본 논문은 에너지 효율성 지표로써 투입물로 에너지뿐만 아니라 노동과 자본 등을 동시에 고려한 총요소 에너지 효율성을 DEA에 기초하여 2005-2013년 기간 동안 우리나라 16개 시 도의 제조업 부문에 대하여 추정하였다. 추정결과에 의하면, 단일요소 에너지 효율성과 총요소 에너지 효율성 간에 차이가 존재하여 두 지표를서로 보완적으로 사용할 필요성이 있는 것으로 나타났다. 한편, 총요소 에너지 효율성 지표는 대부분의 시 도들에서 높게 나타났는데 서울, 광주, 울산, 경북 등은 프런티어에 위치하지만, 강원, 부산, 대구, 인천 등은 상대적으로 매우 비효율적인 것으로 나타났다. 또한 패널 토빗 모형을 통해 총요소 에너지 효율성의 결정 요인을 추정한 결과에 의하면, 대기업의 생산액 비중이 클수록, 에너지 다소비업종의 생산액 비중이 작을수록, 그리고 전력 사용 비중이 클수록, 총요소 에너지 효율성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 추정되었다.
모바일 기술과 개인 휴대통신 서비스가 발달함에 따라, 휴대용기기에서 멀티미디어 데이터의 연산량은 점점 증가하고 있다. 따라서 배터리로부터 에너지를 얻는 모바일 기기에서의 에너지 관리는 더욱더 중요해지고 있다. 비디오 인코딩에 필수적으로 사용되는 움직임 추정기는 매우 많은 연산량을 갖고 있어, 비디오 인코더에서 가장 많은 에너지를 소모하고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 고속 탐색 알고리즘과 에너지 관리 알고리즘을 적용할 수 있는 저전력 움직임 추정기 구조를 제안한다. ECVH (Energy-constrained Vdd hopping)는 slack time과 주어진 에너지 여유분에 따라 수행신간에 사용하는 알고리즘과 동작 주파수, 공급 전압을 동적으로 바꾸어 에너지 소모를 줄이고 주어진 조건 내에서 성능을 최대화하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 ECVH를 제안한 구조에 적용했을 때 움직임 추정기의 에너지 소모가 효과적으로 줄어드는 것을 시뮬레이션을 통해 보여주고 있다. 또한 ECVH 알고리즘을 수행하는 전원관리부와 움직임 추정기의 설계 결과를 보여주고 있다.
가스 폭발의 위험성의 증대와 함께 가스 폭발의 규모와 영향을 예측하는데 필요한 폭발 인자들을 간접적으로 추정하는 방법들이 사용되고 있다. 본 연구에서는 주로 사용되고 있는 TNT 등가량 산정법, TNO 다중에너지 방법, BST 방법의 특성과 폭발 인자를 결정하는 과정을 비교하였다. TNT 등가량 산정법의 경우, 증기운 폭발의 형태와 폭발 물질 등 다양한 조건에 따라 적합한 efficiency factor를 선택하는 것이 필요하였다. TNO 다중에너지 방법은 클래스 번호를 결정하기 위한 객관적 기준이 부족하였으며 음의 과압을 추정하지는 못하였다. 기 보고된 인자값에 오기재로 보이는 부분을 확인하였으며 수정된 인자값을 제시하였다. BST 방법은 음의 과압을 포함한 보다 상세한 폭발 인자 추정이 가능하지만 사용하는 그래프가 가시적이지 않은 문제점이 있었다. 이를 보완하기 위해 그래프를 재작성하였으며 향후 그래프의 수식화를 통한 편리한 폭발 인자 추정이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 듀얼 에너지 X-ray 검색기의 영상을 이용한 물질의 추정 방법 알고리즘을 제안한다. 물질 추정 알고리즘으로 많이 사용되는 기존 4가지 분별 곡선 이외에 로그 함수를 사용한 새로운 분별곡선을 이용하여 물질을 분류한다. 여기에 기존의 선형 보간을 이용한 원자번호 추정 방법이 아닌 확률분포를 이용한 원자번호 추정 방법을 제시한다. 확률분포를 이용한 가중치 계산에는 근접한 두 기준물질을 사용하는 방법과 모든 기준물질을 사용하는 방식, 2가지 방식을 실험하였다. 확률분포를 가중치로 사용하여 물질의 원자번호를 추정 할 경우 기존의 방법보다 더 정확한 원자번호 추정 결과를 나타내었다. 추정된 원자번호를 육안으로 확인하기 위하여 HSI 모델을 이용하여 결과영상에 채색하였다.
유선 데이터 네트워크(wired data network) 영역에서 가장 많은 에너지를 요구하는 영역은 액세스 네트워크(access network) 영역이다. 오늘날 그린 네트워킹(Green networking)은 유선 데이터 네트워크에서도 통합적인 에너지 관리를 통해 에너지 낭비와 $CO_2$ 배출 감소를 유도하기 위해 주요 관심분야가 되었다. 그러나 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량과 $CO_2$ 배출에 의한 환경적 영향에 대해서는 널리 알려져 있지 않으며, 그에 따른 범용적이고 정량적인 평가 기준도 매우 부족하다. 본 논문에서는 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량을 추정하는 기존의 모델링 기법들의 문제점을 비교 분석하고 하향식(top-down) 접근법을 이용하여 대규모 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량을 추정하는 모델링 기법을 제안한다. 또한 제안 모델로부터 도출된 추정치를 이용하여 액세스 네트워크들이 환경에 미치는 영향도를 산출하는 모델을 제안한다. 그리고 실제 사례를 적용하여 기존 모델과 제안 모델로부터 산출한 추정치와 해당 사례에 대한 기존의 조사와 실측 데이터와 비교 평가 한다.
화석연료를 중심으로 한 에너지 가격의 상승 추세가 이산화탄소 배출의 자연스러운 감축에 미치는 영향을 파악해 보기 위해, 본 논문은 일인당 이산화탄소 배출량의 에너지 가격에 대한 탄력성을 추정하고자 한다. 이를 위해 OECD 29개국의 1978년에서 2009년까지의 패널 자료를 구축하였으며, 환경 쿠즈네츠 가설을 검증하기 위한 추정 모형을 이용하였다. 추정 결과, 실질 에너지 가격지수가 1% 상승할 때, 일인당 이산화탄소 배출량은 0.26 ~ 0.31% 가량 통계적으로 유의하게 감소하는 것으로 나타났으며, 이러한 탄력성의 크기는 이산화탄소 배출량의 감축 목표 설정에 있어 서 향후 예상되는 에너지 가격의 지속적 상승의 영향을 감안해야 함을 시사한다. 아울러 에너지 가격 변화의 영향을 고려하여 추정된 환경 쿠즈네츠 곡선의 존재 역시 강건하고 유의하게 확인되었으며, 그 소득 전환점은 모형설정에 따라 22,200 ~ 48,500달러의 범위에 놓이는 것으로 나타나고 있다.
전기적 등가회로의 모델의 정확도 향상을 위하여 정확한 내부 저항과 OCV의 반영은 필수적이며, 이를 위한 OCV 실험에서 SOC 구간을 작게 작을수록 OCV의 정확도는 향상되지만 실험시간은 증가한다. 따라서 실험 시간을 고려한 적당한 SOC(5%, 10%) 구간으로 실험을 진행하며, 측정 되지 않은 영역의 내부 파라미터는 선형보간법으로 등가회로 모델에 반영한다. 이러한 문제로, 본 연구는 SOC 추정에의 주요 인자인 OCV의 추정 기법으로 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 사용하였다. 추정 방법은 뉴럴 네트워크로 기존 OCV 실험 데이터를 학습하여 모델을 구축한다. 학습 모델의 입력값으로 용량 실험 데이터의 전압, 전류를 적용하였고 결과로 얻은 SOC-OCV 곡선을 비교 분석하였다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 자연스러우면서도 정확한 변이 정보를 추출하기 위한 변이 추정 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 영역 분할 기법을 이용한 계층적 변이 추정부와 편미분 방정식(PDE: Partial Differential Equation)을 이용한 에너지 기반 경계 보존 변이 평활화부로 구성되어 있다. 제안된 계층적 변이 추정 기법은 빠르면서도 신뢰도 있는 변이를 제공하며, 이러한 변이장은 정확도와 평활화도를 함께 고려한 에너지 모델의 최소화 기법에 의해 자연스럽고 정밀한 최종 변이장으로 추출된다. 에너지 모델의 최소화 과정은 대응되는 Euler-Lagrange 방정식으로 변형되어 유한차분법(FDM: Finite difference Method)을 이용한 근사화를 통해 구현된다. 실험을 통해 제안된 변이 추정 기법은 다양한 환경의 영상에 대해서도 자연스러우면서도 정확하고, 경계가 잘 보존된 변이를 추정해 낼 수 있음을 검증하였다.
음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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