무선 광 통신 시스템에서 고속의 데이터를 전송하기 위한 방법으로 대역 효율이 높은 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템이 연구되고 있다. OFDM 시스템은 PAPR(peak to average power ratio)이 높고 비선형 에러와 디바이스의 불균형으로 발생하는 ICI(inter channel interference)가 발생한다. 무선 광통신 시스템에서 LED(light emission diode)의 구동 전류에 의하여 구동되는 광 출력 파워는 비선형이며 전송 신호는 왜곡된다. 그러므로 비선형 LED 전달함수와 OFDM 신호에 의한 방사된 광 출력의 수신 성능에 대한 연구가 진행되었다. 비선형 왜곡에 의해 발생하는 효과는 기존의 무선 통신에서 사용되는 OFDM의 비선형 특성과 다르며 BER 성능을 저감시킨다. 본 연구에서는 최근 연구된 LED의 비선형성 전달함수를 적용하며, 비선형 왜곡과 Back-off에 의하여 수신기의 주파수영역에서 진폭 감쇄와 ICI를 발생시키므로, BER 성능을 개선시키기 위한 방법을 제안한다. 먼저 LED의 비선형 왜곡을 감소시키기 위한 새로운 PAPR저감 기법을 제안하며, 또한 수산 성능을 향상시키기 위하여 적응형 채널 추정 방식과 전송된 신호를 사용하여 SNR(signal to power ratio)을 개선하여 BER(bit error rate)을 개선하였다. 제안된 방법들을 시뮬레이션 결과를 통하여 확인한다.
STI는 반도체 소자의 소형화 및 고집적화에 따른 광역 평탄화를 위한 공정 기술로써 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 STI의 profile 개선을 위한 방법으로 STI 건식각 후 HF 용액에 의한 pad oxide 습식각과 O2+CF4 건식각을 제안하였다. 이 공정 기술은 기존의 방법보다 소자의 밀집도에 따른 패턴간의 프로파일 불균형과 누설전류의 개선을 나타내었다. 또한 동일한 STI 깊이와 HLD 증착를 갖는 디바이스에 대하여 CMP 후 HLD 두께를 측정한 결과 디바이스 밀도에 따라 측정값이 다르게 나타났고 이는 CMP 후 디바이스 밀도에 따른 질화막의 두께 차이 및 슬러리의 선택비에 기인됨을 확인하였다.
제조에서의 모터 불량은 향후 A/S 및 신뢰성에 중요한 역활을 한다. 모터의 불량 구분은 소리, 전류, 진동등의 측정을 통해 검출한다. 본 논문에서 사용한 데이터는 자동차 사이드미러 모터 기어박스의 소리를 사용하였다. 모터 소리는 3가지의 클래스로 구성되어 있다. 소리 데이터는 멜스펙트로그램을 통한 변환 과정을 거쳐 네트워크 모델에 입력된다. 본 논문에서는 불량 모터 구분 성능을 올리기 위한 데이터 증강, 클래스 불균형에 따는 다양한 데이터 재샘플링, 재가중치 조절, 손실함수의 변경, 표현 학습과 클래스 구분의 두 단계 분리 방법 등 다양한 방법을 적용하였으며, 추가적으로 커리큘럼 러닝 방법, 자기 스페이스 학습 방법 등을 Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, Convolution Neural Network 등 총 5가지 네트워크 모델을 통하여 비교하고, 모터 소리 구분에 최적의 구성을 찾을 수 있었다.
제조 분야 설비 예지보전을 위해서 진동, 전류, 온도 등 물리 데이터를 기반으로 설비 이상을 탐지하는 인공지능 학습 모델이 활용되고 있다. 설비 결함, 고장 등 설비 이상 유형은 매우 다양하므로, 주로 오토인코더 기반 비지도 학습 모델을 이용한 이상 탐지 방법이 적용되고 있다. 설비 상태의 정상, 비정상 여부는 오토인코더의 재구성 오차를 이용해 효과적으로 분류할 수 있지만, 설비 이상의 구체적인 상태를 식별하는 데 한계가 있다. 설비 불균형, 정렬 불량, 고정 불량 등 설비 이상 상황 발생 시, 설비 진동 주파수는 특정 영역에서 정상 상태와 다른 패턴을 나타낸다. 본 논문에서는 전체 진동 주파수 범위를 N개 영역으로 나누어 이상 탐지를 수행하는 N 분할 이상 탐지 방법을 제시하였다. 압축기의 진동 데이터를 이용해 주파수와 강도를 달리한 9종의 이상 데이터를 대상으로 실험한 결과, N 분할을 적용하였을 때 더 높은 이상 탐지 성능을 나타냈다. 제안 방법은 설비 이상 탐지 이후, 설비 이상 구체화에 활용될 수 있다.
신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
생산력이 서로 다른 두 토양(土壤)에 유기물(有機物)을 첨가(添加)하여 근부(根部) 환경(環境)의 변화(變化)와 수도품종별(水稻品種別) 근(根)의 근부(根部) 환경(環境)에 대(對)한 반응(反應)을 육안(肉眼) 관찰(觀察)하고 양분흡수(養分吸收)를 조사(調査)하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1) 고위답토양(高位畓土壤)은 유기물(有機物)의 분해(分解)가 완만(緩慢)하며 분해평형점(分解平衡點)에서의 유기물(有機物) 함량(含量)이 높고 저위답토양(低位畓土壤)은 유기물(有機物)의 분해(分解)가 급속(急速)하며 분해평형점(分解平衡點)에 함량(含量)이 낮다. 2) 저위답토양(低位畓土壤)은 근(根)의 발육(發育)이 조해(阻害)되며 유기물(有機物) 첨가(添加)에 의(依)하여 더욱 조해(阻害)된다. 유기물(有機物)의 분해(分解)로 생기는 gas가 근(根) 주변(周邊)에 피막(被膜)을 형성(形成)하는데 기인(起因)하는것 같으며 이 결과(結果)로 T/R 값이 심히 떨어진다. 3) 품종간(品種間) 근부(根部) 환경(環境)에 반응력(反應力)이 현저하여 수원(水原) 82호(號)는 농림(農林) 25호(號) 보다 고위답(高位畓) 토양(土壤)에서는 흡수력(吸收力)이 강(强)하고 저위답토양(低位畓土壤)에서는 흡수력(吸收力)이 떨어진다. 4) 유기물(有機物) 첨가(添加)로 가리흡수(加里吸收)가 조해(阻害)되고 저위답토양(低位畓土壤)에서는 인산흡수(燐酸吸收)가 가장 조해(阻害)되는데 저위답토양(低位畓土壤)에 유기물(有機物)을 첨가(添加)하여 이 두 인자(因子)가 공역(共役)할 경우 양분흡수조해(養分吸收阻害)는 상승적(相乘的)으로 야기(惹起)된다. 5) 근(根)의 활력(活力)과 근수(根數), 지상부(地上部) 생육량(生育量) 및 근부생육량(根部生育量)과의 상관(相關)은 각각(各各) r=0.839, r=0.834, r=0.948로 모두 1%에서 유의성(有意性)이 있고 지상부(地上部)와 근부(根部)의 N.P.K. 흡수량(吸收量)과도 각각(各各), r=0.751, r=0.670, r=0.769, r=0.729, r=0.742, r=0.815로 5% 수준(水準)에서 유의성(有意性)이 있으며 근부(根部)의 생육량(生育量) 및 가리(加里)의 흡수량(吸收量)과의 상관계수(相關係數)가 가장 크다. 6) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 좋은 곳에서보다 수도지상부(水稻地上部)의 질소농도(窒素濃度)는 낮고 근부(根部)는 훨씬 높아서 ammonia 과잉(過剩)의 해독(害毒)이 예상되며 인산(燐酸)과 가리(加里)는 양부위(兩部位)에서 모두 심히 낮으며 특히 간(稈)과 엽초(葉稍)에서 더욱 낮았다. 7) 근부환경(根部環境)이 나쁜 곳에서는 좋은곳에서보다 지상부(地上部)의 당(糖)과 전분(澱粉) 및 전탄수화물(全炭水化物) 함량(含量)이 높은데 반(反)하여 근부(根部)에서는 낮은데 환원당(還元糖)에서 더욱 심하여 근부(根部)에서는 당(糖)의 이상소모(異常消耗)가 예상되고 지상부(地上部)에서는 이에 대비하여 당(糖) 대사(代謝)가 해당방향(解糖方向)으로 주력(注力)함이 예상된다. 8) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 근부(根部)에서 지상부(地上部)로 양분(養分)의 전류(轉流)가 극히 나빴다. 9) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 황산(黃酸)의 함유율(含有率)이 높은데 엽신(葉身)에서 특히 높아 황산(黃酸) Ion에 의(依)한 ATP 생성(生成) 조해(阻害)가 예상되고 $P_2O_5/S$ 값은 고위답(高位畓) 유기물무시용구(有機物無施用區)의 1/5에 불과(不過)하여 P-S 비(比)가 관련된것 같다. 10) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 지상부(地上部) 철(鐵)의 함량(含量)에는 차이(差異)가 없으나 Mn 함량(含量)은 상당히 적은 편이어서 $Fe/P_2O_5$ 값이 큰데 간(稈)과 엽초(葉稍)에서 7배(倍)나 되어 철인산(鐵燐酸) 침전에 의(依)한 통도(通導)의 기계적(機械的) 장해(障害)가 예상된다. 11) 토양중(土壤中) 조해성(阻害性) 인자(因子)는 유기물(有機物) 분해속도(分解速度)가 빠른 경우 악화(惡化)되어 근부기능기(根部機能基)를 조해(阻害)하여 양분(養分)을 조지(阻止)하고 체내(體內) Ion 평형(平衡)(N. P. K. S. Fe)을 교란(攪亂) 이상대사(異常代謝)(해당작용(解糖作用) A. T. P 생성약화(生成弱化))를 일으켜 전류(轉流)가 방해(防害)되고 따라서 각부위(各部位)의 생육(生育)의 불균형(不均衡)을 초래(招來)하는 연발생(連發生) 조해작용(阻害作用)이 순환가속(順換加速)하는 것으로 추정(推定)된다. 12) 고위답(高位畓)에서 질소(窒素)의 시용량(施用量)에 따른 근분포(根分布)를 조사(調査)한 결과(結果) 저위답(低位畓)은 표토부분(表土部分)에 분포(分布)하나 고위답(高位畓)에서는 심토(心土)에 분포비율(分布比率)이 많다. 질소(窒素) 무시용(無施用)은 지하(地下) 0~7cm 부위(部位)에 분포(分布) 비율(比率)이 크고 질소(窒素)를 시용(施用)하면 7~14cm 부위(部位)에 근분포(根分布) 비율(比率)이 많다. 전(全) 근중(根重)은 저위답(低位畓)에 비(比)하여 고위답(高位畓)에 많고 질소(窒素) 무시용(無施用)에 비(比)해서 질소(窒素) 10a 12kg 시용(施用)에서 많았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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