IEEE 802.15.4 표준기술[1]은 센서 네트워크에서 저전력을 위한 기술로 LR-WPANs(Low Rate-Wireless Personal Area Networks)의 물리 계층과 MAC계층을 규정한다. 이 표준은 무선 센서, 가상 선(Virtual Wire)과 같은 제한된 출력과 성능으로 간단한 단거리 무선 통신을 필요로 하는 폭넓은 응용에 활용되고 있지만 보안 측면의 연구는 현재 미비한 상태로 다양한 공격에 대한 취약점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 802.15.4 MAC계층의 슬립거부(Denial of Sleep) 공격에 대한 취약성을 분석하고 이를 탐지하는 메커니즘을 제안한다. 분석 결과, 슈퍼프레임 구간 변경, CW(Contention Window)값 변경, 채널스캔 및 PAN 연합과정 등에서 슬립거부 공격의 가능성을 분석할 수 있었고, 이 과정 중 일부에서는 표준에서 정의한 인증과 암호화 기능이 적용되어도 공격 가능함을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서는 분석된 취약점 중에 채널스캔 및 PAN 연합과정에서 Beacon/Association Request 메시지 위조를 통한 슬립거부 공격의 탐지 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 메시지 요청 간격, 요청 노드 ID, 신호 세기 등을 모니터링하여 공격을 식별하여 탐지한다. QualNet 시뮬레이션 툴을 사용하여 공격의 영향 및 제안된 탐지 메커니즘의 탐지 가능성과 성능의 우수성을 입증할 수 있었다.
본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 잡음이 존재하는 공간에서 획득한 음성신호로부터 후두질환을 감별진단 할 수 있는 분류기를 구현하였다. 이를 위해 후두질환 환자로부터 수집한 /아/ 모음에 잡음을 혼입하여 음성 신호를 획득하였고, 여러 가지 후두질환을 감별진단 할 수 있는 파라미터를 추출하였으며. 이를 입력으로 하는 계층적 신경회로망을 구성하여 후두질환을 감별진단 하도록 하였다. 감별진단용 분류기는 다섯 단계의 계층적 신경회로망으로 구성하였다 첫 번째 신경회로망은 정상 양성 후두질환과 악성 후두질환을. 두 번째 신경회로망은 정상과 양성 후두질환을 감별진단 하도록 하였다 그리고 세 번째 신경회로망은 양성 후두질환 중 후두용. 성대결절 후두마비를 감별진단 하도록 하였으며. 네 번째와 다섯 번째 신경회로망은 성문암 1-4기를 감별진단 하도록 구성하였다. 분류기에 적용된 신경회로망은 다층퍼셉트론 구조로써 역전파 알고리듬으로 학습시켰으며, 선형변환 표준점수변환 등 전처리과정을 적용하여 분류기의 성능을 개선하였다. 후두질환의 감별진단 결과 후두용 88.23%. 정상. 성대결절. 후두마비 100%. 성문암 1기 90%, 성문암 2-4기 100%의 감별진단율을 관찰할 수 있었다.
다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.
Purpose: Pulse crop damage due to wild birds is a serious problem, to the extent that the rate of damage during the period of time between seeding and the stage of cotyledon reaches 45.4% on average. This study investigated a method of fundamentally blocking birds from eating crops by conducting vinyl mulching after seeding and identifying the growing locations for beans to perform punching. Methods: Infrared (IR) sensors that could measure the temperature without contact were used to recognize the locations of soybean cotyledons below vinyl mulch. To expand the measurable range, 10 IR sensors were arranged in a linear array. A sliding mechanical device was used to reconstruct the two-dimensional spatial variance information of targets. Spatial interpolation was applied to the two-dimensional temperature distribution information measured in real time to improve the resolution of the bean coleoptile locations. The temperature distributions above the vinyl mulch for five species of soybeans over a period of six days from the appearance of the cotyledon stage were analyzed. Results: During the experimental period, cases where bean cotyledons did and did not come into contact with the bottom of the vinyl mulch were both observed, and depended on the degree of growth of the bean cotyledons. Although the locations of bean cotyledons could be estimated through temperature distribution analyses in cases where they came into contact with the bottom of the vinyl mulch, this estimation showed somewhat large errors according to the time that had passed after the cotyledon stage. The detection results were similar for similar types of crops. Thus, this method could be applied to crops with similar growth patterns. According to the results of 360 experiments that were conducted (five species of bean ${\times}$ six days ${\times}$ four speed levels ${\times}$ three repetitions), the location detection performance had an accuracy of 36.9%, and the range of location errors was 0-4.9 cm (RMSE = 3.1 cm). During a period of 3-5 days after the cotyledon stage, the location detection performance had an accuracy of 59% (RMSE = 3.9 cm). Conclusions: In the present study, to fundamentally solve the problem of damage to beans from birds in the early stage after seeding, a working method was proposed in which punching is carried out after seeding, thereby breaking away from the existing method in which seeding is carried out after punching. Methods for the accurate detection of soybean growing locations were studied to allow punching to promote the continuous growth of soybeans that had reached the cotyledon stage. Through experiments using multiple IR sensors and a sliding mechanical device, it was found that the locations of the crop could be partially identified 3-5 days after reaching the cotyledon stage regardless of the kind of pulse crop. It can be concluded that additional studies of robust detection methods considering environmental factors and factors for crop growth are necessary.
본 연구에서는 심장 돌연사(sudden cardiac death, SCD)의 주된 원인인 심실세동(ventricular fibrillation)을 기존의 monophasic 제세동기와는 달리 낮은 에너지에서 효율적으로 제거할 수 있는 biphasic 자동형 제세동기를 개발하였다. 개발한 제세동기는 고전압 충 $.$ 방전부와 신호 처리부의 하드웨어와 세동검출 알고리즘과 시스템 제어 알고리즘의 소프트웨어로 구성하였고, 160번의 연속적인 충 $.$ 방전 테스트를 통하여 안정성을 확인하였으며, ECC simulator에서 발생되는 6종의 총 30가지 세동신호에 실시간 세동점출 알고리즘을 적용하여 검출능력을 평가하였다 또한 그 시스템의 임상적 효용성과 안전성을 검증하기 위하여 5마리의 돼지를 대상으로 시스템의 적절한 세동 검출 및 세동 제거 능력을 실험하였고 그 후 시스템의 효용성을 향상시키기 위한 연구로 동일한 에너지를 다른 전압 레벨에서 방전시켜 이에 따른 제세동 효율을 조사하였다.
금속기지 복합재료의 미시적 파손기구는 작용하중의 방향, 재료의 열처리 상태, 기지재 및 강화재의 특성, 섬유체적률 등 여러 인자의 영향을 받는다. 이중 특히 재료의 열처리는 금속기지 복합재료의 기계적 특성을 지배하는 주요한 인자인 강화섬유와 기지재 사이의 계면특성에 큰 영향을 준다. 강화섬유와 기지재는 매우 큰 열팽창계수 차이를 가지기 때문에 금속기지 복합재료의 제조과정에 있어서 급격한 온도강하가 있을 경우에는 강화섬유와 기지재 사이의 계면에서는 잔류응력이 형성되며 이 때 발생한 잔류응력은 금속복합재료의 파손기구는 물론 기지재와 강화섬유 사이의 계면전단강도에도 중대한 영향을 미칠 수도 있다. 따라서 금속복합재료에 있어서 기지재와 강화재 사이의 계면전단강도에 대한 잔류응력의 영향을 평가하는 것은 금속복합재료의 실질적인 응용측면에서는 매우 중요한 과제라 할 수 있다. 복합재료에 있어서의 음향방출 기법과 SFC시험법을 동시에 이용하면 기지재와 강화재의 균열 및 기지재와 강화재 사이의 계면분리현상에 의한 미시적 파손기구를 명확하게 분리, 관찰할 수 있는 크나큰 이점이 있다. 따라서 된 연구에서는 음향방출기법과 SFC시험법을 이용하여 금속복합재료의 열처리 효과에 따른 미시적 파손기구 및 계면전판강도 변화특성을 체계적으로 연구, 고찰하였다.
본 논문은 고주파 해양레이더의 특징과 한국 연안해역에서 해양레이더망으로 생산된 주요 결과와 정보를 독자들에게 소개하고, 현존하는 레이더의 운영현황 목록을 만들며, 레이더 운영기술과 해류자료 활용에 관한 정보를 공유하고자 한다. 지난 20여년 동안 국내의 해양레이더 수는 현저히 증가하여 현재 44기 이상이 연안에 배치되어 있다. 대부분의 레이더는 주로 레이더 운영기관의 임무에 따라 해양안전, 조류예보 그리고 해류역학 이해를 목적으로 운영하고 있다. 논문 저자들은 본 논문이 해양레이더의 활용성을 조류와 해류역학 이해의 수준을 넘어서 어업, 해양레저활동, 해양자원 관리, 유류유출 대응, 연안환경 복원, 조난자 수색구조, 선박탐지 등으로 확장하는데 도움이 되기를 바란다. 이와 더불어 본 논문이 국가 해양레이더망 체계를 설립하여 해양영토 감시활동에 기여하고, 신호처리 기술을 포함한 국내 해양레이더 시스템을 개발하는데도 기여하기를 바란다.
본 연구의 목적은 ROC를 이용하여 일반 촬영기기에 따른 영상의 질을 평가해보고자 함이다. 본 연구의 수행을 위하여 CR(Computed Radiography)과 DDR(Direct Digital Radiography)을 사용하였으며 피사체로 흉부 팬텀을 사용하였다. 각 기기에서 영상을 획득한 후 ROC평가를 이용하여 영상의 질 및 기기의 특성을 평가하였다. 조사 조건으로 관전압 120kVp와 관전류량 3.2 mAs를 이용하였고 SID(Source to Image Distance)는 180cm로 설정하였다. 팬텀의 심장, 폐야, 흉추부위에 병소를 표현하였으며 각 장비에서 획득한 영상의 질 및 기기의 특성을 파악하기 위하여 방사선학 전공자 29명을 대상으로 ROC평가를 실시하였다. ROC 평가 결과 DDR의 TPF(true positive fraction)는 0.552, FPF(false positive fraction)는 0.474, CR의 TPF는 0.629, FPF는 0.405로 나타났다. 본 연구 결과 CR의 영상이 DDR의 영상보다 더 나은 영상의 질을 나타내는 것을 확인하였다. 영상의 질의 확연한 차이의 원인은 DDR의 경우 enhance board의 미 삽입으로 인한 영상 후처리의 미수행이라고 사료된다. 추후 DDR의 enhance board의 삽입 후 영상의 후처리가 가미된 DDR영상의 질에 대한 연구가 필요하며 본 연구의 결과로 인하여 영상의 후처리가 임상의 판독에 있어서 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
Kim, Dong-Wook;Jung, Dae-Hyun;Cho, Woo-Jae;Sim, Kwang-Cheol;Kim, Hak-Jin
Journal of Biosystems Engineering
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제42권4호
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pp.350-357
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2017
Purpose: In-situ monitoring of water quality is fundamental to most environmental applications. The high cost and long delays of conventional laboratory methods used to determine water quality, including on-site sampling and chemical analysis, have limited their use in efficiently managing water sources while preventing environmental pollution. The objective of this study was to develop an on-site water monitoring system consisting mainly of an Arduino board and a sensor array of multiple ion selective electrodes (ISEs) to measure the concentration of $NO_3$ ions. Methods: The developed system includes a combination of three ISEs, double-junction reference electrode, solution container, sampling system consisting of three pumps and solenoid valves, signal processing circuit, and an Arduino board for data acquisition and system control. Prior to each sample measurement, a two-point normalization method was applied for a sensitivity adjustment followed by an offset adjustment to minimize the potential drift that could occur during continuous measurement and standardize the response of multiple electrodes. To investigate its utility in on-site nitrate monitoring, the prototype was tested in a facility where drinking water was collected from a water supply source. Results: Differences in the electric potentials of the $NO_3$ ISEs between 10 and $100mg{\cdot}L^{-1}$$NO_3$ concentration levels were nearly constant with negative sensitivities of 58 to 62 mV during the period of sample measurement, which is representative of a stable electrode response. The $NO_3$ concentrations determined by the ISEs were almost comparable to those obtained with standard instruments within 15% relative errors. Conclusions: The use of the developed on-site nitrate monitoring system based on automatic sampling and two-point normalization was feasible for detecting abrupt changes in nitrate concentration at various water supply sites, showing a maximum difference of $4.2mg{\cdot}L^{-1}$ from an actual concentration of $14mg{\cdot}L^{-1}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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