After the 1990's, a computer-aided partial discharge(PD) measurement system was referred in part of aging diagnosis using digital signal processing as the new technology has been studied. The PD patterns and relevant information for pattern recognition are discussed in PD research area, because discharge quantity(q), the number of discharge pulse(n) and the applied boltage phase($\varphi$) was combined with the system information of the aging state. This paper investigates the discharge phase and quantity, as well as the number of discharge(n) with regard to discharge signals generated in power cable. therefore, according to characteristic analysis on the distribution of $\varphi$, q and n, it is able to apply in the aging analysis of power cable which visual observation is impossible and distribution change of discharge signals offers much information for risk degree on aging progress of insulation materials.
패턴인식은 주위 환경을 관찰하는 방법, 배경으로부터 관심있는 패턴을 구분하는 방법, 소리를 얻는 방법, 그리고 패턴 범주들 중에서 타당한 결정을 얻는 방법에 관한 연구이다. 패턴인식 시스템을 설계할 때 필수적으로 1) 데이터의 획득과 전처리, 2) 데이터의 표현, 3) 결정방법 선택과 같은 세 가지 사항을 고려해야한다. 그 이유는 영상을 획득하기 위한 센서의 선택, 전처리 기법, 표현 기법, 의사결정 모델에 따라 인식의 결과가 달라질 수 있기 때문이다. 컬러영상은 다양한 컬러 패턴으로 구성된다. 대부분의 패턴인식 방법은 훈련되어진 컬러정보를 사용하여 컬러의 특징을 추출한다. 본 논문은 몇 가지 제한된 컬러를 가진 영상으로부터 특정한 컬러 패턴을 적응적으로 추출한다. 컬러 패턴의 수가 한정되어 있기 때문에 영상에서 컬러의 분포가 유사하다. 그러나, 영상에 잡음이나 열화가 존재하면, 그 분포가 변화한다. 그러므로 이미 알고 있는 컬러정보를 가지고 특정한 컬러의 특징을 추출할 수 없다. 그래서 본 논문에서는 유사한 컬러 패턴을 가진 영상에 대하여 특정한 컬러의 특징을 적응적으로 추출함으로서 인식의 오류를 감소시킬 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 열화가 적은 표본영상을 사용하고, 잡음과 열화가 포함된 여섯 가지의 검사영상을 사용한다. 결론적으로 제안한 방법이 통계적인 패턴인식의 결과보다 정확한 결과를 보여준다.
본 연구에서는 한국 남해해역의 해양환경 중 해수표면온도의 변화와 Cochlodinium polykrikoides 적조의 시공간 분포가 밀접한 관련성을 가지고 있음을 파악하였다. GIS와 원격탐사기술은 한국 중남부해역에 적용되었고, 이 지역은 매년 하계에 적조가 최초로 발생하는 지역이다. 해수표면온도를 포함한 적조의 이동 경향을 비교하기 위해 현장조사에 의한 적조 분포가 조사선에 의해 수집되어졌다. 또한, 적조의 위성영상과 해수표면수온 분포를 Landsat 위성자료를 통해 획득하였다. 위성자료에 의해 추정된 적조의 분포와 해수표면온도분포는 유사한 패턴을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 여름철에 한반도 남동부 연안해역에서 나타나는 적조의 분포와 이동경향은 이 지역의 해수온도 분포의 시공간적인 분포에 밀접한 관계가 있다.
GIS 분야에서 지도 일반화는 공간자료의 상세도를 결정하여 효과적으로 자료를 가시화(Visualixation)하거나 자료의 해상력을 변화시켜 변환하는 기능을 수행한다. 최근까지 지도 일반화는 선사상 (Line Features)에 집중되었고, 수치지도를 구성하고 있는 정보량과 그 중요성에 비하여 점사상 (Point Features)에 대한 연구는 상대적으로 미미하였다. 이러한 맥락에서 본 연구는 점사상에 대한 구체적인 일반화 방안을 모색하는데 목적을 둔다. 특히 점사상의 일반화에서 원자료의 기하학적 특성을 파악하는데 가장 중요하게 고려한 요소로 점사상의 분포패턴을 선정하였다. 즉 'Grieg-Smith방법'을 활용한 방격분석 (Quadrat Analysis)과 최근린분석 (Nearest-Neighbour Analysis)를 통해 점사상이 갖고 있는 분포패턴의 특성을 찾아낸 다음, 이를 변형시키지 않도록 일반화의 기준거리(Threshold)를 설정하여 점사상을 제거하는 방법을 통해 점사상의 일반화를 시도하였다. 따라서 이 연구에서 제시한 점사상의 일반화 방안은 원래 점사상이 갖고 있는 기하학적 특성을 최대한 유지한다.
발광다이오드 (Light-Emitting-Diode, LED)의 균일한 전류분포, 높은 광출력 및 내부양자효율 확보를 위해서는 활성영역으로의 균일한 전류주입이 필수적이며 이를 위해서는 최적화된 전극패턴 설계가 매우 중요하다. 따라서 현재까지지도 균일한 전류확산을 위한 전극 패턴 설계에 많은 연구가 다각도로 진행되고 있으며, 전극 패턴에 따른 LED의 성능향상 또한 보고되고 있다. 전극패턴과 더불어 중요시 되는 것은 바로 전류주입에 필수적인 전극 패드이다. 최근에는 LED가 대면적화 되어감에 따라, 패드의 개수가 증가하고 그 위치에 따른 영향력 및 중요성 또한 높아지고 있다. 본 연구에서는 동일한 전극 패턴을 갖는 Planar LED에서의 전류확산 극대화를 위한 패드의 위치에 따른 전기적 및 광학적 특성에 대해 연구하였다.
무선 통신 채널에서 오류 패턴은 유선에 비해 다른 오류 특징을 가지고 오류가 빈번하게 발생한다. 특히 오류가 오랫동안 없는 상태가 지속되기도 한다. 그러나 시뮬레이션에서 이용되는 균일 분포(Uniform distribution)와 같은 간단한 오류 모델에 의해 발생된 오류는 실제적인 오류 패턴과는 많은 차이가 있다. 이러한 차이점을 없애기 위해 측정된 오류를 기반으로 해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 chaotic map 모델을 시뮬레이션에서 사용할 수 있다. Chaotic map 모델은 다른 오류모델에 비해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 오류 패턴을 가지고, 비교적 간단하게 필요한 파라미터를 구할 수 있다. 본 논문에서는 chaotic map 모델을 무선 센서 네트워크에 적용 했다. 센서 네트워크에서 수집된 데이터와 이 데이터를 통한 Chaotic Map 모델을 CCDF(complementary cumulative distribution function)를 통해 비교했다. 무선랜 환경에서 실험된 chaotic map model은 2/3이상의 결과에서 일치하였지만. 센서 네트워크를 적용하면 무선랜과는 다른 특성을 가지기 때문에 30%의 트레이스에서 chaotic map 모델과 일치한다.
LCD(Liquid Crystal Display)는 자체 발광능력이 없으므로 그 후면에서 LCD 화면을 밝혀주는 BLU(Backlight Unit)를 필요로 한다. BLU의 핵심부품으로써 광원으로부터 나온 빛을 LCD의 패널 방향으로 이끌어내는 역할을 담당하고 있는 부분이 바로 도광판이고, 빛을 패널 방향으로 고르게 분포시키기 위해 도광판 하부에 점 모양의 확산물질을 인쇄한다. 이 인쇄패턴은 광원으로부터의 거리에 따라서 그 크기를 다르게 함으로써 패널 부분으로 균일한 평면광을 생성하도록 한다. 따라서 보다 균일한 평면광을 생성하는 BLU를 개발하기 위해서는 주어진 조건에서 패널 부분으로 균일한 평면광을 생성하도록 설계된 인쇄패턴을 찾는 것이 관건이다. 이러한 인쇄패턴을 Simplex Search 알고리즘을 사용하여 자동으로 찾게 함으로써 수작업으로 찾는 것보다 빠른 시간 내에 더욱 효율적인 인쇄패턴을 찾도록 한다.
강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 분석하는 것은 수문연구에서 중요한 주제 중 하나이며 댐유역에 대해 기상 및 유출자료를 사용하여 이를 상세히 분석함으로써 이수기에 필요한 수자원을 예측 및 확보하는 것은 중요하다. 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 상세히 분석하기 위해서는 댐유역의 상류부터 하류까지 많은 유출관측지점의 자료를 사용해야 하지만 상류의 소유역들은 대부분 미계측유역이라는 문제점이 있다. 본 연구에서는 자료공간확장 방법을 사용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하고 이 자료들을 분석함으로써 강우패턴이 유출반응에 미치는 영향을 자세히 분석하였다. 먼저 안동댐유역내 관측유역인 안동댐, 도산, 소천유역을 대상으로 1989년부터 2009년까지의 기간 중 20개의 사상에 대하여 분포형 모형인 GRM 모형의 적용성을 조사하였으며 전반적으로 0.5 Nash-Sutcliffe 계수 이상의 타당한 모형효율성 결과를 얻었다. 그 후 자료공간확장 방법을 사용하여 안동댐 상류에 위치한 47개의 미계측 소유역들의 유출자료를 생성하였으며 세 관측유역을 포함한 총 50개 유역의 유출자료를 연구에 사용하였다. 그리고 총 50개 유역의 평균강우량 시계열 자료를 생성하고 이동평균방법을 사용하여 이 평균강우량 자료를 강우강도-지속시간 곡선으로 변환하였다. 강우패턴과 유출반응간의 관계를 분석하기 위해 합리식의 유출계수와 강우강도비율을 사용하였으며 유출계수와 강우강도비율을 계산하기 위해 유역별 도달시간을 사용하였다. 여기서 강우강도비율은 강우강도지속시간 곡선을 사용하여 첨두강우강도를 도달시간에 해당하는 평균강우강도로 나눠준 값이다. 그리고 이 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 그 경향을 조사하였다. 그 결과 20개 사상은 유출계수, 강우강도비율과 유역면적을 사용하여 물리적으로 타당한 네 가지의 타입으로 분류될 수 있었다. 이 네 가지 타입은 강우의 이동 및 분포와 상관이 있었는데 첫번째 타입은 안동댐 유역전체에 강우가 거의 등분포하는 경우, 두 번째는 강우가 유역의 상류방향으로 이동하는 경우, 세 번째는 강우가 유역의 하류방향으로 이동하는 경우, 그리고 네 번째는 강우가 유역에 무작위로 분포하는 경우였다. 이것은 어떠한 사상에 대해서도 유출계수와 강우강도비율을 유역면적에 대해 도시함으로써 강우패턴과 유출간의 관계를 분석할 수 있다는 것을 나타낸다. 그리고 이 네 가지 타입에 대한 강우사상들의 비율은 각각 65%, 20%, 10%, 그리고 5% 였다. 이 타입별 강우사상의 비율은 향후 강우-유출관계에 의한 수자원 예측 및 확보에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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