With the need of high-speed and mass data transmission, optical communication system requires the growth of optical components. Waveguide photodiodes(WGPDs) are introduced and circuit models of WGPD and submodule are required for the optical receiver application. In this paper, the circuit models of WGPD and submodule are investigated and modeling results are derived by PEEC methodology. The s-parameters are measured for the test structures of WGPD and submodule and the equivalent circuit models are examined. The modeling results agreed well with the measured data and can present a reasonable physical representation.
네트워크 이동성(Network Mobility: NEMO)은 하나 이상의 서브넷으로 이루어진 전체 네트워크가 인터넷 접속점을 동적으로 변화하여 네트워크 접근성도 변화하는 환경을 말한다. 이러한 환경에서 경로 최적화를 위한 여러 프로토콜들이 존재하지만 그중 Prefix Delegation 기법은 다른 기법들에 비해 다방면에서 우수하다. 그러나 본질적으로 바인딩 갱신 스톰(storm) 문제를 수반하기에 NEMO 환경에서의 바인딩 갱신 비용을 최소화 하기위한 연구가 대두하였다. 본 논문에서는 바인딩 갱신 비용의 최소화를 위하여 바인딩 갱신 시 멀티캐스트 기법을 적용하였으며, 경로 최적화 프로토콜은 Prefix Delegation 기법 중 바인딩 갱신 비용을 효율적으로 고려한 IPD[1]를 가정하였다. 성능평가를 위해서 수학적 모델링을 적용하였으며, 본 모델을 통하여 기존 방법들에 비하여 상당한 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
승용 차량과 항공기와 같은 대형 구조물에 대한 해석에는 유한요소법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 대형 구조물을 유한요소로 모델화 하여 해석하는 경우에는 자유도의 수가 수천에서 수만에 이르게 되어 이를 직접 해석하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 차량 모델과 같은 대형 복잡 구조물을 효율적으로 해석하기 위해 부분구조 합성법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 Craig-Bampton 방법을 이용한 전차량 모델링 방법을 제안하고 전차량 모델의 진동 특성을 분석하였다. 차량 모델을 구성하는 각 부분을 각각 부분구조 모델로 치환한 후 다시 합성하여 전차량 모델을 구성하였다. 또한, 서브프레임 주요 설계변수, 즉 마운트 위치나 프레임 크기의 편차가 전체 시스템의 모드 특성의 통계적 변화에 미치는 영향을 살펴보았다.
개념 기반 이미지풍경 분류 기법은 데이터베이스에 있는 대량의 이미지 를 카테고리별로 구분하는 많이 적용되는 응용분야이다. 풍경이 속하는 카테고리를 알면 데이터베이스에서 해변, 산, 숲, 필드와 같은 필요한 풍경사진을 찾고자 할 때 불필요한 이미지를 필터링하여 신속하고 정확하게 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 시멘틱 모델링 기반의 적응 세그멘테이션 기법을 제안 한다. 잔디, 물, 하늘과 같은 시멘틱 개념에 따른 이미지를 서브구역으로 나누어 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션은 에지탐색을 이용하고 또한 K-Nearest(K-NN)를 이용하여 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션 과정에서 이미지의 복잡도에 따라 적응적으로 서브구역으로 나눈다. 실험에서는 Vosel과 schiele가 제안한 방법과의 비교를 통해서 정확도면에서 제안된 연구의 우수성을 보여준다.
대형위성과 달리 나노위성이나 마이크로위성과 같은 소형위성의 경우, 전장품을 장착하기 위한 위성 내부 공간은 극히 제한되어 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 나노위성 HAUSAT-2는 대부분의 서브시스템과 탑재체의 전장모듈들을 통합한 일체형 위성 버스전장박스(BEU; Bus Electronic Unit)를 개발하였다. 본 논문에서는 개발된 BEU의 설계, 환경시험 결과 및 성능 분석에 대해 기술하였다. 진동 및 열진공 시험은 새로 개발된 BEU의 설계 여유 검증을 위해 인증(qualification) 수준으로 수행하였다. 인증시험 전후의 성능시험을 통해 각 서브모듈들이 정상적으로 작동하는 것을 확인하였다. 진동시험 결과 BEU는 구조적인 손상 없이 설계 강성조건을 만족하는 것을 검증하였으며, 열해석 모델링의 보정을 통해 열진공시험과 거의 일치하는 결과를 얻게 되었다.
본 논문은 2.4 GHz 대역의 IoT용 주파수합성기를 위한 이중-루프 구성의 서브-샘플링 디지털 PLL을 소개한다. PLL은 초기에 주파수 분주기를 사용하는 coarse locking을 수행하며, 이 후 최종적으로는 주파수 분주기를 사용하지 않는 서브-샘플링 방식의 fine locking loop로 스위칭하게 된다. DTC를 사용하여 양자화 에러 제거를 수행하며 이를 통해 특정 타이밍 범위를 갖는 고해상도 TDC를 사용함으로써 낮은 인-밴드 위상잡음 특성을 가질 수 있다. 본 논문에서는 또한 coarse loop와 fine loop간의 위상 오프셋을 제거하기 위한 보정 회로를 제안하였다. Coarse locking이 진행되는 동안 fine loop의 위상 에러를 예측하고, 이를 다시 coarse loop에 보상함으로써 빠른 락킹 타임과 안정적인 동작을 확보하였다. 회로는 SystemVerilog 및 Verilog 언어로 모델링 및 Register-Transfer Level (RTL) 수준으로 설계 되었으며 시뮬레이션을 통해 충분히 그 동작이 검증되었다.
스마트폰 사용자의 증가와 함께 다양한 응용분야에서 정밀한 3차원 위치정보가 요구되고 있다. 단일 주파수 민간용 코드 자료를 이용한 위치결정 정확도는 10m 내외이지만, 향후 스마트폰 응용프로그램은 서브미터 수준의 위치정확도를 안정적으로 확보할 필요가 있다. 따라서 일반적인 절대측위 대신 가상기준점을 기반으로 하는 상대측위 방식을 적용하였으며, 면보정계수를 이용하여 이중차분 오차를 보정하였다. 가상기준점은 로버 가까운 지점에 설정하고, 주 기준점 관측자료를 바탕으로 기하학적인 거리를 반영하였다. 이중차분으로 제거되지 않은 오차는 일반적으로 기선거리와 비례하므로, 로버 외부의 상시관측소 네트워크를 평면에 접합하여 면보정계수를 추정하였다. 이중차분 오차를 보정한 가상기준점과 로버의 24시간 C/A 코드 자료를 이용한 로버의 위치측정 결과 위도, 경도방향의 평균제곱근(RMS) 오차가 각각 37cm, 28cm 였으며, 높이 방향의 오차는 76cm 수준이었다. 또한 평면좌표의 성분별 오차는 전체의 약 90%에서 ${\pm}0.5m$ 이내의 결과를 보였으며, 특히 네트워크 기반의 오차모델링을 통해 평면좌표의 바이어스가 2-3cm 수준으로 크게 향상되었다. 따라서 가상기준점과 이중차분 오차모델링을 통해 단일 주파수코드 자료로부터 안정적인 서브미터 정확도의 위치결정이 가능하다.
가스터빈 기관은 우주항공, 발전 플랜트뿐만 아니라 해상운송 분야에 사용되는 원동기로서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 그 구조가 복잡하고 연소과정에서 시간지연 요소가 포함되어 있어 가스터빈 기관을 잘 제어할려면 정교한 수학적 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 가스터빈 기관의 주요 구성품인 가스발생기, PLA 액추에이터, 미터링 밸브에 대한 모델링 기법을 설명한다. 또한, 가스터빈 기관의 시운전 데이터를 기초로 몇 가지 정상상태 때의 동작점에서 서브모델을 구하고, 각 서브모델에 대해 비선형 비례적분미분 제어기를 설계하여 기관의 속도를 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 비선형 제어기는 비선형 함수로 구현되는 3가지 이득을 사용한다. 비선형 제어기의 파라미터는 제어시스템의 목적함수를 최소화하는 관점에서 실수코딩 유전자알고리즘으로 동조한다. 제안한 방법은 가스터빈 기관에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.
적외선 카메라를 이용하여 물체를 탐지하여 분류하는 개념은 군 운용 장비에 많이 적용되고 있다. 물체를 탐지하는 기술은 오래 전부터 연구되어 왔으며, 현재는 서브픽셀 단위로 물체를 탐지 할 수 있는 기술까지 발전해 왔다. 하지만 탐지된 물체를 분류하는 기술은 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 적외선 카메라를 이용하여 물체(Target, Artillery, Missile등)의 복사량을 측정하고 이를 바탕으로 물체를 분류하는 방법을 제시하였다. 제시된 물체 분류 방법을 검증하기 위해 블랙바디를 이용한 실험으로 복사량을 측정하여 입증하였다. 또한 정확한 복사량 측정을 위해 측정 시 발생할 수 있는 오차는 모델링을 이용한 교정을 통하여 보정되었다. 점표적 및 면표적에 대한 복사세기의 이론적 배경을 기반으로 복사량 계측 후 복사량에 대한 모델링을 표준화 하였다. 본 연구를 기반으로 표준화된 모델은 대상물체를 실측하여 교정된 복사량과 비교하여 물체분류에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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