본 논문에서는 위성 통신용 능동 위상 배열 안테나 시스템에 적용할 소형 디지털 위상 천이기 구조를 제안하였다. 포개진 브랜치라인 하이브리드를 기본 소자로 사용하는 반사형 위상 천이기 구조로서 우모드 및 기모드 해석 방법을 사용하여 이론적인 해석 및 설계 변수들을 유도하였다. 또한, 제안한 구조의 전기적인 성능을 실험적으로 확인하기 위하여, 유전율이 2.17인 테프론 기판을 사용하여 X 대역 4비트 위상 천이기를 설계, 제작하였다. 제작된 회로의 크기는 3.5 cm $\times$ 3.0 cm보다 작았으며, 기존의 비결합 구조에 비하여 적어도 50 % 이상의 크기 절감을 가져왔다. 제작된 위상 천이기의 실험 결과는 7.9 - 8.4 GHz 동작 대역내에서 평균 삽입 손실 및 삽입 손실 변화가 각각 3.5 dB, $\pm$ 0.6 dB이하였으며, 입출력 반사 손실은 10 dB 이상이었다. 또한, $\pm$3$^{\circ}$의 rms 위상오차 범위 내에서 원하는 4비트 위상 특성 변화를 보여주었다.
최근 비전분야에 소개된 Mask R-CNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 이 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션 마스크를 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. Mask R-CNN 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가함으로써 Faster R-CNN을 확장한 알고리즘이다. Mask R-CNN은 훈련이 간단하고 빠르게 실행하는 고속 R-CNN에 추가된다. 더욱이, Mask R-CNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 연구에서는 이 R-CNN기반 적외선 영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 발열체를 탐지하였다. 실험결과 Mask R-CNN에서 변별하지 못하는 발열객체를 성공적으로 검출하였다.
본 논문에서는 사람의 생체 신호를 감지하기 위해 1.6 GHz 단일 채널 도플러 센서와 아날로그 및 디지털 신호 처리부로 구성되어 있는 실시간 호흡 및 심장 박동 감지기를 개발하였다. 도플러 센서의 RF Front End는 발진기, 믹서, 저잡음 증폭기, 브랜치-라인 하이브리드, 그리고 패치 안테나로 구성되어 있다. 센서에 사용된 브랜치-라인 하이브리드는 기존의 하이브리드에 비해 40 % 정도 크기를 줄이면서도 상당히 유사한 성능을 가지도록 인공 전송 선로(artificial transmission line)를 사용하였다. 아날로그 신호처리부는 2차 Sallen-Key 능동 필터를 사용하여 제작되었고 디지털 신호 처리부는 LabVIEW를 사용하여 컴퓨터상에서 구현되었다. 개발된 시스템은 최대 50 cm 거리에서 사람의 호흡과 심장 박동을 측정함으로써 성능을 검증하였다.
본 연구의 목적은 은행의 효율적인 채널전략 수립을 위해 채널을 유형별로 분류하고, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 채널모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 은행원 대상 설문조사를 실시하여 범주형 자료를 시각화하고 포지셔닝 맵을 작성하였다. 그 결과 첫째, 12개 은행채널을 업무처리 주체와 장소를 기준으로 4개 유형으로 분류하고, 이를 다시 풀뱅킹과 셀프뱅킹으로 그룹화 하였다. 둘째, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 점포형은 상품설명과 고객관리에 적합하고, 뱅킹형은 시·공간 제약 없이 효율적인 업무처리에 적합하며, 기기형과 뱅킹형은 고객관리에 부적합하고, 이동형은 인식부족으로 운영효과가 낮은 상태라는 결과를 도출하였다. 이는 은행업무의 특성을 반영하고 채널간 부족한 부분을 보완하는 하이브리드형 융합채널이 필요함을 의미한다. 셋째, 업무처리주체와 장소로 구성된 2×2모형위에 공통분면이 추가된 채널모형을 도출하였다. 따라서 본 연구는 고객의 은행채널 선택요인을 바탕으로 채널 다각화와 채널유형 별 역할분담 요소를 고찰함에 기여하고, 미래채널 전략수립과 효율적인 채널운영을 위한 기초연구 결과를 제시하였다는 점에서 연구의 의의를 가진다.
디지털 시대의 서사는 상호작용을 시도하여 왔고, 브랜치 서술로 대표되는 인터랙티브 스토리텔링은 다수의 선택지 구현에 따른 비싼 제작 비용, 선형적 스토리에 비해 빈약한 서사의 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 사용자의 성격적 특성을 이용한 사용자 중심 스토리텔링을 제안한다. 성격분류지표인 에니어그램과 기호학자 그레마스의 행동자 모델을 사용하여, 스토리와 인물 등의 이야기 재료가 같을 때 사용자의 에니어그램 성격유형에 따라 같은 이야기에서 서로 다른 주제를 도출하여 이야기를 재구성한다. 사용자와 동일한 에니어그램 성격 유형을 가진 인물, 그 성격 유형의 핵심가치를 각각 행동자 모델의 주체, 대상으로 정하여 행동자 모델의 욕망의 축을 정의함으로써 주제가 결정된다. 에니어그램의 통합과 분열의 방향을 이용하여 행동자 모델의 능력의 축을 정의한다. 이렇게 에니어그램의 9가지 성격 유형별 주제와 그에 따른 행동자 모델을 도출하고 이야기를 만든다. 사용자는 개인의 성격에 따라 이 서로 다른 관점과 주제로 재구성된 이야기들 중 하나를 보게 된다. 본 연구에서는 판소리계 소설 "토끼전"의 이야기에 위의 구성방법을 적용해보았다. 사용자 중심 스토리텔링은 사용자의 성격과 관점에 따라 그들의 선택을 예측하고 이야기를 재구성하는 새로운 시도이다.
본 논문에서는 실내환경에서 광대역 선호의 대역내 진폭변동 특성을 개선하기 위하여, 가시거리 및 비가시 거리 환경에서 원형편파 및 수직. 수평편파 안테나를 이용하여 주파수 소인에 의한 광대역 선호를 측정 해석 하였다. 그리고 광대역 전파특성의 개선을 위한 최적조건을 조사하기 위하여, 인간의 움직임 영향과 송선안테 나의 높이에 따른 영향도 해석하였다. 그 결과 비가시거리 환경에서는 편파 다이버시티 수신이 주파수 대역 내 진폭편차의 개선효과가 있음을 확인하였다. 특히, 편파 다이버시티는 원형편파 송신시 수직 및 수평편파에 의한 다이버시티 브랜치를 구성하는 방식이 가장 효과적임을 알았다. 그리고, 인간의 움직임에 의한 영향은 가시거리 및 비가시거리 환경에서 그다지 크지 않았으나, 신호강도의 저하가 더욱 심화되어 실내 디지털 무 선 통선에 있어서 burst error의 원인이 될 수 있음을 예상할 수 있었다. 그리고 송신안테나를 천장높이로 변 경했을 때는 가시거리 환경과 비가시거리 환경이 함께 존재하므로, 이 경우도 고속 무선 전송을 위해서는 편 파 다이버시티를 사용하여 대역내 진폭편차 개선의 필요성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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