• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.58-62
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• 2010

본 논문에서는 갈릴레오 수신기 구조의 요구사항을 검토한 후 시뮬레이션을 통해 RF 성능 파라미터들이 갈릴레오 수신기 성능에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 먼저 갈릴레오 시스템의 일반사항과 갈릴레오 수신기의 구조 및 특성에 대해 고찰하였고, 갈릴레오 수신기의 성능 분석을 위해 에질런트사의 ADS(Advanced Design System)를 이용하여 15 % EVM에 상응하는 16 dB C/N의 갈릴레오 수신기 성능 요구 규격에 초점을 맞춰 갈릴레오 수신기를 설계하였다. AGC(Automatic Gain Control) 동작을 확인하기 위해 수신 파워에 따른 출력 IF의 변화량을 확인하였으며, 일정한 IF 출력을 통해 정상적인 AGC 동작을 확인하였다. 수신기 입력 파워에 의한 성능 분석과 수신기 국부 발진기의 위상 잡음 변경에 따른 성능 열화 분석을 통해 -127 dBm의 입력 파워에서 EVM(Error Vector Magnitude) 변화를 알아보았다. 또한 AGC의 이득 범위(-2.5 dB ~ +42.5 dB)에 의해 결정된 -92 dBm ~ -139 dBm의 입력 파워에서 ADC(Analog to Digital Converter)의 비트 변경에 따른 성능 분석을 하였으며, LO의 위상 잡음이 감소하고 ADC의 비트가 증가함에 따라 EVM이 향상 됨을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.634-638
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• 2018

안개는 전자광학센서를 활용한 탐지, 추적, 인식 등의 다양한 영상처리 알고리즘 성능을 저하시키는 요인이다. 실외 환경에서 사용되는 전자광학센서 기반 무인 시스템의 안정적인 작동을 위해서는 안개를 효과적으로 제거할 수 있는 기술이 필요하다. 단일 전자광학센서의 영상을 이용한 안개 제거 방법으로는 전자광학센서의 통계적 속성을 활용한 dark channel prior가 가장 널리 알려져 있다. 기존의 방법들은 dark channel prior를 활용하여 전달량을 구할 때 정방형 필터를 사용하였다. 정방형 필터 사용 시 필터의 크기가 커질수록 안개 제거의 효과가 작아지며, 필터의 크기가 과도하게 작아질 경우 과포화가 발생하여 영상의 색 정보가 손실된다. 필터의 크기가 알고리즘의 성능에 크게 영향을 끼치기 때문에, 일반적으로는 비교적 큰 크기의 필터를 사용하거나 영상에 따라 과포화가 일어나지 않는 범위에서 작은 크기의 필터를 사용한다. 본 논문에서는 컬러영상분할을 활용한 향상된 안개 제거 방법을 제안하였다. 컬러영상분할의 파라미터를 영상의 정보 복잡도에 따라 자동으로 조정하고, 이를 바탕으로 전달량을 추정하여 과포화 현상은 일어나지 않으며 뛰어난 안개 제거의 성능을 확보하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1036-1043
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• 2014

환경오염과 에너지위기 문제를 해결하기 위하여 세계적으로 태양광전원의 설치가 매년 증가하고 있다. 하지만, 설치된 태양광모듈은 경년열화로 인한 성능저하와 운용상의 다양한 장애요소로 발전량 손실이 발생하여, 태양광모듈의 효율적인 운용을 위한 발전량예측과 상태진단 기술이 요구되고 있다. 기존의 발전량 예측 방법은 많은 파라미터를 고려해야하기 때문에 계산이 복잡하며, 표준시험 조건의 모듈 특성데이터를 사용하기 때문에 오차가 크게 발생한다. 따라서 본 논문에서는 태양광모듈에서 발생하고 있는 문제점을 분석하고 이에 대한 대책을 제시하기 위하여, 선형회귀분석법을 이용한 발전량 예측 알고리즘과 태양광모듈의 상태를 진단하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 이를 바탕으로 태양광모듈의 상태진단 평가시스템을 구현하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 방법에 비하여 제안한 방법이 계산하기 편리하고 예측 오차도 감소함을 확인하였으며, 이상모듈의 상태와 위치를 신속하게 파악할 수 있어, 태양광모듈의 운용효율 향상에 유용함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권4호
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• pp.307-317
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• 2003

본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.

• 전기화학회지
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• 제22권4호
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• pp.139-147
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• 2019

고에너지밀도 대용량 리튬이온전지를 채용한 전기자동차 및 에너지저장시스템에서 발생하고 있는 발화사고로 인해, 고안전성 전고체 리튬이차전지(All-solid-state Lithium Secondary Battery, ALSB)에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 하지만, 단순히 액체전해질을 고체전해질로만 바꾸는 것이 아니라, 이로 인해 수반되는 전극 및 전지 설계와 해석이 크게 달라진다는 점에서 해결해야 될 이슈들이 산재해 있다. 특히, 전지는 전극 설계에 따라 그 성능이 굉장히 상이함에도 불구하고, 실질적인 전고체 전지 실험 구현의 어려움으로 전고체 전극(All-solid-state Electrode, ASSE) 설계에 따른 성능 차이를 체계적으로 비교 분석하여 최적화하는 연구는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위한 방안으로, 가상의 3차원 전고체 전극 구조체를 형성하고, 형성된 구조체를 바탕으로 다양한 성능 결정 파라미터를 도출하며, 더불어 분석 전극을 포함한 전지의 성능까지 예측할 수 있는 기술을 개발하는 연구가 주목을 받기 시작했다. 본 총설에서는 3차원 전고체 전극 구조체 형성부터 전고체 리튬이차전지의 성능을 예측하는 기술까지 각각의 기술들이 갖고 있는 장단점을 폭넓게 다룰 것이며, 나아가 본 기술이 나아갈 최종적인 목표까지 간략히 기술하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.557-565
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• 2021

경로추종 제어는 대양에서 선박의 자율운항을 위한 가장 기본적인 연구 중에 하나로 여겨진다. 본 연구는 선수미방향, 횡방향 및 회두방향으로 외력이 작용하는 경로추종 제어를 다룬다. 가상의 선박에서 발생하는 항로를 자선이 추종하는 문제를 해결하기 위해서 유도 원리와 백스테핑 기법을 활용하였다. 경로추종 제어에서 가장 중요한 기술 중에 하나는 오차 동역학에 관한 것으로서, 이 개념은 선박의 자동 충돌 회피 및 자동 접안 제어 등과 같은 연구 영역에서도 활용이 가능하다. 유도 원리와 오차 변수의 알고리즘은 수치 시뮬레이션을 통해 증명하였다. 그 결과, 회두각의 오차를 제외한 대부분의 오차 변수는 제어기를 통하여 제로 값으로 수렴하였다. 기존에 근거리 통항선박의 간섭력을 고려한 안전통항거리의 값보다 두 선박 간의 경로추종 제어의 트래킹 오차의 값이 더 작은 점이 가장 흥미로운 결과 중에 하나로 여겨진다. 또한 프로펠러, 핀이나 러더와 같은 엑츄에이터의 손상을 줄이기 위해서는 수렴의 성능과 선박의 안전을 절충하여 적합한 제어 파라미터를 결정할 필요가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제26권3호
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• pp.27-37
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• 2022

최근 ESS(전기저장장치)의 보급이 늘어나면서 ESS에 의한 지속적인 화재발생으로 인명 및 재산의 피해 또한 급증하고 있다. ESS에 활용되는 우레탄 샌드위치 패널에 제조에 있어 난연 성능의 향상이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 연질 폴리우레탄 폼의 난연 특성을 구현하고자 제품의 물성을 변화시키는 이소시아네이트 관능기 파라미터의 변화로 인한 제품의 조직 치밀도가 화재성능에 미치는 영향을 연구하였다. 우레탄 조직의 치밀도를 변화시켜가며 제품을 제작하여 연소성능 시험, 가스유해성 시험, 연기밀도 시험을 진행하였다. 그 결과 총 방출열량은 이소시아네이트 관능기 그룹이 높은 경우 성능이 우수하고, 최대 열 방출율과는 상관이 없는 것을 확인하였다. 이소시아네이트 관능기 그룹의 값이 2.7이상에서 형상의 붕괴를 방지할 수 있었다. 가스유해성 시험에서는 이소시아네이트 관능기 그룹이 상대적으로 높아 조직이 치밀하면서 탄화 막 형성이 용이한 Char시스템용 난연제가 추가적으로 투입되어야 성능이 상승하였고, 연기밀도 시험에서는 이소시아네이트 관능기 그룹의 값이 2.75이상에서 성능이 증가되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 결과로 기존에 사용되던 저렴한 우레탄 샌드위치 패널을 대체할 난연제 개발에 기반을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 한국광학회지
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• 제34권3호
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• pp.99-105
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• 2023

천체망원경의 성능은 여러가지 요소에 의해 결정된다. 대기 난류도 그 중 하나인데, 대기 난류는 망원경으로 수집한 빛을 왜곡시켜 이미지의 선명도와 해상도를 저하시킨다. 때문에 대기 난류를 보정하기 위한 기술이 연구되어 왔다. 보정 기술을 연구하기 위해서는 대기 난류를 실험실에서 모사해야 하며, 그 중 가장 실용적인 방법으로 위상판을 이용한 방법이 있다. 심한 난기류를 모사한 위상판을 측정할 때에는 주로 샥하트만 파면 센서로 측정하게 된다. 이 때, 레이저 광원은 위상판을 거쳐 샥-하트만 파면 센서로 들어가게 되는데 위상판을 거치면서 레이저의 세기가 줄어들고, 이로 인해 샥-하트만 파면 센서가 위상판을 측정하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 난기류를 모사한 위상판 측정 시 레이저 출력 조절의 필요성과 레이저 출력이 측정된 파면에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다. 프라이드 파라미터 r₀이 상대적으로 낮은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인해 10% 이상 r₀이 변화하였다. r₀이 상대적으로 높은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인한 변화가 5% 미만으로 r₀이 거의 변하지 않음을 보였다. 따라서 난기류가 심한 대기 상태를 모사한 위상판일수록 레이저 출력의 영향이 미미함을 알 수 있었다. 또한, 본 논문의 시스템을 기준으로 레이저 출력 5 mW 이상에서 난기류를 모사한 위상판을 측정할 수 있었다.