적용된 URANS 결과가 실험결과와 가장 유사한 결과를 보여주었고, k-ω 모델도 우수한 결과를 보인 반면, k-ε 모델은 본 대상 유동에 적용하기에 부족함을 확인하였다. 따라서 강한 박리가 존재하는 유동의 해석 시에는 v2-f 모델은 좋은 선택이다. 그리고 유동의 박리 제어를 위한 연구에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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