nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
현재 항공기 민수인증분야에서 국제적으로 사용하고 있는 항공기 소음인증기준인 ICAO Annex 16 Vol. I에서는 항공기의 종류에 따라 A-Weighted SPL, EPNL, SEL 계산법을 사용하고 있다. 우리나라를 포함한 미국, 유럽도 이를 기반으로 항공기 소음인증기준을 개발하여 사용하고 있으며, KAS 36, CS 36, FAR 36 기준이 모두 동등하고 제한 값은 동일하다. 소형 항공기의 경우에는 이륙소음 한계만 규정하고 있으며, dB(A) 단위의 A-Weighted SPL 계산법을 사용하고 있다. 국내에서는 2012년 8월에 KC-100 항공기에 대하여 소음인증을 최초로 수행한 바 있으며, 당시 FAA와 함께 KAS 36과 FAR 36 해당 기준을 동시에 만족하는지 시험평가 되었다. 소음인증시험의 경우 시험조건과 처리방법이 까다로워 많은 경험과 배경지식이 필요하다. 이에 KC-100 인증비행시험을 기반으로 소형비행기의 소음인증 기준 분석과 시험조건 및 데이터 처리방법을 실 인증사례를 바탕으로 제시하고자 한다.

Civil aircraft noise certification standard is based on the ICAO Annex 16 Vol. 1. And, the standard uses A-Weighted SPL, EPNL and SEL method depending on the aircraft category. Korean noise standards, KAS 36 and other nation's CS 36 and FAR 36 noise standards were developed and revised according to the international noise standards, ICAO Annex 16. And, the national noise requirements are equivalent each other. The small airplane noise certification requires only take-off noise level with A-Weighted SPL in dB(A) unit. The first Korean aircraft noise certification was performed for the KC-100 certification in August 2012 with Korean authority and U.S. FAA. The noise certification requires much knowledge and experience in flight tests and noise data processing. In this study, the noise test requirements, test conditions and data correcting methods are shown with the test examples.

(게재일: 2018.08.01)
액체 추진 발사체는 발사 후 추진제 소모로 인하여 고유진동수가 변화하는데, 이에 대한 영향을 규명하기 위해서는 모달 시험이 필수적이다. 그러나 액체 추진 발사체는 액체 추진제에 의한 액체의 영향과 발사체 구조의 영향이 복합적으로 작용하여, 이를 규명하는 것은 매우 어렵다. 또한 모달 시험에만 의존하여 복합된 특성을 규명하는 경우, 시험에 소요되는 시간이 과도하게 증가하고 특정 모드와 특정 주파수의 판별 및 확인이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 유한요소 해석 결과를 이용한 모달 시험 방법을 제안하였다. 액체가 채워진 원통형 구조물을 연구 모델로 선정하여 모달 시험과 유한요소 해석을 수행하였다. 모달 시험은 충격 가진 방식으로 충격망치와 가속도계를 이용하여 수행하였다. 모달 시험과 유한요소 해석 결과 비교를 통해 제안한 유한요소 해석 결과를 이용한 모달 시험 방법의 타당성을 검증하였으며, 액체가 채워진 비율에 따른 원통형 구조물의 자유진동 특성과 그 경향성에 대해 고찰하였다.

In the case of launch vehicles using liquid fuel, natural frequency changes due to fuel consumption after launch, and a modal test is essential to investigate its effect. However, when relying on modal test to characterize the free vibration characteristics, the testing time is excessively increased and accuracy is reduced. Therefore, this paper suggests a modal test method with finite element analysis to overcome these drawbacks. A cylindrical structure filled with liquid are considered as a study model, and modal tests and finite element analyses are performed. The modal tests are conducted by an impulsive method using an impact hammer and accelerometers. Through the comparison of the modal test and the finite element analysis results, the validity of the proposed modal test method is verified. In addition, the free vibration characteristics and the tendency for the cylindrical structure according to the liquid filled ratio were investigated.

(게재일: 2018.08.01)
고속 고온 유동에서 나타나는 고온 기체 현상을 모사하기 위해서는 마하수뿐 아니라 절대속도도 재현할 수 있어야 한다. 이러한 유동을 초음속 유동과 구분하여 극고속 유동이라 부르며, 충격파 터널과 같은 고엔탈피 시험 장치를 통해 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 고엔탈피 시험 장비는 높은 온도와 압력 때문에 노즐에서 열화학적 비평형 현상을 경험하게 되며 기존의 이론적 방법으로 그 실험 조건을 규정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 알려진 비평형 노즐 코드의 단점들을 보완하고 충격파 터널의 운용 조건에서 시험부 유동 특성을 빠르게 예측하기 위하여 열화학적 비평형을 고려한 준 1차원 노즐 해석 코드를 개발하였다. 개발된 코드는 시험 결과 및 2차원 축대칭 해석 결과와 비교를 통하여 충격파 풍동 시험부 유동 조건 예측을 위한 활용성 및 한계를 살펴보았다.

It is necessary to resolve the absolute velocity as well as Mach number to reflect the high temperature effect in high speed flow. So this region is classified as high enthalpy flows distinguished from high speed flows. Many facilities, such as arc-jet, shock tunnel, etc. has been used to obtain the high enthalpy flows at the ground level. However, it is difficult to define the exact test condition in this type of facilities, because some chemical reactions and energy transfer take place during the experiments. In the present study, a quasi 1D code considering the thermochemical non-equilibrium effect is developed to effectively estimate the test condition of a shock tunnel. Results show that the code gives reasonable solution compared with the results from the known experiments and 2D axisymmetric simulations.

(게재일: 2018.08.01)
본 연구는 능동형 안테나 시스템의 안정적인 임무수행을 위하여 열적 신뢰성을 고려한 방열설계에 관한 연구이다. 능동형 안테나는 송수신부에 고성능의 고발열 소자들이 존재한다. 안테나의 성능 유지를 위해서는 방열설계를 통해 고발열 소자들에서 발생하는 열을 효과적으로 제거하고, 적정한 온도범위에서 동작할 수 있도록 하여야 한다. 능동형 안테나의 송수신부는 고발열부로 액체냉각을 이용한 방열이 효과적이다. 본 연구에서는 능동형 안테나의 열적 성능을 만족하기 위하여 액체냉각 시스템을 포함한 방열설계를 수행하였으며, 이를 수치해석을 통해 분석, 검증하였다.

In this paper, we studied on the thermal design of the active antenna system for stable performance considering thermal reliability. The active antenna has high performance and heat flux elements in T/R modules. Thermal heating of elements in T/R modules has to be dissipated effectively and the antenna has to be operated over the range of suggested temperature by the thermal design. T/R modules of high heat flux in the active antenna can be dissipated effectively by liquid cooling. In this study, we studied on the thermal design including the liquid cooling system to optimize the thermal performance of the active antenna. And the thermal design was verified by numerical analysis.

(게재일: 2018.08.01)
우주용 냉각기는 관측위성의 적외선 검출기 초점면부의 극저온 냉각을 위해 적용되며, 궤도운용 시 단일 주파수 형태의 미소진동을 발생한다. 상기 미소진동은 관측위성의 영상품질을 저하시키는 주된 요인이며, 이에 따라 미소진동 절연이 요구된다. 본 연구에서는 상기 우주용 냉각기의 미소진동 절연을 목적으로 별도의 발사구속장치 적용 없이도 발사진동 및 궤도 미소진동환경에 동시적용 가능한 적층형 블레이드 진동절연기를 제안하였다. 본 진동절연기에 적용된 블레이드는 얇은 금속 박판을 다층으로 적층하고 각 층 상호면에 점탄성 특성 부여가 가능한 테이프를 적용하여 발사환경에서의 피로 내구성 향상 및 고댐핑 특성 부여를 목적하였다. 제안된 진동절연기의 기본특성 확인을 위해 자유감쇠 시험을 실시하였으며, 인증수준에서의 발사진동 시험을 통해 설계유효성을 입증하였다.

The spaceborne cooler is applied to cool down of the focal plane of the infrared detector of the observation satellite. However, this cooler induces unnecessary micro-jitter which can degrade the image quality of the high-resolution observation satellite. In this study, we proposed a multi-layered blade type vibration isolator to attenuate micro-vibration generated from a spaceborne cooler, while assuring structural safety of the cooler under severe launch loads without an additional launch-lock device. The blade of the isolator is formed with multi-layers in order to obtain durability against fatigue failure and an adhesive is applied between each layers for granting high damping capability under launch vibration environment. In this study, the basic characteristics of the isolator were measured using the free-vibration test. The effectiveness of the isolator design was demonstrated by launch vibration test at qualification level.

(게재일: 2018.07.01)
CNN (convolutional neural network)은 최근 가장 주목받는 인공지능 기법 중 하나이며 특히 영상 분류에서 기존의 기법에 비해 월등한 성능을 보인다. 본 논문에서는 CNN을 이용하여 다양한 거리 사진을 분류하고, 분류 결과를 이용하여 해당 거리에 대한 안전도의 평가 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 CNN을 이용하여 총 네 가지 유형의 거리 사진에 대하여 학습을 수행하는 과정과 학습된 네트워크 모델을 바탕으로 해당 거리 사진의 분류와 안전도를 평가하는 과정을 포함한다. 거리 사진의 학습 과정에서는 네 가지 유형의 거리 사진 데이터셋을 수집하고 이 데이터를 증강시킨 후 CNN 학습을 수행한다. 학습된 CNN 모델은 주어진 입력 영상의 분류를 정확히 수행하고, 거리의 안전도는 각 유형에 대한 확률을 조합하여 정량적으로 계산한다.

CNN (convolution neural network) has become the most popular artificial intelligence technique and shows remarkable performance in image classification task. In this paper, we propose a CNN-based classification method for various street images as well as a method of evaluating the safety score for the street. The proposed method consists of learning four types of street images using CNN and classifying input street images using the learned CNN model followed by evaluating the safety score. During the learning process, four types of street images are collected and augmented, and then CNN learning is performed. It is shown that learned CNN model classifies input images correctly and the safety scores are evaluated quantitatively by combining the probabilities of different street types.

(게재일: 2018.05.30)
본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.

In this paper, we propose a Motion Vector-based Particle Filter(MVPF) for object tracking on bitstreams and a object tracking system using the MVPF. The MVPF uses motion vectors to both the transition and the observation models of a general particle filter to improve the accuracy while maintaining the number of particles. In the proposed object tracking system, the state of the target object can be predicted using the histogram of motion vectors extracted from the bitstream. In terms of precision, F-measure and IOU(Intersection Of Union), the proposed method is about 30%, 17%, and 17% better on average, respectively, in MPEG test sequences and VOT2013 sequences. Furthermore, When the tracking results are displayed in box form for subjective performance evaluation, the proposed method can track moving objects more robust than the conventional methods in all test sequences.

(게재일: 2018.05.30)
딥 러닝의 학습을 위해서 일반적으로 많은 양의 데이터가 필요하다. 그러나 많은 양의 데이터 세트를 만드는 것은 쉽지 않기 때문에, 회전, 반전 (flipping), 필터링 (filtering) 등의 간단한 데이터 확장 (data augmentation) 기법을 통해 작은 데이터 세트를 좀 더 큰 데이터 세트로 만드는 여러 시도들이 있었다. 그러나 이러한 기법들은 이미 보유하고 있는 데이터 세트만을 이용하기 때문에 확장성에 제약을 갖는다. 이런 문제를 해결하기 위해 본고에서는 보유하고 있는 영상 데이터를 이용하여 새로운 영상 데이터를 획득하는 기술을 제안한다. 이는 기존 데이터 세트의 영상 데이터를 CBIR(Contents based image retrieval)의 쿼리로 이용하여 유사 영상들을 검색하여 획득하는 방식으로 이루어진다. 최종적으로 CBIR을 이용해 확장한 데이터를 딥 러닝으로 학습시켜 확장 전후의 성능을 비교하였다.

Generally, a large data set is required for learning of deep learning. However, since it is not easy to create large data sets, there are a lot of techniques that make small data sets larger through data expansion such as rotation, flipping, and filtering. However, these simple techniques have limitation on extendibility because they are difficult to escape from the features already possessed. In order to solve this problem, we propose a method to acquire new image data by using existing data. This is done by retrieving and acquiring similar images using existing image data as a query of the content-based image retrieval (CBIR). Finally, we compare the performance of the base model with the model using CBIR.

(게재일: 2018.05.30)
본 논문은 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 이용하여 행 별로 서로 다른 노출로 촬영된 단일 영상을 HDR 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 입력 영상에서 저조도 또는 포화로 인해 발생하는 정보 손실 영역을 CNN을 이용하여 복원하여 휘도맵을 생성한다. 또한, CNN 학습 과정에서 인간의 시각 인지 특성을 고려할 수 있는 손실 함수를 제안한다. 마지막으로 복원된 휘도맵에 디모자이킹 필터를 적용하여 최종 HDR 영상을 획득한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 기법에 비해서 높은 품질의 HDR 영상을 취득하는 것을 확인한다.

We propose a single-shot high dynamic range (HDR) imaging algorithm using a deep convolutional neural network (CNN) for row-wise varying exposures in a single image. The proposed algorithm restores missing information resulting from under- and/or over-exposed pixels in an input image and reconstructs the raw radiance map. The main contribution of this work is the development of a loss function for the CNN employing the human visual system (HVS) properties. Then, the HDR image is obtained by applying a demosaicing algorithm. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides higher-quality HDR images than conventional algorithms.

(게재일: 2018.05.30)
손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중 스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.

Human palms contain discriminative features for proving the identity of each person. In this paper, we present a novel method for user verification based on palmprints and palm veins. Specifically, the region of interest (ROI) is first determined to be forced to include the maximum amount of information with respect to underlying structures of a given palm image. The extracted ROI is subsequently enhanced by directional patterns and statistical characteristics of intensities. For multispectral palm images, each of convolutional neural networks (CNNs) is independently trained. In a spirit of ensemble, we finally combine network outputs to compute the probability of a given ROI image for determining the identity. Based on various experiments, we confirm that the proposed ensemble method is effective for user verification with palmprints and palm veins.

(게재일: 2018.05.30)
자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.

As autonomous driving research is rapidly developing, pedestrian detection study is also successfully investigated. However, most of the study utilizes color image datasets and those are relatively easy to detect the pedestrian. In case of color images, the scene should be exposed by enough light in order to capture the pedestrian and it is not easy for the conventional methods to detect the pedestrian if it is the other case. Therefore, in this paper, we propose deep neural network (DNN)-based multi-spectrum pedestrian detection method using color and thermal images. Based on single-shot multibox detector (SSD), we propose fusion network structures which simultaneously employ color and thermal images. In the experiment, we used KAIST dataset. We showed that proposed SSD-H (SSD-Halfway fusion) technique shows 18.18% lower miss rate compared to the KAIST pedestrian detection baseline. In addition, the proposed method shows at least 2.1% lower miss rate compared to the conventional halfway fusion method.

(게재일: 2018.05.30)
본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기반의 이미지와 비디오 압축 기술에 대해 살펴본다. 딥 러닝 기반의 이미지 압축 기술은 심층 신경망에 압축 대상 이미지를 입력하고 반복적 또는 일괄적 방식으로 은닉 벡터를 추출하여 부호화한다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해 심층 신경망은 복원 이미지의 화질은 높이면서 부호화된 은닉 벡터가 보다 적은 비트로 표현될 수 있도록 학습된다. 이러한 기술들은 특히 저 비트율에서 기존의 이미지 압축 기술에 비해 뛰어난 화질의 이미지를 생성할 수 있다. 한편, 딥 러닝 기반의 비디오 압축 기술은 압축 대상 비디오를 직접 입력하여 처리하기 보다는 기존 비디오 코덱의 압축 툴 성능을 개선하는 접근법을 취하고 있다. 본 논문에서 소개하는 심층 신경망 기술들은 최신 비디오 코덱의 인루프 필터를 대체하거나 추가적인 후처리 필터로 사용되어 복원 영상의 화질 개선을 통해 압축 효율을 향상시킨다. 마찬가지로, 화면 내 예측 및 부호화에 적용된 심층 신경망 기술들은 기존 화면 내 예측 툴과 함께 사용되어 예측 정확도를 높이거나 새로운 화면 내 부호화 과정을 추가함으로써 압축 효율을 향상 시킨다.

In this paper, we investigate image and video compression techniques based on deep learning which are actively studied recently. The deep learning based image compression technique inputs an image to be compressed in the deep neural network and extracts the latent vector recurrently or all at once and encodes it. In order to increase the image compression efficiency, the neural network is learned so that the encoded latent vector can be expressed with fewer bits while the quality of the reconstructed image is enhanced. These techniques can produce images of superior quality, especially at low bit rates compared to conventional image compression techniques. On the other hand, deep learning based video compression technology takes an approach to improve performance of the coding tools employed for existing video codecs rather than directly input and process the video to be compressed. The deep neural network technologies introduced in this paper replace the in-loop filter of the latest video codec or are used as an additional post-processing filter to improve the compression efficiency by improving the quality of the reconstructed image. Likewise, deep neural network techniques applied to intra prediction and encoding are used together with the existing intra prediction tool to improve the compression efficiency by increasing the prediction accuracy or adding a new intra coding process.

(게재일: 2018.05.30)
본 연구에서는 무인 회전익기의 종류인 쿼드콥터의 로터 블레이드에 대해 바람 및 비행 조건의 따른 공력특성을 예측하고자 한다. 돌풍 및 비행 조건들을 고려하기 위해 바람의 좌표계 변환 개념을 제시하였다. 강체 블레이드 플래핑 운동방정식을 고려한 깃 요소 및 운동량 이론을 이용해 개별 로터의 제자리, 전진, 상승 비행을 해석하였다. XFOIL을 사용하여 공력결과를 도출하였고, 개발된 BEMT를 이용하여 제자리 비행, 전진, 상승 조건의 검증을 수행했다. 또한 제자리 비행 실험 환경 구축 및 실험 결과와 개발된 BEMT의 비교 및 검증을 수행하였다.

This paper aims to predict the aerodynamic characteristics of individual rotor for the gust and flight conditions. Transformation procedure into the wind frame is conducted to analyze the gust. Hover, forward, and climb flight conditions of an individual rotor are analyzed using the blade element momentum theory (BEMT) considering the rigid blade flapping motion. XFOIL is used to derive aerodynamic results. Validation for hover, forward flight, and climb conditions are conducted using the present BEMT. In addition, a static experimental environment is constructed. The experimental results and the present BEMT are compared and verified.

(게재일: 2018.10.01)
본 논문은 제어시간이 제한된 유도탄에 적용하기 위한 유도법칙을 제안한다. 제안된 유도법칙은 잔여비행시간에 대한 다항식을 기반으로 설계되어 일반화된 형태를 가지게 된다. 또한 제어 종료시점에서 가속도 명령을 0으로 만들어 잔여비행시간(time-to-go) 추정 오차에 대한 민감도를 줄여주고, 단 분리 등의 이벤트 발생 시 비행 안정성을 증가 시켜줄 수 있다. 제안된 유도법칙을 적용하기 위한 잔여비행시간 추정방법을 제안하고, 고고도 방어요격탄의 중기 유도 및 종말 유도에 대한 적용 가능성을 제시한다. 다양한 시뮬레이션 수행을 통하여 제안된 유도법칙의 특성 및 성능을 분석한다.

This paper proposes a guidance law for missiles with control time constraint. Because the proposed guidance law is based on a time-to-go polynomial, it has a generalized form. Also, acceleration of the proposed law converges to zero at the end of the control time, which reduces the sensitivity to the time-to-go estimation error and can increase the flight stability when the separation of the missile appears. A prediction method of the time-to-go is proposed for implementing the proposed law, and the possibility of application to the midcourse and terminal guidance phases is dealt with for exoatmospheric interception. The characteristics and performance of the proposed law are analyzed throughout various simulations.

(게재일: 2018.10.01)
본 연구에서는 극초음속 충격파 풍동시험에 대한 적응적 실험 계획법 기반 접근법을 소개한다. 원뿔형 모델의 피치 모멘트를 받음각과 피치 각속도에 대한 함수로 모델링하기 위해 일련의 실험들을 수행하였다. 또한 다수의 시계열 실험 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 초고속 카메라를 통해 획득한 실험 이미지로부터 실험 모델의 궤적을 구성하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 해당 알고리즘을 활용해 이전 실험에 대한 분석 결과를 토대로 다음 실험점을 결정하는 적응적 실험 계획법을 제안한다.

This study introduces an adaptive design of experiment (DoE) approach for the hypersonic shock-tunnel testing. A series of experiments are conducted to model the pitch moment coefficient of a cone as the function of the angle of attack and the pitch rate. An algorithm to construct the trajectory of the test model from the images obtained by the high-speed camera is developed to effectively analyze multiple time series experimental data. An adaptive DoE procedure to determine the experimental point based on the analysis results of the past experiments using the algorithm is proposed.

(게재일: 2018.10.01)
본 연구에서는, 충격파 터널을 이용하여 한국형발사체의 발사 후 마하수 6을 돌파하는 고도 65 km에서의 고공환경모사 연구를 수행하였다. 시험모델을 고정하는 지지대로 인한 유동교란 최소화를 위해 여러 다른 지지대 형상을 고려하였으며, 교란이 최소화된 지지대를 적용한 추력기 시험모델을 사용하여 단발-플룸의 추진기관을 포함한 고공환경모사 실험을 수행하였다. 가시화기법을 통한 추력기 시험을 통해 충격파 패턴뿐만 아니라 배기 플룸과 자유류 유동 간의 상호작용으로 발생하는 전반적인 유동 패턴을 실험적으로 확인하였다. 전산해석결과와 실험결과와의 비교를 통해 선단에서의 충격파 위치는 동일, 후단과 노즐부에서는 불필요 충격파로 인한 의 오차 발생이 확인되었다.

In this work, the high-altitude environment simulation study was carried out at an altitude of 65 km exceeding Mach number of 6 after the launch of Korean Space Launch Vehicle using a shock tunnel. To minimize the flow disturbance due to the strut support of test model as much as possible, a few different types of strut configurations were considered. Using the configuration with minimum disturbance, the high-altitude environment simulation experiment including a propulsion system with a single-plume, was conducted. From the thruster test through flow visualization, not only a shockwave pattern, but a general flow-field pattern from the mutual interaction between the exhaust plume and the free-stream undisturbed flow, was experimentally observed. The comparison with the computation fluid dynamic(CFD) results, showed a good agreement in the forebody whereas in the afterbody and the nozzle the disagreement was about due to unwanted shockwave formation emanated from the nozzle-exit.

(게재일: 2018.10.01)
본 논문에서는 항공기 자동 공중급유를 위해 영상기반 상대 항법 시스템을 구현한다. 급유기와 피급유기는 프로브-드로그 방식의 공중급유를 가정하며 상대항법은 피급유기가 드로그에 대한 상대정보를 획득하며 진행한다. 드로그로부터 상대정보를 획득하기 위해 드로그 형태를 규정하고 IR카메라를 이용한 영상처리를 진행한다. 영상처리를 통해 얻은 드로그의 정보로부터 Gaussian Least Squares Differential Correction(GLSDC) 및 Levenberg-Marquardt(LM)을 이용한 상대항법을 진행하고 시뮬레이션을 통해 두 알고리즘의 분석을 수행한다.

In this paper, a vision-based relative navigation system is addressed for autonomous aerial refueling. In the air-to-air refueling, it is assumed that the tanker has the drogue, and the receiver has the probe. To obtain the relative information from the drogue, a vision-based imaging technology by infra-red camera is applied. In this process, the relative information is obtained by using Gaussian Least Squares Differential Correction (GLSDC), and Levenberg-Marquadt(LM), where the drouge geometric information calculated through image processing is used. These two approaches proposed in this paper are analyzed through numerical simulations.

(게재일: 2018.07.01)
본 논문은 적응적 색 포화도 보상을 통한 HDR 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 HDR 기법은 밝기 변화에 초점이 맞추어져 있기 때문에 어두운 영역에서 밝기 향상에 따라 색이 옅어져 보이는 원인이 된다. 따라서 제안한 색 포화도 보상 기법은 HDR 영상 생성 시 밝기 변화에 따라 적응적으로 색 포화도를 보상함으로써 색 포화도가 옅어지는 문제를 해결하고 선명도를 향상할 수 있다. 다양한 형태의 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 HDR 영상화의 성능에서 우수함을 확인하였다.

This paper presents a method of HDR imaging with adaptive saturation compensation for brightness change. The saturation of HDR images were lighten on dark region because conventional HDR methods have focused on brightness change. Therefore, the proposed HDR method compensates saturation adaptively according to brightness change. For experiments of several images, the proposed algorithm is superior to conventional HDR methods qualitatively and quantitatively in terms of color saturation.

(게재일: 2018.09.30)
본 논문은 블록체인 시스템에 대한 이해와 동향 파악을 토대로 국내 음악 산업에의 적용 가능성과 관련성이 높다고 판단되는 디지털 뮤직 플랫폼의 변화와 저작권 및 디지털 유통수익 분배 이슈 등에 대해 분석적 고찰을 시도하는 것을 목적으로 한다. 이러한 시도와 노력은 앞으로 도래할 미래사회의 블록체인 시스템 활용의 성패를 논하기보다는 디지털시대에 많은 변화를 보이고 있는 음악 산업 분야에 있어서 블록체인의 본래적 기능이 어떻게 적용가능하며, 긍정적 가치를 높이기 위해 우리가 노력해야 할 실제적 요소는 무엇인지 고민하는 데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 먼저 블록체인과 암호(가상)화폐의 구조와 주요기능에 대해 간략히 살펴보고 음악 산업과의 연결고리가 무엇인지, 어떻게 적용가능한지 파악한다. 아울러 시스템을 적용한 몇 가지 사례를 중점적으로 분석해 국내 음악 산업에서의 적용 가능성을 타진해 볼 것이다. 이를 통해 본고는 테크놀로지의 고도화 과정에 의해 끊임없이 변화하고 있는 음악 산업 특히 국내 음악 산업계의 발전적 방향에 대한 토론의 장을 마련하는데 하나의 초석이 되길 기대한다.

The purpose of this paper is to analyze the changes of the digital music platforms and digital profit distribution issues which are considered to be the most important part of the application to the Global music industry based on the block chain system. This attempt is not to reveal the success of the block chain and the value judgment in the societies that will come in the future. How to apply the original function of the block chain in the field of the music industry, which has changed a lot in the digital era, this paper focused on what we need to work on. First, I will briefly review the structure and major functions of the block chain system and the crypto-currency, and examine the link between the blockchain and the music industry. In addition, I will focus on some overseas' cases that are actually applied, and examine the possibility of applying them in the domestic music industry. Through this, I expect that this article will become a cornerstone for discussing the development direction of the music industry, especially the Korean music industry, which is constantly changing due to the technological advancement process.

(게재일: 2018.09.30)