본 논문은 형식 기술 기법 중의 하나인 LOTOS 명세로부터 적합성 시험 시퀀스를 자동 생성하는 방법을 기술한다. 전체적인 시스템 구현을 위해 현재까지 연구된 여러가지 알고리즘들을 응용하여 적용하였고, 또 Rural Chinese Postman tour 개념을 개선한 후 적용하였다. 통신 프로토콜에 대한 LOTOS 명세로부터 CAESAR 도구의 Petri-net을 통한 시뮬레이션 기능을 이용하여 해당상태 천이 그래프를 생성하고, 얻어진 상태 천이 그래프에 대해 적합성 시험 시퀀스를 생성하기 위해 주어진 그래프의 각 상태에 대한 유일한 시퀀스인 UE sequence(Unique Event sequence)를 정의하였다. 또한 이러한 UE 시퀀스가 존재하지 않는 상태에 대해서는 부분 UE sequence(Partial UE sequence) 및 signature를 정의하였고, 또 이러한 특성 시퀀스에 대한 경험적 연구 결과를 정리하였다. 한편, 최적의 시험 시퀀스 생성을 위해 얻어진 특성 시퀀스들을 Rural Chinese Postman tour 개념에 적용하는 방법론에 대해서도 제시하였다. 또 생성된 적합성 시험 시퀀스의 오류 판단 영역 예측 방법 및 과정과 결과에 대해서도 기술하였고, 얻어진 시험 시퀀스를 표준 시험 표준기법인 TTCN으로의 변화 방법론도 제시하였다. 마지막으로 제안된 생성방법론에 대한 프로토타입은 실제 통신 프로토콜에 적용하기 위해 실질적인 많은 부분을 고려하면서 실행시험 스우트 생성을 위해 구현되었고, 이 프로토타입은 지능망이나 PCS 또는 ATM 프로토콜을 위한 적합성 시험 목적으로 사용될 수 있다.
최근 정보화 사회에서는 단순 암기보다는 문제 해결 능력과 종합적인 사고력을 바탕으로 창의적인 생각을 할 수 있는 인재를 요구한다. 이에 따라 교육과정도 학생들의 종합적인 사고력을 판단할 수 있는 서답형 문항을 늘리는 방향으로 변하고 있다. 그러나 서답형 문항의 경우 채점자의 주관에 의존하여 채점이 진행되기 때문에, 채점 결과의 일관성을 확보하기 어렵다는 단점이 있다. 이런 점을 해결하기 위해 해외에서는 기계학습을 이용한 자동채점 시스템을 채점 도구로 사용하고 있다. 한국어는 영어와 언어학적으로 다른 분류에 속하므로 영어권에서 사용하는 자동채점 시스템을 한국어에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 한국어 체계에 맞는 자동채점 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기계학습 분류기의 예측확률과 만장일치 방법을 사용한 한국어 서답형 문항 자동채점 시스템을 소개하고, 자동채점 시스템을 이용한 채점 결과와 교과 전문가의 채점 결과를 비교하여 자동채점 시스템의 실용성을 검증한다. 본 논문의 실험을 위해 2014년 국가수준 학업성취도 평가의 국어, 사회, 과학 교과의 서답형 문항을 사용했다. 평가 척도로 피어슨 상관계수와 카파계수를 사용했다. 채점자가 개입했을 때와 개입하지 않았을 때의 상관계수 모두 0.7 이상으로 강한 양의 상관관계를 보였다. 이는 자동채점 시스템이 교과 전문가가 채점한 결과와 유사한 방향으로 답안에 점수를 부여한 것이므로 자동채점 시스템을 채점 보조도구로서 충분히 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 카바메이트 계열의 농약인 카보퓨란의 치명적인 투여에 대하여 반자연적인 조건에서 반응하는 깔따구의 움직임을 관찰하였다. 4령기에 있는 깔따구를 $6cm\times{7cm}\times{2.5cm}$ 크기의 서식 장소와 $18^\circ{C}$의 수온, 명기와 암기를 각각 10시간, 14시간의 조건에서 관찰을 하였다. 추적 시스템은 깔따구 몸체의 부분 점들을 탐지하여 추적하도록 하였다. 모든 실험은 반자연적인(semi-natural) 상태에서 진행되었으며 약제 카보퓨란(Carbofuran 0.1mg/l) 처리 전 후 이틀씩 모두 4일에 걸쳐서 연속적으로 진행되었다. 실험 결과 약제의 처리후에 압축된 지그제그 형태로 나타나는 "떨림 현상"과 같은 비정규적인 행동들이 종종 나타남을 알 수 있었다. 약제 처리된 종들의 행동 변화를 탐지하기 위하여, 웨이블릿 분석이 다른 움직임 패턴들을 특징화하기 위하여 사용되었다. 이산 웨이블릿에 기반하여 추출된 파라미터들은 약제처리 전후의 움직임에 대한 다른 유형의 패턴들을 표현하기 위하여 인공 신경망을 통하여 학습되었다. 이러한 웨이블릿과 인공 신경망의 통합 모델은 특징화된 움직임 패턴들의 발생 시점을 탐지할 수 있었으며, 수질 모니터링을 위한 독성 물질의 유입을 자동으로 탐지할 수 있는 도구로써 사용될 수 있음을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.
We analyzed image factors to determine the characteristic factors that need for intelligent replenishment system of the auto film processor. We processed the serial 300 sheets of radiographic films of chest phantom without replenishment of developing and fixation replenisher. We took the digital data by using film digitizer which scaned the films and automatically summed up the pixel values of the films. We analyzed characteristic curves, average gradients and relative speeds of individual film using densitometer and step densitometry. We also evaluated the pH of developer, fixer, and washer fluid with digital pH meter. Fixer residual rate and washing effect were measured by densitometer using the reagent methods. There was no significant reduction of the digital density numbers of the serial films without replenishment of developer and fixer. The average gradients were gradually decreased by 0.02 and relative speeds were also gradually decreased by 6.96% relative to initial standard step-densitometric measurement. The pHs of developer and fixer were reflected the inactivation of each fluid. The fixer residual rates and washing effects after processing each 25 sheets of films were in the normal range. We suggest that the digital data are not reliable due to limitation of the hardware and software of the film digitizer. We conclude that average gradient and relative speed which mean the film's contrast and sensitivity respectively are reliable factors for determining the need for the replenishment of the auto film processor. We need more study of simpler equations and programming for more intelligent replenishment system of the auto film processor.
본 연구는 밸러스트수를 처리하기 연속여과 공정에서 역세척 조건에 따른 막오염 특성을 관찰하였다. 선박에서 발생되는 밸러스트수를 전처리하기 위하여 수중에 포함되어 있는 입자상 오염물질과 수중생물체를 자동역세척 여과장치를 이용하여 처리한 결과 클 나타내었다. 밸러스트수를 처리하기 위한 전처리의 장점은 입자상의 오염물질을 제거하여 후처리공정의 처리효과를 높이는데 있다. 처리장치의 용량은 $10m^3/h$ 이다. 테스트 결과 역세척 주기와 역세척 지속시간은 전체 시스템의 효율과 역세척 효율을 고려하여 역세척 지속시간은 6초가 적당한 것을 나타났으며, 도출된 지속시간을 기준으로 하여 95%의 제거효율은 얻었다. 1시간동안의 역세척 주기가 필요하였다. 여과처리를 통하여 $70{\mu}m$ 이상의 식물성 플랑크톤과 동물성 플랑크톤을 포함하는 수중생물체를 제거할 수 있었다. 실험결과를 통하여 밸러스트수 처리에 적용 가능한 기술임을 알 수 있었다. 이 연구에서 밸러스트수 처리를 위한 우수한 여과처리시스템임을 보여 주었다.
봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여 밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을 통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해 비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.
본 연구에서는 유기성폐자원의 바이오가스 생산 및 이용을 최적화를 위해 현장시설의 정밀모니터링과 시설별 에너지수지를 분석하고, 현장문제 해결방안에 대해서 조사하여 전처리시설 및 발전기 등의 설계 및 운전 가이드라인을 제시하였다. 고품질화 정제설비 운영에 잦은 고장 및 효율 저하를 해결하기 위해서는 가스전처리가 필요하며, 탈황, 제습, 탈실록산, 분진 처리, 휘발성유기화합물 등의 처리공정이 있다. 이 공정들은 고품질화 공정에서도 제거되는 물질들이기에 가스 전처리에서는 정량적 가이드라인은 제시하지 않고, 정성적 가이드라인으로 처리공간에 운영하도록 제시하였다. 특히, 분진, 실록산 및 휘발성유기화합물 등은 가스 전처리에서 제거되지 않으면 고품질화 공정의 잦은 고장의 주원인이된다. 바이오가스 고품질화 공정에 대한 설계 운전 가이드라인은 전체 가스 발생량의 90 % 이상 이용, 2계열화, 여유율 10 % 이상 감안 등이 있으며, 품질기준[메탄함량(프로판 포함) 95 % 이상]을 제시함. 또한 균등한 바이오가스 유입을 위해 가스균등조 설치, 보조연료 균등투입 제어를 위한 열량자동조절장치 설치, 가스압축과정에서 다량 발생하는 수분 제거를 위한 고품질화 후단의 제습장치 설치, 겨울철 설비의 결빙 및 효율 저하 방지를 위한 보온설비 설치, 특히 멤브레인 설비는 실내 설치 등을 제시하였다.
연구목적: 철도 안전에 영향을 미치는 콘크리트 궤도는 이미지분석 기술을 사용하여 균열을 감지 할 수 있으나 균열을 검출하기 위한 콘크리트 궤도 및 표면 오염의 조건이 균열검측에 방해되므로 이를 효과적으로 제거하기 위한 방법이 필요하다. 연구방법: 본 연구에서는 한국 철도의 균열을 효과적으로 감지하기 위한 이미지 분석 기법을 적용한 프로세스를 제안하고 실험 모듈을 통해 취득된 이미지를 분석하여 성능을 검증하였다. 또한, 우리는 제안된 Gabor Filter Bank 기법을 사용하여 철도 콘크리트 도상 이미지를 획득한 데이터 중 무작위로 선택된 2000개의 이미지를 개발된 프로세스를 통해 자동 균열 검측을 수행하여 타당성을 검토하였다. 연구결과: 연구에서 제안된 시스템으로 균열 검측 결과 탐지율이 약 94% 성능으로 검토되었으며 취득된 철도콘크리트도상이미지의 균열이 동일한 크기와 형식으로 일치하였다. 결론: Gabor Filter Bank를 사용한 균열 검측법은 한국 철도의 콘크리트 궤도도상에 노이즈를 포함한 균열 이미지에 효과적으로 분석되는 것을 확인 할 수 있었다. 이 시스템은 기존의 인간 위주의 철도 산업에서 자동화 된 유지 관리 시스템이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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