전술통신망에서 데이터 전송을 위한 회선부호 설계에 관한 연구

엄준 아주대학교 아주대학교 IT융합대학원 2018 국내석사

회선부호는 원거리의 데이터 전송을 위해 송신 신호의 진폭 손실을 방지하고 수신 데이터에서 클럭을 복원하여 송수신간 데이터의 손실을 방지하기 위한 부호로 전술통신망에서는 HDB3 부호가 사용된다. 군용 장비는 개발부터 폐기까지 장비의 수명주기가 10년 이상 장기간으로 부품 단종의 위험요소를 고려해야 한다. 본 논문에서는 전술통신망에서 사용되는 HDB3 코덱을 로직으로 구현하여 단종에 대한 위험요소를 제거하고, 개발기간의 단축과 신뢰성 보장이 가능하도록 한다. 또한 구현된 로직을 시뮬레이션을 통해 상용의 HDB3 코덱과 성능을 비교, 검증하여 동등 성능임을 확인하고, 최소의 로직을 사용하여 구현하여 FPGA를 사용하는 시스템에 제한 없이 사용이 가능함을 확인한다. 마지막으로 구현된 HDB3 코덱을 사용하여 개발된 군 통신 장비에 대해 간략히 알아보고 연구결과를 정리한다.

대공 감시용 적외선 카메라 설계

이용춘 아주대학교 아주대학교 IT융합대학원 2018 국내석사

대공감시용 카메라의 일반적인 운용방법은 광각에서 표적에 대한 탐지를 하고 망원에서 표적에 대한 인지/식별을 하게 된다. 여기서 탐지/인지/식별에 대한 관측거리 성능은 방산용 적외선 카메라의 성능을 평가하는 중요한 항목이다. 탐지거리 성능이 증가하기 위해서 카메라의 시야 각이 좁아져야 하며, 좁은 시야 각으로 인하여 관측영역이 협소해지는 단점이 발생된다. 개발 완료된 국산화 적외선 카메라의 경우 이중 시계 이상의 배율을 가지고 있으며, 단일 광학경로로 구성되어 있어서 관측영역 및 관측거리 성능을 동시에 충족하기 어렵다. 본 논문에서는 관측영역 및 관측거리 성능을 동시에 충족할 수 있는 시야 확장 방안을 제안하였다. 그리고 M&S 및 최적화 설계를 통하여 대공 감시용 적외선 카메라를 제작하고 시험한 결과를 바탕으로 대공감시 용도로 적합한지 검증을 하였다.

이중에너지 X선 흡수법을 이용한 골밀도측정기의 성능평가 방법

전병용 아주대학교 아주대학교 IT융합대학원 2018 국내석사

본 논문에서는 객관성 있는 팬텀 2종을 선정하여 BMD (Bone Mineral Density)의 제조사별, 설치환경별 재현성과 정확도를 측정하고 통계적인 분석을 통해 DXA 골밀도측정기의 성능평가 시험항목을 제안한다. 의료기술의 발전으로 노령인구도 증가하고 있다. 자연스럽게 골다공증에 관한 관심이 증가하고 있으며, 측정방법에도 다양한 기술이 활용된다. 일반적으로 DXA (Dual energy X-ray Absorptiometry), QCT (Quantitative Computed Tomography), QUS (Quantitative Ultrasound) 방식들이 있으며, DXA 방식은 가장 널리 활용된다. 국내에서 DXA 방식을 활용한 골밀도측정기의 허가 시험은 해외와 거의 동일한 규격을 적용하여 진행한다. 다만, 일본과 한국에서는 성능평가 시험을 제시하도록 되어있다. 그 중 일본의 경우 JIS규격(Japanese Industrial Standards)을 제시하여 규격에 맞는 팬텀으로 성능시험을 진행하지만 국내의 경우 성능에 대한 가이드라인이 정해져 있지 않아 제조/수입업체에서 제시한 시험 기준으로 시험을 진행한다. 이렇게 되면 제조사마다 기준이 다르게 되어 많은 문제를 야기하기 때문에 본 논문을 통해 적용 가능한 시험항목을 제안한다. In this paper, two objective phantoms were selected to measure the reproducibility and accuracy of BMD (Bone Mineral Density) according to the manufacturer and installation environment,and proposed a performance evaluation test item of DXA by statistical analysis. As the aging population becomes more interested in osteoporosis, a variety of techniques are used in measurement methods. Generally, there are DXA, QCT, and QUS methods, and the DXA method is currently the most widely used. The approval test of bone densitometer using DXA method in Korea is carried out by applying almost the same standard as overseas. However, in Japan and South Korea, it is recommended that the performance tests be presented. In Japan, the JIS standard is presented and the performance test is conducted with the phantom conforming to the standard. However, since the guidelines for performance are not established in Korea, the test is being conducted with the test standard suggested by the manufacturer / importer. This causes many problems because the standards vary from the manufacturer.

영상 분류를 위한 변형된 이미지 기반의 의미정보지도 융합 연구

정혜민 아주대학교 IT융합대학원 2024 국내석사

영상 분류는 영상에 존재하는 특징을 정확하게 식별함으로써 영상 데이터를 이 해하고 해당 속성에 따라 특정 클래스로 분류하는 것을 목적으로 하며, 학습 데이 터가 많을수록 높은 정확도를 낼 수 있기 때문에 한정된 데이터에서 좋은 결과를 이끌어 내기 위해서는 데이터 증강이 필요하다. 효율적인 영상 학습을 위하여 데이터 증강을 이용한 다양한 기법들이 연구되고 있으며, 그 중 SnapMix는 클래스 활성화 지도를 통한 의미정보 지도를 활용하여 기존 데이터 증강 기법에서 한계로 지적된 주요 정보 손실 문제를 해결함으로써 영 상 분류의 정확도를 향상시킨 기법이다. 그러나 SnapMix는 영상에 노이즈가 포함 되거나 화질이 좋지 않은 경우, 또는 여러 개체가 중첩되어 있거나 배경이 어수선 하여 개체 식별이 어려운 경우 등에는 영상 분류에 한계가 존재할 수 있다. 본 학위 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 한정된 데이터에서 더욱 다양 한 의미 있는 학습 데이터를 증강하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있는 SnapTI-Mix를 제안한다. 본 제안 기법은 영상 혼합 시 이미지는 일부 변형하여 혼 합하나 의미정보지도는 변형되지 않은 보존된 형태로 혼합시키는 기법으로, 한정된 데이터에서 다양한 데이터를 학습할 수 있기 때문에 영상 분류 정확도가 향상될 수 있다. 본 제안 기법에 대한 비교 실험 결과, CUB dataset에서는 SnapMix 대비 영 상 분류 정확도가 최대 0.5299% 증가한 것을 확인하였으며 Aircraft dataset에서는 SnapMix 대비 영상 분류 정확도가 최대 0.4494% 증가한 것을 확인하였다. 이러한 개선된 데이터 증강 결과는 영상 분류 시 분석 정확도를 높이는데 활용 되거나, 오류 탐지의 판정 정확도를 높이는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

공진 인덕터를 이용한 ZVS DC/DC 컨버터

김명국 아주대학교 아주대학교 IT융합대학원 2017 국내석사

This paper proposes zero voltage switching (ZVS) bi-directional DC-DC converter with auxiliary circuit. The conventional DC-DC converter has a switching loss problem due to the hard switching. The proposed ZVS bi-directional DC-DC converter uses the soft switching with an additional circuit to decrease the switching loss. The additional circuit is made up the resonant inductor and back-to-back switch. It is possible to operate ZVS of all switches through the stored energy in resonant inductor of the auxiliary circuit. Therefore, the efficiency of whole system can be improved. The proposed topology is verified from PSIM simulations using 3-kW ZVS bi-directional DC-DC converter.

세션 이니시에이션 프로토콜을 이용한 사고 알림과 자동 영상 전송 블랙박스 구현

김명훈 아주대학교 아주대학교 IT융합대학원 2017 국내석사

SIP(Session Initiation Protocol)는 매우 간단한 텍스트 기반의 응용 계층 제어 프로토콜로써, 하나 이상의 참가자들이 함께 멀티미디어 세션이나 호를 생성, 변경, 종료할 수 있게 한다. 이러한 세션들로써 070 VOIP 및 H사의 블루링크의 원격 시동 서비스가 상용 서비스를 제공하고 있으며, 멀티미디어를 통한 영상 통화 및 화상 통화를 통한 어학 수업 등이 제시되고 있다. SIP는 텍스트 기반의 SMTP와 HTTP, 웹에 기반을 두고 모델링 되었다. SIP는 클라이언트들이 INVITE (호 요청)을 시작하면 서버가 그 호출에 응답 (ACK) 하는 클라이언트/서버 구조에 기반을 두고 있다. 또한 특정 Method로 Subscribe와 Notify로 특정 이벤트를 살펴 보고 Event가 발생시 응답할 수 있는 Method 와 Message를 요청 할 수 있다. SIP는 이러한 기존의 텍스트 기반 인터넷 표준으로 구성되어 네트워크 디버깅이 쉬우며, SIPP 프로그램 툴로 사용자가 쉽게 XML로 시나리오 편집이 가능 하다. 차량용 블랙박스는 차량 주행 중 또는 정지 시에 발생하는 차량간의 충돌이나 주변 상황을 영상으로 저장하는 장치이다. 블랙박스에 저장된 영상은 교통사고 발생 시 사고 발생의 원인을 판별할 수 있는 중요한 기록이다. 특히 주행 중 발생하는 사고 상황에 대한 기록은 사건 해결의 단서로 사용될 수 있다. 이를 응용하여 SIP 프로토콜의 Method를 이용 하여 사고 소식을 하나 이상의 멀티미디어 세션을 통하여 여러 지인에게 알리도록 하고 Provisioning 을 이용해 사고 상황의 영상을 전송 할 수 있는 방법을 제시 함으로써 블랙박스의 편의성 있는 영상 확인과 빠른 사고 확인을 방법을 구현하고자 한다.

GaN epitaxy 박막의 전위 밀도 분석 방법 연구

최영수 아주대학교 IT융합대학원 2018 국내석사

GaN epitaxy 박막의 전위 밀도를 정량적으로 분석하기 위해 음극선발광 (CL), 투과전자현미경(TEM), Etch Pit Density(EPD) 측정법을 적용하였다. 분석을 위한 시편은 사파이어 기판 (0001) 위에 GaN buffer layer 30nm, undoped GaN layer 4um를 유기금속화학증착(MOCVD)법으로 성장하였다. 분석 결과 간의 상관관계를 비교하기 위해 CL 측정을 통해 전위 밀도를 확인한 후 동일한 시편에서 TEM과 EPD 측정을 하였다. TEM 측정을 위해 표면관찰(plan view) 시편과 단면관찰(cross sectional view) 시편을 제작하였다. GaN epitaxy 박막의 표면 특성을 확인하기 위해 molten KOH/NaOH 습식화학에칭법을 적용하였으며, 최적의 에칭 조건은 400℃, 20분이었다. 에칭 특성과 표면 형상 관찰은 주사전자현미경(SEM)과 원자힘현미경(AFM)을 이용하였고, TEM을 이용하여 etch pit의 단면을 관찰하였으며, 그 측정 결과로 etch pit density와 형태를 분석하였다. 시편의 구조는 비행시간형 이차이온질량분석기(TOF- SIMS)를 사용하여 깊이 방향으로 원자 및 분자 분포를 분석하였고, EPD 측정 시편에 대해서도 동일한 방법으로 분석하였다. 그 결과를 3차원 이미지로 분석하여 습식화학에칭 전과 후의 깊이분포도의 차이를 확인하였다. CL 측정 평균 전위 밀도 값은 3.05 × 108 cm-2, TEM 측정 평균 전위 밀도 값은 3.63 × 108 cm-2, 평균 EPD 값은 4.48 × 106 cm-2 이었다. EPD 측정을 통해 대면적 기판의 전위 밀도를 정량적으로 분석할 수 있음을 확인하였다.

NCW에서 칼만필터를 이용한 대공무기체계 표적위치 예측 알고리즘 구현

서승범 아주대학교 아주대학교 IT융합대학원 2018 국내석사

네트워크 중심전에서 레이더 등의 탐지체계가 수집한 표적정보는 지휘체계를 통해 대공무기체계로 전송되며, 대공무기체계는 네트워크를 통해 수신한 표적정보를 대공무기체계 자체에 탑재된 추적장치로 인계하여 교전을 수행된다. 네트워크를 통해 지휘체계로부터 인계된 표적정보에는 여러 가지 원인으로 인한 오류 정보가 포함되어 있으며, 오류를 제거하고 정확한 실 표적정보를 얻기 위해서 표적정보에 대한 위치예측 알고리즘이 요구된다. 표적정보에 대해 직교좌표계를 이용한 칼만필터 알고리즘을 구현하고 모의시험을 통해 위치예측 성능을 입증하였다. 모의시험 결과, 네 가지 서로 다른 표적모델에 대해 구현한 칼만필터 위치예측 알고리즘이 잘 동작하는 것을 확인하였다 Target information collected by the detection system such as radar system on the Network Centric Warfare is transmitted to Anti-Aircraft Weapon System through Command System. Anti-Aircraft Weapon System engages in a gunfight by transferring target information collected through the network to tracking system such as EOTS. Target information taken over from the network includes errors for various reasons. In order to eliminate errors and obtain accurate real target information, a location estimation algorithm for the target information is required. We implemented the Kalman Filter algorithm using rectangular coordinate system for target information and proved its position estimation performance by simulation test. Simulation results show that location estimation algorithm using Kalman Filter implemented for four different target models works well.

소용량 영구자석형 풍력발전시스템 설계

박병갑 아주대학교 IT융합대학원 2018 국내석사

발전기 측 컨버터의 MPPT제어 알고리즘 개발을 위하여 출력계수 곡선을 바탕으로 각 풍속에 따른 최대 출력점을 산출할 수 있도록 블레이드를 모델링하였고 이를 검증하기 위하여 2.5MW급 블레이드의 PSIM 시뮬레이션 모델을 제시하였다. 발전기로 이용되는 영구자석 동기기를 모델링 하였고 이를 검증하기 위하여 3kW급 영구자석 동기기의 PSIM 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 영구자석형 풍력발전기의 최대출력 제어를 위하여 회전속도 추종 토크제어 및 전류제어를 수행하였고, 매입형 영구자석 동기기의 특성을 개선하기 위하여 단위전류당 최대 토크제어를 수행 하였다. 1kW급의 소형 풍력발전 시스템을 제작하고 제시한 알고리즘 및 제어 시스템의 타당성을 실험으로 검증하였다.

AI 의료기기 소프트웨어 안정성 시험 지표 개발

한상택 아주대학교 IT융합대학원 2024 국내석사

AI 의료기기 소프트웨어 평가 방법 IT융합대학원 한 상 택 지 도 교 수 정 기 현 본 논문은 AI 의료기기 소프트웨어의 평가 방법에 관한 연구이다. AI 기술 의 발전으로 인해 의료 분야에서 AI 의료기기 소프트웨어의 활용이 더욱 활발 해지면서, 소프트웨어의 안전성과 유효성을 검증할 필요성이 대두되고 있다. 이 에 본 논문에서는 기존 AI 의료기기 소프트웨어의 평가 방법들의 단점을 보완 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 소프트웨어의 학습 및 예측 능력 을 검증하기 위한 추가적인 측정 지표를 제안한다. 제안하는 측정 지표로는 적대적 예제 훈련, 교정, 불확실성의 정량화 방법 으로 적대적 예제 훈련의 경우 성능 향상, 적대적 저항성 평가가 가능하다. 또 한, 모델 성능이 기준보다 개선되었는지와 성능 저하가 없었는지를 확인한다. 교정에서는 모델의 예측 확률이 제조자가 제시한 기준보다 높은지 확인하며 불 확실성의 정량화에서는 모델의 불확실성 예측 확률이 기준값 이상인지 확인 가 능하다. 제안하는 지표의 유효성과 현장 적용 가능성 확인을 위하여 사례 검증 을 시행한다. This thesis examines the evaluation methods for AI medical device software. With the advancement of AI technology, the utilization of AI medical device software in the medical field has become more prominent, necessitating verification of the safety and efficacy of such software. In the thesis, a method is proposed to address the shortcomings of existing evaluation methods for AI medical device software. The proposed method suggests additional metrics to assess the software's learning and prediction capabilities. As part of the proposed metrics, methods for adversarial example training, calibration, and quantification of uncertainty are introduced. Adversarial example training allows for performance enhancement and evaluation of adversarial robustness. Additionally, it examines whether the model's performance has improved compared to benchmarks without performance degradation. Calibration checks if the model's prediction probabilities exceed those specified by the manufacturer, while uncertainty quantification assesses if the model's uncertainty prediction probabilities meet predefined criteria. Case validation is conducted to verify the effectiveness and practicality of the proposed metrics and their applicability in real-world scenarios.