본 논문에서는 도시철도 차량의 운전모드에 의한 레일마모 현상을 역행, 타행, 제동 세구간 별로 나누어 레일 마모 현상을 비교 분석하였고, 또한 ATO 로깅데이터에서 실제 운행한 속도데이터를 가속도와 감속도 데이터로 변환하여 열차의 가속도의 견인력과 감속도의 제동력에 의해 발생되는 레일마모량을 비교 분석한 결과로 통해 궤도 관리에 적용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 실시간 시뮬레이터를 이용하여 DC 전력시스템의 모델링하고, Power Hardware-in-the-Loop (PHIL) 모의 테스트를 통해 DC 마이크로그리드에 적용 가능한 컨버터의 전력제어 알고리즘의 실효성을 검증하고자 한다. PHIL 모의시험 테스트 기법을 이용해 DC 마이크로그리드의 자율운전을 모사할 수 있는 Test-Bed를 제안하고자 한다. 이를 통해 부하 변화에 따른 운전 모드, 사고 상황 대처 알고리즘 등 DC 마이크로그리드에 연계된 전력변환장치의 전력제어 방법 및 실효성을 검증을 하고자 한다. 모의시험과 3 kW급 컨버터 시작품을 이용하여 제안하는 DC 마이크로그리드의 시험환경을 검증하고 전력제어 알고리즘의 신뢰성 및 안정성을 검증한다.
본 논문에서는 다기능 ESS의 제어알고리즘 및 운영 전략에 따른 모드 천이 안정성 및 경제성 등 장시간 시뮬레이션을 수행할 수 있는 소프트웨어 테스트베드 모델설계 결과를 제시한다. 전력변환장치의 순시 응답 특성을 확인하기 위해서 인버터 전력반도체 스위치, 인덕터 및 커패시터 등의 부품에 대한 모델링이 필요하고, 이는 전력계통에서 활용되고 있는 상용 소프트웨어인 Matlab/Simulink/SimPowerSystems의 라이 브러리를 활용하여 구현할 수 있다. 하지만 평균모델을 사용하는 경우에도 각 요소 회로의 시정수로 인해 시뮬레이션의 샘플링 시간을 줄이는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 신재생 에너지의 하루 발전 특성에 대한 제어로직에 따른 결과 및 경제성 분석등에 활용할 수 있는 기능모델(functional model)의 설계 방법을 제시하고, 개발된 모델을 상용소프트웨어의 결과와 비교함으로써 본 연구결과의 타당성을 보인다.
최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 NNVC(Neural Network-based Video Coding) AhG(Ad-hoc Group)을 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 VVC 복원 영상의 DCT 계수를 기반으로 복원 영상을 분류하고, 분류된 각 클래스에 따라 적응적으로 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선을 수행하는 VVC 후처리 기법을 제안한다. 실험결과, 제안기법은 AI(All Intra) 부호화 모드에서 1.23% BD-rate 이득을 보였다.
본 논문에서는 시중에서 판매되는 점자학습 기기의 단점들을 보완한 점자학습 보드를 제안한다. 학습 보드는 다음과 같은 기능을 수행한다. 첫째, 자음, 모음 등의 기초적인 글자 학습, 단어와 문장 학습, 게임학습, 총 세 가지의 학습 모드를 지원하는 기능. 둘째, 사용자의 학습 데이터를 분석하여 마지막 학습 일자, 학습 진행 상황 등의 다양한 요소를 고려한 학습, 복습 내용을 자동으로 업로드하는 기능. 셋째, 기기에 연동된 애플리케이션을 통해 학습상태를 확인하고 기기를 조작하는 기능. 넷째, 학습 보드와 앱의 음성안내, 생체인식을 사용한 로그인, 음성인식을 통한 언어 변환, 보드 자동 교체 등의 사용자 편의성을 위한 기능이다. 본 논문은 이를 통해 점자학습에 대한 접근성을 높여 시각장애인의 문맹률 감소를 목표로 한다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 디지털 홀로그램의 중요 성분을 추적하고 암호화하는 알고리즘을 위한 하드웨어를 구현하였다. 웨이블릿 변환과 부대역의 패킷화를 이용한 암호화 방법을 이용하고, 적용된 암호화 기법은 웨이블릿 변환의 레벨과 에너지 값을 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 디지털 홀로그램의 암호화는 크게 두 부분으로 구성되는데 첫 번째는 웨이블릿 변환을 수행하는 것이고, 두 번째는 암호화를 수행하는 것이다. 고속의 웨이블릿 변환을 하드웨어로 구현하기 위해서 리프팅 기반의 하드웨어 구조를 제안하고, 다양한 암호화를 수행하기 위해서는 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안한다. 동일한 구조의 반복적인 연산을 통해서 수행되는 리프팅의 특성을 이용하여 단위 연산을 수행할 수 있는 셀을 제안하고 이를 확장하여 전체 리프팅 하드웨어를 구성하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES의 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 데이터를 최소의 대기시간(최소 128클록, 최대 256클록)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 디지털 홀로그램은 전체 데이터 중에서 단지 0.032%의 데이터만을 암호화되더라도 객체를 분간할 수 없었다. 또한 구현된 하드웨어는 $0.25{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 20만 게이트의 자원을 사용하였고, 타이밍 시뮬레이션 결과에서 살펴볼 때 약 165MHz의 클록속도에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
전자탐사에서 수평 층서구조에 대한 Green 함수의 계산은 전자기 반응의 모델링에서 핵심적인 부분을 담당한다. 해석적으로 구해진 핵함수의 Hankel 변환으로 계산되는 Green 함수는 핵함수의 대수적 등가 표현방식에 의해 그 정확도가 결정된다. 특히 3차원 모델링의 경우 Green 함수 계산 횟수가 매우 많아서 Hankel 변환 계산이 전체 계산시간의 상당량을 차지하므로, 빠르고 정확한 Hankel 변환의 계산을 위해서 선형 수치필터를 이용한다. 최근 많이 시도되는 3차원 역산을 위한 모델링에서는 송신점에서의 특이성 문제를 피하기 위해 전기장을 1차장과 2차장으로 나누어 계산하는 것이 보통이다. 이 연구에서는 균질 반무한공간에 대해 지표면에 놓인 다섯 종류의 송신원에 대한 지하 매질에서의 전기장 세성분을 Hankel 변환을 이용하여 정리하고, 그 계산 방법에 대해 고찰하였다. 그리고 2중 반공간에서 EM1D를 이용하여 공기와 바다의 영향을 모두 고려한 전자기장을 계산할 때, 보다 정확한 해의 계산을 위해 TE 및 TM 모드에서의 반사계수를 유도하였다. 여기서 정리한 해를 이용하면 MT 문제는 물론, 해양 전자탐사의 경우에도 1차장을 정확히 계산할 수 있으므로 3차원 역산에서 보다 정확하고 효율적인 감도 계산이 가능할 것이다.
모의 원자로내 용융물 냉각 실증 실험 결과 용융물 $Al_2O_3/Fe$ thermite 와 lower head vessel사이에 간극이 발생된다. 간극을 정량적으로 측정하기 위한 기존의 초음파 방법은 구조물의 복잡성과 $2300^{\circ}C$ 에서 용융되는 thermite $Al_2O_3/Fe,\;Al_2O_3$의 영향으로 발생되는 lower head의 열영향부위(HAZ)의 금속학적인 결정입자 크기의 변화로 결정 계면으로부터 발생되는 잡음신호와 초음파 산란, 감쇠, 모드 변환 등이 발생되어 신뢰성이 떨어지고 있다. 간극을 정량적으로 측정하기 위해서 thermite와 lower head 사이에 물이 채워진 형태의 즉 고체, 액체, 고체의 다층구조에서 초음파의 진행 및 반사 형태를 분류 및 분석하였다. 결정립의 잡음을 억제하기 위하여 주파수대역의 확률 처리 방식인 PT(polarity threshold) 알고리즘을 이용하여 약 6dB 신호 대 잡음비의 개선효과를 가져왔다.
비선형 정적해석 및 에너지를 이용한 설계방법에서는 구조물을 등가의 단자유도계로 치환하여 해석하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 지진하중에 의한 3층, 8층, 20층 철골 모멘트저항골조(MRF), 비좌굴 가새골조(BRBF)와 힌지접합 비좌굴 가새골조 (DTBF) 구조물의 에너지 요구량을 등가 단자유도계 시스템(ESDOF)의 에너지 요구량과 비교하여 등가단자유도계로 치환하는 방법의 타당성을 검토하였다 입력에너지와 이력에너지를 산정하기 위하여 연암 지반, 연약한 토사, 단층 근처의 지반에서 계측된 60개의 지진을 사용하였으며, 모드 질량계수가 0.8보다 작은 경우 ESDOF로 변환할 때 고차모드의 효과를 고려하였다. 연구결과에 따르면 3층과 8층 MRF와 DTBF에서의 이력에너지와 입력에너지는 ESDOF의 해석결과와 비교적 잘 일치하였다. 그러나 20층 BRBF에서는 ESDOF의 결과가 본 구조물의 결과를 과소평가하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 집적 영상은 3차원 영상을 기록하고 표현하는 대표적인 기술이다. 제안된 방법은 3D 이산 코사인 변환(3D-DCT)를 기반으로 하고 있다. 집적 영상 부호화에서 3D-DCT는 인접요소 영상간의 중복성을 줄이는 효율적인 압축 방법으로 알려져 있다. 제안방법은 3D-DCT에 기반 하면서 적응적인 블록 모드를 이용한 효과적인 집적영상 압축 방법으로서, 영상의 특성에 따라 적응적으로 3D-DCT 블록을 구성함으로써 가변블록 크기 3D-DCT 블록을 생성하고, 이 가변블록 크기의 3D 블록에 대해 3D-DCT를 수행한다. 실험 결과를 보면 제안방법이 기존 방법과 비교해서 더욱 높은 압축 효율을 보여주었다. 특히 영상이 복잡하여 많은 비트량이 발생하는 영상이 오버헤드 비트의 영향이 적기 때문에 더 좋은 압축 효율을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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