복합 트러스교는 강재 박스 교량이 주류를 이루고 있는 우리나라 중지간 교량의 형식적 대안이 될 수 있는 구조 형식이다. 이러한 복합 트러스교의 핵심 기술은 강관과 콘크리트 슬래브를 연결하는 격점 구조이며 일본 등에서는 시공 회사별로 고유의 격점 구조를 개발하여 실험적 검증을 통해서 실교량에 적용해 오고 있다. 이 연구에서도 힌지형 격점 구조를 제안하고 이에 대한 정적인 구조 성능을 이미 검증한바 있으며 피로 실험을 통해 구조 상세를 개선하고 피로 성능을 검증하였다. 복합 트러스 거더에 대한 피로 실험 결과 정적인 구조 성능이 입증된 격점 구조라고 하더라도 매입된 연결판이 충분히 피로 파괴를 나타낼 수 있으며 이를 방지하지 하기 위한 구조 상세 개선 방안으로 perfobond 강재를 사용하는 방법과 강관에 원형 리브를 부착하는 방법을 제시하였다. 그리고 해석적 방법을 통해 강관에 원형 리브를 부착하는 방법이 격점부 강재 물량 증가시키지 않으면서도 피로 성능 개선에 효과적이라는 것을 입증하게 되었으며, 추가적인 격점 구조 피로 실험을 통해 피로 성능을 검증하였다. 따라서 이 연구에서 제안된 힌지형 격점 구조는 원형 리브를 부착하고 충분한 매입 깊이를 확보해 준다면 정적 구조 성능 뿐만 아니라 피로 성능도 확보되어 실제 복합 트러스 교량에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Yeung은 중첩구조 셀룰라 시스템에서 사용자의 mobility model에 적합한 효과적인 채널관리 방안을 제시하였다. 이 방안은 기존의 중첩구조 셀룰라 시스템의 채널할당방식을 개선하여 사용자의 mobility를 추가로 고려하였으며 사용자를 저속사용자와 고속 사용자로 구분하여 각각 마이크로, 마크로셀에 호를 할당하는 방법이다. 본 논문에서는 Yeung의 시스템을 개선한 방식을 제안하여 Yeung의 시스템과 기존 시스템과의 성능을 비교해 보았다. 블록킹 확률을 비교하기 위해 큐일모델 분석을 하였고, 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 방법이 좀 더 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.
군 위성통신 시스템의 생존성 향상을 위한 대전자전기능 설계기법으로 Dehop/Rehop 중계기를 사용하는 FH-FDMA 위성통신방식 설계구조를 제안하고 성능을 분석하였다. Dehop/Rehop방식은 적의 재밍조건하에서 필수적 통신링크를 보장하는 설계기법으로 Bent-Pipe방식에서의 Power Robbing, Hard-limiter에 의한 소신호 감쇄 등이 거의 없으며 광대역 도약으로 항재밍 능력의 개선이 가능하다. 본 연구에서는 75bps-2048kbps의 LDR/MDR/HDR 데이터 전송이 가능한 중계기 구조를 설계하고, SHF대역에서 도약대역폭에 따른 항재밍 성능분석과 Bent-Pipe방식 대비 Dehop/Rehop방식의 채널별 항재밍 성능분석결과 9-l0㏈내외의 성능개선이 가능함을 보였다.
FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
본문에서는 TMIV 에서 비디오 코덱으로 사용되고 있는 HEVC 를 MV(Multiview)-HEVC 로 대체한 실험결과를 소개하고 부호화 효율을 향상시키기 위한 아틀라스 생성 구조에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 푸루닝(pruning)된 패치를 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV 앵커(anchor)에 MV-HEVC 를 적용하는 구조, 소스 시점영상으로부터 선택된 기본 시점영상으로만 패킹한 아틀라스 영상으로 구성된 MIV view 앵커에 적용하는 구조를 실험한다. 이와 더불어 부호화 효율을 향상시키기 위해 선택된 기본시점 영상을 패킹함에 있어서 2 개의 아틀라스영상에 걸쳐 가장 인접한 시점을 배치하는 아틀라스 영상 구조를 제안한다. 실험결과, 기존의 MIV 앵커에 MV-HEVC 를 적용하면 성능 개선이 거의 없으며, MIV view 앵커와 제안한 MIV view 앵커의 아틀라스영상 구조에 MV-HEVC 를 적용하면 객관적인 성능이 최대로 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 접지시스템으로 부터 다양한 서지 및 노이즈 신호를 측정 진단하여 시스템에 오동작을 유발하는 원인을 규명하여 안정된 설비 운용을 확보한다. 오동작 및 설비 손상의 원인이 되는 노이즈 전류 및 간섭 현상을 제거하기 위해 운용중인 접지시스템의 성능 및 구조적 문제점을 데이터로 실측하였다. 진단 분석 결과를 이용하여 개선된 성능의 접지시스템 및 배선 구조를 제안하여 시공하였고, 개선 효과를 검증하기위해 시공 후 설비의 운용 상태 하에 접지 노이즈 신호를 재 측정하여 개선 전 측정 결과와 비교 분석하여 개선된 성능을 최종 확인하였다.
하드웨어 방식의 DGPS 기준국 시스템을 개선한 차세대 DGPS 기준국 아키텍처인 소프트웨어 DGPS 기준국 시스템은 하드웨어 방식에서 발견된 많은 문제점을 개선한다. 그러나, 초기의 소프트웨어 DGPS 기준국 시스템은 차세대 아키텍처를 충실히 따르고 있기는 하지만 소프트웨어의 구조에 단점을 내포하고 있어 실제 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 소프트웨어 DGPS 기준국 시스템의 단점을 보완하고 구조를 개선한 새로운 아키텍처를 설계하고 이 아키텍처를 기반으로 한 실제 소프트웨어를 구현한다.
본 논문에서는 다중부호 신호(multi-code signal)를 정진폭으로 전송하는 정진폭 다중 부호 트랜스 이진직교 변조방식에서 사용될 수 있는 오류 제어 부호를 제안한다. 격자부호를 사용하여 시스템의 비트오율 성능을 높이는 방식이 정진폭 다중 부호 트랜스 이진직교 변조 방식에 적합함을 보인다. 정진폭다중 부호 트랜스 이진직교 변조방식에서는 정진폭을 유지하기 위해 세로축의 패리티 비트를 사용하여 신호를 부호화 하게 된다. 제안된 시스템에서는 정진폭을 유지하기 위해 사용되는 세로축의 패리티비트외에 추가적으로 부호화를 수행하여 가로축의 패리티 비트를 부가하되 격자구조가 되도록 하여 비트오율 성능의 개선을 최대화 한다. 제안된 시스템은 시스템 복잡도의 증가가 거의 없으며 복호기도 매우 간단하게 구현될 수 있다. 실험결과에 의하면 제안된 시스템은 격자구조를 사용하지 않은 시스템에 비해 성능의 개선이 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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