• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1992년도 추계학술대회논문집; 반도아카데미, 20 Nov. 1992
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• pp.48-52
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• 1992

진동원을 가진 장비를 임의의 구조물에 설치할 경우 관심이 되는 문제는 구 조물의 임의의 위치에서의 진동 수준을 추정하는 일이다. 특히 정밀장비를 다루는 반도체 공장에서 크린룸이나, 정밀측정, 분석 실험실등 미진동을 제 어해야 하는 분야에서는 더욱 그 필요성이 대두되고 있다. 진동제어가 필요 한 공간에 대한 진동수준의 예측이 가능할 경우 진동윈이나 수진점(active and passive type)방진에서 최적화된 전달률(transmissibility)을 명확히 결정 할 수 있어 설계와 시행오차를 최소화 할 수 있다. 그러나 이러한 실제문제 를 다룰 경우 대부분 진동제어 구조물은 복잡하고 설치 운용되는 장비들은 대형, 복합장비가 사용되는 것이 일반적이고 수행기간도 여러가지 공정상 단 시간에 이루어져야 하는 현실적인 어려움이 있다. 진동제어가 필요한 구조물 에 대한 임의의 공간에서 진동수준을 신속하고 정확하게 예측하기 위해서는 최소한 두 가지 정보만이라도 명확히 해야 한다. 하나는 장비의 주파수별 정 확한 가진력의 산정이고 다른 하나는 장비가 설치되고 진동제어가 필요한 구조물에 대한 동적특성(dynamic property)이다. 가진력에 대한 정보는 일반 적으로 장비제작사가 제시하는 것이 원칙이나 그렇지 못할 경우 구조해석 기술자(structure engineer)가 해석적으로 추정하거나 또는 명확히 가진 특성 을 알지 못하는 복잡한 장비는 실험적으로 결정해야 한다. 구조물의 동적 특 성을 나타내는 모빌리티(mobility)를 구하는 방법은 해석적인 방법과 실험적 인 방법이 있으나 복합재료, 복잡한 구조형태나, 지지조건, 다양한 결합부의 동적 특성을 정의하여 해석적으로 정확히 해결하기에는 어려움이 있다. 이러 한 제한조건을 손쉽게 해결하는 방법은 실 구조물에 대한 동적실험(dynamic test)을 통하여 단기간에 동적특성을 결정하고 SDM(structure dynamic modification)이나 FRS(force response simulation)를 수행하여 임의의 좌표 공간에 대한 진동수준을 해석적으로 예측할 뿐만 아니라 구조물의 진동제어 를 위한 동적인자를 변경시킬 수 있는 정보를 제공하며 장비를 방진할 경우 신뢰성 있는 전달률을 결정할 수 있다. 실험적으로 철교, 교량이나 건물의 철골구조 및 2층 바닥 등 대,중형의 복잡한 구조물에 대항 동특성을 나타내 는 모빌리티를 결정할 경우 충격 가진 실험이 사용되는 실험장비 측면에서 나 실험을 수행하는 과정이 대체적으로 간편하다. 그러나 이 경우 대상 구조 물을 충분히 가진시킬수 있는 용량의 대형 충격기(large impact hammer)가 필요하게 된다. 이러한 동적실험은 약 길이 61m, 폭 16m의 4경간 교량에 대 하여 동적실험을 수행하여 가능성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.271-277
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• 2020

여러 센서를 이용한 구조물의 구조 응답을 모니터링하는 사례가 증가하고 있다. 그러나 비용과 관리 문제로 인해 제한된 센서만이 구조물에 설치되어 일부의 구조 응답만을 수집하는 경우가 대부분이다. 이는 구조물의 전체 거동을 분석하는데 장애요소로 작용하게 된다. 따라서 제한된 센서를 이용해 센서가 설치되지 않은 위치에서의 응답을 신뢰할 수 있는 수준으로 예측하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 제한된 정보를 이용해 저층 건물 구조물의 지진 응답을 예측하는 해석적 연구를 수행한다. 활용 가능한 응답 정보는 1층과 최상층의 가속도 응답만을 사용할 수 있다고 가정한다. 두 정보를 이용하면 구조물의 1차 고유진동수를 얻을 수 있다. 1층 가속도 정보는 구조물의 가력 정보로 활용한다. 최상층의 가속도이력응답에 대한 오차와 대상 구조물의 1차 고유진동수 오차를 최소화하는 구조물의 질량과 강성 정보를 유전자알고리즘을 이용해 예측하는 기법을 제시한다. 제약조건은 고려하지 않는다. 탐색공간을 의미하는 설계변수의 범위를 결정하기 위해 인공신경망 기반의 파라미터 예측기법을 제시한다. 또한 유전자알고리즘을 통해 얻게 되는 해를 개선시키기 위해 앞서 언급한 인공신경망을 활용한다. 제시한 기법을 검증하기 위해 5층 구조물 예제를 사용한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1995년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.111-121
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• 1995

교량의 내하력이나 건전도 평가에 있어서 중요한 역할을 하는 동적 매개변수들을 계측함에 있어서, 계측장치를 포함하는 적절한 계측계획 뿐만 아니라 계측된 자료를 처리하는 과정이 계측결과로부터 정확한 자료를 구하는 데 큰 영향을 미친다. 특히, 동적변위를 계측시 고정점을 확보할 수 없는 경우에는 변위계의 설치가 곤란하여 변위웅답의 계측에 어려움을 겪고 있으며, 가속도의 적분을 통해 이를 구하는 경우도 이산처리 과정에서 주요한 진동수 성분이 누락될 수 있어 실제 거동과 크게 다를 수 있다. 동적계측에서 주로 측정되는 가속도 기록에는 가속도계나 기록장비의 특성에 따라 또는 자료의 이산화 과정에서 오차들이 발생하게 된다. 계측기계의 특성에 따른 오차는 계측기 제작기술의 발달로 어느 정도 보정이 되고 있지만, 이산화 과정의 오차는 지금까지 정확한 보정을 하지 못해 가속도 기록을 이용하는 데 한계가 있었다. 따라서, 가속도 기록의 수치처리 과정에서 발생할 수 있는 오차가 언급되며, 특히 이산화 처리과정에서 표본화 주파수를 적절하게 선정할수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법을 이용할 경우, 동적하중에 따른 변위응답을 가속도 기록으로부터 정확하게 구할 수 있으므로, 교량 또는 동하중을 받는 대형 구조물의 건전도 평가에 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Composites Research
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• 제29권1호
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• pp.1-6
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• 2016

본 연구에서는 4개의 FBG 센서가 설치된 보강된 복합재 구조물을 시편으로 사용하여, 충격해머로 가해진 저속 충격 위치를 탐색하였다. 100 kHz의 데이터 샘플링 속도를 가진 FBG 인터로게이터를 사용하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 예상 충격위치를 계산하였다. 복합재 시편은 주 스파(Spar)와 몇 개의 스트링거(Stringer)를 포함하며 전체 면적은 $0.8{\times}1.2m$이다. 247개의 격자점과 36개의 보강재 지점에 대한 기준신호 데이터를 얻었으며, 이는 임의의 충격신호에 대한 비교대상이 되었다. 제안된 알고리즘은 normalized cross-correlation을 사용하여 두신호의 상호 유사성을 판독하는 방식으로 작동한다. 각각의 센서 신호로부터 얻어진 correlation 결과는 서로 곱연산되어 상호 보상적인 방법으로 사용되었다. 성능평가를 위해 대상 영역에 대한 20개의 임의의 충격시험을 수행하였다. 시험결과 성공적으로 충격위치를 탐색할 수 있었으며, 4개 센서신호를 사용하여 최대 오차 43.4 mm와 평균 오차 17.0 mm의 성능을 얻었다. 같은 시험에 대하여 사용된 센서의 개수를 변화시켜 가며 그 성능의 변화를 알아보았다. 두 개의 센서를 사용하였을 때 상호 보상적 효과가 최대가 됨을 확인하였으며, 2개의 센서(1, 2번 센서)의 조합으로 최대 오차 42.5 mm와 평균 오차 17.4 mm의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.109-116
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• 2022

본 논문에서는 센서 시스템에 유입된 60Hz 라인 주파수 잡음의 영향을 효과적으로 제거하기 위한 상태 변수 필터(state variable filter, SVF) 구조의 대역 억제 필터(band rejection filter, BRF)를 제안한다. 기존 SVF 구조의 BRF는 추가적인 연산 증폭기(operational amplifier, OPAMP)를 사용하여 저역 통과 필터(low pass filter, LPF) 출력과 고역 통과 필터(high pass filter, HPF) 출력 간의 합 또는 입력 신호와 대역 통과 필터(band pass filter, BPF) 출력 간의 차를 구함으로써 구현한다. 따라서 BRF의 신호 감쇄를 결정하는 노치 주파수(notch frequency)와 노치 깊이(notch depth)가 신호의 합 또는 차를 구하는데 사용한 저항의 허용 오차(tolerance)에 크게 의존된다. 반면에 제안 된 BRF는 SVF 구조 내에 BRF 출력이 자연발생적으로 형성되기 때문에 각 포트 간의 조합이 필요 없게 되어 기존 BRF와 달리 노치 주파수와 노치 깊이가 저항의 허용 오차에 영향을 받지 않는다. 제안된 BRF의 노치 주파수는 59.99Hz이며 몬테 카를로 시뮬레이션 결과를 통해 저항의 허용 오차에 전혀 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있었다. 노치 깊이도 평균 -42.54dB, 표준편차 0.63dB를 가져 BRF로서 정상적인 동작이 가능함을 확인하였다. 또한 제안된 BRF를 가지고 60Hz 잡음에 간섭이 된 심전도 신호에 대하여 잡음 필터링을 적용한 결과를 보여주었으며 60Hz 잡음이 적절하게 억제되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9C호
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• pp.905-912
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• 2007

본 논문에서는 OFDM 기반 무선 LAN 시스템에서 긴 훈련심볼을 이용하는, 시간동기 오차의 영향이 고려된 IQ imbalance 추정 및 보상 기법을 제안한다. 기존의 긴 훈련심볼을 이용한 IQ imbalance 보상 기법은 시간동기 오차에 민감한 구조를 갖기 때문에 시간동기 오차가 필연적인 실제 시스템에서는 심각한 성능 저하를 보인다. 본 논문에서는 시간동기 오차로 인해 발생하는 위상회전을 상쇄시킬 수 있는 새로운 criterion을 정의하고, 이에 따른 IQ imbalance 추정 및 보상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 시간동기 오차가 존재할 경우에도 IQ imbalance 의 영향을 이상적인 경우 대비 최대 0.2dB 이하로 보상할 수 있으며, IEEE 802.11a 시스템의 54Mbps 전송모드에 적용하였을 경우 기존 기법에 비해 약 4.3dB의 성능 이득을 보인다. 제안된 기법을 이용한 IQ imbalance 추정 및 보상단은 Verilog HDL을 이용하여 하드웨어 설계 및 검증 되었으며, 0.18um CMOS 공정을 이용하여 합성한 결과, 약 75K gates 와 6K bits의 메모리로 구현되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.864-875
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• 2012

본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 부호열을 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 부호열들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 부호열들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 부호열과 수신기에서 자체 생성한 PN 부호열의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML (Maximum Likelihood) 알고리듬을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 또한 시변채널에서의 정확한 주파수 오차 추정을 위해 채널 정보를 이용한 주파수 오차 추정 구조를 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 환경 및 시변 Rayleigh 채널에서의 MSE (Mean Square Error) 성능을 측정하였다. 그 결과 AWGN 환경 상에서 MIMO 시스템에 적용한 제안된 기법의 MSE 성능이 SISO 시스템에서의 성능과 거의 동일함을 보였다. 또한 시변 Rayleigh 채널에서 제안된 채널 정보를 이용한 추정 기법의 MSE 성능이 기존 방법 및 SISO 시스템에 비해 높음을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.249-254
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• 2013

아날로그 신호를 입력받아서 실시간으로 처리하기 위해서는 빠른 곱셈 연산회로와 고속 ADC(A/D converter) 회로가 필요하며 이를 위하여 Double-base Number System(DBNS)이 효과적인 것으로 알려져 있다. DBNS는 2와 3을 밑수로 이용하는 시스템으로서 이진 곱셈기와 비교할 때 곱셈 처리가 매우 빠르며, 칩 면적을 감소시킬 수 있으며, 저소비전력의 장점을 갖고 있다. 그러나 DBNS의 고유특성 때문에 변환오차가 발생하며, 디지털 필터의 구조로 인하여 오차가 연산결과에 누적되어 기존에 사용하던 2진수 방식에 비하여 차단 주파수의 S/N 특성이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터 계수에 대한 오차를 분석하여 ADC의 엔코더를 비선형으로 설계함으로써 DBNS의 누적오차를 상쇄시키는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 엔코더 회로만이 수정되었으므로 DBNS의 장점은 그대로 유지된다. 제안한 ADC 엔코더가 비선형임에도 불구하고 -70dB의 차단 주파수 특성을 갖도록 설계한 FIR 필터와 비교하면, 기존의 DBNS 엔코더의 결과는 -35dB를 얻을 수 있었지만, 본 연구에서 제안된 비선형 DBNS 엔코더는 -45dB의 S/N로 -10dB의 향상을 이룰 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-120
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• 2000

토지정보체계에서 기본도로 사용하는 지적도는 크게 도해지적과 수치지적으로 나뉘며, 수치지적의 경우 수치지적부상에 기록되어 있는 지번의 필지경계를 나타내는 절점의 위치좌표로 표시된다. 수치지적부의 변환은 문자형태의 자료로 입력된 필지의 절점좌표를 체계에서 사용할 수 있는 형태의 자료로 변환하여 사용하고 있다. 본 연구에서는 수치지적부의 절점좌표를 변환하는 과정에서 발생가능한 도형자료의 오차원인을 파악하고 이에 따른 정확도를 위치와 면적에 대하여 분석하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 지형공간정보용 소프트웨어의 검증을 실시하여 좌표변환시 배정밀도를 사용하였을 때 정확도를 높일 수 있었다. 또한 위치에 대한 정확도 평가에서 절점에서 발생한 오차는 위상구조가 형성되는 과정에서 오차가 소멸되며, 다른 절점에는 영향을 주지 않는 것을 알 수 있었다. 면적에 대한 정확도 평가에서 절점의 위치오차로 인해 발생하는 면적오차는 허용면적(공차범위)에 들어 체계내에서 사용에 문제가 없음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.