수은이 다른 물이 층상구조를 이루고 있는 수중에서의 초음파 음장해석에 각 스펙트럼법을 도입하기 위하여, 그 도입에 따른 유효성과 오차의 정도를 가상의 경계를 고려한 등수은의 수층을 이용하여 분석하였다. 그 결고, 각 스펙트럼법은 단시간내에 비교적 정확한 음장산출이 가능하나 해석시 필요한 기준음장의 공간적 영역의 제한 및 푸리에변환시의 데이터 수의 제한으로 인하여 다소 오차을 발생시킴을 확인하였다. 그 오차를 감소시키기기 위한 한 방안으로 Lommel 근사법과 각 스펙트럼법을 복합하는 새로운 방법을 제안하였는데, 그 방법은 산출된 음장의 오차를 감소시키는데 유효하였다.
영상을 이용하여 하천유속과 유량을 측정하는 방법은 신속하고 간결하게 유속을 측정할 수 있는 방법으로 주목을 받고 있다. 또한 새로운 기술인 드론을 활용하여 하천의 유속과 유량을 측정하는 방법도 다양하게 시도되고 있다. 본 연구는 드론을 정지영상과 동영상을 이용하여 별도의 측량이나 복잡한 과정없이도 하천의 유속분포를 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 때, 중소하천의 유속 측정에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 카메라 보정을 통한 카메라 내부변수 획득과 정지영상에 수록된 드론의 위치와 자세에 대한 EXIF 자료를 이용하는 방안, 약간의 흔들림이 있는 영상에서도 유속을 추정하는 방안을 제안하였다. 먼저, 드론의 카메라 보정을 위한 프로그램을 작성하고, 카메라의 내부 변수를 추정하였다. 드론의 위치와 자세에 대한 정보는 정지영상(JPG 파일)에 수록된 EXIF 정보를 이용하여 드론의 위치(GPS)와 자세(자이로스코프)를 알아내었다. 이를 이용하여 현장의 참조점에 대한 위치 정보를 확인하고, 또 수면촬영을 위한 정지비행시의 카메라의 대략의 위치와 자세 정보를 확인하였다. 이 자료들은 실제 유속측정에 이용하는 동영상에서 나타나는 참조점의 위치 정보를 결정하기 위한 것이다. 그리고 연이어 촬영된 동영상에서 시공간영상분석법으로 측정 단면의 유속분포를 분석하였다. 이 때, 동영상 내에 있는 약간의 흔들림은 FFT 분석으로 적절히 보완할 수 있다. 개발된 방법을 밀양강의 단장천 대리 수위표 지점 인근에서 시험한 결과 기존의 유속계로 측정한 방법과 상당히 근사한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 오버샘플링과 OFDM 시스템의 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 본 논문에서는 제안된 비용함수가 코사인 함수로 근사화 될 수 있음을 보였으며 코사인 함수의 기본적인 특성을 이용하여 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 폐쇄형(closed form) 추정 공식을 유도하였다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 제안된 방식은 탐색이 필요 없기 때문에 기존의 블라인드 ML 기법보다 계산량이 약 97% 감소하며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 기존의 ML 기법이나 MUSIC 방식보다 우수함을 보였다.
본 논문은 고스트를 포함하는 텔레비전 영상신호의 송수신 과정을 수학적으로 모델링하여 감쇠, 지연시간, 위상 및 타이밍 지터를 고려한 고스트를 근사화를 전혀 하지 않고 컴퓨터를 이용하여 발생시킬 수 있도록 해주는 수학적 모델링 및 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 제안한다. 종래에는 다항식 보간, 복소수 처리 등으로 고스트의 위상을 고려했으나 본 논문에서는 힐버트 변환을 도입하여 실수 처리만으로 임의의 위상을 가진 고스트를 정확하게 만들어 줄 수 있게 하고 고속 푸리에 변환을 사용하여 컴퓨터 수행시간을 단축할 수 있게 해준다. 또한 기저 대역에서가 아니라 IF 및 RF 주파수 범위에서 신호의 파형을 관찰할 수 있도록 하였다. 소프트웨어적으로 발생시킨 고스트 패턴은 고스트 제거 알고리듬의 개발에 필요한 데이터를 제공해 줄 뿐만 아니라 텔레비전 신호의 송수신계 전체를 구성하는 각 블록의 역할을 분석하는 데에도 매우 유용하다. 이러한 고스트 발생 과정의 모델링 및 시뮬레이션 작업은 고스트 제거기를 제작하기 전에 선행되어야 할 필요가 있다.
시공간 부호(space-time coding)는 무선통신 시스템의 성능 개선을 위한 효율적인 송신 다이버시티를 위해 설계된 부호화 방식이다. 이러한 시공간 부호를 이용한 송신 다이버시티의 경우 수신기에서는 각 송신 안테나에 대응되는 채널을 추정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 시공간 부호를 이용하는 OFDM 시스템에서 삼각다항식에 기반한 채널 추정 기법을 제안한다. 제안한 채널 추정 방법은 주어진 채널의 지연확산에 대해 기존의 방법 보다 계산의 복잡도 면에서 효율적이다 즉, QAM 변조방식의 경우 FFT 크기가 128일 때, 기존의 방법은 significant tap caching으로 J=7을 고려하면 TU, HT, BV 채널 각각에 대해 요구되는 복소곱의 수는 9852로 동일한 반면에 제안한 방법은 TU, HT, BU 채널 각각에 대해 2560, 7680, 3584의 복소곱을 요구한다. 제안한 방법은 최대 지연 확산이 작을수록 BER 성능과 계산의 복잡도의 개선을 동시에 가져온다. 부가적으로 채널의 지연 확산을 정확히 알지 못하는 경우에 대해 최대 지연 확산 추정을 위한 방법의 성능을 분석한다. 채널 추정 기법의 성능은 다양한 무선 채널에 대해 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 BER을 통해 분석한다.
스마트 시설환경의 제어 요소는 난방기, 창 개폐, 수분/양액 밸브 개폐, 환풍기, 제습기 등 직접적으로 시설환경의 조절에 관여하는 인자와 정보 교환을 위한 통신, 사용자 인터페이스 등 간접적으로 제어에 관련된 요소들이 복합적으로 존재한다. PID 제어와 같이 하는 수학적 논리를 바탕으로 한 제어와 전문 관리자의 지식을 기반으로 한 비선형 학습 모델에 의한 제어 등이 공존할 수 있다. 이러한 다양한 요소들을 복합적으로 연동시키기 위해선 기존의 시퀀스 기반 제어 방식에는 한계가 있을 수 있다. 관행의 방식과 같이 시계열 상에서 획득한 충분한 데이터를 이용하여 제어의 양과 시점을 결정하는 방식은 예외 상황에 충분히 대처하기 어려운 단점이 있을 수 있다. 이러한 예외 상황은 자연적인 조건의 변화에 따라 불가피하게 발생하는 경우와 시스템의 오류에 기인하는 경우로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 시설환경 내의 다양한 환경요소를 실시간으로 분석하고 상응하는 제어를 수행하여 수학적이며 예측 가능한 논리에 의해 준비된 제어시스템을 보완할 방법을 연구하였다. 과거의 고성능 컴퓨팅(HPC; High Performance Computing)은 다수의 컴퓨터를 고속 네트워크로 연동하여 집적적으로 연산능력을 향상시킨 기술로 비용과 규모의 측면에서 많은 투자를 필요로 하는 첨단 고급 기술이었다. 핸드폰과 모바일 장비의 발달로 인해 소형 마이크로프로세서가 발달하여 근래 2 Ghz의 클럭 속도에 이르는 어플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)가 등장하기도 하였다. 상대적으로 낮은 성능에도 불구하고 저전력 소모와 플랫폼의 소형화를 장점으로 한 AP를 시설환경의 실시간 제어에 응용하기 위한 방안을 연구하였다. CPU의 클럭, 메모리의 양, 코어의 수량을 다음과 같이 달리한 3가지 시스템을 비교하여 AP를 이용한 마이크로 클러스터링 기술의 성능을 비교하였다.1) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 1GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 2) 2.0 Ghz, 4 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 3) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 64Bit Linux(Arch64). 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 라이브러리로 MPICH(www.mpich.org)와 Open-MP(www.openmp.org)를 이용하였다. 2,500,000,000에 이르는 정수 중 소수를 구하는 연산에 소요된 시간은 1)17초, 2)13초, 3)3초 이었으며, $12800{\times}12800$ 크기의 행렬에 대한 2차원 FFT 연산 소요시간은 각각 1)10초, 2)8초, 3)2초 이었다. 3번 경우는 클럭속도가 3Gh에 이르는 상용 데스크탑의 연산 속도보다 빠르다고 평가할 수 있다. 라이브러리의 따른 결과는 근사적으로 동일하였다. 선행 연구에서 획득한 3차원 계측 데이터를 1초 단위로 3차원 선형 보간법을 수행한 경우 코어의 수를 4개 이하로 한 경우 근소한 차이로 동일한 결과를 보였으나, 코어의 수를 8개 이상으로 한 경우 앞선 결과와 유사한 경향을 보였다. 현장 보급 가능성, 구축비용 및 전력 소모 등을 종합적으로 고려한 AP 활용 마이크로 클러스터링 기술을 지속적으로 연구할 것이다.
어군의 분포밀도와 초음파산란강도의 관계를 검토하기 위하여, 50kHz의 주파수에서 net cage (농망)에 분포밀도가 기지인 어군을 수용하고, 어군밀도의 변화에 기인하는 echo energy의 변동을 고찰하고, 또 cage 실험에 의해 추정한 어체의 평균적인 반사강도와 개개의 어체를 대상으로 구한 평균반사강도를 상호 비교, 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. cage 실험에 의한 붕어의 평균반사강도는 -41.9dB로서, 이 값은 현장에서 개개의 붕어(마취어, 평균체장 19.1cm)를 대상으로 측정한 평균반사강도 -42.6dB보다 0.7dB 더 컸다. 2. cage내에 수용한 어군의 분포밀도가 증가함에 따라, 어군에 의한 평균체적산란강도는 직선적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 즉, 어군밀도가 7, 13, 20, 26, 39, 52, 66 마리/m 상(3)였을 때, 각각의 어군에 의한 평균체적산란강도는 -33.0, -28.9, -27.6, -24.3, -25.1, -23.6, -22.1dB이었다. 3. 어군밀도 $\rho(마리/m$ 상(3))와 평균체적산란강도 (dB)와의 사이에는 다음의 관계식이 성립하였다. =-41.9+11.0 $Log(\rho),$ r=0.97 이 식에 회귀직선의 기울기 11은 이론적인 값 10에 거의 근사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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