본 논문에서는 다중의 저가형 단일포인트 라이다와 모터를 결합하여, 고가형 3D 라이다와 유사한 스캐닝 결과를 얻을 수 있는 방법을 고안하였다. 즉, 본 연구에서는 하나의 라이다로 2D 평면을 스캐닝 했을 때의 한계를 보완하는 방법을 제시하고자, 단일포인트 라이다 3개를 사용하여 3D 공간을 스캐닝 하는 시스템을 구현하였다.
최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.
현재 많은 광대역 전송 시스템의 변복조 방식으로 직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 방식이 널리 사용되고 있다. OFDM 방식은 기저파형으로 서로 직교하는 정현파를 사용하는 직교 파형 변조의 하나이다. 이 논문에서는 기저파형으로 정현파 대신 웨이블릿 패킷을 사용하는 웨이블릿 패킷 변조에 대해 살펴보고자 한다. 웨이블릿 패킷은 시간-주파수 2차원 평면에서 서로 다른 모양을 가질 수 있기 때문에 채널환경에 따라 그에 적합한 파형을 쉽게 설계할 수 있다. 이 논문에서는 다중반송파 변조방식의 다른 형태로서 웨이블릿 패킷 변조의 특징에 대해 살펴보고, 협대역 간섭 환경에서 대역폭을 유연하게 조절함으로써 간섭의 영향을 감소시킬 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.
수식에 의한 컴퓨터 그래픽의 입력과 출력에 관한 프로그램의 개발은 수학의 역동화, 인간화, 보편화에 기여하고 있다. 현실적으로 해결해야할 문제와 수식에 의한 해답이 전부인 현재의 수학을 소프트웨어를 활용하여 그래픽 기능을 첨부하면 움직이는 수학을 가시화 할 수 있다. 컴퓨터 프로그램에 의한 수학의 실현은 수학자들 모두의 염원으로 전세계적으로 활발한 연구가 진행되고 이는 것이다. 수학의 원리와 응용성을 가미한 수학적 그래픽의 발전은 새로운 천년을 장식할 새로운 학문분야로 등장하고 있다. 기초과학의 여러 자료를 분석, 검토하여 그래픽으로 조립하는 작업은 수학적 그래픽의 힘으로 가능하며, 실험과 실습의 양상을 바꾸어 놓고 있다. 건축이나 토목 또는 전기전자 학과의 응용수학은 새로운 소프트웨어의 출현으로 컴퓨터 강의로 전환되고 있으며 수학 그 자체로 전산기능을 강화하는 방향으로 개편되고 있다. 수학 교과 내용의 전산 프로그램화와 컴퓨터 활용 수학 학습은 거부할 수 없는 시대적 요구이다. 이 연구에서는 새로운 천년의 시작은 컴퓨터 프로그램에 의한 완성된 그래픽의 연출이라는 시각에서 수식에 의한 컴퓨터 그래픽의 기본 방향을 제시하고 있다. 2차원 평면이나 3차원 공간에 이와 같은 다변수함수의 역할을 구현함으로써 다양한 그래픽을 영상화할 수 있다. 다중화면의 연출, 다단계화면의 조합, 다단계다중화면의 영상화 등은 수학에 의한 애니메이션의 기초가 된다. 평면도형의 기본동작을 화면에 구체화시키는 Table 기능을 실제로 구현한다. 연습과 실행 그리고 재구성을 반복하여 조형미를 갖춘 수학적 그래픽을 실현한다. 수학의 학습에 적용할 가치가 있는 학습조형물을 개발하고, 프로그램의 단순화에 노력한다. 미분기하학의 여러 공식을 이용하여 숨어 있는 그림을 표출하며 미분방정식의 해가 갖는 그래픽의 묘미를 형상화한다. 수식에 의하여 출력된 그래픽의 여러 효과를 응용수학에 활용할 수 있도록 재조립하는 과정을 걸쳐 완성하는데 이 연구의 참된 의미가 있다.
본 논문에서는 5.15-5.35㎓ 대역의 무선 LAN용 다중 U-슬롯 모양의 마이크로스트립 안테나를 설계하고 제작하였다. 기본 U-슬롯 모양 위에 두 개의 작은 역 U-슬롯 모양을 갖도록 하였으며 접지면과 기판사이에 공기층을 삽입하여 VSWR<1.5에서 충분한 대역을 얻고자 하였다. 설계시 주요 파라미터는 U-슬롯 모양의 길이, 폭, 위치와 공기층의 두께 및 급전위치였으며 최적화된 파라미터를 가지고 실제 제작 및 측정하였다. 제작된 안테나의 측정결과에 의하면, 공진 주파수는 5.25㎓이고, VSWR<1.5에서 7.4%의 대역폭과 4.5dBi의 이득을 얻었다. 방사 패턴은 주파수 대역에서 안정된 패턴을 얻었으며 H-평면과 E-평면의 빔폭은 각각 62$^{\circ}$와 50$^{\circ}$로 나타났다.
본 논문에서는 초고출력 안테나 시스템의 급전용 다중 모드 혼 안테나를 제안한다. 제안된 초고출력용 급전 혼 안테나는 모드 변환기와 연결되며, 전원부와 반사판 안테나의 사이에 위치한다. 초고출력 시스템의 경우 급전 안테나의 spillover를 고려한 -25 dB 빔 폭이 반사판 안테나의 크기를 결정하므로 반사판 안테나의 소형화를 위해 -25 dB 빔 폭을 줄인 급전용 다중 모드 혼 안테나를 설계 및 제작하였다. 그 결과 제안된 다중 모드 혼 안테나를 이용한 급전 시스템의 이득은 27 dBi이며 반사 손실은 10 GHz에서 -22 dB 이하의 값이 측정되었다. 또한 -25 dB 범 폭은 수직 평면과 수평 평면에서 각각 $20.24^{\circ}$와 $28.92^{\circ}$로 측정되었고 이는 기존의 혼 안테나를 이용한 급전 시스템의 빔 폭보다 약 $10^{\circ}$가량 작은 값으로, 제안된 혼 안테나는 초고출력 안테나 시스템 소형화에 적합한 형태임을 확인하였다.
일반적으로 고속의 디지털부와 아날로그부의 귀환 전류 평면(Return Current Plane: RCP)은 분할된다. 이것은 PCBs(Printed Circuit Boards)에서 각 서브 시스템 사이의 노이즈가 서로 간섭을 일으키지 않도록 하기 위해서 이루어지지만, 각 서브 시스템 사이에 연결된 신호선이 존재하는 경우 이러한 분할은 원치 않는 효과를 발생시킨다. EMI(Electromagnetic Interference) 측면에서 전자파의 복사 방출을 증가시키는 주된 요인이 된다. 이러한 전자파 복사 방출 노이즈를 저감시키기 위한 해결 방법으로 component bridge(저항 브릿지, 커패시터 브릿지, 페라이트 비드 브릿지 등: CB)가 사용되고 있지만, 아직 정확한 CB의 사용 지침이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 EMI측면에서 다중-CB사용 방법에 대한 설계 원리를 측정을 통해 전자파 복사 방출을 분석하고, 노이즈 저감 방법에 대한 설계 방법을 제시하고자 한다. 일반적으로 다중-CB 사이의 간격은 ${\lambda}/20$으로 페라이트 비드(ferrite bead)를 사용하도록 권장하고 있다. 본 논문은 CB의 다중 연결시 페라이트 비드와 칩 저항에 대한 설계방법을 측정과 시뮬레이션을 통하여 증명하였고, 다중 연결된 칩 저항이 EMI 측면에서 분할된 RCP의 노이즈 저감에 더욱 더 효과적인 설계 방법임을 증명하였다.
본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지피복(이용)의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 모형은 계절분석(multi-date processing)및 다중 분석(multi-file proces-sing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수(discriminant function)계산법으로 부터 합성 출현시킨 공간적/시간적 토지 이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지피복(이용)변화상의 최다 경향치를 산출 하기 위해 제주도 경관 평면(Iandscape plane)전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확율 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지피복(이용)으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본합성 모형은 이렇게 토지피복 변화상(공간적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지피복 예측을 가능케 하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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