본 논문에서는 전력분배기의 설계에 필수적인 분포정수 임피던스 변환기의 합성법을 제시하고, 이에 의하여 광대역 전력분배기를 설계한다. 변환기의 전달함수는 Chebyshev 근사로 합성하며, 변환기의 소자값은 최소 삽입손실(MIL)과 리플에 대하여 계산된다. 변환기의 요구 성능은 전달함수의 MIL과 리플을 최적화함으로써 구할 수 있다. 이의 응용 예로써 $2{\sim}8GHz$에서 동작하는 4-경로 전력분배기(four-way power divider)를 설계하였다. 실험 결과, 전력분배기는 주어진 주파수 대역에서 설계치에 근접하는 성능을 나타내어, 분포정수 회로합성에 의한 변환기의 설계는 전력분배기의 설계에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
정적효과가 포함된 MT 자료를 효율적으로 역산하기 위해 새로운 근사 감도(sensitivity)를 제시하였다. 근사 감도를 이용하여 감도 행렬을 구하는데 필요한 막대한 계산 시간을 합리적인 수준으로 줄이면서 정확한 감도를 이용한 경우와 비슷한 수준의 역산 결과를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 제시한 근사 감도 외에 초기 균질 모형에 대한 감도, Broyden 법을 이용하여 업데이트한 감도, 정확한 해에 의존한 감도 등을 여러 가지 조합으로 3차원 역산을 수행할 수 있는 효율적인 방법에 대해 연구하였다. 인공합성자료 및 포항 지역에서 획득한 현장 자료에 대하여 3차원 역산한 결과, 네가지 감도의 조합으로 성공적인 역산이 가능함을 확인하였다. 이로부터 다양한 감도를 적용하여 역산을 수행하는 것이 보다 효율적이고 합리적인 역산 결과를 얻는데 도움이 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 형태의 퍼지모델을 유도하는데 있어서, 동적시스템의 비선형 미분방정식을 선형화시 off-equilibrium에서 발생할 수 있는 상수항을 배제하고, TSK 퍼지 모델의 전건부 소속함수들을 GA(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적화한후 이를 퍼지를 이용하여 합성함으로써, 실제 동적시스템을 묘사하는 비선형 미분방정식에 최적 근사화된 TSK 퍼지 모델링기법을 제시한다.
한국해안해양공학회 2000년도 한국해안해양공학발표논문집 Proceedings of Coastal and Ocean Engineering in Korea
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pp.120-125
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2000
연안역의 토지이용이 극대화됨에 따라 연안구조물이나 항만구조물의 축조가 활발히 진행되고 있다. 이를 설계하는데 있어서 무엇보다 중요한 것은 천해설계파 등과 같은 파랑변형계산을 얼마만큼 실현상과 근사시켜 재현할 수 있는지의 여부에 달려 있다. 지금까지의 천해설계파 산정에 있어서는 주로 단일 주파수와 단일 방향에 대한 규칙파해석이 수행되어져 왔으나, 실제해역에서의 파랑은 수많은 주파수와 파향, 파고들이 합성되어 이루어진 다방향 불규칙파랑이므로 실제 해역의 자연현상이 잘 표현되었다고 보기는 어렵다. (중략)
잔향에 대한 인간의 주관적인 지각을 잔향기 설계에 객관적인 수치로써 반영하는 방법으로, 5 자유도 잔향 모델이 제안된 바 있다[1]. 5자유도 잔향 모델은 잔향에 대한 다섯 개의 객관적인 평가량들을 이용하여 시간에 따른 음 에너지 감쇠 곡선을 근사화한 것이다. 즉 5 자유도 잔향 모델을 이용하여 청취자가 원하는 특성을 갖는 잔향을 객관적으로 묘사할 수 있고, 이는 잔향을 합성할 때 잔향 필터의 설계 기준이 된다. 그러나 이 모델로부터 만들 수 있는 잔향 필터의 개수는 실로 무한하고, 그 중에는 인간이 듣기에 부자연스러운 합성음을 만들어 내는 경우도 있다. 즉 자연스러운 잔향을 만들기 위해서는 잔향 모델 외에도 부가적인 잔향 설계 기준이 필요하다. 시간, 주파수 영역에서 대표적인 특성을 갖는 몇 종류의 원음에 대한 청음실험을 통해, 필요한 잔향 설계 기준을 제시한다.
본 논문에서는 개선된 디지털 도파관 이론을 이용하여 산조 가야금을 물리적으로 모델링하였다. 산조 가야금의 몸통 특성은 역 필터링 방법과몸통의 임펄스응답 이용하여 구현하였다 또한 안족의 위치에 따른 기본주파수의 변화를 조사, 선분 적합성을 이용한 근사화 과정을 거쳐 단위음을 합성하는 모의 실험을 하였다. 실제 가야금을 조율하듯 안족에 의한 조율로 실제 음과 유사한 단위음 합성을 할 수 있었다.
최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.
영상 회의 시스템에서는 현실감을 높이기 위하여 대화 상대방과 시선을 맞추는 eye contact을 만들어 주는 것이 중요하다. 이를 위하여 영상 기반 방법과 모델 기반 방법 등의 시점합성기법이 연구되고 있다. 전자는 계산이 간단하나 부정확하고, 후자는 잡음에 강하고 정확한 영상을 만들어 내지만 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 얼굴 영상을 타원으로 근사화시키고 이를 3차원 공간에서 타원체로 모델링하여 임의의 가상 카메라의 위치에서 영상을 합성하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 실험을 통하여 제안한 방법이 계산량이 적으면서도 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 분포정수 회로합성을 이용하여 최적의 정전용량 흡수 능력을 갖는 분포증폭기를 설계한다. 증폭기를 구성하는 여파기의 전달함수는 저역통과 Chebyshev 근사로 합성하며, 이의 정전용량 흡수 능력은 최소 삽입손실(MIL)과 리플의 함수로 계산한다. 분포증폭기의 능동 소자는 S-퍼래미터를 이용하여 등가회로로 모델링하며, 이의 정전용량은 전달함수의 MIL과 리플을 적절히 조정함으로써 여파기 구조로 흡수한다. 이의 응용 예로써, 0.1~7.5GHz의 주파수 대역에서 약 12.5dB의 이득을 갖는 분포증폭기를 설계하며, 실험을 통하여 정전용량 흡수 능력을 고려한 분포정수 회로합성이 분포증폭기의 설계에 유용하게 이용될 수 있음을 입증한다.
본 연구는 수중 암모늄 이온을 처리하기 위하여 자성 제올라이트를 합성하여 흡착 특성을 평가하였다. 표면개질된 자성 제올라이트는 수열작용으로 합성되었다. 제올라이트와 $Fe_3O_4$ 복합체는 SEM과 XRD 분석 결과 혼합비 12.6% 범위이내에서 최적인 상태로 침투 혼합된 것으로 관찰되었다. 최적의 흡착 pH는 중성부근인 약 8근처에서 나타났고, 최대 흡착량은 $Fe_3O_4$ 함량의 증가에 따라 감소하였다. 수중 암모늄 이온은 Langmuir 식에 근사하는 흡착식으로 나타났다. 개발된 합성제올라이트 흡착제는 질소농도의 관리가 필요한 습지환경 보호에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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