Water line은 UV 처리된 호스의 내부에 압력보상 기능이 첨부된 경질의 미로 튜브를 끼워 사용하도록 제작되어 있다. 점적 호스의 외경은 15.8mm이며 대부분 0.5~2.5bar 사이의 압력에 1.5~3.0 L/hr의 유량을 공급한다. 따라서 전적 호스의 내부에 위치한 경질 미로 튜브의 설계는 유량의 압력보상에 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 경질 미로 튜브를 통과하는 작은 돌기의 수가 압력과 유량에 어떤 영향을 미치는지에 대한 기초적인 실험을 수행하였으며 경질 미로의 압력과 유량 특성에 따른 이론적 해석과의 비교분석을 통하여 새로운 미로의 형상 설계에 활용할 기초적 연구를 수행하고자 하였다. 점적 호스의 성능은 길이(보통 300~400m)에 대한 유량의 균등성을 유지하는 것이며 균등성은 압력보상에 의해 이루어진다. 원통형 미로는 점적 호스의 내부에 삽입되어 원통 부분에 형성된 미로의 길이에 따른 유량의 균등성을 유지하도록 설계되어 있다. 점적 호스의 원통 주변에는 8개의 미로로 구성되어 있으며 미로의 길이를 금속 평면으로 금형 제작하여 투명판에서 미로의 형상을 보이게 하였다. 또한 입구부분에 물을 공급하고 미로의 각 위치별 배출구를 설치하여 압력에 따른 유출량을 전자저울에 측정하여 압력별 유량의 균등성에 대한 데이터를 측정하였다. 유입구의 압력을 0.5, 1.5, 2.5, 3.0bar로 각각 공급하였으며 유출량은 미로의 8개 구간에 따라 측정하였다. 경질 미로의 유출량은 미로의 길이가 짧을수록, 압력이 커질수록 유출량이 높게 나타났다. 또한 미로의 길이가 짧을 경우에는 유출량의 차이가 비교적 크게 나타났으나 미로의 길이가 길수록 압력에 대한 유출량에 대한 차이가 크지 않음을 알 수 있었다. 따라서 경질 미로에서 미로의 길이를 길게 할 경우에는 유출량을 비교적 균일하게 할 수 있음을 보여주고 있다. 반면에 미로의 길이가 길어질수록 압력변화에 따른 유출량이 지수적으로 감소함을 나타내고 있다. 미로의 길이가 7번과 8번에서는 상당히 균일한 성능을 보여주므로 경질 미로의 배출구를 전체적으로 모두 활용함으로써 압력보상을 비교적 균일하게 할 수 있음을 보여주고 있다. 압력보상은 탄성을 가진 실리콘과 미로로 구성될 경우에 가장 큰 효과를 나타내지만 점적 호스와 같이 경질 미로만으로 압력보상을 해야 할 경우에는 경질 미로의 길이가 매우 중요하다.
본 연구는 지리산국립공원 일원에 방사한 반달가슴곰(Ursus thibetanus ussuricus)이 유발한 피해에 대한 보상 만족도를 살펴보고, 지역주민과의 갈등관리 위한 기초 자료를 제공하기 위해 수행하였다. 이를 위해 2004년부터 2007년까지 반달가슴곰으로 인해 피해를 받고 보상을 받은 93명을 대상으로 2007년 6월${\sim}$12월에 설문조사를 실시하였다. 조사결과 현재의 피해보상프로그램에 대한 만족도는 5점 척도상 평균 $3.14{\pm}0.85$점으로 보통수준이었다. 보상만족도는 소득수준, 복원사업 찬성 여부, 보상금액, 보상절차 등의 요인과 유의한 상관관계가 있었다. 피해보상심의위원회를 통한 보상방안에는 비교적 긍정적(평균 $3.3{\pm}0.9$점)이었으나, 다른 야생동물과 동일한 기준인 피해액의 80% 수준에서 보상하는 방안에 대해서는 부정적(평균 $2.6{\pm}1.11$점)이었다.
비선형 마찰인 유압 작동기의 스틱-슬립 마찰은 정확성과 응답성에 문제가 된다. 그러므로 마찰보상은 다양한 제어알고리즘을 통하여 연구되어 왔다. 적응이산시간 슬라이딩 추종제어기는 유압작동기 내의 비선형 마찰 특성을 보상하기 위하여 적용하였다. 다오판틴 방정식을 기초로 하여 새로운 이산시간 슬라이딩 함수는 마찰과 모델링 오차를 포함하여 제어법칙을 정의하였다. 비선형 파라미터의 추종성을 기초로 슬라이딩 함수와 프로젝션 항수를 이용하여 강인성을 높였다. 시뮬레이션과 실험결과는 좋은 추종성능을 얻었다.
5.1채널 스피커 시스템을 이용하여 음향을 재현 시 나타나는 현상인 크로스토크를 제거하여 청취자에게 보다 입체적인 음을 재현하는 방법에 관한 것이다. 본 논문에서는 자유음장 모델에 기초하여 5.1채널 스피커 시스템의 보상함수를 해석, 이를 심리음향에 기초한 바크 스케일(bark scale) 등가 보상 밴드패스 필터에 적용하여 주파수 제한적인 음질 보상을 실시하였다. 정면 채널과 서라운드 채널의 음원을 제작하여 기존의 2채널 및 5.1 시스템에서 제시하는 음원과 비교하여 객관적인 음질평가 및 청취자를 대상으로 한 주관 평가를 실시하였다. 제안된 방법에 따라 측정한 결과에 따르면 ±30。의 정면 스피커를 배치한 돌비 표준 스피커 배치에서 38㏈ 이상의 분리도를 얻었으며 확산감에 대해 전문가를 대상으로 한 주관 평가는 5점 평가를 기준으로 0.4점이 향상되었다.
분산 비디오 부호화기법(DVC: Distributed Video Coding)의 성능을 개선하기 위한 한 가지의 방법으로서 보조정보에 대한 반복적인 보정기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 반복적인 보정기법으로서 복원 레벨과 보조정보 사이의 관계를 이용한 기법 또는, 움직임 벡터의 필터링에 기초한 보정기법이 제시하고 있으나 성능 개선은 제한적이다. 기존 방식들의 성능 제한을 극복하기 위해, 본 논문에서는, 먼저, 초기의 보조정보 생성 시에 블록별 비용을 측정하여 적응적 움직임 보상을 수행한다. 그리고 수신되는 비트 플레인 정보를 이용하여 블록별 적응적 예측 모드를 사용함으로써 비대칭적인 물체의 움직임 보상에 효과적인 반복적인 보정기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 보정기법을 사용함으로써 최대 0.2 dB이상의 성능을 개선함을 보인다.
최근 많은 사람들이 온라인 게임을 즐김에 따라 플레이어의 온라인 게임 이용 시간을 늘리기 위해 새로운 형태의 다양한 게임을 시장에 출시하고 있다. 하지만 왜 플레이어가 온라인 게임을 지속적으로 플레이하는지에 대한 연구는 그렇게 많지 않다. 본 연구는 플레이어의 온라인 게임 이용 시간의 주요한 요인이 되는 즐거운 경험의 이유를 분석하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 몰입의 경험과 고객충성도간의 관계를 기초로 몰입을 증가시키기 위한 내적, 외적 보상의 종류에 대해 분석하였다. 먼저 Personal Interaction을 통해 플레이어가 얻고자 하는 외적 보상은 문제해결에 따른 보상의 형평성이며, 이를 통해 플레이어는 현재 자신이 목표성취를 잘 하고 있다고 느끼는 인지적 성과를 높게 경험하는 것으로 분석되었다. 두 번째, Social Interaction을 통해 플레이어는 타 플레이어로부터 긍정적인 평가를 받기를 원하며, 이를 통해 자아존중감이 높아지는 것으로 분석되었다. 결국 인지적 성과와 자아존중감은 온라인 게임을 통해 플레이어에게 몰입을 경험하게 만드는 주요한 요인이며, 이를 통해 게임을 계속 이용하겠다는 고객 충성도가 높아진다는 것을 알 수 있었다.
320 Gbps WDM 시스템의 전송로에 색 분산과 자기 위상 변조 외에 상호 위상 변조 현상(XPM ; Cross Phase modulation)이 존재하는 경우 XPM 현상이 광 펄스 왜곡 보상에 미치는 영향을 광섬유분산 계수와 변조 파형 형식에 따라 분석해 보았다. 본 논문에서 고찰한 WDM 시스템은 전체 전송 링크 중간에 HNL-DSF (Highly Nonlinear Dispersion Shifted Fiber)를 비선형 매질로 이용한 광 위상 공액기를 두어 보상하는 MSSI (Mid-Span Spectral version) 기법에 기초를 두고 있다. MSSI가 적용 된다고 하더라도 WDM 채널간 XPM의 영향이 존재하면 전체적인 보상 정도가 감소하여 최대 전송 채널 전력의 크기가 광섬유 분산 계수에 관계하여 줄어드는 것을 확인할 수 있었고, WDM 시스템의 광섬유 분산 계수가 클수록 임의의 채널에 왜곡을 유도하는 XPM의 영향을 크게 감소시킬 수 있는 것을 알 수 있었다. 아울러 XPM의 영향을 최소화하기 위해 WDM 시스템에 분산 계수가 큰 광섬유를 사용하는 경우 전송 펄스 형식을 RZ보다 오히려 NRZ로 하게 되면 모든 채널을 매우 비슷한 정도로 보상할 수 있다는 것을 확인하였다.
로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 오염된 입력음성을 보상하는 방법들 중 신호편의제거 알고리듬을 근간으로 하여 환경에 독립적이고, 연산량을 최소화하며, 그리고 기존의 인식시스템에 쉽게 적용시킬 수 있는 새로운 보상 알고리듬을 개발하였다. 이를 위하여 기존의 신호편의제거 알고리듬에 대하여 여러 개의 바이어스를 동시에 사용하는 알고리듬과 코드북을 부분적으로 검색하는 알고리듬을 추가로 제안하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬을 복합하여 적용한 경우, 기존 알고리듬에 비하여 약 1/8정도로 연산량을 감소시킬 수 있었으며, 보상 후의 인식률도 기존 신호편의제거 알고리듬의 77.58%에서 81.32%로 향상되었다.
콘크리트의 사용은 건축 및 토목분야에서 널리 사용되어 왔으며, 센서는 콘크리트에 기능적 특성을 위해 사용되어 왔다. 손상을 스스로 나타내는 콘크리트는 이미 개발되고 있는 중에 있다. 본 연구에서 온도보상센서는 금속의 선형팽창과 체적변형을 이용한 센서이다. LED는 광센서로 고휘도이며, 이들 센서의 가격은 저가격이다. 화재하중으로 인하여 콘크리트 보의 온도보상센서가 동작하는 동안 지상 보의 LED동작으로 콘크리트 부재의 온도상승을 예측한다. 본 연구에서는 부재의 손상감지를 위해 간단한 계측방법을 이용하여 화재자현을 스스로 나타내는 콘크리트 보를 개발하기 위한 기초적 연구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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