뇌방전에 의해 방사되는 전계와 자계의 세기는 시변성으로 세기도 대단히 크게 변화하며, 최신의 전자기기에 관련한 전자계 양립성에 대한 과제 중의 하나가 직격뢰뿐만 아니라 근접뢰에 의해 발생하는 과도전압에 대한 효율적이고 경제적인 보호에 관한 것이다. 본 논문에서는 뇌전자계 임펼스파형에 관한 상세한 정보를 얻기 위해서 1995년의 여름에 발생한 뇌방전에 의해 방사된 전계와 자계를 고속전계센서와 루프형 자계센서로 측정한 파형과 이들의 특성을 분석한 결과를 기술 하였다. 전계와 자계의 신호는 12비트의 분해능과 5000포인트의 기억용량을 가지는 기록장치를 이용하여 200 ns 의 시간간격으로 생플링되어 연속적으로 기록하였다. 귀환뇌격시에 방사된 전계와 자계의 파형은 운내방전의 전계와 자계파형과는 매우 달랐다. SOkm이상의 거리 에서 발생한 운내뇌방전에 의해 방사된 자계파형은 전계파형과 거의 일치하였다. 또한 뇌방전에 의해 방사되는 전계와 자계의 주요 주파수 성분은 수 kHz에서 수백 kHz의 범위를 갖는 것으로 나타났다.
Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 시스템은 주파수 선택적 페이딩에 강하고 높은 대역 효율을 갖는 통신 시스템이다. OFDM 신호는 높은 PAPR로 인하여 비선형 증폭기에서 왜곡이 생긴다. 그래서 비선형 왜곡 성분인 IMD(Inter-Modulation Distortion)를 저감하는 것이 중요하다. IMD 저감 방식은 비선형 왜곡에 대하여 PAPR(Peak-To-Average Power Ratio) 저감 방식보다 BER 성능을 좋게할 수 있지만, 송신기에 FFT(Fast Fourier Transform)가 추가되어 시스템 복잡도를 증가시킨다. 본 논문에서는 IMD 저감 방식을 기반으로 하는 OFDM 통신 시스템의 BER 분석과 복잡도를 저감하기 위한 연구를 하였다. SPW(Sub-Block Phase Weighting)을 적용한 IMD 저감 방식에서 계산량 감소를 위한 새로운 방식을 제안하고 기존의 방식과 계산 복잡도를 비교한다. SPW 방식은 입력 데이터를 여러 개의 서브 블록으로 나누고 위상 회전 벡터를 곱해줌으로써 PAPR을 감소하거나 IMD를 저감한다. 제안된 방식은 BER 성능 면에서 기존 방식과 비슷하지만, PAPR처럼 시간 영역에서 IMD의 전력량을 계산하므로 시스템의 계산 복잡도와 시스템 크기를 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 등척성 운동 시 단축성 운동과 신장성 운동에 따른 이두근과 삼두근의 근피로도 변화를 근전도를 통해 평가하였다. 건강한 남성12명을 대상으로 팔꿈치 관절의 최대 굴곡을 통한 단축성 운동과 최대 신전을 통한 신장성 운동을 수행하였다. 획득한 근전도 신호는 시간 영역과 주파수 영역에서 Integrated EMG(IEMG)와 Mean Power Frequency(MNF)로 분석하였다. 단축성 운동과 신장성 운동 모두에서 이두근과 삼두근의 IEMG는 증가하였고 MNF는 감소하는 경향을 보였다. 하지만 근 피로지수는 운동 방법에 따라 근의 길이가 신장되는 부위에서 더 높게 나타났다. 이러한 결과는 단축성 운동과 신장성 운동에서 근의 피로는 이두근과 삼두근에서 모두 일어나며 근의 길이 변화가 근의 피로에 영향을 미치는 것으로 사료된다.
IEEE 802.15.4 네트워크와 WiFi 네트워크가 서로 중첩되게 설치되고 인접한 주파수 대역을 사용하도록 설정된 경우 IEEE 802.15.4 네트워크의 노드들에서 프레임전송지연이 불규칙하게 커지고 프레임 전송이 자주 실패하므로 응용에서 요구되는 전송서비스 품질을 보장할 수 없다. 이 논문에서는 WiFi 트래픽으로 인한 간섭현상을 평가하기 위해 IEEE 802.15.4 네트워크 노드의 전송지연모델과 실험시스템을 설명한 후 간섭평가요소들을 측정하고 그 특성에 대해서 분석하였다. WiFi 네트워크로부터의 간섭을 판정하기 위해 IEEE 802.15.4 매체접근제어계층과 물리계층 프로토콜 요소를 순차적으로 사용하는 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 송신기에서 프레임의 전송실패와 전송지연을 변수로 하는 평가함수가 기준치를 넘는 경우 무선채널의 전력을 집중적으로 측정하여 계산된 평균채널전력으로 간섭을 최종적으로 판정하는 방식이다. 이 방식에 대한 실험결과는 다른 유사한 방식에 비해 간섭에 대한 판정시간은 줄어들고, 판정빈도는 증가함을 보인다.
열-음향방출(thermo-AE) 기법을 이용하여 두께 3mm, $[+45_6/-45_6]_s$ 복합재료 적층판의 열응력 유기 손상에 대한 비파괴평가의 유효성을 연구하였다. 반복적인 열부하 사이클에 의해서 thermo-AE 사상수가 감소하는 경향이 뚜렷하게 나타나서 열부하에 따른 카이저효과가 관찰되었다. 열부하사이클중의 thermo-AE거동을 분석하여 복합재료의 응력자유온도를 결정할 수 있었다. 초음파 C스캔, 광학현미경, 주사형 전자현미경을 통해 섬유파단과 모재파손이 관찰되었으며, 이들 파손 인자는 thermo-AE 신호의 단시간 퓨리에 변환처리에 의해 생성된 3종류의 서로 다른 시간-주파수 특성과 대응하였나 이 특성을 이용하여 복합재료의 냉각열처리 및 반복 열부하사이클시의 손상발생과정 및 내부 마찰거동 내역을 추적할 수 있었다.
위성과 지상국 간의 데이터 전송속도는 전달해야 하는 데이터의 용량과 요구되는 전송시간에서 계산되는데, 이러한 전송속도는 가용한 대역폭에 의해 제약을 받게 된다. 따라서 디지털 영상 서비스와 같은 대용량의 데이터 통신이 필요한 분야에서는 대역폭 효율이 우수한 전송 방식에 대해 많은 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 정지궤도 복합위성 UHRIT 신호 전송의 개념 설계를 위하여 대역폭 효율이 우수한 통신 방식인 DVB-S2 표준을 적용한 결과를 설명한다. 최근에 결정된 UHRIT 전송속도에 31Mbps에 따라서, DVB-S2에서 지원되는 변조 방식 및 부호율에 대한 URIT 대역폭을 계산하였다. 또한 가능성 있는 주파수 대역의 조합에 대해 GK2A위성의 빔 커버리지 내에 위치하는 사용자 안테나 시스템의 수신 링크 마진을 분석하였다. 끝으로 천리안 위성에서 사용되는 L-Band HRIT의 대역폭인 5.2MHz을 대체 활용하여 UHRIT을 전송할 경우에 DVB-S2의 각 모드 별 최대 전송속도 및 사용자 안테나에서 요구되는 G/T를 산출하였다.
본 논문에서는 이동하는 광대역 음원의 위치추정에 적합한 높은 분해능을 가지는 광대역LPA (local polynomial approximation) 빔형성기법을 제안한다. 제안한 기법은 여러 개의 데이터 단편으로부터 구하는 공분산행렬 대신, 하나의 데이터 단편의 여러 개 주파수 성분으로부터 얻은 조향 공분산행렬을 이용하는 STMV(steered minimum variance) 기법을 LPA 빔형성기법에 적용하였다. STMV 기법의 센서가중벡터를 이용하여 LPA 가격함수를 구성하였으며 이를 최대화 시키는 방위각과 각속도를 2차원 탐색을 통하여 추정함으로써 높은 방위각 분해능을 가지도록 하였다. 모의신호와 실제 해상 실험 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석 하였다
본 논문에서는 십자모양의 마이크로스트립 급전선을 사용하여 슬롯 폭이 넓은 경우 기존의 급전선 구조보다 쉽게 정합을 이룰 수 있는 방법을 제시하였다. 마이크로스트립 안테나의 단점인 좁은 대역폭을 확장시켰으며, FDTD법을 이용하여 십자형 급전구조를 갖는 광대역 마이크로스트립 슬롯 안테나의 특성을 해석하고, 최대 대역폭을 갖는 안테나를 제작 및 실험하였다. FDTD법으로 모델링하여 전계분포를 시간영역에서 계산하였고, 이를 Fourier변환시켜 슬롯 안테나의 반사손실, 전압 정재파비, 입력 임피던스, 복사패턴을 주파수 영역에서 계산하였다. 슬롯의 폭(Ws), 수평 급전선의 길이(l/sub d/)와 수직 급전선의 길이(l/sub u/), 그리고 offset에 따라 대역폭이 변화하였다. 이러한 결과로부터 최적화할 때, 전압 정재파비가 2이하인 대역폭은 1.975 GHz에서 4.725 GHz로 약 1.3 옥타브의 광대역 특성을 얻었다.
LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스 열의 믹서 출력 신호를 이용하면 높은 샘플링 주파수의 ADC 없이 높은 거리해상도를 얻을 수 있으므로 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)에 사용되어 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만 펄스 폭이 길거나 비행체와 표적 간의 상대속도가 빠를 때는 stop-and-go 근사화에 따른 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 근사화 없이 표적의 위치마다 다른 필터를 적용하는 기법인 시간 영역 상관관계(time domain correlation: TDC)를 사용한 직하 방향 영상형성을 제안한다. 특히, 영상에서 고스트 영상(ghost image)이 나타나는 것을 막기 위해 회전하는 안테나 구조를 제안하고, 모의실험 결과에서 회전하지 않는 안테나 구조를 사용했을 때 획득한 영상과 비교, 분석한다.
본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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