최근 기후변화로 인해 전 세계적인 지구온난화 피해가 심각해지면서 주요원인인 온실가스에 대한 배출 규제가 확대되고 있다. 그 중 온실가스 배출량의 약 25%를 차지하는 건물분야에 대해 정부에서는 2020년까지 BAU 대비 26.9%까지 감축하겠다는 목표를 발표하였다. 이를 달성하기 위해 건물부문의 에너지 수요를 원천적으로 저감하는 녹색건축물 활성화 방안을 추진하고 있다. 하지만 녹색건축물 활성화의 상세 이행계획 수립 및 관리, 그리고 시행에 따른 효과를 분석하기 위해서는 건물 에너지 사용량에 대한 데이터 및 관련 통계 자료가 필수적이다. 이를 위해 정부는 전국 680만동의 건물에서 사용되는 에너지 정보를 통합 관리할 수 있는 국가 건물에너지 통합관리시스템을 구축하였다. 하지만 현재 구축된 국가 건물에너지 통합관리시스템의 Database는 건축물대장 정보와 공급기관의 에너지정보를 매칭해서 사용하기 때문에 수동으로 작업이 이루어지고 있으며, 이로 인해 많은 문제들이 발생한다. 따라서 Database의 신뢰성을 확보하기 위해서는 지속적인 고도화 작업이 이루어져야 한다. 본 과제는 현재 가동 중인 국가 건물에너지 통합관리시스템의 Database를 분석하여, 시스템의 한계 및 개선방안 도출하고, 이를 통해 데이터의 신뢰성 확보 및 활용성을 증대 시키고자 하였다. 구축된 Database 분석 결과 건축물 정보와 에너지정보가 매칭된 유효데이터는 평균 85.6%이고, 미매칭된 데이터는 평균 14.4%로 나타났다. 미매칭된 데이터는 다시 건물 특성에 따른 미매칭 유형을 분석하였으며, 그 결과 건축물 정보가 없는 경우가 전체의 58.2%에 달했다. 따라서 향후 신규 구축 data의 매칭 작업 용이성 및 현재 Database에 대한 정확성 확보하기 위해서는 건축물 정보와 에너지정보 간의 주소 표준화 및 속성정보 체계를 마련할 필요가 있다. 또한 비도시지역 및 영세한 주거지역에서 사용비중이 높은 석유류 에너지원 및 향후 발전 가능성 및 활용 가능성이 높은 신재생 에너지와 같이 다른 에너지원에 대한 정보를 포함시킬 수 있도록 시스템 구축이 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 매칭 퍼슈잇 (Matching Pursuit)에 인지적인 가중치를 사용하여 오디오 신호를 정현파 모델링하는 것에 대해 기술한다. 매칭 퍼슈잇은 입력 신호에서 에너지가 가장 큰 성분들을 반복적으로 추출해 원 신호와 재생 신호의 차이가 영에 도달될 때까지 계속된다. 본 논문에서는 매칭 퍼슈잇에 심리음향모델을 사용한 인지적인 매칭 퍼슈잇으로 입력 신호로부터 인지적으로 중요한 성분을 차례대로 추출하였다 인지적인 매칭 퍼슈잇의 성능을 평가하기 위해 인지적인 가중치를 주지 않은 정현파 매칭 퍼슈잇과 비교 평가하였다. 여러 가지 입력 신호에 대한 실험 결과 정현파 매칭 퍼슈잇보다 인지적인 매칭 퍼슈잇의 성능이 좋았고, 특히 시간축 변화율이 큰 신호일 경우에 인지적인 매칭 퍼슈잇을 통해 원래 신호의 음질을 더 잘 복원할 수 있었음을 확인하였다.
이 논문에서 우리는 자원이 제약된 무선 센서네트워크에서 협력게임이론 (coalitional game theory) 기반의 전송파워제어 문제를 다룬다. 우리가 다루고자 하는 전송파워제어 문제는 각 센서의 에너지 효율성을 목적 함수 (objecitve function) 로 갖고 지연시간을 제약조건으로 갖는다. 이 문제는 two-sided one-to-one matching game 으로 모델링하고 core에 속하는 센서쌍의 매칭을 찾아내기 위해 deferred acceptance procedure (DAP)를 적용한다. Core에 속하는 매칭은 다른 센서와 매칭을 해도 현재 매칭 이상보다 좋은 결과를 가져오지 않는 매칭이 된다. 그리고, DAP를 반복해서 적용하게 되면 특정 안정상태에 도달하게 되는데, 그 안정상태에서는 지연시간제약을 만족시키면서 더 이상 에너지 효율성이 향상되지 않는 것을 보인다. 우리의 결과는 클러스터 기반의 센서 그룹방법과 지역 최적의 해 (local optimal solution)와 비교된다.
에너지 하베스팅은 주변의 에너지를 수확하여 활용하는 기술로 이에 관련한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있다. 마찰전기 나노발전기는 물리적인 움직임이나 마찰을 통해 발생되는 정전기를 이용하여 센서나 웨어러블 디바이스에 활용하는 에너지 하베스팅 기술 중 하나이다. 마찰전기 나노발전기는 ${\mu}W$(마이크로와트) 단위의 미소 전력을 생산함에도 불구하고, 다른 에너지 하베스팅 발전기들과 비교하여 큰 임피던스를 가지고 있어서 전력을 전달하기에 어려움이 있다. 또한 마찰전기 나노 발전기의 출력 전력은 Spike성 Pulse Train의 형태여서 다이오드 정류기가 필요하기 때문에, 정류기의 입력 임피던스와 마찰전기 나노 발전기의 출력 임피던스에 대한 분석을 이용한 임피던스 매칭 설계가 필요하다. 본 연구에서는 다이오드 정류기의 임피던스 모델을 유도하여 마찰전기 나노 발전기의 내부 임피던스와의 매칭을 통해 최대 전력을 전달하는 커패시터와 출력 부하 설계를 목표로 한다. 유도한 임피던스 모델에 대하여 실제 전력 실험을 통해 모델의 유효성과 정확성을 검증하고자 한다.
Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SAR-ATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.
매칭 회로는 유도성전력을 소나시스템에 공급함으로써 에너지 손실과 소나시스템의 크기를 줄일 수 있다. 이 논문에서는 적응 정합회로라고 불리는 가변인덕터로 구성된 기본적인 매칭회로의 토폴로지를 제시하였다. 전력회로는 소나시스템에서 사용되는 범위의 주파수와 전력에 기반하여 설계되었다. 또한 제시된 정합회로의 특성을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
다양한 이해관계자들이 참여하게 되는 현재 건설산업에서 표준 포맷을 사용한 Building Information Model (BIM) 데이터 교환은 건물 전 생애주기에 걸쳐 관련 실무자들에게 보다 효율적인 업무 환경을 제공해 줄 수 있다. 하지만, 설계 프로그램에서 Industry Foundation Class (IFC) 포맷의 파일을 사용하여 건축물 에너지 분석으로 데이터 교환 시 BIM 정보에서 추출된 자재 정보를 에너지 분석 도구에서 직접 사용할 수 없어 추가적인 데이터 입력 작업이 필요한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 건축물 자재에 관련하여 에너지 분석 엔진인 DOE-2 의 기본 라이브러리에서 사용하고 있는 자재 라이브러리와 매칭될 수 있도록. IFC 파일에서 추출된 건축물 자재 표기명을 에너지 분석 프로그램의 자재 라이브러리 표기명과 자동으로 매칭 시키는 온톨로지를 구축하였다. 본 연구는 에너지 분석 시 분석 과정의 효율성 및 분석 결과에 대한 객관적인 신뢰도를 향상시키고, 건설사업에서 온톨로지 활용에 대한 개념연구로서 그 의의가 있다고 할 수 있다.
스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.
전기장만으로 에너지를 전송하는 전계결합형 비접촉 충전기술은 송수신부를 매개하는 AC링크를 구성하는 전극쌍의 정전용량확보에 한계가 있으므로, 이를 잘 활용하기 위한 송수신회로가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이를 감안하여 전계결합형 에너지전송에 적합한 매칭변압기를 사용한 E급 송수신회로 구조를 제안한다. 제안된 구조에서 AC-링크 캐패시터의 낮은 정전용량을 감안한 최적 설계방식을 제안하고 회로설계에 따른 성능을 모의실험을 통해 예측한다.
본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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