본 논문에서는 6~13 GHz 주파수 범위에서 30 kHz 이하의 주파수 분해능과 500 ns 이하의 동조 속도를 갖는 광대역 고속 주파수 합성기 구조를 제안하였다. 광대역에서 빠른 동조 속도와 우수한 위상잡음 특성, 고해상도 주파수 특성을 얻기 위해 DDS(Direct Digital Synthesizer)와 아날로그 직접 주파수 합성기술을 적용하여 주파수 합성기의 출력을 합성하였다. 그리고 광대역 주파수 합성기의 위상잡음 특성을 중첩의 원리를 이용하여 예측하였고 측정 결과와 비교하였다. 제작된 주파수 합성기의 주파수 동조 속도는 500 ns 이하, 위상잡음은 최고 주파수에서 -106 dBc @ 10 kHz 이하, 주파수 정확도는 ${\pm}2kHz$ 이하로 측정 되었다.
디스플레이 산업이 급속도로 발전함에 따라 touch screen 및 panel에 사용되고 있는 ITO(Indium Tin Oxide)박막의 표면저항에 대한 정밀 측정이 요구되고 있으며, 표면저항 측정은 주로 FPP(Four-Point Probe) 원리를 이용한 측정기를 사용하고 있다. 대부분의 면저항 측정기는 single 방식을 적용하고 있으나 이 방식은 가장자리 효과가 크며, 시료의 크기 및 두께와 핀 간격에 대한 보정계수를 적용하여야 하는 단점이 있다. 본 연구는 가장자리 효과가 거의 없고, 보정계수를 적용할 필요가 없는 dual 방식을 적용한 표면저항 측정기를 개발하였다. 개발된 표면저항 측정기는 휴대용으로 누구나 쉽고 정확하게 사용할 수 있으며, 측정 정확도는 지시값의 1.0 % 이하이고, 측정범위는 $4m{\Omega}/sq{\sim}20k{\Omega}/sq$ 이다.
In-situ, 실시간 측정을 위해 상업화 모형의 He-Ne 타원해석기 및 고속 분광 타원해석기(SE, Spectoscopic Ellipsometer)를 제작하였다. 후자의 경우 1024개의 화소를 가진 광학 다채널분석기 (OMA, Optical Multichannel Analyzer)를 이용한 RP형 분광타원해석기로써 1.5∼5.0eV의 측정 파장대역을 가지며, 한 스펙트럼의 측정시간은 약 100msec이다. cos 와 tanΨ의 정확도는 각각 약0.01이하로 측정되었다. 이러한 in-situ 타원해석기들을 사용하여 Au, ZnS 박막들의 성장 초기단계에서의 박막구조의 변화, 성장속도 그리고 HF식각후의 Si 자연산화층(SiO2)의 초기 성장과정을 밝히고 SiO2/c-Si 시료의 온도를 비 접촉적, 비간석적으로 기존의 방법에 의한 결과와 비교하였다.
다중빔 음향탐사 시스템(Multibeam Echosounder system : MBES)은 넓은 지역을 소해측량(swath)하여 전자해도 제작, 고정밀 DEM 획득, 동영상 제작 등에 활용하는 최신 수로측량기술이다. MBES의 정확도향상 연구를 위한 기초연구로서 DGPS와 움직임측정센서(Motion senser)의 측정값을 비교 분석하여 선박의 동적 거동특성을 연구하였다. DGPS를 선체 전후, 좌우에 설치하여 측량한 GPS 위치 값의 수신정확도는 Roll은 ${\pm}0.0016^{\circ}$, Pitch는 ${\pm}0.0009^{\circ}$로 움직임측정센서 값의 정확도 평가가 가능한 양호한 정도를 얻었다. DGPS와 움직임측정센서의 Heading, Pitch, Roll 상관관계는 모두 정상관 관계를 나타냈다. 또한, 각 변화량에 따른 편차량의 상관관계는 정상관 관계이나 탐사선의 급회전, 진동 등과 같은 요소에 의해 편차가 발생 될 것으로 사료된다. GPS에 의한 조위변화량, Heave값은 움직임측정센서 값과 유사하며, GPS속도는 설치장소에 따라 변화가 있어 영향이 가장 적은 선박의 중심선에 설치하는 것이 적당하다. MBES Processor 장치에 입력되는 자이로, 움직임측정센서 값이 DGPS 실시간 관측 값보다 자이로는 15초, Pitch, Roll, Heave는 13초 시간차가 있어 MBES 최종값의 정확도에 영향을 줄 수 있는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 비부착식 진동측정기법에 의한 공용중 교량의 진동사용성을 평가하고자 레이저 진동측정장치를 이용하여 진동사용성 평가 실험을 하였으며, 그 결과를 가속도계 및 처짐계를 사용하여 얻은 결과와 비교 분석하였다. 레이저 진동측정장치의 측정에 대한 정확도는 실교량의 고유진동수를 측정하고, 이를 가속도계로 구한 값과 비교함으로서 검증하였다. 진동사용성 평가 실험 및 비교 분석 결과에 의하면, 측정속도의 수치미분을 통하여 가속도를 추정하고, 가속도 진폭에 대한 Reiher-Meister 진동사용성 평가기준을 이용함으로써 공용중 교량의 진동사용성을 평가할 수 있으며, 추정된 변위 진폭에 대한 경우 측정속도의 시간영역 수치적분 과정에서 발생된 오차로 인해 실제 측정된 변위 진폭에 대한 진동사용성 등급과는 다른 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
고속축중기는 통행 흐름의 통제나 속도의 감속 없이 주행 중인 화물차량의 중량을 실시간 무인 검측하는 시스템으로, 국내에서는 축 조작 행위방지 및 주행 중 과적행위 적발을 위해 주로 고속국도 및 일반국도 본선에 설치하여 이동단속반 검차를 위한 사전선별용으로 활용된다. 본 연구에서는 고속축중기의 중량 측정정확도를 법정 기준까지 향상시키고자 기존 적분형 및 첨두형 중량환산 알고리즘에 대한 분석을 통해 개선사항을 제시하고, 매트타입형 고속축중기에 적용할 수 있는 새로운 융합형 알고리즘을 고안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 현장 실차 주행시험을 통한 정확도 향상 효과를 분석한 결과, 최상급의 정확도 등급을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 3차원 RGB-D Xtion2 카메라를 이용하여 보행자의 골격좌표를 추출한 결과를 바탕으로 동적인 특성(속도, 가속도)을 함께 고려하여 딥러닝 모델을 통해 사람을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문의 핵심목표는 RGB-D 카메라로 손쉽게 좌표를 추출하고 새롭게 생성한 동적인 특성을 기반으로 자체 고안한 1차원 합성곱 신경망 분류기 모델(1D-ConvNet)을 통해 자동으로 보행 패턴을 파악하는 것이다. 1D-ConvNet의 인식 정확도와 동적인 특성이 정확도에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 정확도는 F1 Score를 기준으로 측정하였고, 동적인 특성을 고려한 분류기 모델(JCSpeed)과 고려하지 않은 분류기 모델(JC)의 정확도 비교를 통해 영향력을 측정하였다. 그 결과 동적인 특성을 고려한 경우의 분류기 모델이 그렇지 않은 경우보다 F1 Score가 약 8% 높게 나타났다.
교통량, 속도, 밀도의 3가지 교통류 지표 중 밀도는 혼잡을 잘 나타내는 지표이다. 밀도를 측정하는 방안은 직접적으로 수집하는 방안과 수집자료를 활용하여 간접적으로 수집하는 방안이 있다. 직접적인 측정법은 대상구간의 교통류를 항공기나 고층건물에서 촬영하여 밀도를 직접적으로 구하는 것이나, 기상과 도로조건 및 비용상의 문제로 인하여 광범위한 사용에는 한계가 있다. 밀도를 간접적으로 측정할 수 있는 방안은 지점검지기를 이용하여 속도와 교통량을 측정하여 q=${\mu}k$식을 이용하여 밀도를 추정하는 방법이다. 하지만 이 역시 지점의 밀도값을 추정할 수 있을 뿐 구간의 밀도값을 대표할 수는 없다. 본 논문에서는 두 개의 지점검지기를 이용하여 밀도를 측정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 순간밀도, 평균밀도, 측정간격이라는 개념을 정리하고 Paramics API 기능을 활용하여 자료를 생성한 후 측정간격이 밀도정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 밀도측정장비의 탑재를 위한 지수평활화 등의 프로세스가 포함된 밀도측정알고리즘도 제시하였다.
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
22.9kV급 가공배전선에서의 뇌격현상은 직접측정이 어렵기 때문에 지금까지 절연협조수준의 도출은 수치적인 모의해석과정에서 얻어진 과전압강도를 근거로 하고 있다. 대표적인 모델에 대해서 만이라도 실측자료를 확보할 수 있다면 해석과정의 정확도를 높이는 중요한 전기가 될 수 있다. 이러한 가공배전선로의 뇌격현상을 측정하기 위한 상용설비를 이용한 경제적 측정시스템을 구성하였다. 접지회로에서 발생하는 과전압으로 인한 인명뿐 아니라 계측설비의 안전성도 확보하고 과 경제성확보를 위하여 전주 중간에 장시간용 UPS 및 파형측정설비를 2중 차폐함 안에 넣어 1점 접지상태가 되도록 고정하고 측정point에 HV divider 및 로고스키코일을 설치하여 한 지점에서의 측정회로를 구성하였다. 전체적으로 뇌격전류 주입 위치에서부터 3지점을 선정하여 측정설비를 설치하고 경제적인 Rs485 multi-drop 회로를 구성하여 통신망을 확보하였다. 직렬통신망에는 뇌격시험 시 발생하는 과전압에 대한 보호회로로서 간단한 수동식 개폐회로를 구성하였다. 측정파형을 전체적으로 전송받는 속도가 약간 늦기는 하나 간단한 data acquisition program을 사용하여 전체 측정회로를 가동시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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