근거리음장 측정으로부터 원거리음장을 예측할 수 있는 이론적 모델 및 실험적 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서 채택한 방법은 Helmholtz 적분식의 간단한 모델로써 단일주파수 코히어런트 음원의 근거리측정음장으로부터 원거리음장 예측이 가능한 기술이다. 이러한 단일 주파수, 코히어런트 음원의 원거리 수평방향지향성을 예측하기 위한 모델식 및 무향실에서 수행한 검증실험 결과를 소개한다 제안된 방법은 일반 소음원은 물론 잠수함 등의 수평방향 지향성의 예측에 적용가능하다고 판단된다.
관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리 감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터 없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.
등가음원법은 일반적으로 실내에 위치한 음원에 의한 실내 음장을 모델링하기 위하여 원거리에 위치한 다수의 등가음원과 상대적으로 근방에 위치한 소수의 이미지음원들을 사용한다. 원거리음원은 일반적으로 실내 음장의 중심으로부터 적당히 먼 거리에 균일하게 위치시킨다. 이러한 원거리음원의 위치는 적절한 선택 여부에 따라, 계산 결과의 정확도와 이를 만족시키기 위해 필요한 음원의 수에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 등거리 상의 가상의 구형 표면에 위치시키는 기존의 방법 대신 모델링하는 실내 공간의 경계면과 닮은 꼴 형상으로 배치하여 그 영향을 조사하였다. 즉 가상의 직육면체 표면에 격자 형태로 균일하게 원거리음원들을 배치시키되, 음장의 중심으로부터의 거 리를 변화시켜가며 각 경우에 대하여 최적화 기법을 이용하여 최적의 원거리음원 위치들을 찾아내어 비교, 분석하였다.
영광 원전 지역에 적용될 수 있는 액체 방사성 물질의 확산 모델을 개발하였다. 영광에서의 해양 확산 조건은 매우 복잡하기 때문에 수치적 모델을 적용하는 것은 매우 어렵다. 따라서 비교적 단순하면서도 신뢰성 있는 미규제 지침 1.113에서 제시한 통계적 모델을 적용하였다. 이를 통해, 발전소 운전 조건이나, 피폭 경로에 따른 희석 인자를 계산할 수 있는 컴퓨터 코드를 개발하였다. 액체 방사성 물질의 확산에 대해서, 혼합 범위에 따라 근거리 혼합 모델과 원거리 혼합 모델로 구분하여 모델을 개발하였다. 근거리 혼합 현상은 부력과 초기 운동량 및 난류에 의해 결정된다. 원거리 혼합에서는 대기 중의 구름 확산과 유사하게 가우시안푸륨 모델을 적용할 수 있다. 서로 다른 피폭 경로에 대해 물리적으로 타당한 적분을 수행함으로서, 경로에 따른 희석 인자를 구할 수 있었다. 개발된 모델을 사용하여 계산한 결과에 의하면, 현행 영광 ODCM에 사용되는 희석 인자는 상당히 과평가되어 있음을 알 수 있다.
발파진동의 해석영역은 크게 두 가지 영역으로 구분될 수 있다. 첫째는, 대상 지장물에 대한 영향을 평가할 목적으로 시행되는 원거리 진동분석과, 둘째는, 암반의 손상 및 근거리 지중 구조물에 대한 영향을 평가할 목적으로 시행되는 근거리 지중진동 분석이 있다. 전자의 분석방법은 현재 국내외에서 보편적으로 활용되는 방법이며, 후자의 경우는 대체적으로 Holmberg모델을 사용하여 분석이 이루어져 왔고, 이 모델에 의해 제안된 방법은 기본적인 자료를 원거리 지표 진동 측정 데이터를 활용하는 방법을 근간으로 하여 분석이 이루어진다. 그러나, 최근 십수년동안 수행된 근거리 지중진동 실계측 결과에 따르면 Holmberg모델의 보완에 대한 필요성이 대두되었으며, 국내에서도 처음 시도되어 그 방향성을 제시하고자 하였으나 계측하는 방법에만 한정되었을 뿐 적정한 해석 모델 및 예측방법을 제시하지는 못했다. 따라서, 본 연구에서는 근거리 지중진동의 실계측을 통해 그 결과를 근간으로 하여 적정한 해석모델 및 예측방법을 제시하고자 하였다.
각종 온라인 문화가 발달하는 가운데 원거리에서 의사 소통을 가능하게 하는 도구에 관한 관심도 커지게 되었다. 이러한 도구 중에서 2 차원 그림 저작을 지원하는 도구에 기인하여, 본 논문에서는 3 차원 모델을 만들어 내고 조작함으로써 원거리의 사용자와 의사 소통할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간에 수행되는 시스템의 특성상, 3 차원 모델링은 간편하고 직관적으로 수행될 수 있도록 하며, 병행 수행 제어를 고려하여 구현한다. 본 시스템에서의 모델링은 주어진 primitive를 이용하거나 사전에 제작된 mesh를 불러오는 것으로 수행할 수 있으며, 사용자가 직접 그려주는 간략한 외곽선 스케치를 기반으로 하여 3 차원 모델을 생성할 수도 있다. 본 시스템에서 모델의 생성, 제어 등의 모든 연산은 다양한 병행 수행 제어 전략을 이용하여 실시간에 수행된다.
동해에는 주변 수온보다 온도가 높은 난수성 소용돌이가 자주 발생되는 것으로 알려져 있다. 이러한 난수성 소용돌이의 발생은 음속구조의 변화를 야기해 음전달특성을 변화시키게 되며, 특히 원거리 음전달에 큰 영향을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 난수성 소용돌이가 확인되는 2007년 3월 23일의 수온자료를 재분석한 자료를 이용하여 난수성 소용돌이가 원거리 음전달에 미치는 영향을 분석하였다. 연구를 위해 포물선 방정식 모델을 이용해 음파 전달손실과 평균 직접 신호초과 거리를 이용한 탐지거리 성능분포분석을 수행하였다. 분석결과 난수성 소용돌이의 존재는 난수성 소용돌이가 존재하지 않을 때와는 매우 다른 음전달 특성을 보여주고 있으며, 특히 난수성 소용돌이의 경계는 음전달의 제한적인 요소가 될 수 있기 때문에 원거리 음전달에 불리할 것으로 판단된다. 이러한 난수성 소용돌이에 의한 원거리 음전달의 제한은 해저 심도가 낮을수록 더 커지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 두계층(이진)의 간단한 적응적(adaptive) 율 제어를 원거리 목적지와 근거리 목적지를 모두 포함하고 있는 멀티캐스트(점-대-다중점) 연결에 적용하는 경우 원거리 및 근거리 경로에서의 성능을 개별적으로 동시에 평가할 수 있는 큐잉 모델을 제시하고 이를 분석하였다. 가정한 율 제어 기법은 점-대-점 연결을 위한 이진 율 제어 기법을 단순하게 멀티캐스트 연결에 적용한 것이다. 원거리 및 근거리 목적지에서의 개별적인 셀 손실율을 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 개발하였고 이 방법을 사용하여 수치적 결과를 얻어 본 결과, 같은 거리의 경로만으로 이루어지는 멀티캐스트 연결에 적용할 경우 공정한 율 제어 방법이, 경로 별 거리차가 있는 멀티 캐스트 연결에 대해서는 원거리 경로가 근거리 경로에 비하여 불리한 대우를 받는 불공정성을 드러냄을 볼 수 있었다.
참조 신호를 이용한 어레이 형상추정 기법은 일반적으로 참조 신호가 어레이로부터 충분히 먼 원거리에 위치한다고 가정하고 있다. 그러나 실제 해양 환경에서 어레이를 운용하는 경우 참조 신호와 어레이 사이의 거리는 충분히 떨어져 있지 않아 원거리 신호 모델을 바탕으로 한 기존의 기법들은 하이드로폰의 좌표 추정 시 많은 오차가 발생하게 된다 본 논문에서는 근거리 신호모델을 이용한 부공간 근사기반의 어레이 형상추정 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 기준하이드로폰에 대한 시간 지연 성분을 이용하여 근거리 참조 신호를 모델링하고, 어레이 형상 추정을 위한 근거리 파라미터를 구한다. 근거리 파라미터를 이용하여 기존의 원거리 형상 추정 기법을 일반화함으로써 참조 신호의 거리에 관계없이 하이드로폰의 좌표 추정이 가능한 기법을 제안하였다. 그리고 제안된 기법의 Cramer-Rao Lower Bound를 유도하였다. 모의실험 결과 참조 신호의 거리에 관계없이 제안된 기법이 기존의 기법에 비해 보다 정확하게 하이드로폰의 좌표를 추정할 수 있음을 확인하였다.
딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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