격자 기반 암호화는 최악의 경우를 기반으로 한 강력한 보안, 비교적 효율적인 구현 및 단순성을 누리기 때문에 포스트 양자 암호화 방식 중 가장 실용적인 방식이다. 오류가 있는 링 학습(R-LWE)은 격자 기반 암호화(LBC)의 공개키암호화(Public Key Encryption: PKE) 방식이며, R-LWE의 가장 중요한 연산은 링의 모듈러 다항식 곱셈이다. 본 논문은 R-LWE 암호 시스템의 중간 보안 수준의 매개 변수 집합을 대상으로 하여 근사 컴퓨팅(Approximate Computing: AC) 기술을 기반으로 한 모듈러 곱셈기를 최적화하는 방법을 제안한다. 먼저 복잡한 로직을 간단하게 구현하는 방법으로 LUT을 사용하여 근사 곱셈 연산 중 일부의 연산 과정을 생략하고, 2의 보수 방법을 활용하여 입력 데이터의 값을 이진수로 변환 시 값이 1인 비트의 개수를 최소화하여 필요한 덧셈기의 개수를 절감하는 총 두 가지 방법을 제안한다. 제안된 LUT 기반의 모듈식 곱셈기는 기존 R-LWE 모듈식 곱셈기 대비 속도와 면적 모두 9%까지 줄어들었고, 2의 보수 방법을 적용한 모듈식 곱셈기는 면적을 40%까지 줄이고 속도는 2% 향상되는 것으로 나타났다. 마지막으로 이 두 방법을 모두 적용한 최적화된 모듈식 곱셈기의 면적은 기존대비 43%까지 감소하고 속도는 10%까지 감소하는 것으로 나타났다.
본 논문은 정맥주사 시 발생할 수 있는 불안정 요소들을 보완하기 위해 간호사들에게 환자의 정맥주사 관련 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 정맥주사 관리 시스템을 개발하는 것에 관한 논문이다. 정맥주사 관리시스템은 App기반의 사용자 S/W와 Web 기반의 관리자 S/W로 구성되어 있다. 사용자 S/W는 사용자가 스마트 폰, 태블릿 PC, 간호용 PDA 등의 스마트 장치를 통해 정맥주사가 필요한 환자에 대한 환자의 정보확인과 환자에게 부여된 정보 코드를 인식하여 환자를 구분하는 기능, 정맥주사 처치 이후 처치 내용과 처치 물품울 입력하고 이를 업로드 및 공유하는 기능을 제공하도록 구현했다. 관리자 S/W는 사용자 App을 통해 업로드된 정맥주사 처치 결과, 정맥주사 처치 물품에 대한 기록을 확인할 수 있고 사용자 관리 기능, 긴급공지 등록 및 관리 기능, 데이터 업로드 기능을 수행할 수 있다. 구현된 시스템은 아직 실제 병원에서 사용하고 있는 EMR 시스템에 테스트를 진행하지 않은 상태이다. 이에 추가 연구를 통해 S/W를 최적화하고 병원과의 협력을 통해 실제 환경 적용 테스트를 진행할 예정이다.
정맥주사는 환자의 치료를 위해 주사 약물, 수액, 비경구 영양, 혈액제제의 투입 등에 광법위하게 이용되고 있으며 입원 환자에게 가장 빈번하게 행해지는 침습적 처치로서, 채혈, 말초 카테터 삽입 및 기타 IV요법 등에 해당하며 연간 10억건 이상 발생하고 있다. 정맥주사는 정맥주사 교육을 받은 숙련된 간호사들에 의해서만 시술되는 어려운 시술 중에 하나이며 실패 시 정맥에 혈전증 및 혈종이나 신경손상 등을 초래할 수 있다. 정맥주사를 자주 시술하는 간호사들도 비만, 피부색, 나이 등의 요인으로 정맥 검출이 쉽지 않아 실수들이 발생하는 경우도 있다. 이에 정맥주사 시 실수를 줄이기 위해 손등이나 팔의 정맥 구조를 시각화할 수 있는 보조 장비들에 대한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문은 정맥주사 시 정맥의 구조를 시각화하는 정맥검출 장비 개발에 관한 연구에 대한 내용으로서, 정맥검출을 위한 실험 모듈을 제작하고 각기 다른 파장대를 지닌 NIR(근적외선) LED와 Filter의 파장대 조합에 따른 획득 영상의 밝기 비교를 통해 최적의 조합을 선정하는 연구를 진행했다. 또한 구현한 정맥검출 실험 모듈을 통해 획득한 정맥 영상의 선명화를 위해 그레이스케일 변환, 히스토그램 평활화, 샤프닝 필터 적용하고 이진화 이후 마킹을 통해 혈관 부분을 녹색으로 변환하는 영상처리 알고리즘을 도출하였다.
본 논문은 보일러에 사용되는 점화트랜스에 대해 연구를 하였다. 점화봉 길이와 점화봉 간격 변화에 관계없이 출력주파수는 59.5~61.3Hz 사이에서 측정되었고 저주파 회로는 정상적으로 동작된 것을 알 수 있었다. 점화봉 간격이 2~10mm 변화를 주었을 때, 점화봉 길이가 30cm에서는 2.8A에서 3.45A까지 측정되었다. 점화봉 길이가 500cm에서는 9.37A에서 14.5A까지 측정되었고 1000cm에서는13.2A에서 32.6A까지 측정되었다. 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가 될수록 전류는 증가되었다. 2차코일 출력전압을 측정한 결과. 점화봉 길이가 30cm에서는 AC 0.84kV~AC 1.75kV로 측정되었고 500cm 인 경우는 AC 1.17kV~AC 1.944로 측정되었고 1000cm에서는 AC 1.4kV~AC 7.18kV까지 측정되었다. 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가되면 2차코일 출력전압도 증가되었다. 점화트랜스의 출력전압 측정한 결과, 점화봉 길이가 30cm에서는 DC 1.11kV~DC 1.57kV 까지 측정되었고 500cm 인 경우는 DC 2.49kV~DC 3.72kV, 1000cm에서는 DC 3.78kV~DC 9.42kV까지 측정되어서 점화봉 길이와 점화봉 간격이 증가되면 출력전압이 증가된 것을 알 수 가 있었다.
본 논문에서는 센서 시스템에 유입된 60Hz 라인 주파수 잡음의 영향을 효과적으로 제거하기 위한 상태 변수 필터(state variable filter, SVF) 구조의 대역 억제 필터(band rejection filter, BRF)를 제안한다. 기존 SVF 구조의 BRF는 추가적인 연산 증폭기(operational amplifier, OPAMP)를 사용하여 저역 통과 필터(low pass filter, LPF) 출력과 고역 통과 필터(high pass filter, HPF) 출력 간의 합 또는 입력 신호와 대역 통과 필터(band pass filter, BPF) 출력 간의 차를 구함으로써 구현한다. 따라서 BRF의 신호 감쇄를 결정하는 노치 주파수(notch frequency)와 노치 깊이(notch depth)가 신호의 합 또는 차를 구하는데 사용한 저항의 허용 오차(tolerance)에 크게 의존된다. 반면에 제안 된 BRF는 SVF 구조 내에 BRF 출력이 자연발생적으로 형성되기 때문에 각 포트 간의 조합이 필요 없게 되어 기존 BRF와 달리 노치 주파수와 노치 깊이가 저항의 허용 오차에 영향을 받지 않는다. 제안된 BRF의 노치 주파수는 59.99Hz이며 몬테 카를로 시뮬레이션 결과를 통해 저항의 허용 오차에 전혀 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있었다. 노치 깊이도 평균 -42.54dB, 표준편차 0.63dB를 가져 BRF로서 정상적인 동작이 가능함을 확인하였다. 또한 제안된 BRF를 가지고 60Hz 잡음에 간섭이 된 심전도 신호에 대하여 잡음 필터링을 적용한 결과를 보여주었으며 60Hz 잡음이 적절하게 억제되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.
본 논문은 SUS MASK을 FeCl3에 첨가제 (F300)를 첨가하여 에칭하는 것이 목적이다. 실험에 사용된 장비는 자체 제작된 자동 액 관리 시스템이다. 자동 액 관리 시스템은 비중(S.G)과 산화환원전위 (ORP)를 실시간으로 제어하고 FeCl3 및 첨가제를 정량 공급할 수 있는 장치이다. SUS MASK를 10장 단위로 200장까지 1분 동안 에칭하였다. 초기 SUS MASK가 10장 일 때 ORP 값이 628 mV로 시작하여 40장 투입할 때부터 611 mV로 측정되어 200장까지 610 mV에 가깝게 유지되는 것을 확인하였다. 또한 비중은 1.640 근처에서 유지되었다. 그리고 SUS MASK가 50장 이후부터 200장까지 0.4 mm에 근접하게 측정되었다. 실험은 ORP는 610 mV, 비중은 1.463, 에칭 압력은 3.0 kg/cm2, 첨가제 (F300) 비율은 1.2%로 하였고 한번 에칭할 때 10장씩 200장까지 하여 홀 크기를 측정하였다. 그 결과, 20장부터 직경이 0.4 mm에 근접하였다. SUS MASK 매수가 늘어나도 ORP 및 비중 조절이 잘 되었고 실험 목표치인 0.4 mm에 근접된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템을 제안한다. 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템은 전신 스케닝을 통해 3D AI 모델링 작업을 하고, 3D 모델링 후처리와 텍스쳐링, 리깅 작업으로 제작된다. 이를 가상현실 컨텐츠 정보와 결합함으로써 가상현실 내에서 가상 모델의 자연스러운 동작이 이뤄질 수 있고, 하나의 시스템에서 효율적으로 디지털 휴먼 컨텐츠를 생성할 수 있다. 따라서 자원을 최소화하는 가상현실 기반의 디지털 휴먼 컨텐츠 생성이 가능하도록 하는 효과가 있다. 또한 사람에 의한 3D 모델링 및 텍스쳐링 작업은 전처리 과정을 필요로 하지 않는 자동화된 전처리 공정을 제공하며, 다양한 디지털 휴먼 컨텐츠를 효율적으로 관리하는 기술을 제공고자 한다. 특히 가상 모델을 구성하기 위한 3D 모델링 및 텍스쳐링 등의 전처리 공정은 인공지능에 의해 자동으로 수행되도록 함으로써 신속하고 효율적인 가상 모델 구성이 이뤄질 수 있다는 장점이 있다. 또한 시그니처 모션을 통해 디지털 휴먼 컨텐츠 구성 및 관리가 용이하게 이뤄질 수 있다는 장점이 있다.
전 세계적으로 전기차 시장이 확대됨에 따라 성능 및 안전성의 문제를 보완한 친환경적인 전기차가 계속 출시되고 시장이 더욱 커지고 있다. 하지만 전기차의 경우 충전의 불편함, 감전과 같은 안전 문제, 여러 전장부품들의 연동으로 인한 EMI(Electromagnetic interference) 문제는 전기차에서 해결해야 하는 문제이다. 무선전력전송 기술을 이용하면 전기차 충전에 대한 불편함 해소와 고전류, 고전압을 직접 다루지 않아 안전성의 문제를 해결할 수 있으나 EMI 저감을 위한 설계가 이루어지지 않는다면 오작동을 일으켜 더 큰 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문은 전기차 무선전력전송 핵심 전장 부품인 무선충전컨트롤모듈에서 발생할 수 있는 EMI를 저감시키기 위한 전원무결성과 신호무결성을 갖는 전기차 무선전력전송 무선충전컨트롤모듈 EMI 저감 설계하였다. 전원부분에서 발생할 수 있는 공진, 임피던스 등의 문제와 신호 부분에서 발생할 수 있는 고속통신간의 신호왜곡의 문제를 시뮬레이션을 통해 EMI 저감 설계하였다.따라서 전원무결성과 신호무결성을 갖는 EMI 저감 설계를 통해 전기차 무선전력전송 무선충전컨트롤모듈 800 MHz ~ 1 GHz 대역과 1.5 GHz에서 각각 10 dBu V/m, 15 dBu V/m이 저감되는 것을 확인하였다.
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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