본 논문에서는 2중 유전체층 사이의 저항띠 격자구조에 의한 TE(transverse electric) 산란 문제를 전자파 수치해석 방법으로 알려진 FGMM(fourier galerkin moment method)를 이용하여 해석하였다. 경계조건들은 미지의 계수를 구하기 위하여 이용하였고, 산란 전자계는 Floquet 모드 함수의 급수로 전개하였고, 저항띠의 해석을 위해 저항 경계조건을 적용하였다. 2중 유전체층의 문제를 취급하기 위하여 유전체층들의 두께와 비유전율을 동일한 값을 가지는 경우에 대해서만 수치계산하였다. 전반적으로, 저항띠 균일 저항율이 증가하면 저항띠에 유도되는 전류밀도는 감소하였고 반사 전력은 감소하였으며, 상대적으로 투과전력은 증가하였다. 본 논문에서 제안된 구조에 대한 수치결과들은 기존 논문의 수치해석 방법인 PMM의 결과들과 비교하여 매우 잘 일치하였다.
전자파표면유속계를 이용한 유량측정은 전자파를 발사한 후 수표면에 반사되는 전자파의 도플러효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 방법이다. 국제적으로 1980년대부터 홍수유량측정의 어려움을 극복하고자 전자파표면유속계를 개발하여 하천 유량측정 업무에 활용하였다. 미국의 경우U.S. Geological Survey (USGS)에서 교량, 케이블웨이, 제방, 헬리콥터, 비행기 등 전자파표면유속계의 측정 위치에 따라 주파수 범위를 달리하며 유속을 측정하는 연구가 진행되었다. 국내의 경우 Lee et al.(2021)은 드론을 이용한 전자파표면유속계 측정을 위해 드론으로부터 전자파표면유속계로 전달되는 진동을 제거하고 전자파표면유속계의 흔들림 방지를 위한 댐퍼플레이트를 개발하여 드론과 전자파표면유속계를 결합한 DSVM(Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar) 측정방법에 대한 실용성을 확인하였다. 기존 연구에서 DSVM 방법은 드론의 각 측선 이동을 위한 조종 및 전자파표면유속계 측정의제어를 측정자가 수행하였는데 본 연구에서는 자동 측정 시스템 개발을 통해 측정자의 조종 의존도를 줄임과 동시에 안전하고 정확한 유량측정을 위해 노력하였다. 측정지점의 위치정보를 DB화하여 각 측선별 이동하는 자율운항 기능과 전자파표면유속계를 자동으로 제어하여 측정을 실시하는 기능을 개발하였다. 또한 전자파표면유속계 컨트롤 시스템과 GCS(Ground Control System)를 통합하여 한 시스템에서 측정의 모든 상황을 컨트롤 할 수 있게 하였다. 현재까지는 DSVM 방법의 자율운항 기능과 자동 측정 시스템의 테스트를 완료하였고 2022년 홍수기 유량측정에 도입하여 홍수기 유량측정의 실용성을 판단할 계획이다.
본 논문에서는 여러 종류의 부채꼴 구조를 조합한 슬롯을 이용한 소형 광대역 테이퍼드 슬롯 안테나 설계에 대하여 연구하였다. 테이퍼드 슬롯 안테나를 소형화하고 낮은 주파수에서 동작하도록 하기 위하여 접지면에 부채꼴 구조를 조합한 슬롯을 추가하였다. 각 부채꼴 구조가 추가될 때 입력 반사 계수와 이득 변화를 슬롯이 없을 때와 비교하여 최종 제안된 안테나의 소형화 설계 과정을 체계적으로 설명하였다. 제안된 부채꼴 구조를 조합한 슬롯을 이용한 소형 광대역 테이퍼드 슬롯 안테나를 RF-35 기판 상에 제작하여 특성을 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 실험 결과, 전압 정재파비(VSWR; voltage standing wave ratio)가 2 이하인 대역은 2.59-11.39 GHz이고, 대역내에서 이득이 3.3- 7.0 dBi로 측정되었다. 제안된 소형광대역 테이퍼드 슬롯 안테나는 접지면에 슬롯이 없을 때와 비교하여 크기를 36.9% 소형화할 수 있다.
본 논문에서는 Chebyshev 다항식을 이용해서 차량용 근거리 레이다에서 사용하는 70GHz 대역 배열안테나를 최적 설계하였다. SRR(: Short Range Radar)에서는 근거리 내에 물표를 검출하면서 높은 FoV(: Field of View)를 확보하기 위한 빔폭과 낮은 SLL(: Side lobe level)을 가져야 한다. 최적 설계된 안테나는 76~81GHz에서 동작하며 안테나의 크기를 소형으로 하기 위해 12개의 패치를 직렬로 배열하여 구성하였고, 78GHz에서 SLL - 10dB이하, 안테나의 이득 15.4dB를 만족하고 빔폭 112.5o, 입력반사계수 -10dB이하의 성능을 갖는다. 본 논문에서는 Chebyshev 다항식을 이용해서 SRR을 위한 안테나의 설계를 진행하고 이를 기반으로 MRR과 LRR에 사용될 안테나 구조 설계를 위한 최적 설계법을 제시한다.
본 논문에서는 4×2 미앤더라인 배열 구조를 이용하여 8 dBi 이득을 유지하는 광대역 이중 다이폴 준-야기 안테나에 대하여 연구하였다. 4×2 미앤더라인 배열 구조는 미앤더라인 도체 모양의 단위 셀로 구성되며, 이중 다이폴 준-야기 안테나의 두 번째 다이폴 안테나 위에 배치하였다. 일반적으로 많이 사용하는 여러 개의 스트립 도파기를 사용한 경우와 동일한 크기의 FR4 기판에 설계하였고, 입력 반사 계수와 이득 특성을 비교하였다. 비교 결과, 기존의 다중 스트립 도파기를 사용하였을 때 보다 주파수 대역폭이 6.3% 증가하였고, 이득이 8dBi 이상인 주파수 대역폭은 10.1% 증가하고 평균 이득도 조금 증가하였다. 제작된 안테나의 전압 정재파비 (VSWR; voltage standing wave ratio)가 2 이하인 대역은 1.548-2.846 GHz (59.1%)이고, 1.6-2.8 GHz 대역에서 이득이 8 dBi 이상으로 측정되었다.
2005년 6월 연세의료원 세브란스병원에서는 진단목적으로 20대의 5 mesa 화소 Totoku ME511L 평판 LCD 표시장치를 추가하여 PACS를 확장하였다. 20대의 Totoku ME511L 표시장치를 대상으로 반사, 휘도 반응, 휘도 공간 의존, 분해능, 잡음, 베일링 그레어, 그리고 색도 항목에 대하여 AAPM TG 18보고서에 기준하여 정량적인(또는 시각적인) 인수검사를 실시하였다. 측정에 사용된 장치는 색도를 측정할 수 있는 만원경식 휘도계, 조도계, 반사 측정에 필요한 빛 선원, 빛 차단 장치, 그리고 TG18 테스트 패턴들이었다. 선택된 8대의 표시장치에 대한 평균 확산 반사계수($R_d$)는 $0.019{\pm}0.02sr^{-1}$이었다. 휘도 반응 검사에서, 휘도비(LR), 최대 휘도 변이($L_{max}$), 그리고 최대 대조도 반응 변이는 각각 $550{\pm}100,\;2.0{\pm}1.9%$, 그리고 $5.8{\pm}1.8%$이었다. 휘도 균일도 검사에서, 최대 휘도 변이는 TG18-UNL10 테스트 패턴의 10% 휘도에 대하여 $14.3{\pm}5.5%$이었다. 분해능 측정은 휘도 측정법으로 수행하였으며 중심에서 퍼센트 휘도(${\Dalta}L$)는 $0.94{\pm}0.64%$이었다. 시각적인 방법의 잡음측정의 모든 경우에서, 중앙 및 주위 4사분면에서 가장 작은 것을 제외하고 15개의 모든 정사각형의 표적을 인식할 수 있었다. 글레어 비(GR)은 $12,346{\pm}1,995$이었다. 최대 색도 균일도 지표(D)는 $0.0025{\pm}0.0008$이었다. 또한 국내 실정에 적합한 진단용 표시장치의 정도관리 가이드라인 연구 결과를 제시하였다. 모든 인수검사 결과는 AAPM TG18 보고서 기준에 포함되어 진단 목적으로 사용하기에 적합하였다. 결론으로 인수검사는 표시장치가 진단에 사용하기에 적합한 성능임을 알려줄 뿐만 아니라 정도관리의 가이드라인, 최적 판독 환경, 그리고 표시장치의 교체시기를 결정하여주는 중요한 역할을 할 수 있다.
최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(Rrs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.
지금까지 잔디밭 토양의 물리성과 화학성을 개선하여 잔디의 생육을 향상시키기 위해 많은 토양 개량재들이 사용되어 왔다. 본 연구는 돈분 60%를 주성분으로 한 새로운 유기질 개량재가 들잔디와 한지형 잔디의 생육에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 온실에서 수행되었다. 먼저 모래에 동물성 유기질 토양 개량재(Animal Organic Soil Amendment, AOSA)를 10%, 20% 그리고 30% 혼합한 토양의 물리성과 화학성을 분석하였으며, 각 처리구에서 들잔디와 켄터키 블루그래스의 가시적 품질과 뿌리길이를 조사하였다. 모래에 AOSA를 $10{\sim}30%$ 혼합할 경우 토양의 화학성이 크게 개선되며 특히 20% 혼합 처리구의 유기물은 0.7%로 이는 USGA(미국골프협회)의 그린 기준에 적합한 수준이다. 또한, AOSA 30% 혼합 처리구의 유기질함량은 1.1%로 이는 들잔디 지반에 적합한 수준으로 볼 수 있다. 토양 물리성에서는, 모래에 AOSA를 혼합한 경우 투수계수가 감소하였는데 모래의 경우 높은 투수계수를 가지고 있으므로 잔디밭 토양의 투수계수를 적정 수준으로 유지하기 위해서는 AOSA를 $10{\sim}30%$ 혼합하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 잔디 생육은 AOSA를 $10{\sim}30%$ 혼합한 경우 90일까지 들잔디와 켄터키블루그래스의 시각적 품질이 모두 크게 상승하였으며 들잔디에서는 20%와 30%처리구의 뿌리길이가 좋았으며 켄터키블루그래스에서는 20% 처리구의 뿌리길이가 크게 향상된 것으로 나타났다. 결론적으로 가시적 품질 외에 잔디의 뿌리생육, 유기물 함량 그리고 경제성 등을 종합적으로 고려한다면 들잔디에는 모래에 유기질 개량재를 $20{\sim}30%$ 혼합하는 것이 좋고, 한지형인 켄터키블루그래스 상토에는 20% 혼합하는 것이 적정한 혼합비율이라고 판단되었다. 많은 한지형과 난지형 잔디에서 분리된 병원균들을 이용하여 유전적 다양성을 밝히는 연구가 진행되어야 할 것이다.는 잔디 관련 특허기술의 개발이 필요할 것으로 판단된다. 또한 국내 특허 출원의 목적은 판매나 계약의 수단, 벤처기업 확인, 정부의 정책적 금융적 중소기업 지원 혜택을 기대하면서 출원하는 경우가 많았다. 따라서 기술의 진보성, 독창성 및 사업성이 높은 특허기술의 개발이 필요할 것으로 판단된다. 이용한 지각속도 구조에 대한 연구가 극히 제한적으로 이루어질 수밖에 없었다. 그러나 최근에 국내의 여러 지친관측망에서 축적된 지진기록과 반사 및 굴절 탄성파 탐사를 수행하여 종합적으로 지각 속도구조를 규명하기 시작하였다. 이와 같은 인공발파를 이용한 지각속도구조를 규명하기 위해서는 많은 인원과 예산을 필요로 하므로 관련분야의 전문가들의 적극적인 참여가 필요한 상황이다.[청소년과 소비 생활]이 4.22로 가장 높은 특성을 나타냈다. 6. 3학년 가정교과 내용의 요구도 평균은 3.65-4.16의 범위이며 평균 3.76으로 약간 높게 나타났다. 학부모 전체의 중단원 요구도는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.16으로 가장 높게 나타났으며 [실내 환경과 설비] 3.89, [생활 공간의 활용] 3.72, [상차림과 식사 예절] 3.71 순으로 나타났으며, [식사 준비와 평가]는 3.53으로 가장 낮았다. 이 중 여학생 학부모는 [진로의 선택과 직업윤리]가 4.06으로 가장 높았고, 남학생 학부모는 [진로의 선택과 직업 윤리] 4.26으로 가장 높은 특성을 나타냈다. 본 연구 결과로 가정교과의 시수를 증가시켜야 하고 실험 시설의 확충이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 또한 교사의 연수를 확대 실시하여 교육의 질을 높이고, 교과의 전문성을 가진 기술 및 가정교사가 Team Teaching을 하는 수업 방법의 도입 및 정착이 요구되며 교과내용에서는 [가족]과, [소비 생활], [진로교육]의 내용이 강조되는
본 연구에서는 광학 센서를 이용한 벼 생육단계 별 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 구명하여 수확기 쌀 단백질함량을 추정하고자 하였다. 인공광원을 사용하는 능동형 광학센서인 GreenSeeker(NTech Inc., USA) GNDVI(green normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.55{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.55{\mu}m)$)와 NDVI(normalized difference vegetation index=$({\rho}0.80{\mu}m-{\rho}0.68{\mu}m)/({\rho}0.80{\mu}m+{\rho}0.68{\mu}m)$) 2종의 센서를 이용하여 벼 군락의 반사특성을 측정하고 동시에 식물체 샘플링을 통한 쌀 단백질함량을 분석하였다. 3년 동안(2005-2007년) 벼 출수 후 식생지수와 쌀 단백질함량의 관계를 조사해 본 결과 모든 시기에 걸쳐 GNDVI가 NDVI보다 상관이 높았고. 벼 수확기가 가까울수록 상관계수가 높게 나타났다. 수확기 쌀 단백질함량 예측 가능성을 알아보기 위해 벼 유수형성기와 출수기 두 시기의 GNDVI값과 수확기 쌀 단백질함량과의 관계를 분석해본 결과, 결정계수가 각각 0.91, 0.81로 특히 이삭거름 주기 전에 측정한 GNDVI를 통하여 수확기 쌀 단백질함량을 예측 할 수 있다는 결론을 얻었다. 이 결과를 바탕으로 유수형성기 GNDVI를 이용한 수확기 쌀 단백질함량 경험 모델식을 구하고 경험 모델식에서 얻어진 추정값과 실측값의 관계를 통해 검증하였다. 2005년과 2006년에서 구한 경험모델식의 쌀 단백질함량 추정값과 2007년도 쌀 단백질함량 실측값을 1:1 line에서 비교해본결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.96^{***}$).
연안 해역에서 식물성플랑크톤, 부유입자, 용존유기물은 복합적이고 비선형적으로 해수반사도를 변화시킨다. 최근 빠르게 발전하는 신경망 기술은 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 기존 연구에서는 성분별 고유광특성을 도출하기 위하여 세 단계의 신경망을 구성하였으나 본 연구에서는 심층신경망을 직접 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 데이터세트는 국제해색조정그룹에서 제공하는 합성데이터를 활용하였으며, 입력데이터는 9개의 파장의 원격반사도를 입력하였다. 이를 통해 해수 고유광특성을 심층신경망을 기반으로 도출하였다. 성능을 평가하기 위해 준분석 알고리즘(quasi-analytical algorithm)과 비교하였으며, 데이터 분포에 따른 로그 변환 여부가 심층신경망 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 정도를 비교 분석하였다. 그 결과, 준분석 알고리즘보다 심층신경망 알고리즘을 활용하면 부유입자에 대한 흡광계수를 제외한 고유광특성을 정확하게 추정할 수 있으며(R2 0.9 이상), 부유입자와 용존유기물의 흡광계수를 부유입자와 용존유기물 흡광계수로 각각 분리할 수 있었다. 그리고 심층신경망을 직접적으로 적용하는 알고리즘은 데이터의 로그 변환을 하지 않아도 성능 차이가 거의 없음을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과를 해색 자료 처리에 실제 적용하기 위해서는 다양한 해역의 현장자료 및 추가적인 데이터 세트를 활용한 학습을 진행하여, 경험적 및 반분석적 방법과 비교 분석하고 알고리즘 간 장단점을 적절히 파악하는 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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