열펌프의 고장감지 및 진단을 위하여 측정값에 대한 분석은 필수적이다. 열펌프의 고장감지는 열전대 등의 온도센서로 수행되는데, 재연성과 센서자체의 오차에 의해 시스템의 정상상태 측정값들은 통상 백색 노이즈의 형태로 존재한다. 고장감지 및 진단시스템을 구축하기 위하여 이상적인 정상상태를 정의하는 기준모델을 추출하게 되는데, 실제 측정값과 모델에 의한 기대값은 수학적 편차, 즉 잔차가 필연적으로 존재하게 된다. 이러한 잔차는 운전조건에 따라 변화하며, 다양한 불확실도를 포함한 확률분포를 갖게 된다. 본 연구에서는 온도센서를 활용하여 정상상태 진단을 수행하고 이를 기반으로 기준모델을 도출하였다. 이후 실측값과 기준모델과의 잔차를 통계적으로 분석하여 고장여부를 판단하는 경계값을 산출하였다. 본 분석에 의하여 열펌프의 고장감지 및 진단시스템의 개발을 위한 불확실도와 경계값을 통계적으로 계산함으로써 진단결과의 확률적 신뢰성을 보장할 수 있는 방법론을 제공하였다.
본 논문은 DCT, FFT 및 Wavelet 등과 같은 주파수 영역에 의한 Watermarking 기법에서 정확한 Watermark를 검출하기 위하여 제안한 알고리즘이다. 본 논문에서 사용한 알고리즘은 기존의 왜곡된 영상에서 원 영상의 주파수 변환 값을 제거하여 왜곡된 상태의 영상 값에서 삽입된 Watermark를 검출하는 알고리즘에서 벗어나 왜곡된 값을 완전히 제거한 상태에서 영상의 Watermark를 검출함으로써 보다 완벽한 Watermark를 검출 할 수 있는 향상된 알고리즘을 제안하였다.
본 논문은 다중경로 페이딩 채널에서 폐루프 MIMO-OFDM 시스템을 구현할 때 효율적인 피드백 정보를 제공하기 위한 채널 품질 지시자(Channel Quality Indicator, CQI)를 결정하는 방법에 관한 것이다. 다중경로 페이딩에서 OFDM심볼의 부반송파들이 주파수영역에서 서로 다른 채널이득을 경험할 수 있고 여러 채널행렬 중에서 어느 채널행렬에 기반해서 채널 상태를 반영하는 채널대표값을 계산해야 하는지 분명하지 않다. 따라서 수신측에서 송신측으로 피드백하기 위해서 하나의 CQI정보를 생성하는데 필요한 채널 대표값이 필요하다. 채널 대표값을 구할 때 쉽게 생각 할 수 있는 방법인 기준신호의 평균 채널행렬을 이용하는 경우에는 채널상태를 정확히 반영하지 못하고 기준신호의 MMSE검출 후 SNR을 검출하는 방식은 채널상태를 정확히 반영해서 성능을 향상시키지만 많은 연산량을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 허미시안 연산된 값을 채널 행렬 평균화해서 채널상태를 정확하게 반영하고 연산량을 줄이는 것에 중점을 두고 있다.
본 논문에서는 휴우리스틱 자원 시간 계획을 위한 새로운 탐색 알고리즘인 Strictly Enforced Hill-Climbing (SEHC)을 제안한다. 이 탐색 알고리즘은 FF 등의 계획기에 적용되어 매우 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC는 목표를 찾아가는 과정 동안 매번 현재 상태에서 그 상태보다 더 낮은 휴우리스틱 값을 갖는 첫 번째 후손 상태를 찾아 넓이 우선 탐색을 펼치는 데 반해, 본 논문에서 제안하는 SEHC는 찾아진 첫 번째 후손 상태와 같은 깊이의 나머지 형제 상태들까지 탐색을 연장하여 최소의 휴우리스틱 값을 갖는 후손 상태를 찾아낸다. 이와 같은 SEHC 탐색방법은 매 주기마다 소량의 추가 탐색을 통해 탐색의 전체과정 동안 EHC 보다 우수한 탐색경로를 유지할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 다양한 영역의 계획문제를 대상으로 A* 알고리즘, EHC 알고리즘 등과의 비교실험을 통해 SEHC 알고리즘의 우수성을 알아본다.
본 연구는 향미 및 다면적 재래 벼 유전자원에 대하여 근적외선 분광분석법을 이용하여, 현미 및 벼 상태의 향미자원으로부터 spectrum을 획득 후, 아밀로스함량과 단백질함량분석을 하고자 실시하였다. 75점의 향미 및 다면적 재래 유전자원의 현미로부터 측정한 단백질함량의 범위는 3.8-9.3%였으며, 평균 단백질함량은 7.1%이고 아밀로스함량의 범위는 8.5-27.4%였으며, 평균 아밀로스함량은 20.3%이었다. 79점의 향미 및 다면적 재래 유전자원에 대한 벼 상태 및 현미상태에서의 NIR 원시 spectrum을 나타낸 것으로 1,490 nm 이상의 파장범위에서 큰 차이를 보였다. NIR 원시 spectrum을 MPLS방법에 의해서 벼 상태로부터 얻은 spectrum은 1,4,4,1수 처리 방법, 현미상태로부터 얻은 spectrum은 2,4,4,1 수 처리 방법의 결과가 유의성이 높았다. 벼 상태에 대한 MPLS(1,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$ 값이 0.871, SEC 값이 1.37이었고, amylose는 $R^2$값이 0.815, SEC 값이 0.29이었으며, 현미상태의 경우 MPLS(2,4,4,1)방법에 의한 $R^2$ 및 SEC 값은 protein은 $R^2$값이 0.943, SEC값이 0.90이며 amylose는 $R^2$값이 0.859, SEC 값이 0.37로 높은 유의성을 나타내었다. 습식 분석 데이터와 NIR 예측 data에 대한 차이를 살펴보았더니, 평균 단백질 함량의 차이는 벼 상태는 0.06, 현미상태는 0.12 였고, 평균 아밀로스 함량 차이도 벼 상태는 0.33이었고 현미상태는 0.37로 근소한 차이를 보였다.
비파괴 시험을 이용한 RC 구조물의 진단에 있어서 비파괴 측정값의 적절한 해석을 통해서만 현 구조물의 상태진단이 가능하다. 보다 정확한 구조물의 상태진단은 비파괴 시험의 정밀성, 변이성 등과 같은 여러 가지 요소에 의하여 좌우된다. 특히 비파괴 시험을 이용한 측정값과 구조물의 상태에 있어서의 불확실성은 정밀한 상태진단에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 현재 사용이 증가되고 있는 비파괴 장비의 올바른 선택과 정확한 구조물의 진단을 위하여, 비파괴 측정값의 확률적 해석법의 기초를 제공하고 있다.
목적 : 1.5T와 3.0T에서의 FLASH (fast low-angle shot) 기법를 이용한 운동중추영역의 뇌기능 자기공명영상에서 TE 값 변화에 대한 $T_2^{*}$ weighting 효과를 관찰하고 TE 값의 변화에 따른 BOLD (blood oxygen level dependent) 효과를 서로 비교하고자 한다. 그리고 활성화 영역에서 활성화상태와 휴식상태의 정량적인 값인 $T_2^{*}$에 의한 차이값을 영상화 하고자 한다. 대상 및 방법 : 24세에서 35세까지의 오른손잡이 10명의 건강한 남녀 (남:8명, 여:2명)를 대상으로 가능한 2Hz의 속도로 오른손에서 finger-tapping task (엄지 손가락과 나머지 네 손가락을 차례로 서로 마주치게 하는 운동)를 시행하였다. 운동자극은 처음에 한벤의 휴식상태 (3영상)를 가진 후2번의 활성화상태 (6영상)와 휴식상태 (6영상)를 반복하였다. FLASH (TR/flip angle: $l00ms/20^{\circ}$, FOV: 230mm) 방법를 이용하여1.5T'에서는 26, 36, 46, 56, 66 ms 의 TE를 사용하였고 3.0T에서는 16. 26, 36, 46, 56 ms의 TE를 사용하였다. 영승L을 얻은 후 PC에서 상관계수방법을 이용하여 자체 개발한 프로그램과 상관계수 0.45를 사용하여 분석 하였다. 기능적 영상에서 활성화된 영역에서 l.5T와 3.0T에서 각각의 TE에셔 활성화 상태와 휴식상태 의 차이값을 사용하여 fitting을 하여 적절한 TE값을 찾고 기능적 $T_2^{*}$영상을 구하였다. 결과 : FLASH기법을 사용하여 뇌 기능영상을 얻기에 최적의 TE 값은 1.5T에서는 $61.89{\pm}2 2.68{\;}ms,{\;}3.0T에서는{\;}47.64{\pm}13.34였다$. 뇌 활성화 영역에서 자화율 변화에 따른최대 선호 강도변화는 1.5T에서는 TE, 66ms에서 3.36%. 3.0T에서는 TE. 46ms에서 10.05%로 3.0T가 1.5T에 비해 약 3배 정도 변화가 큰 것을 알 수 있었다. 산출된 최적의 TE 값은 각각의 TE 값에서 얻은 활성화 상태와 휴식상태의 차이값의 최대의 TE 값와 일치하였다. 결론 : 뇌 기능영상에서 3.0T MRl는 1.5T에 비해 deoxyhemoglobin에 의한 자화율의 변화를 약 3배정도 잘 반영하므로 뇌 기능영상 측정시 보다 유용성이 있는 것으로 사료된다.
본 연구에서는 금강수계의 저수지들의 공간적 계절적 영양상태를 분류하였으며, Chl-$a$와 전기전도도와 총인 등의 수질 변수들간의 상관관계를 분석하였다. 금강수계의 각 저수지들은 총인 값에 따라 2개의 빈영양상태와 15개의 중영양상태, 14개의 부영양상태로 분류되었으며, 각각의 총인 값은 9.3~9.4 ${\mu}g\;L^{-1}$, 10.3~19.2 ${\mu}g\;L^{-1}$, 38.9~117.1 ${\mu}g\;L^{-1}$로 나타났다. 전기전도도, 총인, Chl-$a$는 강우특성을 반영하였으며, 연평균 총인 값은 연평균 Chl-$a$ 값과 유사한 변이 패턴을 보였다. 한편, 총인에 의한 Chl-$a$의 회귀식은 몇 개의 계절과 영양상태에서 유의성을 나타내었으며, 이는 계절적 강우에 의한 희석효과로 인한 결과로 사료되었다.
VSLI회로에서 스위치 레벨 결함 모델은 stuck-at결함만 사용하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구는 스위치 레벨 결함 모델인 트랜지스터 stuck-open과 stuck-close결함을 다룰 수 있는결함 시뮬레이터를 구현한다. 스위치 레벨 회로는 이론적으로 신호 흐름이 양방향으로 전달되지만 실제로 대부분의 신호 흐름은 약 95%정도가 단 방향을로 설정되어 평가되는 것으로 나타내고 있다. 본 연구에서는 스위치 레벨 회로를 단반향 그래프 모델 로 변환시켜 해석한다. 스위치 레벨 회로는 EDIF컴파일러에 의해 입력되고 두개의 단방향으로 재구성된 자료구조를 만든다. 스위치 레벨 회로는 신호 흐름 경로가 도입되는 지배적 경로 기법이 제시된다. 지배적 경로는 경로를 판단하여 최종 출력 상태값을 결정하는 논리 시뮬레이션을 수행한다. 스위치 레벨 결함 시뮬레이션은 노들들로 연결되는 경로 상에 임의 트랜지스터의 stuck-open,stuck-close 결함을 주입시키고, 트랜지스터 저항값을 적용한 노드세기의 계산에 의한 지배적 경로를 평가한다. 이때 최초 입력은 two pattern vector를 인가하여 정상회로의 최종 출력 상태값과 결함회로의 출력 상태값을 비교하여 결함 검색하며, 그결함 검색의 정확성 을 보인다.
기존의 망 이상 상태 탐지 시스템들은 주로 정상 상태의 시스템 사용률 등과 같은 통계 값으로 결정된 임계값을 기반으로 탐지하기 때문에 이상 상태임에도 불구하고 정상 상태와 비슷한 시스템 통계 값을 가지면 탐지하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 인간면역체계의 학습, 적응, 기억 능력등의 특성을 이용하는 인공면역체계 기반의 적응적 망 이상 상태 탐지 모델을 제안한다. 이를 위하여 인간면역 시스템의 수지상 세포 (Dendritic Cell)와 T 세포 사이의 상호 작용을 이용한 탐지 모델을 설계하고 각 구성 요소 및 기능을 정의한다. 중앙 집중 제어 노드는 각 라우터 노드로부터 전달받은 정보를 분석하여 대응 방법을 해당 라우터들에게 전달한다. 또한 라우터 노드는 학습을 통해 얻어진 데이터를 기반으로 이상 상태를 탐지할 뿐만 아니라 중앙 집중 제어 노드로부터 전달받은 정보를 이용하여 이상 상태를 처리한다. 최종적으로 제안된 이상 상태탐지 모델의 타당성을 검증하기 위하여 구성 모듈을 설계하고 flooding 공격에 대한 시뮬레이션을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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