무선통신의 효용성이 증가되면서 다양한 분야에서 유선과 무선을 통합한 형태의 연결망이 구축되고 있으며, 이에 따라 저속, 저가, 저전력의 무선통신 분야의 기술 규격에 대한 요구사항이 제기되고 있다. 본 고에서는 무선으로 저속의 데이터 전송률을 요구하는 다양한 응용분야에 널리 활용될 수 있는 IEEE 802.15.4 저속 무선 PAN의 표준안과 응용서비스에 대해 살펴본다. 저속 무선 PAN 표준안의 주요 특징은 네트워크 구성의 유연성, 저가, 저전력 소모에 있다.
저속 동조는 촬영자가 장노출과 카메라 플래시를 동시에 이용해서 전경과 배경을 밝게 하는 촬영 기법이다. 단노출 플래시 촬영과 플래시 없는 장노출 촬영과는 달리 저속 동조는 어두운 환경에서의 밝은 전경과 배경을 보장한다. 하지만 스마트폰으로 저속 동조 촬영은 어려운데, 이는 스마트폰 카메라의 플래시는 약한 지속 광이고 노출 시간이 길어지면 플래시를 켜지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 단노출 플래시 영상에서 저속 동조 영상을 만드는 딥러닝 방법을 제안한다. 본 연구에서는 공간상에서 가변적인 영상 밝기 개선을 위해 가중치 맵을 적용한 네트워크를 제안한다. 본 연구에서는 지도 학습을 위한 스마트폰 단노출 플래시 영상과 저속 동조 영상 데이터 세트도 제안한다. RAW 영상의 선형성을 이용해 단노출 플래시 영상과 플래시 없는 장노출 영상으로부터 저속 동조 영상을 생성해서 데이터 세트를 구축한다. 실험을 통해 본 연구의 방법이 저속 동조 영상을 효과적으로 생성하는 것을 볼 수 있다.
본 연구는 인코더를 사용한 Flatbed scanner DC 서보 모터시스템의 저속 제어기 설계 기법을 제안한다. 실제 구동되는 저속에서 DC 모터 시스템을 MSR 알고리즘으로 모델링하여 파라미터의 변동과 부하 외란을 추정하고, 속도 제어주기마다 위치 추종명령을 계산하여 실제 위치에 대한 에러를 보상하도록 설계함으로써 저속에서의 속도 추종능력을 향상시킨다.
베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)
저속충격에 의한 복합재의 파손 모드를 규명하기 위하여 PVDF 센서를 이용한 신호취득 방법과 측정된 PVDF 센서 신호를 시간-주파수 분석법 (time-frequency analysis)인 국소 퓨 리에 변환 및 웨이블렛 변환을 적용하여 분석할 수 있는 실험적 전차에 대하여 고찰하였다. 고분자 암전센서를 이용하여 저속충격시 발생할 수 있는 여러 충격손상 형태 모재균열, 층간분리, 섬유파단에 의한 응력파 측정 가능성을 고찰하기 위하여 일련의 저속충격 시험을 수행하였다. 충격 시험 후, 저속 충격을 받은 적층판에 대하여 C-scan 과 단면 검사를 통하여 센서 신호, 손상 모드 및 크기에 대한 상관관계를 고찰하였다. 센서신호의 취득과 신호분석을 통하여 저속충격의 발생/진행과정을 알 수 있는 많은 중요한 정보가 PVDF 센서신호에도 내재되어 있음을 알 수 있으며 PVDF 센서 신호를 주의 깊게 분석함으로써 저속 충격에 의한 복합재료의 손상 모드 규명이 가능하며 저속충격 위협에 대한 복합재 구조물의 건전성 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다.
무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.
저속 WPAN은 저속, 저전력, 저비용의 단거리 무선 네트워킹 기술이다. 저속 WPAN에서는 경쟁 기반의 CSMA/CA 알고리즘을 사용하여 디바이스들의 무선 채널 접속을 제어하기 때문에 프레임 전송시 언제라도 충돌이 발생할 수 있으며 이로 인해 네트워크 성능이 심각하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 저속 WPAN의 CSMA/CA 과정에서 프레임 충돌율을 줄이기 위해 네트워크 상황에 따라 백오프 구간을 동적으로 변화시키는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 수행 결과, CSMA/CA 과정에서 제안하는 동적 백오프 알고리즘은 백오프 구간을 정적으로 유지했을 경우에 비해 프레임 전달율과 지연 시간 측면에서 안정적이면서도 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 복합적층판의 저속충격실험을 통하여 충격력과 충격거동의 관계를 확인하였다. 또한 육안으로 확인하기 어려운 손상역영을 탐지하기 위하여 비파괴검사인 c-scan을 이용하였다. CAI실험을 통하여 저속충격을 받은 복합적층판의 압축강도를 측정하였다. 저속충격실험, 비파괴검사, CAI실험을 통한 복합적층판의 저속충격거동 특성을 확인하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 가상의 확률분포를 나타냈다. 가시화된 통계적 확률분포를 이용하여 주요변수들을 비교 및 분석하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권3호
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pp.235-239
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2016
복원력을 잃고 선박이 전복될 때의 횡경사 속도는 선체가 사고 상황에 대해 외부로 표현하는 고유 응답의 하나가 된다. 자유 횡요 시 횡운동은 횡관성모멘트와 GM 및 횡감쇠계수와 같은 선체계수에 의해 나타낼 수 있으나 선체가 저속으로 진행되는 전복의 경우에는 각가속 성분이 특히 작아지므로 특성 해석은 보다 용이해진다. 따라서 빠르게 진행되는 전복사고에 비해 저속 전복 사고는 선체 거동의 예측이 적절히 가능할 뿐 아니라 선박구조에 필요한 시간의 확보가 수월해지므로 선박의 구조전략 측면에서 저속 전복사고는 별도로 분류하여 대응할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선체의 자유 횡운동에 대한 선형미분방정식을 토대로 저속 전복 시 선체계수들이 전복속도에 미치는 영향을 관련된 함수들로 나타내었으며 횡운동 진폭감쇠비를 기준으로 횡감쇠계수 크기와 선체 특성을 분석하였다. 또한, 여기에서의 수식적 관계를 실제 선박의 제원에 적용함으로써 얻어지는 결과들을 통해 제시된 저속 전복 선박의 일반적 특성이 도시적으로 설명될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 저속통제기 야시조명계통 개발에 관한 논문이다. 현대전에서는 야간특수작전수행과 조종사 임무 극대화를 위하여 야시조명계통을 항공기에 적용하는 추세이다. 국내 최초로 야시조명계통이 적용된 저속통제기는 적지에서 저고도로 비행하며 주/야간 적 지형 및 적군들의 이동 등에 관한 정보를 획득하는 전술통제기이다. 저속통제기 야시조명계통 개발을 통하여 국내 최초로 적용된 이 분야의 개발 요구도 설정, 개발규격 정립, 시스템 개발 및 시험평가체계 구축을 성공적으로 완수하여 적기에 군 사용가 판정을 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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