무선 센서 네트워크에서 표적의 감시는 크게 표적의 탐지 및 추적과 표적의 식별로 나누어진다. 기존의 센서 노드에서의 신호 처리는 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 이런 기존의 방법은 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 줄이는 알고리듬을 제안한다.
인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.
2012년부터 도입된 "신재생에너지 의무할당제(RPS)"로 인하여 500MW이상의 설비 용량을 갖춘 발전소의 경우 총발전량에서 일정 비율을 신재생에너지로 공급하여야 한다. 이러한 신재생에너지 중 농업부산물은 목질계 바이오매스의 한 종류로 '탄소중립(Carbon Neutral)' 연료이며 기존 화석연료와 혼소로 활용 할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 낮은 발열량, 운송 및 저장비용, 일정하지 않은 연소특성의 문제로 인하여 대부분 노지에 방치되거나 버려지고 있다. 이러한 버려지는 농업부산물을 효율적으로 활용하기 위한 방법 중 하나로 반탄화(Torrefacation) 처리가 대두되고 있다. 반탄화 처리 시, 발열량이 증대되며, 저장과 이송에서의 이점을 갖게 된다. 그러나, 반탄화는 공정 과정중 질량손실에 따른 에너지 총량의 감소한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 반탄화공정을 위한 질량감소모델을 제시 하고자한다. 승온 속도(heating rate)를 $7.5^{\circ}C/min$, $15^{\circ}C/min$, $22.5^{\circ}C/min$의 조건에서의 열중량분석 결과를 토대로 속도모델식(Arrhenius method, Ingraham & Marrier method 등)을 적용하여, 반응속도상수를 도출하였다. 이 반응속도상수를 이용하여 질량감소 모델을 정립하였고, 이를 실험결과와 비교, 검증하였다.
병렬 컴퓨터 구조의 통신 시스템에 있어서 수많은 반도체 소자의 연결을 가능하게 하는 선형 사이즈의 팽창기가 병렬 상호 연결망과 관련된 여러 분야에서 활발히 연구 되어왔다. 그러나 이러한 병렬 컴퓨터 구성의 주요한 단점은 프로세서와 메모리간의 병렬 상호 연결망 구성에 있어서 요구되는 비용이 크다는 것이다. 선형 사이즈의 팽창기를 이용한 집중기는 기존의 병렬 상호 연결망 보다 이론적으로 최적의 병렬 상호 연결망 구조로 구성 될 수 있다. 현존하는 구조는 커다란 팽창 상수를 갖는 팽창기에 근거한다. 이는 현실적으로 반도체 기술에 부합하는 네트워크의 구성에 비현실성을 내포한다. 팽창 상수를 줄임으로서 현실성이 있는 팽창기에 근거하여 집중기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 논문은 식, $\mid\Gamma_x\mid\geq[1+d(1-\midX\mid/n)]\midX\mid$을 만족하는 향상된 팽창 상수를 찾기 위한 증명 과정에서 퍼뮤테이션 함수의 일치점을 세분화하여 이용하였고, 그 팽창 상수를 집중기 구성에 적용하여 희귀적 네트워크의 구조를 갖는 보다 현실성있는 초집중기의 구성을 제안한다. 결과적으로, (n, 5, $1-\sqrt{3/2}$)로 구성된 팽창기를 이용하여, Gabber와 Gali의 구조에 적용 함으로서 209n의 복잡도를 갖는 초집중기를 구성한다.
상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.
상수관망시스템은 정수처리 된 용수를 수요처에 공급하는 사회기반시설물이며, 주로 지하에 매설되는 시설물의 특성상 관로에 누수가 발생하였을 경우, 정확한 발생지점을 파악하기가 어렵다. 특히, 지진에 의해 시스템 내 다중지점에 누수가 발생할 경우, 장기간 경제적 손실과 사용자의 불편이 예상되므로 신속히 누수지점을 파악한 후, 피해 관로의 적절한 교체 혹은 보수가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 지진으로 인해 상수관망에 발생한 다중 누수관로의 정확한 탐지를 위해 다양한 누수탐지 기법을 제안하고 모의결과를 비교, 분석하였다. 가상의 다중 누수 시나리오를 모의한 후, 시스템 내 설치된 수압계와 유량계의 누수발생 전, 후 모니터링 값을 이용하여 1) 최적화 알고리즘을 이용한 Calibration 기법, 2) 수리해석을 통한 누수지점 역추적 기법, 3) 인공신경망을 이용한 Pattern 학습법 등을 적용하였다. 동일한 다중 누수 시나리오를 각 누수탐지 기법에 적용함으로써 누수지점 산정 결과에 대한 정확도를 비교, 분석하였다. 본 연구는 최근 국내에서 발생빈도가 높아지고 있는 지진재해 발생에 대비하여 상수관망시스템의 지진피해 복구 연구를 위해 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
칩의 크기가 감소함에 따라 RC (Resistance, Capacitance) 지연, 전력소비증가 및 신호잡음 등이 문제가 되어왔다. RC지연 문제는 배선에 알루미늄 보다 비저항이 낮은 구리를 사용하고 절연막으로 유전상수가 낮은 물질을 사용하여 개선될 수 있다. 이와 같은 맥락에서 점차 저유전상수 박막의 필요성은 증가하고 있다. 그러므로 이를 개선하기 위해 저 유전상수 값을 가지는 물질을 개발 혹은, UV나 플라즈마 그리고 열을 이용하여 처리하는 연구가 절실히 요구되고 있으며, 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서 저유전박막은 HDP-CVD (High Density Plasma Chemical Vapor Deposition) 시스템에서 (CyOz)-SiHx와 O2의 비율을 각각 변화시키면서 증착 되었다. (CyOz)-SiHx와 O2의 비율은 60/150, 60/180, 60/210, 60/240로 증가하면서 증착하였다. 그리고 surface profilometer을 이용하여 박막의 증착율을 측정하고 LCR meter를 이용하여 정전용량을 측정하여 유전상수 값을 얻었다. 박막의 화학적 조성과 구조는 FTIR (Fourier Transform Infrared Spectroscopy)로 측정하였다. 박막의 유동 특성은 SEM (Scanning electron microscope) 이미지로 살펴보았다.
일반적으로 type-1 fuzzy set 에 존재하는 불확실성을 보다 효율적으로 다루고 제어하기 위하여 Type-2 fuzzy set (T2 FS)이 널리 사용되고 있다. T2 FS에서 퍼지화 상수 (fuzzifier value) m은 이러한 불확실성을 처리하기 위한 가장 중요한 요소이다. 따라서 적절한 퍼지화 상수 값을 결정하는 연구는 여전히 지속되고 있고, 많은 방법들이 연구 되어 왔다. 본 논문에서는 주어진 패턴을 분류하기 위하여 Interval type-2 possibilistic fuzzy C-means (IT2PFCM) 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터링을 위해 사용된 IT2 PFCM 방법에서 각 데이터에 대하여 적응적으로 적절한 퍼지화 상수의 값을 계산하는 방법을 제안한다. 히스토그램 접근법을 통하여 각각의 데이터 포인트로부터 정보를 추출해 내고 추출된 정보를 이용하여 두 개의 퍼지화 상수인 $m_1$, $m_2$. 값을 결정한다. 이렇게 얻어진 값은 interval type-2 fuzzy의 최저 및 최고 멤버쉽 값을 결정하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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