본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
사람과 컴퓨터사이에 의사 소통을 위해 컨텍스트 정보(context information)를 최대한 활용하고 이용하는 것이 사람과 컴퓨터 사이의 상호 작용을 극대화 할 수 있다. 그러나, 컨텍스트 정보는 서비스를 받고자 하는 도메인에 따라 시간에 따라 변화하는 환경에 따라 달라지므로 동적인 환경에 대처하기 위해서는 컨텍스트 정보를 관리할 수 있는 메타 데이터 모델이 요구된다. 본 논문에서는 컨텍스트 정보의 메타 데이터를 표현하기 위한 계층 구조인 C-A-V (class-attribute-value)구조를 제안한다. C-A-V구조는 '도메인-컨텍스트 메타 데이터 분류-컨텍스트 메타 데이터'로 각 레벨 별로 의미를 부여하였으며 레벨별로 다중 레벨을 포함하는 계층 모델이다. 제안한 모델은 도메인에 따라 컨텍스트 정보를 다양하게 구성할 수 있는 구조를 제공하였고 메타 데이터 레포지토리를 마스터 데이터와 인스턴스 데이터로 구분하여 동적 환경에 대응이 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 YOLO v3를 이용한 CCTV 저장공간 확보 모델을 제안한다. CCTV는 방범, 화재예방, 감시 등 재난·재해 및 안전을 위해 사회 곳곳에 설치·운영되며, 개수의 증가와 화질의 개선이 함께 이뤄지고 있다. 이로 인해 영상파일의 개수와 크기가 증가하면서 기존의 저장공간으로는 이를 감당하기 어려움을 느끼고 있다. 이를 해소하기 위해 CCTV 영상 속의 특정 객체를 YOLO v3를 이용하여 탐지하여 해당 프레임만을 저장하여 불필요한 프레임을 삭제하는 모델을 제안하여 영상파일의 크기를 줄임으로써 저장공간을 확보하고, 그로 인해 더 오랜 기간 영상을 저장·관리할 수 있도록 하였다. 제안 모델 적용 후 평균 94.9% 영상파일의 크기가 절감됨을 확인하였으며, 제안 모델을 적용하기 전보다 약 20배의 보관 기간이 증가했음을 확인할 수 있었다.
천리안(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성자료로부터 Cho et al.(2015)에 의해 개발된 분리대기창법(split-window method: CSW_v2.0)을 적용하여 현업적으로 지표면온도를 산출하고 있다. CSW_v2.0으로부터 산출된 지표면온도는 MODIS 지표면온도와 비교하였을 때 적절한 수준의 정확도로 산출되었으나 역전층이나 기온감률이 클 때 상대적으로 오차가 크게 발생하였다. 이를 해결하기 위해 지표 경계층에서의 기온의 일변동을 복사전달모델에 처방하여 모의자료를 구축한 후 이를 이용하여 지표면온도 산출 알고리즘을 개선하였다(CSW_v3.0). CSW_v3.0에서는 복사전달모델에 처방된 지표면온도와 복사전달모델로부터 산출된 지표면온도간의 상관계수가 기존 알고리즘과 동일한 수준인 0.99 이상을 유지하면서 편의는 -0.03 K에서 -0.012 K, RMSE는 1.39 K에서 1.138 K로 감소하였다. CSW_v2.0에서 역전층이나 기온감률이 클 때, 휘도온도차와 방출율 차가 클 때 발생하는 계통적 오차를 개선된 알고리즘에서는 편의와 RMSE를 10-30% 감소시켜 상당 부분 개선하였다. CSW_v3.0으로부터 산출된 지표면온도와 MODIS 지표면온도와의 간접 검증에서는 상관계수가 0.986에서 0.985로 높은 상관성을 유지하면서 편의는 0.629 K에서 -0.049 K, RMSE는 2.537 K에서 2.502 K로 오차를 감소시켰다.
본 논문에서는 게이트길이가 $0.9{\mu}m,\;0.1{\mu}m$를 갖는 p형 SiGe MOSFET에 대한 전기적 특성들을 TCAD 시뮬레이터를 이용하여 연구하였다. 또한 온도 300K와 77K일 때 2개의 캐리어 전송모델(하이드로 다이나믹 모델과 드리프트-확산 모델)을 사용하여 전기적 특성들을 비교 분석하였다. 본 논문에서는 드리프트-확산 모델보다는 하이드로 다이나믹 모델을 사용하였을 때 드레인 전류가 더 많이 흐름을 알 수 있었다. 게이트 길이가 $0.9{\mu}m$일 때 문턱 전압은 온도가 300K, 77K에서 각각 -0.97V와 -1.15V의 값을 가짐을 알수 있었다. 또한 게이트 길이가 $0.1{\mu}m$일 때 문턱전압들은 게이트길이가 $0.9{\mu}m$일 때의 값과 거의 같음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
Scoliosis is a complex musculoskeletal dieses requiring 3-D treatment with surgical instrumentation. Conventional corrective surgery for scoliosis was done based on empirical knowledge without information of the optimum position and operative procedure. Frequently, post operative change of rib hump increase and shoulder level imbalance caused serious problems in the view of cosmetics. To investigate the effect of correction surgery, a reconstructed 3-D finite element model for King-Moe type V was developed. Vertebrae, clavicle and other bony element were represented using rigid bodies. Kinematic joints and nonlinear bar elements used to represent the intervertebral disc and ligaments according to reported experimental data. With this model, optimization technique was also applied in order to define the optimal magnitudes of correction. The optimization procedure corrected the scoliotic deformities by reducing the objective function by more than 94%. with an associated reduction of the scoliotic descriptors mainly on the frontal thoracic curve.
최근 SARS-CoV-2 백신들의 예방접종이 진행됨에 따라 코로나 19 팬데믹의 종결이 예상되고 있다. 하지만 계속해서 출현 중인 변종 바이러스들은 팬데믹 종결의 위험요소로 남아있다. 본 논문에서는 사전학습된 단백질 BERT와 단백질-단백질 상호작용 모델을 활용한 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 변이 예측 분석 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기술은 변이 단백질 서열의 예측과 변이 단백질과 human ACE2 수용체의 친화도에 따른 자연선택으로 이루어진다. 이를 통해 시간이 지나며 나타날 수 있는 변종 바이러스들을 시뮬레이션 할 수 있어 변종 바이러스들의 해결에 기여할 것으로 기대된다.
모델체커(model checker)의 정확성을 판단하기 위한 방법으로 이미 엄밀하게 검증된 믿을만한 모델체커의 결과를 바탕으로 한 테스팅의 방법이 있을 수 있다. 우리가 구현한 모델체커는 게임이론을 바탕으로하여 설계 되었기 때문에 그 정확성을 쉽게 증명할 수 있고, 프로그램의 의미가 명확하게 드러나 있기 때문에 믿을 만한(reliable) 모델체커이다. 이 모델체커가 주는 결과들은 다른모델체커들의 정확성을 판단하는 기준이 될 수 있을 것이다.
무인 헬리콥터의 양력을 개선하기 위한 익형 설계 단계로서 두꺼운 익형(V1505A)과 얇고 처진 익형(V2008B)의 기본 두 익형의 특성을 예측하는데 있어 회전하는 블레이드의 현실적 조건을 반영한 3D 모델을 마련하고 성능을 예측하였다. Fluent를 이용한 400 mm 선형모델의 시뮬레이션에서는 V1505A 익형은 높은 받음각에서 안정적인 특성을 보인 반면 V2008B는 비교적 높은 동력효율 특성을 보였으나, 높은 받음각에서는 실속 이후 양력이 급락하는 특성을 나타낸다. 형성된 노드 수는 약 870,000개로 하였다. 시위길이 135 mm인 익형 V2008B의 형상은 ANSYS (Fluent v16.2)를 이용해 반경(길이) 1,502 (1,380) mm 의 로터 블레이드를 구성하였다. 충분하지 않은 유동장이 익형 표면에서의 유동의 영향에 영향을 주지 않도록 직경 20 m의 원방경계(far field)를 형성하였다. 사용된 매쉬의 형태는 정사면체 형태로 로터 표면으로부터의 첫 번째 두께 높이는 0.001 m이고 10개의 층으로 형성하였다. 정지 비행하는 헬리콥터의 상태를 가정하여 회전좌표계를 이용하여 정상상태의 유동을 해석하고 사용된 난류모델은 넓은 영역에서의 유동을 고려하여 Realizable $k-{\varepsilon}$ 모델을 사용하였다. 내측그립 받음각 $6{\sim}22^{\circ}$에 대하여 현실적인 회전속도를 연동하여 600~1000 rpm을 적용하였다. 반복수(iteration)는 2000으로 하여 잔차값(residual)이 충분히 수렴하도록 하였다. 전체적으로 실제 헬리콥터가 발휘하는 양력보다는 낮은 수치로 예측되었으며 모델 및 해석 조건에 대한 검토가 필요해 보인다. 양력 값은 받음각 $10^{\circ}$에서 자중(약 68 kgf)을 극복하였고 받음각 $12^{\circ}$에 유상하중 20 kgf을 발휘하며 888 N의 양력을 보였다, 이어 받음각 $22^{\circ}$에서 실속 현상이 발생하였다. 받음각이 증가함에 따라 항력 역시 증가하였으며 받음각 $12^{\circ}$에서 121 N이었고 실속에 이르며 항력은 갑자기 증가할 것으로 예측된다. 본 연구는 변이 익형 개발의 선행 단계로 기본 익형에 대한 공력특성을 CFD 시뮬레이션을 통하여 예측하였다. 예측 값은 현실적 실험방법을 통하여 검증이 되어야 하며 이후 변이익형에 대한 예측과 설계가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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