본 연구에서는 서식지 질적 평가에 대한 추진체계를 6단계로 구분하고, 평가 대상지 선정 방법과 서식지 질적 평가 항목을 제시하였다. 서식지 질적 평가 항목은 서식지의 건강성, 안정성, 단절화 및 파편화 정도, 서식지 적합성, 위협 정도 등에 대한 종합적인 평가가 가능하도록 구성되었다. 그러나 현시점에서는 자료부족으로 인하여 서식지 질적 평가 체계가 적용 가능한 멸종위기종이 극히 일부에 해당된다. 서식지 질적 평가 체계는 향후 멸종위기종들에 관한 서식환경자료가 축적되고 이를 기반으로 평가항목들에 대한 정량적 기준 및 가중치가 부여되면 멸종위기종별 주요 서식지에 대한 보전방안 마련에 크게 기여할 것으로 기대된다.
To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.
예측 분석은 패턴인식(Pattern recognition) 혹은 기계학습(Machine learning)으로 불리는 확률적 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 사용자가 분석 과정에 개입하여 더 많은 정보를 얻어내기 위해서는 높은 통계적 지식수준이 요구된다. 또한 사용자는 분석 결과외의 다른 정보를 확인 할 수 없고 데이터의 특성 변화와 데이터 하나하나의 특징을 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 예측분석의 단점을 보완하고자 통계적인 데이터 분석 방법과 시각화 분석 방법을 결합하여 데이터 분석을 진행하였으며 통계적인 분석 방법만을 진행 할 경우 발생하는 단점을 보완하고 데이터에서 더 많은 정보를 도출해 내기 위한 방법론을 제시 하고자하였다. 이를 위해 본 연구는 영화 리뷰에서 추출한 감정 어휘가 독립변인이고 영화의 흥행 값이 종속변인인 데이터를 예제 데이터로 활용하여 진행하였다. 본 연구의 연구 방법론을 적용하였을 때의 이점은 다음과 같다. 첫째, 의사결정나무 분석에서 제시된 분할 기준이 적용될 때 마다 변하는 데이터의 패턴을 파악할 수 있다. 둘째, 제시된 최종 예측모형에 포함된 데이터들의 특성을 확인 할 수 있다. 본 연구의 시사점은 예측모형의 단점을 보완하고 데이터로부터 더 많은 정보를 추출하기 위해 통계적인 데이터 분석과 시각적인 데이터 분석을 결합하여 시행하였다는 것이다. 통계적인 분석 방법을 통해 각 변수의 관계를 파악하고 높은 예측 값을 가지는 모형을 도출하였으며, 시각화 분석에서는 인터랙션 기능을 제공함으로서 통계적으로 제시된 예측모형을 검증하고 더 다양한 정보를 도출 할 수 있게 하였다.
2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.
정보 서비스를 제공하기 위한 기술은 계속 발전하고 있으며, 정보 서비스는 IT융합 트렌드를 바탕으로 계속 확대되고 있다. 그러나 많은 기관에서 채택한 경계 기반 보안 모델은 보안 기술의 효율성을 높일 수 있지만, 내부에서 발생하는 보안 위협을 차단하는 것은 매우 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제로 트러스트 모델이 제안되었다. 제로 트러스트 모델은 사용자 및 단말 환경에 대한 인증, 실시간 모니터링 및 통제 기능을 요구한다. 정보 서비스의 운영 환경은 다양하므로, 보안 침해 사고가 다양한 시스템에 동시에 발생하였을 때 이에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 서로 다른 시스템으로 구성된 정보 서비스에 침해 사고가 발생하였을 때, 같은 보안 정책을 효과적으로 많은 시스템에 배포 할 수 있는 객체 참조 방식의 보안 정책 배포 시스템을 제안한다. 제안된 객체 참조형 보안 정책 배포 시스템은, 정보 서비스를 구성하는 시스템의 운영환경을 모두 지원 할 수 있음이 확인되었다. 또, 정책 배포 성능도, PC 보안 관리 시스템과 유사함이 확인되었기 때문에, 충분히 효과가 있다고 검증되었다. 다만, 본 연구는 보안 위협 대상을 사전 정의된 것으로 가정하였기 때문에, 보안 위협 별 침해 대상의 식별 방법에 대해서는 추가 연구가 필요하다.
최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.
최근 추적레이더는 다양한 환경에서 높은 해상도로 표적의 정보를 획득하기 위한 밀리미터파 추적레이더의 개발을 요구한다. 밀리미터파 추적레이더의 개발은 밀리미터파 추적레이더에 적용할 수 있는 송·수신 구성품의 개발과 동시에 추적레이더의 적용성을 필요로 한다. 개발된 송·수신 구성품의 적용성을 검증하기 위해서는 추적레이더의 운용개념을 적용한 송·수신 구성품을 제어하고, 상태를 확인할 수 있는 신호획득장치의 개발을 요구한다. 본 논문에서는 밀리미터파 추적레이더를 위해 개발된 구성품의 적용성을 확인할 수 있는 신호획득장치를 설계하였다. 구현한 신호획득장치는 수신신호를 검증하기 위해 4채널에서 입력되는 OOOMHz의 중심주파수와 OOOMHz 대역폭의 신호를 실시간으로 처리하기를 요구한다. 또한 추적레이더의 운용개념을 적용한 구성품 제어는 RS422, RS232, SPI 통신과 송수신구간 제어신호 생성으로 제어를 할 수 있도록 설계하였다. 마지막으로 신호획득장치 성능시험으로 구현한 신호획득장치를 검증하였다.
최근 무인항공기의 활용 범위와 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 저고도 무인항공기의 경우 유인항공기와 별개의 관리 체계 개발을 통해 별도의 운영 시스템 구축에 관한 연구가 진행되고 있다. 저고도 무인항공기의 경우도 공역을 비행하는 비행체 이므로 비행체의 운영에 필요한 기술 기준 및 인증 제도의 수립이 필수적이며, 이에 대한 연구도 함께 진행되고 있다. 비행체의 운영 기준 및 인증 요건이 제시되는 경우, 이를 확인할 수 있는 시험방법도 함께 제시되어야 한다. 특히, 소형무인항공기의 경우는 비행중 요구되는 항법의 정확도 수준이 유인항공기 또는 대형 무인항공기 보다 정밀한 비행을 요구하므로, 기존의 비행체 비행에서만 확인할 수 있는 비행 결과 정확도 산출이 아닌 별도의 항법오차의 산출이 필요할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 기존 유인항공기와 다른 장시간의 운영 데이터 획득이 어려운 무인항공기에 적용이 가능한 항법 오차 도출에 관한 시험 방법에 대하여 제시하였고, 실증 시험을 수행하였다.
A high-fidelity computational fluid dynamics (CFD) analysis was performed using the Large Eddy Simulation (LES) model for the lower plenum of the High-Temperature Test Facility (HTTF), a ¼ scale test facility of the modular high temperature gas-cooled reactor (MHTGR) managed by Oregon State University. In most next-generation nuclear reactors, thermal stress due to thermal striping is one of the risks to be curiously considered. This is also true for HTGRs, especially since the exhaust helium gas temperature is high. In order to evaluate these risks and performance, organizations in the United States led by the OECD NEA are conducting a thermal hydraulic code benchmark for HTGR, and the test facility used for this benchmark is HTTF. HTTF can perform experiments in both normal and accident situations and provide high-quality experimental data. However, it is difficult to provide sufficient data for benchmarking through experiments, and there is a problem with the reliability of CFD analysis results based on Reynolds-averaged Navier-Stokes to analyze thermal hydraulic behavior without verification. To solve this problem, high-fidelity 3-D CFD analysis was performed using the LES model for HTTF. It was also verified that the LES model can properly simulate this jet mixing phenomenon via a unit cell test that provides experimental information. As a result of CFD analysis, the lower the dependency of the sub-grid scale model, the closer to the actual analysis result. In the case of unit cell test CFD analysis and HTTF CFD analysis, the volume-averaged sub-grid scale model dependency was calculated to be 13.0% and 9.16%, respectively. As a result of HTTF analysis, quantitative data of the fluid inside the HTTF lower plenum was provided in this paper. As a result of qualitative analysis, the temperature was highest at the center of the lower plenum, while the temperature fluctuation was highest near the edge of the lower plenum wall. The power spectral density of temperature was analyzed via fast Fourier transform (FFT) for specific points on the center and side of the lower plenum. FFT results did not reveal specific frequency-dominant temperature fluctuations in the center part. It was confirmed that the temperature power spectral density (PSD) at the top increased from the center to the wake. The vortex was visualized using the well-known scalar Q-criterion, and as a result, the closer to the outlet duct, the greater the influence of the mainstream, so that the inflow jet vortex was dissipated and mixed at the top of the lower plenum. Additionally, FFT analysis was performed on the support structure near the corner of the lower plenum with large temperature fluctuations, and as a result, it was confirmed that the temperature fluctuation of the flow did not have a significant effect near the corner wall. In addition, the vortices generated from the lower plenum to the outlet duct were identified in this paper. It is considered that the quantitative and qualitative results presented in this paper will serve as reference data for the benchmark.
본 논문에서는 김치 제조 공정 중 배추 심 제거 공정의 로봇 자동화를 위한 배추 심 영역 및 깊이를 판별하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한 계측된 배추의 심 깊이를 예측하는 것이 아닌 discrete 클래스로 변환하여 영역 검출 및 분류를 동시에 하는 모델을 제시하였다. 딥러닝 모델 학습 및 검증을 위하여 전처리 과정을 거지치 않고 수확된 배추 522 포기에 대한 RGB 영상을 획득하였다. 획득한 영상으로부터 심 영역 및 깊이 라벨링 그리고 데이터 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 YOLO-v4 딥러닝 모델 기반 배추 심 영역 검출 및 분류 모델의 성능을 평가하기 위하여 mAP, IoU, accuracy, sensitivity, specificity 그리고 F1-score로 선정하였다. 그 결과 배추 심 영역 검출은 mAP 그리고 IoU 값이 각각 0.97 그리고 0.91로 나타났으며, 심 깊이 분류의 경우 accuracy 그리고 F1-score 값이 각각 96.2% 그리고 95.5%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 배추의 심 영역 검출 및 깊이 정보 분류가 가능하며, 추후 배추 심 제거 공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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