현재 한국항공우주연구원에서 개발 중인 저궤도 위성에는 원격측정명령계 유닛 중의 하나로 S 대역 송신기가 탑재된다. S 대역 송신기는 위성의 상태 정보와 저장된 데이터를 받아 이를 S 대역으로 변조하여 RF 신호로 전송한다. 지상국에서는 이를 수신하여 다시 복조 후 데이터를 추출해 낸다. S 대역 송신기는 위성과 지상간의 링크버짓을 만족하도록 일정한 성능을 유지해야 한다. 이를 위해 발사 전 송신기의 성능을 측정하고 요구조건을 만족하는지 확인한다. 기본적인 성능 측정 이외에 송신기에 요구되는 또 하나의 요소는 측정 이후 일정 시간이 지난 후에도 송신기 성능에 저하가 없는지를 확인하는 것이다. 이를 위해 AIT 전 기간에 걸쳐 송신기의 성능 측정 결과에 대한 추이를 지켜보아 송신기가 가지고 있는 경향성을 판단한다. 이 논문에서는 이에 대한 결과 값을 제시하고 송신기의 성능과 경향성에 대한 분석을 수행하였다.
자폐 스펙트럼 장애는 이질적인 신경 발달 장애로, 뇌기능영상에 기반한 기능적 연결성 행렬을 이용해 연구가 활발하게 진행된다. 기능적 연결성 행렬을 분석하기 위해 주성분 분석방법을 이용하며, 이를 통해 뇌의 기능적 경향성 패턴을 확인할 수 있다. 이 때, 서로 다른 연결성 성분 비율과 주성분 벡터를 이용해서 다양한 기능적 경향성 패턴을 얻을 수 있다. 패턴에 따른 랜덤 포레스트 분류 모델의 성능이 달라지는데 이를 비교해본 결과, 상위 50%의 성분을 이용하여 만든 기능적 경향성 패턴 1 이 데이터의 설명 비율도 높고, 우수한 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.
정지궤도위성은 다수의 탑재체를 하나의 위성체 플랫폼에 탑재하고 2010년 6월 26일에 발사되었다. 태양기간 동안 인공위성에서 요구되는 전력은 태양전지 배열기 윙에서 생성된다. 태양전지는 Spectrolab사의 적층법을 사용한 RWE Space사의 Gaget 2로 명명되는 GaInP/GaAs/Ge 3중 접합 셀이다. 본 논문은 정지궤도 비행 데이터에 대한 경향을 분석한 결과를 바탕으로 설계수명 말기에서 태양전지 배열기의 전력 성능을 평가하였다. 설계수명 말기에서 예측한 태양전지 배열기의 전력 성능은 태양전지 배열기 제작사가 제공한 전력 성능과 비교하였다. 경향분석 결과를 통해 태양전지 셀은 현저한 성능감소 없이 정상적으로 동작되고 있다.
수직이착륙과 고속수평비행이 기능한 스마트 무인기 개발의 일환으로 초기개념설계용 성능예측 프로그램을 작성하였다. 스마트 무인기가 요구하는 설계조건을 기반으로 각 임무 단계 수행과정에서의 연료소모중량을 반복계산하여 전체 중량을 예측하고, 동시에 무인기의 주요형상변수, 추진성능, 수직이착륙성능, 수평비행성능 등의 계산을 통해 성능예측 및 설계요구조건 만족여부 판단, 경향성 분석을 수행할 수 있다. 동 프로그램은 수직이착륙 무인항공기 비행체의 초기개념설계단계에서 비행체의 경향성 분석, 비행성능 예측 및 설계 요구조건 검증 등을 손쉽고 간편하게 수행 할 수 있는 도구도서 사용할 수 있다.
소프트웨어의 결함 경향 모듈 예측을 위해 SVM 분류기가 우수한 성능을 보인다는 연구들이 많지만, SVM에서 필요한 파라미터 선정 시 매 커널마다 다르게 선정해야 하고, 파라미터의 변경에 따른 결과예측을 위해 알고리즘을 반복적으로 수행해야 하는 불편함이 있다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 파라미터 선정 시 유전알고리즘을 이용하여 스스로 찾게 하는 GA-SVM 모델을 구현하였다. 그리고 분류 성능 비교를 위해 신경망의 역전파알고리즘을 이용하여 분류했던 기존 논문과 비교 분석한 결과, GA-SVM 모델의 성능이 더 우수함을 확인하였다.
군산 복합화력 발전소에서 운용중인 가스터빈 엔진의 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 솔루션은 온라인 상태감시, 기간별 성능 경향분석, 최적 압축기 세정주기 분석, 고온부품 관리 모듈로 구성되어 있다. 운용자가 엔진의 상태 분석 결과를 쉽게 모니터하고 그에 따른 정비의사를 결정할 수 있도록 GUI 플랫폼을 적용하였다. 온라인 상태감시 모듈에서는 기준 성능 대비 실시간 계측데이터의 차이를 분석하여 엔진의 성능저하율을 가시적으로 제시한다. 최적 압축기 세정주기 분석 모듈에서는 경제성 평가 알고리즘을 통해 정비 소요 비용과 성능 저하에 따른 비용 손실의 분석을 통해 순이익이 최대가 되는 세정주기를 제시한다. 엔진의 상태 및 주요 정보를 종합적으로 분석하여 제공함으로써 최적 정비 및 운용이 가능하도록 의사 결정을 지원한다.
주식 투자는 재테크의 하나로 금리 인하와 비과세 제도의 축소에 따라 주목을 받기 시작했다. 그러나 투자에 전문적인 지식이 필요할 뿐 아니라 위험 부담이 크다는 단점이 있다. 따라서 주가 경향의 정확한 예측은 개인투자자에게나 주식 투자 관련 서비스를 제공하는 회사에 중요한 능력이며, 더욱 정확한 예측을 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 예측 연구들의 공정한 비교와 최고의 예측 모델을 얻기 위한 하이퍼-파라미터의 최적화에는 예측 모델의 성능을 정확하게 평가하는 방법이 필요한데, 지금까지 예측 모델의 성능 평가에 대한 연구는 미진한 상태이며, 기존 방법들을 그대로 답습하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 주가 예측 모델 성능 평가를 측정기준과 데이터 구성의 관점에서 분석하고, 예측 불균형 비율을 이용한 주가 경향 예측 모델의 공정한 성능 평가 방법을 제안한다.
고고도 장기체공 축소형 전기 동력 무인기(EAV-2H+)용 프로펠러의 성능을 평가하기 위해 풍동시험과 전산해석을 수행하였다. 3종의 프로펠러에 대해 성능 곡선을 측정하고, 운용 조건을 평가하여 EAV-2H+에 적용 가능 여부를 판단하였다. 낮은 rpm 영역에서 성능 계수의 저하 경향을 확인하였다. 프로펠러 성능에 미치는 강체 천이 테이프 부착 효과를 측정하고 분석하였다. 상용 전산유체역학 코드를 사용한 성능 해석을 수행하여 시험과 해석의 추력계수-동력계수 선도가 잘 일치함을 확인하였다. 전진비에 따른 성능 계수를 비교하고 결과 차이에 기여하는 시험장치의 영향을 평가하였다. 시험에서 관찰된 낮은 rpm 영역의 성능 감소 경향을 transition SST 모델이 유사하게 모사함을 확인하였다. 낮은 레이놀즈수에 의한 깃 요소의 공력 성능 저하가 프로펠러 성능 감소의 주원인으로 분석되었다. 고고도 조건 해석으로부터 프로펠러 성능 저하를 확인하였다.
본 연구는 1.3 MW급 태양광 발전소에서 기온 및 일사량에 따른 발전성능이 유지 보수 및 사후관리에 따라 성능이 향상될 수 있음을 실측자료를 통해 입증하는데 목적이 있다. 실측자료는 2008년 5월 전북 부안에 설치된 태양광 발전소에서 측정된 기온 및 일사량에 따른 발전량을 이용하였으며, 측정기간은 2009년 1월~2009년 12월까지 1년간 모니터링을 한 데이터를 기반으로 분석하였고, 발전소 성능 지표인 PR(Performance Ratio)을 계산하여 자료로 활용하였다. 또한, 실측자료는 PVSYST를 이용하여 실측자료와 동일한 조건에서 예측된 시뮬레이션 발전량 및 PR값과 비교 분석하였다. 실측자료와 해석결과의 비교에서 월단위로 측정된 실측 발전량과 예측 발전량은 유사한 경향을 나타냈으며, 실측 발전량은 예측 발전량 대비 약 5% 낮게 나타났다. 또한, 실측 PR값은 예측 PR값보다 약 4.97% 높게 나타났는데, 이는 해석을 위해 적용되는 일사량(기상청)과 실측 일사량이 다르고, Team Function 방식으로 구동되는 인버터와 시뮬레이션에서의 인버터 구동방식의 차이 때문인 것으로 판단된다. 한편, 일조량의 증가에 따른 1.3MW급 태양광 발전소의 발전량은 비례적으로 증가하는 경향을 나타냈으며, 7월의 경우 기후특성으로 인하여 국부적으로 감소하는 특성을 나타낸다.
본 논문에서는 얼굴 검출에서 좋은 성능을 보이는 Dual Shot Face Detector (DSFD)을 WIDER FACE 데이터 기반으로 네트워크의 성능 및 특성을 분석한다. 얼굴 검출 엔진의 동작 및 학습을 확인하기 위해 WIDER FACE 데이터를 기반으로 DSFD 를 학습한 후 기존 논문에서 발표되었던 성능을 보이는지 확인한다. 성능 확인된 얼굴 검출기 DSFD 를 세부적으로 분석하기 위하여 테스트 데이터를 10 개 그룹으로 분할하여 AP 측정 후 성능 열화가 높은 그룹의 이미지를 집중적으로 분석하였다. 분석 결과 얼굴 영역 주변에 모자 헬멧, 방패 등에 의해 가려진 경우 얼굴 검출에 많은 어려움이 발생했다. 또한 이미지에 있는 상황을 61 개로 구분하여 정량적 분석을 수행하며 분석 결과 Car Accident 와 People Marching 상황에서 성능이 열화되는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 DSFD 네트워크의 성능 열화 부분 및 경향 등을 분석하였다. 이러한 내용은 DSFD 얼굴 검출기의 성능을 개선하거나 특정 도메인에 맞는 검출기를 개발하는데 매우 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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