소방무선통신시스템은 화재, 구조, 구급 등 재난현장에서 지휘관과 현장 요원 간 최후의 통신으로서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 경남 소방무선통신시스템의 운영은 예산범위의 한계와 전문적인 통신 인력의 부재로 송신국 부지선정, 전파환경 분석 등의 정량적 기준 없이 설치 및 유지 관리되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 경남 김해 소방무선중계국(신어산)을 기준으로 도내 전 소방관들이 실제 운용중인 UHF 400 MHz 대역을 자유공간손실과 단일, 다중 장애물에 의한 회절량을 이론적으로 계산하고, 한국전파연구원에서 운영 중인 주파수자원분석시스템을 통해 시뮬레이션 및 실제 측정결과 값을 비교하여 그 오차를 산정하였다. 그 결과, 김해지역에서의 400 MHz 대역 전파예측모델은 회절모델인 Deygout모델이 측정치와 일치하였다.
본 논문에서는 Wi-Fi를 이용한 RSSI (Received Signal Strength Indication)기반의 측위 시스템에서 전파환경변화에 민감한 시스템의 문제를 보완하기 위하여 랜드마크 발신기 기반의 측위 시스템을 제안한다. 이를 위하여 핑거프린팅 알고리즘 및 랜드마크 발신기를 구현 하였으며 간단한 측위 정확도 예측모델을 만들어 수신된 전파세기를 기반으로 측위 정확도를 예측하였다. 이를 바탕으로 실내 TEST BED를 구축하였고 주요 지점에 랜드마크 발신기를 부착하여 시스템의 효용성을 검증하였다.
파괴안전설계를 하기 위하여 파괴역학원칙을 성공적으로 적용시키기 위해서는 주로 믿을 수 있는 크랙성장을 예측하는데 달려있다. 일정크기의 피로하중을 받는 구조물 구성요소의 경우 안전계수로 빈도수와 환경의 영향을 설명할 수 있다면 경험적인 데이터를 바탕으로 하여 그 피로거동은 상당히 쉽게 예상될 수 있다. 그러나 구조물 구성요소가 변화크기의 피로하중을 받는다면, 크랙성장예측을 위한 데이터를 마련하는데는 무엇보다도 그러한 변화크기의 피로하 중상태의 적용모델이 확실히 필요하며, 일어날 수 있는 여러 가지 상황들을 통합할 수 있는 모 델에 입각하여야 한다.
본 연구에서는 항내 파고를 신속하고 비교적 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하였다.다양한 머신러닝 기법들을 외해파랑의 항내로 전파 변형 특성을 감안하여 모델에 적용하였으며 스웰로 인해 하역중단 문제가 심각했던 포항신항을 모델적용 대상지로 선정하였다. 모델의 입력 자료는 외해의 파고, 주기, 파향 그리고 출력 및 예측 자료로는 항내 파고자료로 하여 모델을 학습시켰다. 이때 자료의 전처리 과정으로 항내·외 파랑 시계열자료의 상관성을 감안하여 파향 자료를 분리하는 방법을 적용하고 딥러닝 기법을 이용하여 모델을 학습하였다. 결과적으로 모델을 통해 예측한 값이 항내관측치의 파고 시계열자료를 잘 재현하였으며 모델의 안정성을 크게 향상시켰다.
본 논문에서는 바다 표면에서 전파의 페이딩 현상을 해석하는데 필요한 bistatic coherent reflectivity를 Monte-Carlo/모멘트 법과 physical optics(PO) 모델을 이용하여 비교하고 계산하였다. 모멘트 법 계산을 위해서 우선 Gaussian 형태로 불규칙한 바다 표면을 생성하였다. 풍속과 유의 파고 등에 대한 태안 앞바다에서의 실제 측정 데이터를 사용하여 이 표면을 생성하였으며, 두 변수간의 관계식을 유도함으로써 측정하기 쉬운 변수인 풍속에 의해 바다 표면 상태를 예측할 수 있는 모델을 만들었다. 평면에서의 결과를 비교함으로써 모멘트 법 모델을 검증하였고, 거친 표면의 경우에 비교적 정확한 수치 해석 방법인 Monte-Carlo/모멘트 법과 간단히 계산이 가능한 이론식인 PO 모델을 비교함으로써 거친 표면에서 PO 모델의 적용 가능한 조건을 찾아내었으며, 전파 경로 해석법을 이용하여 실제 전파의 페이딩 현상을 해석할 때에 사용되는 PO 모델의 유효성을 검증하였다.
이 연구는 질량이 낮은 별탄생 지역에서 '에피소딕 질량수축 이론'을 관측과 수치모델로 테스트하였다. 스피쳐 우주망원경을 비롯한 여러 망원경으로 별 탄생 지역을 관측한 결과, 어린 별의 광도는 0.01 태양광도에 불과한 매우 낮은 값에서부터 높은 값까지 넓은 영역에 걸쳐 분포한다는 것이 알려졌다. 이 관측 결과는 70년대부터 있어 온 소위 표준 별탄생 모델의 예측과는 다른 결과이다. 관측과 표준 별탄생 모델의 차이를 풀기 위해서 에피소딕 질량수축 모델이 제안되었다. 테스트를 통하여 광도가 낮은 어린 별의 관측적 특성이 에피소딕 질량수축 모델로 한꺼번에 설명될 수 있음을 보였다. 우선, 카르마 전파 간섭계를 사용하여 전체 어린 별의 광도 분포에 해당하는 별 샘플을 선택하여 관측하였다. 표준 별탄생 모형은 중력수축이 진행됨에 따라 디스크 질량이 점진적으로 증가하지만 에피소딕 중력수축 모델은 디스크 질량과 별의 진화상태 사이에 특별한 연관관계가 없음을 예측한다. 여섯 개의 측정된 디스크 질량은 별의 진화상태와 상관없음을 보여주었다. 다음으로, 열아홉 개 어린 별의 이산화탄소 얼음을 적외선으로 분광 관측하고 분석하였다. 관측대상별 중 절반은 다른 분자와 섞이지 않은 순수한 이산화탄소 얼음이 존재한다는 증거를 보였고, 그 중 여섯 개는 순수 이산화탄소 얼음 존재의 강력한 증거인 두개의 픽이 나온 흡수선 형태를 보였다. 순수 이산화탄소 얼음 성분이 현재 광도가 낮은 별에서 존재한다는 것은 과거에 광도가 밝았던 시기, 즉 중력수축속도가 높았던 시기가 있었다는 것을 뒷받침한다. 화학진화모델에 에피소딕 중력수축 모델과, 일산화탄소 얼음이 이산화탄소 얼음으로 전환될 수 있다는 새로운 화학 네트워크를 포함한 모델로 광도가 낮은 어린 별에서의 순수 이산화탄소의 존재, 총 이산화탄소의 양, 그리고 관측된 일산화탄소 가스의 양을 모두 설명할 수 있었다.
이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원 지원을 받아 수행된 연구이다. 최근 시계열 및 텍스트 마이닝에서 활발히 사용되는 모델은 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory models) 모델이다. LSTM 모델은 RNN의 BPTT(Backpropagation Through Time) 과정에서 발생하는 Long-Term Dependency Problem을 해결하기 위해 등장한 모델이다. LSTM 모델은 가변적인 Sequence data를 활용하여 예측하는 문제를 굉장히 잘 해결했고, 지금도 널리 사용되고 있다. 본 논문 연구에서는 KT가 제공하는 CDR(Call Detailed Record) 데이터를 활용하여 바이러스와 밀접한 관계가 있을 것으로 예측되는 사람의 이동 경로를 파악하였다. 해당 사람의 경로를 활용하여 LSTM 모델을 학습시켜 이동 경로를 예측한 결과를 소개한다. 본 연구 결과를 활용하여 HPAI가 전파되는 경로를 예측하여 방역에 중점을 둘 경로 또는 지역을 선정해 HPAI 확산을 줄이는 데 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 위성통신을 이용한 방송 및 디지털 멀티미디어 서비스의 요구증대를 앞두고 20 GHz 이상의 높은 주파수 대역의 강우에 의한 전파 손실 예측 모델을 제안하고 강우량에 따른 감쇠 정도를 기존의 모델과 비교 분석 하였다. 본 논문에서는 Ka 대역에서 강우 감쇠 특성에서 이론치와 실험치가 접근함을 보이고 강우감쇠에 효과적인 기법을 제안하여 적응변조 시스템의 성능을 분석하였다. 제안 예측모델에서는 강우 강도를 기준으로 위성링크 설계를 위한 안테나 크기, 시스템의 불작동율 등에 대한 기본 자료를 Ka 대역 위성통신 시스템의 원활한 운영을 위해 제공한다.
It is important to prevent roll failure in hot rolling process for reducing maintenance coat and production loss. Roll material and rolling conditions such as the roll force and torque have been intensively investigated to overcome the roll failures. In this study, a computer roll life prediction system under working condition is developed and evaluated on IBM-PC level. The system is composed and fatigue estimation models which are stress analysis, crack propagation, wear and fatigue estimation. Roll damage can be predicted by calculating the stress anplification, crack depth propagation and fatigue level in the roll using this computer model. The developed system is applied to a work roll in actual hot rolling process for reliability evaluation. Roll failures can be diagnosed and the propriety of current working condition can be determined through roll life prediction simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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