We present photometric results of the δ Sct star V1162 Ori, which is extensively monitored for a total of 49 nights from mid-December 2014 to early-March 2015. The observations are made with three KMTNet (Korea Microlensing Telescope Network) 1.6 m telescopes installed in Chile, South Africa, and Australia. Multiple frequency analysis is applied to the data and resulted in clear detection of seven frequencies without an alias problem: five known frequencies and two new ones with small amplitudes of 1.2-1.7 mmag. The amplitudes of all but one frequency are significantly different from previous results, confirming the existence of long-term amplitude changes. We examine the variations in pulsation timings of V1162 Ori for about 30 years by using the times of maximum light obtained from our data and collected from the literatures. The O − C (Observed minus Calculated) timing diagram shows a combination of a downward parabolic variation with a period decreasing rate of (1/P)dP/dt = −4.22 × 10−6 year−1 and a cyclic change with a period of about 2780 days. The most probable explanation for this cyclic variation is the light-travel-time effect caused by an unknown binary companion, which has a minimum mass of 0.69 M⊙. V1162 Ori is the first δ Sct-type pulsating star of which the observed fast period decrease can be interpreted as an evolutionary effect of a pre-main sequence star, considering its membership of the Orion OB 1c association.
최근 전세계적으로 이동통신 서비스는 4G로의 급격한 전환이 이루어지고 있다. 그러나 4G의 급격한 도입은 보안 위협에 따른 충분한 검토가 이루어지지 못한 채 진행되었기에 다양한 위협이 존재할 것으로 예상된다. 따라서 국외에서는 4G 망의 취약점 및 보안 위협에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 국내에서는 상대적으로 연구가 미진한 상황이다. 특히 4G 가입자가 급격히 증가한 국내 상황에서, 4G 망의 안정성 및 가용성을 저해하는 보안 위협은 다수의 사용자에게 치명적인 영향을 줄 수 있다. 4G 망을 안정적으로 보호하기 위해서는 모바일 망 특성에 대한 고려가 필요하다. 모바일망은 한정된 무선 자원을 가지고 있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위하여 일정 시간 동안 사용이 없는 단말의 무선 자원을 해제하고, 다시 데이터를 송수신 할 때 무선 자원을 재할당한다. 무선 자원 할당 및 해제 과정에서는 다수의 시그널링 메시지가 발생한다. 본 논문에서는 악의적으로 무선 자원 할당 및 해제 과정을 반복하여 대량의 시그널링 메시지를 유발시킴으로써 무선 자원을 관리하는 모바일 망 장비의 안정성 및 가용성을 저해하는 시그널링 DoS 트래픽을 탐지하기 위한 기술을 제안한다.
본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다. 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반을 두고 네 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심 영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다. 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 세 번째 기준은 중심 객체의 평균 경계강도이다. 세 번째 기준은 분류 기준들중에서 가장 우수한 분류 성능을 나타내지만 특징값을 추출하기 위해서는 중심 객체를 추출해야 되는 많은 연산을 내포하고 있다. 이에 이와 비슷한 특성을 나타내는 네 번째 기준으로 영상 중심 영역에서의 평균 경계강도를 선택하였다. 네 번째 분류 기준은 세 번째 분류 기준에 비해 분류 성능은 조금 낮지만 빠르게 특징값을 추출할 수 있어 많은 데이터를 빠른 시간 내에 처리해야 되는 대규모 영상 데이터 베이스에 적용가능하다. 영상을 분류하기 위해 신경회로망 및 SVM을 사용하여 이들 기준들을 통합하였으며 신경회로망 및 SVM의 분류 성능을 비교하였다.
본 연구에서는 수술이나 환자 모니터링시 무의식 상태 환자의 뇌혈류량에 대한 정확한 모니터링으로 뇌허혈 현상을 방지하기 위하여 2채널 양극성 아날로그 EEG를 디지털로 처리하여 다양한 뇌파 관련 파라미터를 추출하여 실시간으로 한 화면에 디스플레이하고, 또한 임상의사들이 사용하기 편리한 뇌파 감시 소프트웨어를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 EEG-데이터를 FFT 연산 후 CSA 및 DSA의 형태로 표현하며, 기타 다양한 뇌파관련 파라미터를 추출한 후 한 화면에서 실시간으로 디스플레이하고, 사용 편리성도 극대화하도록 프로그램하였다. 프로그램은 개발 도중에 여러 번의 동물실험 및 임상실험을 통하여 개선 보완되었으며, EEG, CSA, DSA 및 알파비, 퍼센트 델타 스펙트럼 모서리 주파수, 전체 파워, 전체 파워의 차 등의 주요 뇌파 파라미터들을 한 화면에서 관찰하게 되어 환자 상태의 종합적인 간찰이 가능하며, 나중에 저장된 EEG 파일을 재검토할 수 있다. 또한 CSA, DSA, 스펙트럼 모서리 주파수 및 전체 파워는 원하는 부분에서 표본을 취해 화면 위쪽에 최대 3개까지 붙여 놓고 동시에 비교할 수 있으므로 환자 상태의 객관적인 비교가 가능하고, 환자상태, 응급처치 등에 대한 기록사항을 입력할 수 있어서 저장된 EEG 파일의 검토시 이들 event로 즉시 찾아가는 기능이 있으며, 그 외에도 앞 뒤 점프 이동 기능, 이득 조절 기능, 윈도우 환경에서의 파일관리 기능 등을 갖추고 있고, 프로그램이 윈도우 환경에서 개발되어 마우스에 의해 대부분의 동작이 이루어진다. 개발된 프로그램을 이용한 대학병원의 임상실험결과, 환자상태의 변화에 매우 민감하게 반응하고, 또한 임상의사들이 이용하기에도 매우 편리하다는 평가를 받았다.
위전도는 피부전극을 이용하여 위에서 발생하는 전기신호를 측정하여 위운동 상태를 측정하는 검사방법이다. 여러 연구자들이 위전도를 이용하여 위수축과 관련된 정보를 얻으려고 노력하였지만 아직까지 임상적으로 유용한 정보를 주는 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 위전도신호를 주파수영역 분석 및 벡터분석을 이용하여 위수축을 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. Running spectrum analysis를 이용한 주파수영역분석에서는 주주파수와 이의 고조파의 크기변화를 위수축신호(스트레스인게이지신호, 위내압신호)와 비교하였다. 벡터분석에서는 피부전극에서 얻은 위전도신호를 이용하여 위전도벡터를 구한 후, 이 위전도벡터의 분포에 대한 분석을 실시하였다. 제시된 방법은 동물실험 및 임상실험을 통하여 그 타당성을 검정하였다. 주파수영역분석에서 위수축이 일어나는 경우 주주파수의 크기에 비해 제1고조파의 크기가 상대적을 증가하는 것을 발견하였다. 위전도 벡터분석에서는 위수축유무에 따라 위전도벡터의 분포가 변함을 알 수 있었으며, 위전도벡터의 분포로부터 계산한 회귀곡선의 기울기 및 회귀곡선에 대한 분산이 위수축유무에 따라 유의한 차이를 가지는 값을 가짐을 알 수 있었다.
재배 면적이 비교적 넓은 국내산벼 10품종 백미의 알콜용해성단백질을 capillary elictrophoresis로 분석하고 품종간 단백질 pattern의 차이를 비교 분석하므로써 신속한 품종판별법으로서의 적용가능성을 검토하였다. P-ACN buffer를 이용한 분석조건에서 각 품종은 25분 이내에 분석완료 되었으며 peak pattern의 특징에 따라 동진벼 group, 추청벼 group 및 일품벼 group의 3group으로 분류할 수 있었다. 동진벼, 계화벼, 영남벼가 동진벼 group으로 분류되었으며 이 group에서는 다른 품종에서는 거의 나타나지 않은 peak h가 전체 peak area의 $6{\sim}8%$를 차지하며 뚜렷이 검출되었다. 추청벼 group은 peak h를 제외한 대부분의 peak가 동진벼 group과 비슷하게 나타났으며 추청벼, 오대벼, 만금벼 및 봉광벼 4품종이 해당되었다. 일품벼 group으로 분류된 일품벼, 화성벼 및 화영벼에서는 peak g가 전체 peak의 약 70%라는 압도적인 비율을 나타내었다. 주요 peak의 뚜렷한 차이에 따라 3 group으로 분류하기는 하였으나 일품벼, 오대벼 등의 일부 품종은 단독으로 구별이 가능하였으며 각 group 내에서도 미미하기는하나 구성 peak들을 면밀히 비교 분석하므로써 품종에 따른 특성을 도출할 수 있었다. 또한 다른 분석법과 비교할 때 우리 나라에서 재배면적이 50% 이상으로 가장 많은 동진벼와 추청벼는 각 현미의 윗면, 측면, 앞면의 화상을 이용한 품종판별법에서 서로 오판될 확률이 비교적 높았으나 CE로는 peak h에 의해 서로 쉽게 구분되었다.
본 논문에서는 고성능 레이다를 위한 저잡음, 고안정 성능을 보유한 새로운 구조의 주파수합성기를 설계 및 제작 하였다. 날로 발전하는 스텔스 기능과 고해상도의 SAR 영상을 확보하기 위해서는 높은 주파수 순도와 초저잡음 특성이 요구되고 있으며, 이를 만족하기 위하여 본 연구에서는 DAS, DDS의 장점을 합성한 새로운 하이브리드 주파수합성기를 개발하였으며, 시험을 통하여 그 성능을 확인하였다. 개발된 주파수 합성기는 X대역에서 10% 이상의 운용대역폭을 보유하고 있으며, 1usec 이하의 빠른 주파수변환속도를 보유하고 있다. 또한, X대역 주파수에서 10kHz 옵셋 주파수에서 -136dBc/Hz의 우수한 위상잡음을 보유하고 있다. 이는 기존 X대역 레이다용 주파수합성기보다 10dB 이상 개선된 성능이다. 또한, 개발된 하이브리드 주파수합성기에서 생성되는 주파수를 이용하여 L대역과 C대역에서도 활용이 가능하며, 추후 국내 AESA 레이다뿐만 아니라 고해상도 SAR레이다 그리고 고성능 지상레이다에 적용하여 성능개선이 가능하다.
최근 기업과 개인 및 그 외 다양한 분야에서 고속 무선 통신기술의 수요가 증가함에 따라 최적화된 서비스를 계획하기 위해 전파의 도달범위에 관한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 접근이 제한되는 고지대의 경우는 전파를 실측하고 도달범위를 분석하는데 많은 제한이 되고 있다. 신규 서비스들의 원활한 통신 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 전파 환경에서 폭넓은 주파수 대역을 바탕으로 하는 조건(전파 모델의 선택, 주파수 대역에 따른 보정 값 등)이 고려되어야 한다. 특히 전파 환경이 복잡해짐에 따라 각 주파수 대역에 대한 지역별 전파 환경의 측정, 조사를 통하여 실시간 전파 스펙트럼의 변화 등을 조기에 감지함으로써 적절한 대책을 수립할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 실시간 스펙트럼 분포 상태 조사를 통해 지역별 전파 환경 기초 자료의 확보가 필요하며, 전파 측정 데이터의 저장 및 분석을 통한 추후 문제 발생 시 빠른 대책 수립이 가능해야한다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 전파도달범위를 분석 및 예측을 위해 HTZ Warfare를 이용하여 접근이 제한되는 국내 각 고지대 지역에서 실측 전파데이터를 수집하고, 예측된 데이터와 비교하여 상관관계 분석을 수행하였다. 또한 주파수별, 전파모델별 분석 및 시뮬레이션 실험을 통해 각 고지대에서 가장 적합한 전파 모델들을 비교 평가하였다.
본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.
대공방어용 임무지향 교전통제 컴퓨터는 장시간 동안 임무의 중단없이 방어 임무를 수행하여야 하며, 복잡한 내장형 임무 소프트웨어를 탑재하는 컴퓨터에는 대공방어 임무의 특성상 확실성과 안정성 및 신뢰성을 보장하여야 한다. 구현된 임무지향 교전통제 컴퓨터에서 임무수행의 확실성과 안정성은 4 장의 프로세서로 구성되는 분산 컴퓨터 아키텍처에 의해 보장되며, 신뢰도는 분산 구조의 컴퓨터에 저비용의 능동 예비 이중화(ASR) 고장감내 기법을 적용하여 보장되도록 하였다. 소프트웨어적인 능동 예비 이중화 고장감내 기법은 높은 신뢰도와 신속한 고장복구 성능을 가지는 교전통제 컴퓨터를 저비용으로 구현하므로 대공방어용 컴퓨터에 매우 적합한 기법이다. 본 논문은 능동 예비 이중화 고장감내 기법의 메커니즘과 성능분석에 대해 기술하고, 교전통제 컴퓨터에 ASR 기법과 하드웨어적인 DMR 및 TMR 고장감내 기법을 적용한 경우의 MTBF, 신뢰도, 가용성 및 저비용성을 비교분석하였다. ASR 기법은 72 시간의 임무 시간에 대하여 TMR과 유사한 임무 신뢰도를 제공하며, 저비용의 구현이 가능하므로 교전통제 임무지향 컴퓨터의 고장감내 기법으로 최적인 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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