합산수열 발생기는 간단한 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될 수 있고, 주기와 선형복잡도가 높은 특정이 있어 유비쿼터스 시대의 이동환경 보안장치에 적합하다. 하지만 Dawson의 각개공격과 Golic의 상관성공격 및 Meier의 고속 상관성공격에 의해 취약성이 노출되었다. 본 논문에서는 CCC-NSG를 제안한다. CCC-NSG에서는 합산수열 발생기 형태의 $E_0 $알고리즘을 개선하여 선형 LFSR 중 일부를 비션형 NFSR로 교체하였고, 클럭을 랜덤화해서 순환 클럭 조절함으로서 출력되는 키 수열의 안전성 ($2^{128}$보안 레벨)을 높였다. 또한, 제안 알고리즘에 대한 안전성 분석 및 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 molecular beam epitaxy (MBE)로 성장한 AlGaN/InGaN/GaN high electron-mobility transistors (HEMTs)의 선형성과 RF dispersion 특성을 조사하였다. 전극 길이가 0.5 ㎛인 AlGaN/InGaN HEMT는 최대 전류 밀도가 730mA/mm, 최대 전달정수가 156 mS/mm인 비교적 우수한 DC 특성과 함께, 기존의 AlGaN/GaN HEMT와는 달리 높은 게이트 전압에도 완만한 전류 전달 특성을 보여 선형성이 우수함을 나타내었다. 또한 여러 다른 온도에서 측정한 펄스 전류 특성에서 소자 표면에 존재하는 트랩에 의한 전류 와해 (current collapse) 현상이 발생되지 않음을 확인하였다. 이 연구 결과는 InGaN를 채널층으로 하는 GaN HEMT의 경우 선형성이 우수하고, 고전압 RF 동작조건에서 출력저하가 발생하지 않는 고출력 소자를 제작할 수 있음을 보여준다.
태풍발생시기의 조석-해일 비선형 특성을 분석하였다. Chi-square test를 통한 정량적 해석결과 목포를 비롯한 서남해안 지역에서 비선형성이 가장 우세하였고 서해안과 남동해안에서는 뚜렷하게 나타나지는 않고 있다. 태풍-해일 발생패턴을 첨두형과 지속형으로 구분하여 해석하였는데 조석-해일 비선형성은 지속형에서 다소 높게 나타나는 것으로 확인되고 있다. 서해안의 경우 저조시 해일발생빈도가 높지 않게 나타나는 이유는 남해안경로 태풍에 의한 음해일 발생이 많은 것과 무관치 않은 것으로 보인다. 그러나 서해안경로 태풍에 대해서는 태풍통과 이후 저조시에 최대해일고가 발생하는 조석-해일 비선형효과가 두드러지게 나타나고 있다. 남동해안의 경우에는 첨두형 태풍이 잦아 비선형효과에 의한 저조시 해일발생빈도가 낮은 것으로 분석되고 있다. 이에 따라 남해안경로 태풍의 경우 통과인근지역에서는 고조시에도 대규모 해일발생이 가능하므로 태풍-해일에 의한 범람 위험도가 매우 높은 것으로 판단된다.
유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R2=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.
본 논문에서는 무선 전력 송신용 2400MHz 전력증폭기 설계에 대하여 기술한다. 비선형 설계 방법을 이용하여 먼저 1단 전력증폭기 모듈을 설계하였고, 이에 대한 측정을 통하여 전기적 특성을 확보한 후에 선형성에 대한 고려의 결과로써 3개의 모듈을 직렬 연결하여 3단 전력증폭기를 구성하였다. 제작된 전력증폭기는 선형적 동작 구간에서 25dB 이상의 높은 이득과 1Watt 근처의 출력특성을 보였는데, 30dBm의 출력전력에서 23%의 효율 특성을 나타내었다.
본 연구에서는 지진해일의 전파 과정을 모의함에 있어 선형 천수방정식의 수치분산을 이용하는 기법이 아닌 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하는 유한차분기법을 제안하였다. 지배방적식과 차분식의 일치성을 해석하기 위해 이산화 오차를 확인하고, 수치해의 안정적 수렴여부를 판단하기 위해 Von neumann 안정성 해석을 수행하였다. 또한 기법의 정확성을 검증하기 위하여 Gauss 분포의 초기 자유수면변위를 갖는 문제에 적용하여 선형 Boussinesq 방정식의 해석해와 비교하였다. 그 결과 기존의 선형 천수방정식을 차분화한 수치모형에 비하여 정확한 결과를 제공하였고 분산보정기법을 이용한 수치모형과 동일한 정확도를 보였으나 본 수치모형을 이용했을 때 비교적 넓은 범위의 조건에서 정확도 높은 결과를 제공하였다.
본 연구는 청소년 자녀를 둔 가정에서 부부가 지각하는 가족체계 유형에 따라 부부간 갈등과 대천방안이 어떠한가를 알아보는 데 그 목적이 있다. 서울시와 근교에 거주하는 532쌍에 부부를 대상으로 조사한결과 부부 양반이 지각한 가족응집성과 가족적응성은 높은 편이고 부인이 남편보다 가족응집성을 더 높게 지각한다. 가족체계 유형은 HH가족이 47.9%, LL가족이 35.1% 이며, 교육수준, 직업, 결혼기간, 종교일치여부 등에 따라 차이를 보인다. 부인이 남편에 비해 갈등정도가 더 높고 신앙에 의지, 외부도움 요청, 감정표출, 회피 등 의 대처방안을 더 많이 사용한다. 가족의 응집성 및 적응성이 높을수록 부부 양방에서 부부간 갈등정도가 낮고 이성적 대처방안을 많이 사용하며 행동표출, 회피 등의 대처방안은 적게 사용한다. 따라서 가족의 응집성과 적응성이 부부 공통적으로 부부간 갈등정도 및 이성적 대처, 행동표출, 회피등의 대처방안과 선형적 관계를 보인다. 또한 가족의 응집성은 부부 공통적으로 감정표출의 대처방안과도 선형적 관계를 보인다. 가족체계 유형중 HH가족과 LL가족에서 역시 부부간 갈등정도와 대처방안 사용이 각각 차이를 보인다.
카나드 형상 고기동 항공기의 개념 설계 단계에서 높은 받음각 항공기 정적 안정성 분석을 위해 저속 소형 풍동시험을 수행하였다. 본 연구에서는 1/50축척의 일반적인 카나드-동체-날개 형상을 소형 풍동시험 모델로 사용하였다. 높은 받음각 비선형특성을 포함한 정적 안정성을 분석하기 위하여 카나드 굽힘에 따른 수직 꼬리 날개 효과를 분석하였다. 또한 높은 받음각에서 Nose Chine 효과를 분석하였다. 실험 연구에서 얻은 결과를 토대로 카나드 형상 항공기 높은 받음각 정적 안정성에 미치는 형상 변화 효과를 분석할 수 있었다.
최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.
본 논문은 피드포워드 전력 증폭기의 효율 개선을 위한 도허티 증폭기의 적용에 관한 연구이다. 성능 분석을 위하여 중심 주파수 2.14 GHz의 WCDMA 4FA신호를 인가하여 평균 출력 전력 15 W에서 측정하였다. 적용한 도허티 증폭기는 동급 class AB 증폭기와 비교하여 고효율 저선형성의 특성을 나타내며 효율 개선을 위하여 피드포워드 전력 증폭기(FPA)의 주 증폭기로 사용되었다. 특성 변화를 분석하기 위해 선형성과 효율 특성이 다른 2가지 종류의 도허티 증폭기를 적용하였으며 각각의 FPA들은 평균 출력 15 W에서 효율은 $2\%$ 이상의 개선을 보였지만 선형성은 1.5 dBc 이상 저하되는 특성을 나타냈다. 저하된 선형성을 개선하기 위하여 부가적으로 오차 루프의 결합 계수(CF)와 오차 증폭기의 용량을 변화시켰다. CF와 오차 증폭기의 용량 변화로 효율 개선과 높은 선형성을 얻을 수 있었고 도허티 증폭기가 35 dBc 이상의 선형성을 유지하면 부가적인 변화 없이 평균 출력 전력 15 W에서 $2\%$ 이상의 효율 개선과 충분한 선형성을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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