광학소자나 전자소자의 코팅에 많이 이용되고 있는 Diamond-like Carbon(DLC) 박막의 복소굴절율을 광학적 방법을 사용하여 구하였다. PECVD(Plasma enhanced CVD)법에 의해 Si(100)기판과 비정질실리카 기판위에 각각 성장시킨 DLC 박막을 분광타원해석기와 분광광도계를 이용하여 타원해석 스펙트럼과 광투과율 스펙트럼을 측정하고, Sellmeier 분산관계식과 양자역학적 진동자 모델을 이용하여 분석하였다. 비정질실리카 위에 증착된 DLC 박막의 광투과영역에서 분광타원해석분석으로 굴절률 및 박막의 유효두께를 구하고 광흡수영역에서 투과스펙트럼을 역방계산하여 소광계수를 구한 뒤, 이 소광계수 스펙트럼에 최적 근사하는 양자역학적 분산식의 계수들을 회귀분석법으로 결정하여 복소굴절율을 구하였다. 그리고 모델링방법을 타워해석 스펙트럼에 적용하여 Si기판과 비정질이산화규소 기판위에 증착된 DLC 박막의 조밀도, 표면거칠기 등 박막상수를 박막의 성장조건에 따라 분석하였다.
본 연구에서는 복사 데이터베이스 기반의 LBL 모델과 근사 이론에 기초한 입자의 영향이 고려된 로켓 플룸의 적외선 스펙트럼 예측을 수행하였다. 로켓 플룸 내에 존재하는 가스 분자의 스펙트럼을 예측하기 위하여 고해상도 복사 데이터베이스를 이용하였다. 로켓 플룸 내에 존재하는 입자는 수트 입자로 모델링 하였으며 미 이론의 1항 근사 및 레일리 근사를 적용하였다. 두 이론의 적용에 대한 타당성을 검증하였으며, 이를 바탕으로 로켓 플룸의 적외선 스펙트럼을 예측하였다. 수트 입자의 영향을 고려함으로써 짧은 파장 영역 대에서 향상된 로켓 플룸의 스펙트럼 예측 결과가 도출되었다.
지진취약도 분석은 원자력 발전소의 내진성능평가를 위하여 발전되어져 왔지만, 현재는 적용성이 건물과 교량 등에도 확대되어지고 있다. 일반적으로 지진취약도 곡선은 수많은 지진가속도 기록을 이용하여 비선형 시간이력해석으로 구한다. 비선형 시간이력해석에 의한 지진취약도 분석은 구조물의 모델링과 해석에 많은 시간이 소요되는 과정을 요구한다. 비선형 시간이력해석의 이와 같은 약점을 보완하기 위해서 변위계수법과 역량스펙트럼 방법과 같은 간단한 해석방법을 지진취약도 분석에 적용하였다. 변위계수법과 역량 스펙트럼 방법을 적용한 지진취약도 곡선의 정확성을 평가하기 위하여, 철근콘크리트 전단벽 구조물에 대한 변위계수법과 역량스펙트럼 방법을 적용한 지진취약도 곡선을 비선형 시간이력해석에 의해 구해진 지진취약도 곡선과 비교하였다. 지진취약도 곡선의 작성을 위해서는 설계스펙트럼에 대응되는 190개의 인공지진과 Shinozuka 등이 제안한 방법이 적용되었다.
본 논문은 면허사용자와 CR기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합방식 (Distance based weight combining : DWC)을 사용하여 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 면허사용자의 신호는 OFDM기반의 시스템을 가정하였으며 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안 (Gaussian) 채널로 모델링 하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR (Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며 각 채널의 잡음신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과 거리에 따라 다양한 검출확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일이득 결합을 반영하여 협력스펙트럼 센싱을 수행한 것 보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
최근 비파괴 검사를 위한 테라헤르츠 전자기파 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 특히 비파괴검사에서 많은 응용이 기대된다. 테라헤르츠 시간 영역 분광법은 이러한 테라헤르츠 기술에 핵심이 되는 기술로 많은 실험이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 테라헤르츠 시간 영역 분광에서 비선형 전광물질을 이용하는 광정류 방식을 통해 발생된 테라헤르츠 전자기파 스펙트럼이 비선형 맥스웰 방정식의 해와 실험에 의해 결정되는 흡수, 회절, 표면간섭 효과 등을 고려한 본문의 모델을 통하여 예측가능하며 실제 티타늄:사파이어 레이저 펄스를 $400{\mu}m$ CdTe에 조사하여 발생된 테라헤르츠파 주파수 스펙트럼의 측정 결과와 비교하여 매우 유사하다는 사실을 보여준다. 이를 통하여 본문에서 소개된 모델은 다른 전광물질을 통해 발생된 테라헤르츠 스펙트럼에도 확장되어 적용 될 수 있다.
애드 혹 네트워크를 구성하는 무선기기들은 일반적으로 소출력 기기로서 ISM대역을 사용하였다. 그러나 무선 서비스의 사용률이 급격하게 증가함에 따라 ISM대역의 주파수 부족현상이 나타나게 되었고 주파수 부족현상을 해소하기 위하여 애드 혹 인지무선시스템이 제안되었다. 본 논문은 소출력 무선기기로 구성된 애드 혹 무선인지 시스템에서 전력소모를 줄이면서 효과적으로 유휴주파수를 검출하기 위한 스펙트럼 센싱을 제안하였다. 본 논문에서 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안 (Gaussian) 채널로 모델링 하였으며 모든 CR 기기와 면허 사용자와의 거리는 모두 다르다고 가정하였고, 애드 혹 네트워크를 구성하는 CR 기기간의 채널은 완벽한 (Perfect) 채널이며 거리는 근거리로 가정하였다. CR 기기는 에너지 검출 방식을 사용하여 면허 사용자의 스펙트럼을 센싱하였다. 실험결과 상위 레벨의 에너지 값을가진 CR 기기의 센싱정보를 결합한 센싱방법이 모든 CR 기기의 센싱정보를 결합한 센싱방법에 비하여 높은 스펙트럼 센싱 성능을 나타내었으며, 향후 제안된 스펙트럼 센싱 방법을 통해 저소비전력으로 효과적인 스펙트럼 센싱을 수행하는데 참조 할 수 있다.
STC(Sinusoidal Transform Coding) 방식은 주파수 영역에서 음성신호의 스펙트럼 피크치들을 정현파로 모델링하여 합성하는 음성부호화 방식을 말한다. 저전송률 STC 방식에서는 스펙트럼의 모든 피크를 이용하는 대신, 기본 주파수와 고조파에 해당하는 스펙트럼 포락선에서의 크기와 그때의 위상을 이용하여 음성을 합성한다. 본 논문에서는 정현파 모델에 기반한 2.4kbps 음성부호화 알고리즘을 제안한다. 피치정보는 모든 스펙트럼 피크를 사용한 합성음과 선택된 주파수와 고조파를 이용한 합성음과의 평균자승에러를 이용하여 추정하고, 위상정보는 여기신호 펄스의 시작시기를 나타내는 onset time과 성도 모델 전달함수의 위상을 이용하여 얻는다. 크기정보는 SEEVOC 알고리즘과 선형예측계수를 이용하여 추정한다. 실험결과, 합성음의 스펙트럼 특성은 원음성의 포만트 정보를 대부분 가지고 있으며, 위상정보도 원음성의 위상을 잘 따라감을 확인하였다. 합성음의 음질평가를 위해서 informal한 MOS(Mean Opinion Score) 테스트를 시행하였으며, 2.0kbps의 HVXC와 비교하여 대체적으로 MOS 3.1 이상의 음질을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수 분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform(STFT)와 wavelet 기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper 스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만, dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈와 관찰 노이즈를 주기적으로 업데이트 하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 제안 알고리즘을 시뮬레이션 데이터를 사용하여 테스트 하였고, 시간에 따라 변하는 스펙트럼에 대해서도 잘 동작하는 것을 확인하였다.
임의항복강도가 강구조물의 에너지소산능력에 미치는 영향을 파악하기 위해 본 논문에서는 7개의 강뼈대구조물을 모델링하여 응답스펙트럼해석법에 적용되는 거동계수를 산출하고 그 분포상태를 결정하였다. 또한 지진하중의 임의성이 거동계수에 미치는 영향과 비교하기 위해 주어진 스펙트럼을 만족하는 4개의 인공지진을 시뮬레이션하여 적용하였다. 본 연구의 특성상 방대한 양의 시간-이력계산을 수행하여야 하므로 근사해법인 시간-이력해석법을 개발하여 신뢰도를 검토하고 적용하였다.
본 논문에서는 적응형 걸음걸이 검출 알고리즘과 검출된 신호로부터 단일 발자국의 움직임을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 단일 발자국 기반 알고리즘은 기존의 연속된 발자국 신호를 이용한 분류 방식이 아니기 때문에 전체적인 움직임뿐만 아니라 개별적이고 불규칙한 움직임도 검출 및 분류 가능하다. 분류를 위해 사용된 특징벡터는 발자국 신호의 푸리에 스펙트럼, CWT의 스펙트럼, AR 모델링 스펙트럼과 AR 스펙트로그램 영상으로부터 얻어진 벡터이다. SVM을 이용하여 단일 발자국의 움직임을 분류한 결과 AR 스펙트로그램으로 얻어진 특징벡터를 사용할 경우 90% 이상 분류 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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