무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
해양무기체계 연구개발 과정에 있어서 정량적 시험평가를 수행하기 위해 수중에서 기동하는 표적과 계측 장비간의 거리측정이 요구된다. 일반적으로 정확하게 동기화된 송 수신기 사이의 전송 시간차를 측정하는 단방향 ToA(Time of Arrival) 기법을 이용하여 목표물의 거리를 측정한다. 하지만 수신된 신호는 다중경로의 영향으로 왜곡되어 거리 추정 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 음선 기반의 블라인드 디컨볼루션 기법을 사용하여 수신된 각 데이터 프레임으로부터 시변하는 복합 수중 채널 함수를 추정하고 추정된 시변 전달 함수를 시역전하여 다중경로 현상을 제거한다. 제안된 기법으로 시뮬레이션 및 해상실험을 진행하였을 때, 기존의 ToA 기법보다 거리 추정 성능이 향상되는 결과를 확인하였다.
본논문은 인터넷 상에서 호스트 이동성을 지원하는 효과적인 멀티캐스트 방법을 제안한다. 기존 멸티캐스트 방법들은 효율성 제고를 위하여 네트워크의 논리적 구조를 활용하고 있다. 반면에 호스트가 이동하는 이동컴퓨팅 환경에서는 송신자와 수신자의 상대 위치가 시간에 따라서 변화함으로 네트워크의 연결 구조는 변화를 계속 하게 된다. 이때 멀티캐스트 전송은 각 목적지의 도착 시간차와 목적 호스트의 이동에 따른 결과 로 데이터그램이 일부 호스트는 전달되지 않거나 중복해서 전달되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 먼저 인터넷 상에서 호스트 이동성 지원과 멀티캐스트 프로토콜의 상호 관계 를 규명하고, 두 특성을 단순 통합했을 경우에 가능한 멀티캐스트 실행 방법을 정의 한다. 이를 바탕으로 멀티캐스트 의미를 효과적으로 만족하고 시스템 전체적인 전송부담 을 최적 화하도록 수정한 효율적인 방법을 제안한다.
본 연구에서는 긴급상황 시 긴급차량의 무정차 통과를 위해 융합형 우선신호 제어 알고리즘을 개발하였다. 융합형 우선신호는 센터제어와 현장제어를 결합한 방법이다. 센터제어는 긴급상황이 접수되면 긴급차량 경로의 각 교차로에 대하여 우선신호를 적용한다. 긴급차량 출발이전에 신호시간을 제어하기 때문에 대기차량을 효과적으로 제거할 수 있다. 하지만, 실시간 긴급차량의 소통정보(속도, 위치)를 사용하지 않기 때문에, 센터제어 시 예측한 긴급차량의 교차로 도착시각과 실제 도착시각이 차이를 보일 수 있으며, 이런 경우 신호로 인한 지체를 경험할 수 있다. 현장제어는 실시간 긴급차량의 정보를 활용하여 우선신호를 제어하지만, 대기차량 소거시간을 반영할 수 없는 한계가 있다. 본 연구에서는 센터제어와 현장제어의 단점을 보완하고, 장점을 극대화하기 위하여 융합형(센터+현장) 제어 알고리즘을 제안하였다. 융합형 제어 알고리즘은 긴급상황 시 긴급차량의 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대한다.
일본 최초의 파일럿 규모의 $CO_2$ 지중저장 프로젝트가 Niikgata 현 Nagaoka 시 근처 육상 염수 대수층에서 착수되었고 시간차 물리검층이, 주입된 $CO_2$의 도착과 저류층내의 $CO_2$ 포화도를 평가하기 위해 관측정들에서 실시되었다. $CO_2$는 20-40톤/일 의 속도로 1,110m 심도에 위치한 얇은 투수층에 주입되었다. 2003년 7월에서 2005년 1월까지 주입된 $CO_2$의 총량은 10,400 톤이다. 파일럿 규모의 시험은 3 개의 관측정들에서 시간차 물리검층을 수행함으로써 다공성 사암 저류층 내에서의 $CO_2$ 유동에 대한 이해를 높였다. 관측정 OB-2 에서 fiberglass 케이싱을 넣기 전과 넣은 후의 중성자 검층의 비교는 대상층 내에서 좋은 일치를 보였고 저류층 내에서 셰일 부피의 농도가 높을수록 두 물리검층 결과들 사이의 차이도 커졌다. 확인가능한 $CO_2$ 는 전자유도검층, 음파검층, 중성자검층에 의해 발견되었다. 음파검층으로부터 P 파 속도의 감소가 Nagaoka 현장에서 채취한 코아 시료에 대한 실험실 측정과 매우 잘 일치함을 확인하였다 세 개의 관측정 중 두 개에서 $CO_2$ 가 확인된 후, 음파 검층의 P파 속도와 추정된 $CO_2$ 포화도의 변화 추이를 성공적으로 맞출 수 있었다. 음파 속도의 시간변화 부합 결과는 sweep 효율성이 약 40%였음을 제시한다. 전기비저항에 대한 $CO_2$ 의 작은 영향으로 인하여 저류층이 부분적으로 포화되었을 때 전자유도검층에서는 작은 변화를 보여준다. 또한 $CO_2$ 부존층에서 $CO_2$의 포화도는 $CO_2$ 주입의 일시 중지 시에도 반응함을 발견하였다.
이 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 3 차원 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기를 닫힌 해 형태로 구하였다. 4 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 3차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사화된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 이 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.
This paper analyzes of PD occurrence position through an analysis of the arrival time difference between the GIS partial discharge signal. Because of GIS (Gas Insulated Switchgear) is a facility very important power equipment and as part of the equipment that make up the power system, the stabilization of the power industry, which accounted for 88.5% share of GIS substation in the form of a substation is an important equipment for power supply. In the situation where we are gradually expanding the need for preventive diagnosis in order to improve the efficiency of equipment management and failure prevention for Preventive diagnosis. In this paper as a method for extracting pre-defect of failure of GIS Apply the average value method of calculating the 5 times each using a pulse of the first time of the second pulse (${\Delta}t$) with an oscilloscope generation position PD(Partial Discharge). the results of GIS internal inspection, the partial discharge of the actual the position of the partial discharge was confirmed with an accuracy of about 82% of positions. Arrival time difference in the most effective manner if the partial discharge of GIS internal occurs by applying the averaging method and TOA(Time of arrival) method, the partial discharge occurs you through the measurement and analysis of PD signal occurs was confirmed in the experiment are presented and diagnostic methods location tracking.
화재 발생 시 골든타임 내 화재를 진압해야 인명 및 재산 피해를 최소화할 수 있다. 이를 위해 소방차의 신속한 현장 도착이 필요하다. 본 연구에서는 화재발생 자료와 교통 GIS DB 자료를 융합하여 화재발생 시 소방차 통행시간에 영향을 주는 도로 및 환경요인을 모색하고, 골든타임을 확보하기 위한 소방차 통행시간 예측 모형을 구축하고자 한다. 상관분석과 더미 변수를 이용한 회귀분석을 적용하여 소방차 통행시간 예측 통합 모형(모형1)과 화재발생지 토지이용행태별로 분석한 소방차 통행시간 예측 모형(모형 2, 3, 4)을 구축하였다. 분석 결과, 모형 1에서는 유의성이 있는 독립변수 17개를 도출하였으며, 토지이용행태에 따라 소방차 통행시간에 주는 영향이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 4가지 모형에서 공통 핵심 변수(통행거리, 차로 수, 도로등급)를 도출하였다. 본 연구를 통해 긴급차량 통행시간 관련 연구에서 지표로써 변수를 활용할 수 있으며, 긴급차량 골든타임 확보에 기여할 것으로 사료된다.
북한지역에서 핵실험으로 추정되는 두 번의 발파가 관측되었다. 한국지질자원연구원 관측소와 한중 공동관측소는 북한과 주변국간의 경계에 고르게 분포하고 있다. 본 연구에서는 북한 핵실험 장소로부터 200 km에서 550 km 거리에 있는 광대역 지진 관측소의 자료를 사용하여 북한의 2차례 핵실험을 비교 분석하였다. 관측소별 1차 실험과 2차 실험의 초동 Pn 도착 시간차를 비교함으로서 상대적인 위치이동을 계산할 수 있다. Pn 속도를 8 km/s로 가정하고, 실험 장소와 관측소간의 기하학적인 관계를 이용하여 계산한 결과, 2차 장소는 1차 장소로부터 서북서 방향으로 2 km 거리에 위치하는 것으로 추정된다. P 파로부터 계산된 2차 실험의 실체파 규모는 평균적으로 4.5이나, 관측소별로는 최대 5.2에서 최소 4.1로 아주 큰 차이를 보인다. 이에 비해 Lg 파로부터 계산한 2차 실험의 규모는 평균적으로 4.6이며, 관측소별로 최대 4.7에서 최소 4.3사이로 P 파에 의한 규모에 비해 관측소간의 차이가 작다. 1, 2차 실험의 이동 윈도우 주파수 스펙트럼은 매우 비슷한 패턴을 보여 주며 두 실험의 초동 P 파의 모서리 주파수는 거의 차이가 없다. 따라서 2차 실험의 깊이가 1차 때와 비슷한 것으로 추정된다. 2차 실험의 폭발력은 관측소별 1차와 2차의 지반속도비로부터 계산한 결과 1차에 비하여 8배 큰 것으로 추정된다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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