기계적 자유도(mechanical degrees of freedom)를 가지는 free-standing 박막의 전계 방출 특성을 연구하였다. Free-standing 박막에서의 전계 방출 효과를 보다 정확히 해석하기 위하여 기계적 자유도(mechanical degrees of freedom)를 고려한 Fowler-Nordheim 전계 방출 식을 유도하였다. 새롭게 유도된 Fowler-Nordheim 식은 실험값과 매우 잘 일치한다. 이러한 free-standing 박막에서의 전계 방출 효과를 이용하여 이온화된 생체 분자의 충돌로 인해 발생된 free-standing 박막의 고주파 기계적 진동을 탐지함으로써 단백질 질량 분석기의 디텍터로 활용될 수 있음을 보였다.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
광섬유를 사용하여 미소 교류자기장 (200Hz-2kHz) 감지를 위한 광섬유 간섭계 자기센서시스템을 구성하였다. 자왜효과(magnetostriction effect)가 큰 비정질 metallic glass(2605SC)를 광섬유에 부착하여 자기장 감지부를 제작하고 방향성 결합기 metallic glass(2605SC)를 광섬유에 부착하여 자기장 감지부를 제작하고 방향성 결합기(directional coupler)를 사용한 광섬유 일체식(all-fiber type)으로 Mach-Zehnder 간섭계를 구성하여 외부 자기장의 변화를 간섭계의 위상변화로 변환시켜 그 크기를 측정하였다. 온도변화, 진동 등 주위환경에서 오는 불규칙한 신호에 의한 간섭계의 신호소멸(signal fading) 문제는 능동 위상추적방법(active phase tracking method)으로 간섭계의 기준 광통로(reference arm)에 위치한 위상 변조기에 보상신호를 되먹임으로써, 직각조건(quadrature condition)을 이루어 안정시켰다. 측정 결과 metallic glass의 주파수 반응특성은 900Hz-2kHz 대역에서 거의 비슷한 경향을 보였으며 최대 감도를 나타내는 직류 바이어스 자기장은 3.5 Oe 였다. 미소 교류자기장에 대한 간섭계의 출력은 $\pm$0.5 Oe 범위 안에서 좋은 선형성을 보였다. 1 kHz 교류자기장에 대한 scale factor S는 8.0 rad/Oe 이었으며 최소감지자기장은 $3X10^{-6} Oe/\sqrt{Hz}$(1Hz detection bandwidth)이었다.
본 연구에서는 끼어들기 위반단속시스템 개발을 위한 교통정체판정방법에 대한 실험적 연구결과를 제시하였다. 해당 정체판정 방법은 정체를 검지하여 끼어들기 위반단속시스템의 최적 구동기준을 결정하는데 목적이 있다. ITS 분야에서 일반적으로 정체판정은 구간통행속도를 기준으로 한다. 그러나 영상검지 방식적용 시 속도오차 등으로 인해 정체판정의 오류가 높게 나타날 수 있으며, 본 연구에서는 현장실험을 통해 속도와 점유율을 종합적으로 고려한 방식을 제시하였다. 현장실험 결과 영상검지체계 기반의 끼어들기위반 단속시스템에서 정체판정 기준으로 속도의 경우 20km/h, 점유율의 경우 60% 이상의 조건을 적용할 경우 실제 정체상황과 같은 결과를 얻을 수 있었고, 정확도를 높일 수 있었다.
본 논문에서는 인공위성을 비롯한 우주물체 관측 및 감시를 위한 전자광학 관측 장비인 망원경의 탐지 성능에 대한 분석을 수행한다. M&S(Modeling & Simulation)를 통한 분석을 위해, 위성 궤도 모델, 망원경 모델, 그리고 지구 대기 모델을 구현하고, 위성을 관측하는 탐지 시나리오를 구성한다. 탐지 시나리오를 바탕으로 지향각 명령 오차를 적용하여 망원경 주요 사양인 시야각(Field of View, FOV)에 따른 지향 성능을 분석하고, 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)를 통해 탐지 여부를 판별하여 검출기 화소수와 시야각(FOV)에 따른 탐지 성능을 분석한다. 본 논문의 M&S 분석 결과는 망원경 시야각(FOV)이 상대적으로 클수록 지향각 명령 오차가 존재하더라도 지향 성능은 좋지만, 대기 환경의 영향으로 화소수가 높고 망원경 시야각(FOV)이 작을수록 탐지 성능이 높아짐을 보여준다. 그래서 시야각(FOV)과 화소수 등의 망원경 주요 사양은 본 논문에서 수행한 M&S 분석 결과 및 종합적인 운용 상황을 고려하여 결정해야 한다.
차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
현재 4차 산업혁명을 맞이하여 머신러닝과 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있으며 보안 분야에서도 머신러닝 기술을 응용하려는 움직임이 있다. 많은 악성코드가 생성됨에 따라 사람의 힘으로는 모든 악성코드를 탐지하기 어려워지고 있기 때문이다. 이에 따라 학계와 산업계에서는 머신러닝을 통해 악성코드나 네트워크 침입 이벤트를 탐지하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 국제 학회와 저널에서는 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 이용한 보안데이터 분석 연구가 논문 발표되고 있다. 그러나 해당 논문들은 검출 정확도에 초점이 맞추어져 있고 검출 정확도를 높이기 위해 여러 파라미터들을 수정하지만 Dataset의 개수를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN Mobile net 기반 악성코드 탐지 모델에서 가장 높은 검출 정확도를 도출할 수 있는 Dataset의 개수을 찾아내어 많은 머신러닝 연구 진행에 비용과 리소스를 줄이고자 한다.
전력 케이블의 고장에 대한 위치를 검출하기 위한 다양한 반사파 계측법들이 연구되고 있다. 하지만 대부분 관련 연구들이 시뮬레이션과 실험실에서의 성능 검증이 이루어지고 있고, 실제 현장과 비슷한 조건에서의 연구는 실증 시험장의 부재로 인해 이루어지지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 케이블 고장 검출 장치의 표준화된 성능 시험과, 장비 운영 교육을 위한 실증 시험장을 설계 및 구축하였다. 구축된 실증시험장에서는 100m, 200m 거리에서 단선, 합선, 반단선, 접촉 불량 고장을 발생시켰고 최대 거리 측정 시험을 위해 1km 케이블을 설치하였다. 이러한 실증시험장은 향후 케이블 고장 검출 기술의 개발과 표준화, 그리고 장비 성능 검증 및 인증 시험 등을 위해 활용될 수 있을 것이다.
This paper presents the results of wave profile detection from video image using the Mexican hat function. The Mexican hat function has been extensively used in the field of signal processing to detect discontinuity in the images. The analysis was done on the numerical image and video images of waves that were taken in the small wave flume. The results show that the Mexican hat function is an excellent tool for wave profile detection.
본 논문에서는 초음파를 이용한 동력을 활용하는 기기에 필요한 자동 주파수 추적 장치를 연구하고, 이를 개발하는 데 있다. 지금까지의 초음파 자동 주파수 추적은 아날로그 방식으로 이루어져 있으며 보다 정밀한 제어를 필요로 하는 분야에는 이 방식의 한계를 극복할 수 있는 새로운 방식의 추적장치를 필요로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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