본 논문에서는 RGB 카메라와 LED 광원만을 이용하여 객체에 대한 반사 스펙트럼을 효율적으로 측정하는 영상 획득 시스템을 제안한다. 멀티스펙트럼 영상 획득 시스템은 LED 컨트롤러, LED 클러스터, RGB 카메라로 구성되고 전역 스펙트럼(full spectrum)의 영상을 실시간으로 획득하는 시스템이다. 제안된 시스템은 스펙트럼 기저 함수들의 선형 결함으로 전역 스펙트럼을 재구성하여 비교적 간단하면서도 높은 정확도를 보장해준다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위해 다양한 장면(scene)에 대한 반사 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 여러 광원을 적용한 재조명 결과를 보여준다.
무선 통신에 대한 요구는 민간 분야에서 뿐만 아니라 군 에서도 계속해서 증가하고 있다. 그러므로 무선 통신 기술의 개선이 사용자 요구에 부응할 필요가 있다. 무선 통신 기술의 활용에 있어서 주요 단점 중 하나는 할당된 주파수 대역의 많은 부분이 미 사용되는 스펙트럼의 비 효율적인 사용이라고 할 수 있다. 군 통신에 있어서 스펙트럼 부족문제는 다국적 연합 작전과 같은 상황에서 성공적인 작전을 수행하는데 제한사항이 될 수도 있다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방안으로 인지무선 네트워크는 실시간 사용 가능한 스펙트럼을 찾아서 사용할 수 있도록 해주는 중요한 기술이다. 또한 인지무선 네트워크 기술은 간섭을 피하고 시스템 전체의 스펙트럼 효율성을 개선하며 다양한 환경에서 유연성을 제공하는 등 스펙트럼 관련 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문은 인지무선 네트워크의 군 작전환경에서의 활용 방안을 구체적으로 분석하여 제시하였으며 실제 작전 상황별로 적용 가능한 최적의 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 스펙트럼 해석법에 기초한 새로운 개념의 정밀한 선체구조 피로강도평가 시스템을 개발하였으며 membrane 방식 LNG 운반선을 대상으로 하여 수치계산을 수행함으로써 그 효용성을 검증하였다. 선체에 작용하는 파랑하중을 스트립 이론으로 직접계산하고 3차원 정밀 구조해석과 영향계수 개념을 바탕으로 Miner 법칙에 의한 누적손상도를 계산하여 설계기준과 비교, 검토하였다.
이 연구는 스포츠이벤트 개최의 본질적 한계와 문제점을 비판적 관점에서 조망하여 미래지향적 시선을 설정하는 데 목적이 있다. 연구흐름의 초입부분에 스포츠개최에 열광하는 이유와 정당성을 살펴보았고, 이에 따른 체육학계의 움직임을 검토하였다. 즉 스포츠이벤트의 개최 이유와 정당성은 이념적 정치논리를 근간으로 한 실용주의에 기인한다고 볼 수 있다. 따라서 선행연구의 흐름도 효용성의 범주에 매몰된 연구결과가 대부분이었다. 그러나 스포츠이벤트 개최는 경제적 기대와 효과측면에서 본질적 한계가 내재함을 알 수 있었다. 한국사회뿐만 스포츠이벤트 개최의 효용성 등식은 일종의 최면효과에 의한 착시현상으로 간주된다. 따라서 지속가능한 미래 스포츠이벤트 개최의 안목은 인식의 틀을 해체시킬 수 있는 비판론자의 주장들이 누적되어 균형을 유지하고, 사회적 합의로까지 확산될 때 스펙트럼이 넓어질 것이다. 즉 또 다른 시선인 비판적 접근은 냉철한 현실적 판단을 환기시킴으로써 맹목적인 수용에 의한 부작용을 최소화시키는 데에도 기여할 것이다. 이와 함께 선진화된 스포츠문화의 의식으로써 스포츠컬처리즘의 지향, 성장과 분배의 문제를 관통하는 통합적 시선, 정치철학으로서의 로컬 거버넌스 등이 상호 연결되고, 에너지가 결집될 때 스포츠이벤트 개최의 합리적 선택이 가능하게 될 것이다.
인지 라디오가 무선통신을 효과적으로 수행하기 위해서, 가장 좋은 주파수 대역을 얻기 위해 수행해야 할 중요한 기능은 스펙트럼을 검출하고 결정하는 것이다. 이러한 것들은 서로 다른 요구조건을 갖는 사용자들이나 서로 다른 특성들을 갖는 채널들이 존재하는 이종 네트워크에서 더욱 나빠진다. 본 연구의 주요한 목적은 이종 인지 무선 네트워크에서 새로운 스펙트럼 결정 알고리즘을 설계하고 분석한다. 이것을 위해, 우선 인지 사용자들을 그들이 요구하는 서비스 품질(QoS)에 따라 서로 다른 트래픽 클래스들로 분류한다. 중앙 집중형 제어 형태로 동작하는 그룹단위의 협력 스펙트럼 검출은 하나의 트래픽 클래스내의 사용자들에 의해서 검출과정이 수행되며, 이 센싱 결과들은 나머지 트래픽 사용자들과 공유하는 형태이다. 다음은 사용자 요구조건들과 검출된 스펙트럼 채널 특성들에 따라 최적의 사용 가능한 대역을 선택하기 위해 계층 분석법(AHP)을 사용한다. 또한 스펙트럼 결정 알고리즘으로 효용함수를 사용한다. 시뮬레이션 분석 결과로서, 제안된 시스템은 가장 좋은 이용 가능한 스펙트럼 채널들을 효율적으로 선택할 수 있음을 보여주며, 시스템 구성의 복잡성을 감소시켜 줄 수 있음을 보여준다.
일반적인 라만 분광 시스템은 회절 한계로 인해 공간 분해능이 떨어지며, 시료의 양이 적을 경우에 굉장히 미약하게 발생하는 라만 신호의 검출 감도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 tip-enhanced Raman spectroscopy (TERS)를 구축하였다. 구축한 TERS 시스템은 뾰족한 금속 탐침을 시료 위에 근접시켜 금속 탐침 내에 존재하는 전자와 여기 광 간의 플라즈몬 공명 현상에 의한 광 안테나 효과를 유도하여 라만 분광 시스템의 공간 분해능을 수십 나노미터 정도로 향상시켰으며, 기존의 라만 분광 시스템에서는 검출되지 않는 미약한 라만 신호를 검출할 수 있었다. 구축한 TERS 시스템을 이용하여 탄소나노튜브를 비롯한 다양한 반도체 시료의 라만 스펙트럼 및 라만이미지를 측정하였고, 금속 탐침이 시료위에 근접되지 않은 경우의 측정 결과와 라만 신호의 세기 및 라만 이미지의 공간 분해능을 비교하여 제안하는 TERS 시스템의 효용성을 검증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.41-53
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2015
기상분야에서는 다양한 미기상해석모듈 (micro scale weather analysis module)을 개발하여 초고분해능의 기상정보서비스를 실시간으로 제공하고자 노력하고 있다. 이와 같은 연구들은 최근 대도시의 양적인 팽창으로 인해 발생되는 도시 미기상 (micro meteorology)의 급격한 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 경제적 사회적 활동을 가능케 한다. 따라서 미기상해석모듈의 정확성은 도시 미기상정보서비스의 품질 및 효용성에 직결된다. 본 논문은 미기상해석모듈이 생성하는 시-공간적인 특성을 가진 양적인 결과물의 정확성에 대한 평가체계를 설계하였다. 이와 더불어 평가체계의 구성에 사용될 평가도구로써 시계열평균의 동일성검정 알고리즘을 스펙트럼 분석기법으로 구축하였으며, 동일성 검정통계의 함수를 거리측도로 사용하는 시계열 군집분석법도 함께 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 군집분석법과 평가알고리즘의 유용성을 보였다.
현재 IEEE 802.22에서는 스펙트럼 사용 효율을 높이고 새로운 무선 통신 서비스 도입을 용이하게 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 TV 대역을 대상으로 주파수를 공유하고자 하는 Cognitive Radio를 적용한 WRAN 시스템에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 WRAN 시스템에서의 주파수 효율과 채널 용량을 극대화하구 인접 셀 간 간섭을 최소화할 수 있도록 하는 효율적인 주파수 할당 기법과 최적 전력 제어 기법인 PCPWF(Partial Constant Power Water Filling)을 제시하였다. 또한 제안된 동적 셀 설계(dynamic cell plan)를 통해 가용할 수 있는 채널을 효율적으로 할당하여 전체 시스템의 데이터 처리율(throughput)과 형평성을 극대화하였으며, 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위해서 시뮬레이션 결과도 수록하였다.
태양광 에너지는 인류의 미래 에너지로서 이미 그 효용성을 전 세계에 드러내고 있다. 각 나라마다 자국의 에너지 전략 및 일조량등 환경적 여건 또는 경제적 수준에 따라 다양한 에너지 수급의 양태를 띠고 있지만 향 후 한세대 내에 전세계 에너지의 30% 정도를 태양에너지로 공급받게 될 것으로 기대하고 있다. 이러한 추세 속에서 태양광 에너지의 방식도 여건에 따라 다양한 형태들이 상호 경쟁과 보완의 과정을 거치며 꾸준히 연구 개발되어오고 있다. 집광형 태양전지는 그 중에서 광전변환효율의 관점에서 41%라는 경이적인 기록을 가지고 있으며 매년 평균 1% 씩의 발전을 꾸준히 달성해 오고 있다. 특히 화합물반도체 태양전지의 경우 1900년대 후반부터 인공위성등의 에너지 모듈로 독자적인 시장을 형성하고 있었지만 경제성등의 이유로 지상 에너지의 대안으로 고려되지 못하고 있었으나 집광시 효율이 높아지는 특이현상과 다중접합을 통한 태양에너지 스펙트럼의 흡수영역 확대등을 통하여 총체적인 효율이 30%를 넘어서면서부터 서서히 대전력 에너지원으로 주목을 받기 시작하였다. 이러한 기술적 경쟁력에도 불구하고 전세계 태양전지 시장의 대부분은 단결정 실리콘 태양전지가 차지하고 있으며 박막형 태양전지 혹은 유기태양전지등 차세대 태양전지 또한 기존의 단결정 실리콘 태양전지를 기준으로 상대적인 가격경쟁력을 높이므로서 기존시장을 잠식하거나 신규시장을 통하여 점유율을 높이는 전략을 고려하고 있다. 본 세미나를 통하여 현재 화합물반도체 집광형 태양전지 시장을 살펴보고 시장 진입의 걸림돌에 대한 분석과 향 후 동향에 대하여 논의하도록 한다.
본 논문에서는 국내에서 발생한 지진 신호를 검출 및 식별하기 위한 방법을 다루었다. 국내에서 발생한 지진 신호들을 분석해 본 결과 서로 다른 주파수 대역 신호의 특징들이 각각 분류를 위한 특징으로 적절함을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 지진 신호에서 추출한 다중 주파수 대역 특징을 기반으로 하는 CNN(Convolutional Neural Network) 기법에 대해서 제안하였다. 제안하는 다중 주파수 대역 CNN 기법은 지진 신호에서 추출한 멜 스펙트럼에 대해서 각각 필터를 적용하여 서로 다른 주파수 대역(저/중/고 주파수)의 신호를 추출하였다. 추출된 신호들을 바탕으로 각각 CNN 기반 분류를 수행하였고, 수행된 결과를 융합하여 최종적으로 지진 이벤트에 대해 식별하였다. 2018년 동안 대한민국에서 발생한 실제 지진데이터를 기반으로 하는 실험을 통해 제안하는 기법에 대한 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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