본 논문에서는 연선의 성능 측정을 위한 혼합 모드 산란계수 측정시스템을 제안하였다. 연선은 균형 형태의 소자로써 일반적으로 동축 형태로 구현된 네트워크 분석기를 이용하여 특성 측정이 불가능하다. 이때, 발룬을 이용하여 균형 신호와 불균형 신호 간 변환을 통해 측정이 가능하지만 측정 주파수 대역폭이 제한되는 문제가 있다. 제안하는 시스템은 발룬을 사용하지 않고 4포트 벡터 네트워크 분석기와 설계한 고정구를 이용하여 혼합모드 산란계수를 측정하여 연선의 성능을 측정한다. 제안하는 시스템을 이용하여 상용 이더넷 케이블의 성능을 측정해보고 발룬의 이용한 결과와 비교해 보았다. 이를 통해 제안하는 시스템을 이용해 연선의 성능 측정이 가능함을 확인하였다.
기존의 침입탐지 시스템에서는 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나, 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 한다. 그리고 그 규칙과 완전히 일치되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크 상의 패킷은 PCA를 이용하여 결정된 주성분 공간에서 해석되고, 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷이미지패턴으로 정규화 된다. 이러한 두 가지 클래스에 대한 SVM 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.
본 논문은 direct digital synthesizer, 연산 증폭기 및 이득/위상 검출기로 구성된 소형 임피던스 분석기를 사용하여 차분 주파수 영역 반사 계측을 기반으로 한 케이블 결함 모니터링 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 주파수 영역 반사계측을 위한 고가의 벡터 네트워크 분석기를 저비용으로 대체할 수 있으므로, 장기간 동안 다중 지점을 모니터링하는 센서 네트워크 구성이 가능하다. 이 시스템의 성능은 전원 케이블의 결함 지점을 진단하는 실험을 통해 검증하였다.
군 통신 쉘터는 내부에 통신 및 환경장비를 탑재하여, 네트워크 중심전에서 다양한 무기체계들의 통합적인 전투력 발휘를 위해 요구되는 정보의 송/수신 기능을 실시간 보장하고 전술환경의 생존성을 극대화시키는 장비이다. 쉘터 내부에 다양한 통신용 장비가 탑재되기 때문에 외부로부터의 전자기 공격에 대한 차페 성능을 반드시 보장해야한다. 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법(서포트 벡터 머신)과 통계적 품질관리 기법(공정능력분석)을 이용하여 군 통신용 쉘터에서 차폐성능이 안정된 지점을 탐색하는 연구를 진행하였다. 안정된 지점의 탐색을 위하여 45대 쉘터의 EMI 차폐효과 측정데이터를 활용하였다. 먼저, 차폐효과가 안정되었다고 판단할 수 있는 기준을 세우고 서포트 벡터 머신으로 해당 기준에 부합하는 측정 포인트 집단과 그 외의 집단을 분리, 이 두 집단을 분류할 수 있는 분류 하이퍼플레인을 작성하였다. 그리고 공정능력분석을 이용하여 차폐효과 측정 데이터를 분석, 공정능력지수가 높은 측정 포인트와 서포트 벡터 머신의 하이퍼플레인으로 분류한 측정 포인트를 상호 비교함으로써 분류된 측정 포인트의 타당성과 차폐효과가 안정된 정도를 분석하였다. 분석 결과, 24개의 측정포인트에서 안정된 차폐 성능을 보유하고 있음을 확인하였다.
본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한,측정 시스템의 개요,측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송 수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며,타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴 드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며,55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태과의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나,입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드 와 C-밴드 모두 hh 편파가,입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.
감성분석 연구에서는 문장에 내포된 감성을 결정짓는 단어를 찾는 것으로부터 시작된다. 경영자는 소비자가 주로 사용하는 단어를 분석함으로써 시장의 반응을 이해할 수 있다. 본 연구에서는 감성분류의 성능에 영향을 미치는 단어를 찾기 위하여 입자군집최적화 탐색방법과 다목적진화 알고리즘이 적용된 속성선택 방법을 제안한다. 속성선택 방법은 기존 머신러닝 분류기를 벤치마킹함으로써 성능이 비교된다. 벤치마킹된 분류기는 의사결정나무, 나이브 베이지안 네트워크, 서포터 벡터 머신, 랜덤포레스트, 배깅, 랜덤 서브스페이스, 로테이션 포레스트이다. 연구결과에 따르면, 입자군집 최적화 알고리즘이 적용된 속성선택방법으로 선택된 속성을 사용한 경우에 속성의 수를 상당히 줄일 수 있었고, 분류기의 성능을 유지시킬 수 있었다. 특히, 정확도 결과에서는 입자군집 최적화 탐색방법으로 선택된 속성을 사용한 경우의 서포터 벡터 머신의 성능이 가장 높게 나타났다. AUC 결과에서는 랜덤 서브스페이스가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 해당 탐색방법과 분류기를 적용함으로써 오피니언 마이닝 모델의 성능을 효율적으로 유지 및 개선시키도록 도움을 준다.
새로 조성된 간척지 갯벌이 건조 수축하면 지반 침하와 더불어 토양 내로의 마이크로파의 침투 깊이가 증가한다 따라서 인공위성 DInSAR를 이용하여 지반 침하량을 구하고자 할 때, 건조 시 동시에 발생하는 마이크로파의 개펄 침투 현상을 규명하여 보정해 주어야 한다. 이를 위하여 다편광 산란계(Polarimetric Scatterometer)를 구성하여 건조 개펄에 대한 실내실험을 실시하였다. PolScat의 구성은 5.0-5.6GHz 대역의 dual-polarization square horn antenna를 사용하였으며 Agilent 8753ES 벡터 네트워크 분석기를 사용하였다. 길이 2m, 폭 2m, 높이 20cm의 개펄 샘플을 약 6주 동안 실내에서 건조시켜 위상을 측정한 결과 지반 침하와 함께 약 4mm의 마이크로파 투과현상이 발견되었다. 따라서 인공위성 DInSAR 지반침하량 계산에 있어서 반드시 토양 수분에 따른 마이크로파의 토양 침투 깊이를 보정해 주어야 함이 밝혀졌다.
본 연구에서는 벡터 네트워크 분석기(vector network analyzer; VNA)와 코플라나 전송선(coplanar waveguide; CPW)을 이용한 강자성 공명 측정 방법을 개발하기 위해 두께가 각각 10, 20, 40 nm인 $Ni_{81}Fe_{19}$(Permalloy; Py) 합금 박막을 증착하여 측정하였다. 유리기판 위에 패터닝 작업을 거쳐 CPW를 형성하고 제작된 CPW 위에 Py 박막을 직접 올려놓아 시료의 반사/투과계수인 S-파라미터를 측정하였다. 외부자기장을 0 Oe에서 490 Oe까지 변화 시키며 측정해본 결과 Py 박막의 공명주파수는 2.5 GHz에서 7 GHz 범위 내에서 나타났으며 외부자기장의 세기가 커짐에 따라 공명주파수도 증가함을 확인하였다. S-파라미터를 분석하여 나온 공명주파수와 반치폭을 이용하여 포화자화량과 길버트 감쇠 상수를 구한 결과 Py 박막 40 nm에서 길버트 감쇠 상수 값 0.0124($\pm$0.0008)를 구했고 이는 선행 연구되었던 일반적인 강자성 공명 측정값과 일치함을 볼 수 있었다. 또한 두께별 의존도를 조사해본 결과 두께가 작아질수록 S-파라미터의 세기가 작아지는 것을 확인 할 수 있었으며, 강자성공명 분석 결과에서 Py 박막의 두께가 10 nm에서 40 nm까지 증가할 때 유효 포화 자화가 7.205($\pm$0.013) kOe에서 7.840($\pm$0.014) kOe로 증가하는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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