이 연구는 별 관측을 통해 점 퍼짐 함수(PSF)를 측정하고 나이퀴스트 주파수에서 변조 전달 함수(MTF)을 계산하여 주파수 영역에서 저궤도 광학 위성의 영상품질 평가방법을 도출하였다. 가상 별 영상을 생성하고 IRAF로 2차원의 점 퍼짐 함수를 얻었고 MATLAB으로 점 퍼짐 함수를 2차원 푸리에 변환하여 변조 전달함수를 계산하였다. 공간 영역에서는 점 퍼짐 함수의 모양을 통해서도 영상품질을 검증할 수 있다. Along/Across-Track의 모양이 일치하고 중심에서 좌우대칭이며 델타함수에 가까울수록 좋은 품질의 영상을 의미한다. Along/Across-Track의 점 퍼짐 함수 모양차이는 Line Rate나 Time Delay and Integration(TDI)의 오차에서 기인한다. 별을 점광원으로 본다면 점 퍼짐 함수를 정의하기 쉽고 Along/Across 방향을 동시에 측정 가능하다는 장점이 있다. 궤도상에서 별을 관측하는 것은 지상을 관측하는 것보다 대기 환경의 효과가 크지 않기 때문에 영상 품질 평가에 유리하다. Yaw Steering이나 Nadir Pointing과 같은 자세제어의 효과를 배제할 수 있으므로 자세제어의 효과가 상당 부분 제거된 영상품질을 분석할 수 있다. 지상관측시간이나 배터리 충전시간이 아닌 지구 본영에서 별을 관측하므로 임무에 방해받지 않는다. 지상관측과 같은 효과를 내고 TDI를 사용하는 환경을 구현하기위해 Line Rate를 고려한 자세 기동 방법에 대해 연구하였다. 큰 각도의 자세 기동이 예상되어 쿼터니안을 이용하여 Inertial Pointing하도록 자세 제어하였고, 자세 Slew Rate 구속조건 하에서 제어가 필요하다.
일반적으로 벅 컨버터 제어기는 컨버터의 출력 전압을 제어하도록 설계하지만, 태양광발전시스템에서의 벅 컨버터 제어기는 설계 방식을 달리 구분해야 한다. 본 논문에서는 MPPT(Maximum Power Point Tracking)을 위하여 벅 컨버터의 입력 전압(태양광전지의 출력 전압)을 제어한다고 가정하였다. 또한, 컨버터의 입력 전압을 제어하기 위한 새로운 벅 컨버터 모델을 제시한다. 이 컨버터 모델은 최대전력점(MPP)에서 동작점을 두어 선형화한 태양광전지의 모델을 포함하며, 모델의 타당성을 검증하기 위하여 대신호와 소신호로 나누어 분석한다. 또한 일반적인 선형제어기를 설계하였을 때, 제어 가능성을 분석하여 검증한다.
본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.
태양전지는 일사량 및 온도에 의해 출력 특성이 변화하여 최대전력을 얻을 수 있는 위치도 변화한다. 따라서 태양전지의 동작점을 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대전력점 추적(MPPT, Maximum Power Point Tracking) 이 필요하다. 본 논문에서는 One switching cycle 내에 최대전력점을 추종하는 MPPT 제어 방법을 제안한다. 이 방식은 빠르게 최대 동작점을 찾을 수 있고 고효율을 가지며 다른 방식에 비해 구성이 간단하다. 새로 제안된 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 MPPT 실험을 수행하였다.
기존의 MPPT제어의 방식은 태양전지의 출력을 비교하여 최대점을 추종하는 방식으로써 최대전력점을 추종하는데 많은 시간이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 MPPT제어법인 POS(PV Output Senseless) MPPT법에 최대전력추종의 시간이 빠른 퍼지제어를 적용하여, 기존의 MPPT제어의 방식과 퍼지제어와의 최대전력점의 추종시간을 예측할 수 없는 기상조건에서 비교분석하여 제안된 방법의 유효성을 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.
최근 Stranski-Krastanov (SK) 성장법을 이용한 자발형성 (Self-assembled) InAs/GaAs 양자점 (Quantum Dot) 연구가 기초 물리학뿐만 아니라 응용에 있어 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 보고에 따르면 SK 성장법을 통한 InAs/GaAs 양자점은 크기, 균일도, 및 밀도 등의 성장거동 제어에 한계가 있다. 예로, 성장속도 및 증착양이 감소하더라도 상대적으로 크기가 큰 InAs/GaAs 클러스터 (Cluster)를 형성하여 크기분포의 불균일 및 결함을 야기하여 결과적으로 전기/광학적 특성을 저해하는 요인이 된다. 이를 개선하기 위한 방안으로 SK 성장법을 변형한 다양한 수정자발형성법이 제안되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 SK 성장법과 Arsenic-interruption Technique(AIT), In Pre-deposition (IPD)법을 각각 접목한 수정자발형성법을 이용하여 상대적으로 크기가 큰 InAs/GaAs 양자점 또는 클러스터 형성을 감소시켜 공간적 크기 균일도 및 밀도를 제어한 결과를 보고한다. 성장된 InAs/GaAs 양자점 시료의 구조 및 광학적 특성을 원자력간현미경 (Artomic Force Microscopy, AFM)과 Photoluminescence (PL) 분광법을 이용하여 분석하였다. 기존 SK 성장법을 이용하여 형성한 기준시료의 AFM 이미지에서 InAs/GaAs 양자점과 클러스터의 공간밀도는 각각 6.4*1010/cm2와 1.4*109/cm2로 관찰되었다. 그러나, AIT를 이용한 양자점 시료의 경우 상대적으로 크기가 큰 InAs/GaAs 클러스터는 관찰되어지지 않았고, 양자점 밀도는 8.4*1010/cm2로 SK 양자점에 비하여 30% 정도 개선되었다. 또한, InAs/GaAs 클러스터를 제외한 공간 균일도는 SK-InAs/GaAs 양자점의 15.6%에 비하여 8%로 크게 개선된 결과를 얻었다. AIT 성장법을 이용한 InAs/GaAs 양자점에서 원자의 이동거리 (Migration Length)의 제어로 양자점의 형성특성이 개선된 것으로 설명할 수 있으며, Arsenic 차단 시간이 임계점 이상으로 길어지면 다시 InAs/GaAs 클러스터들이 형성되는 것을 관찰할 수 있었다. InAs/GaAs 양자점과 클러스터 형성 특성이 초기 표면 조건에 어떻게 영향을 받는지 분석하기 위해, InAs 양자점 성장 이전에 V족 물질 공급 없이 Indium의 공급시간을 1초(IPDT1S 시료), 2초 (IPDT2S 시료), 3초 (IPDT1S 시료)로 변화시키면서 증착하고 기존 SK 성장법으로 양자점을 성장하였다 (IPD성장법). 그 결과 IDP1S 양자점 시료의 공간밀도가 10*1010/cm2로 SK InAs/GaAs 양자점 시료에 비해 약 60% 정도 증가하였고, 클러스터도 관찰 할 수 없었다. 그러나 IPD 시간이 증가할수록 다시 InAs/GaAs 클러스터들이 형성되는 것을 관찰할 수 있었다. 이러한 결과는 InAs/GaAs 양자점 성장초기에 InAs 핵생성 사이트 (Nucleation site)의 크기 및 상태를 제어하는 것이 양자점의 밀도 및 균일도를 제어하는 중요한 요소임을 알 수 있다.
로봇의 지능적 작업을 위해서는 3차원 공간에 대한 감각기능이 필수적이며, 이러한 목적으로 시각장치가 사용되었을 경우 보정은 여타 절차에 선행하게 된다. 실제 보정 과정중 중요한 것은 제어점들과 그들의 영상점을 획득하는 일과 이를 이용한 광학적, 기하학적 카메라의 파라메터 결정에 있다. 본 논문에서는 빔프로젝터와 컴퓨터에 의해 제어되는 양안시 장치를 활용하여 많은 수의 3차원 제어점들과 이들의 영상좌표값들을 간편하게 획득하는 방법을 서술한다. 또, 위치가 고정된 카메라의 경우와 달리 능동 카메라 장치는 그 파라메터의 일부가 변수가 되는데, 이 경우에 유용한 선형의 보정 기법을 제안한다.
원자로를 임계에 도달시키기 위해서는 먼저 운전원이 예상임계 제어봉위치를 설정한 후, 예상 임계점을 계산하여, 원자로 냉각재 붕산농도를 조절하고 제어봉을 인출하여 원자로를 임계에 도달하도록 한다. 현재 원자력발전소에서는 이러한 기동과정에서의 예상임계점 계산은 수작업으로 하고있다. 본 논문은 고온대기에서 2% 출력까지 자동기동 시스템을 개발하기 위해 예상임계점 계산 전산화가 필요하므로 자동으로 예상임계점을 계산하는 프로그램을 개발하였다.
이 연구에서는 선박이 군집을 이뤄 항해하는 방법으로, 추종 선박이 리더 선박의 궤적을 따라 항해하는 추종 알고리즘을 구현하고, 성능 검증을 위해 소형 RC 모형 보트를 사용하여 해상 실험을 수행하였다. 이 알고리즘은 추종 선박이 리더 선박의 궤적을 추종점으로 저장하고, 추종점까지의 목표 침로를 계산하여 추종하는 방법이다. 목표 침로는 시선각 유도법칙을 통해 계산하였으며, 목표 침로를 추종하기 위해 PD 제어를 적용한 침로 제어기를 구현하였다. 또한, 전방 선박과의 충돌을 방지하기 위해 전방 선박과의 거리에 따라 속력을 제어하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘을 검증하기 위해 해상 실험을 진행하였으며, 결과를 분석하였다.
이동 가입자에게 통신 서비스를 제공하기 위한 공중 육상이동 통신망은 SS No.7 공통선 신호망을 이용하여 이동 통신망 구성요소 (HLR, VLR, MSC 등) 들을 연결시킨다. HLR, VLR 등은 SS No.7 에서 신호점의 형태로 구현되며 이러한 신호점들은 신호 메시지 중계기능을 갖는 신호 전달점과 신호 메시지 전송기능을 갖는 신호링크를 통하여 메시지를 서로 교환한다. 신호 메시지 전송시 신호링크의 혼잡상태로 인한 트래픽 상의 문제가 발생할 수 있으며 이의 해결을 위한 트래픽 제어방법이 필요하게 된다. SS No.7은 고유의 레벨-3 트래픽 제어 방법(Congestion Control Scheme)을 이용하여 신호 링크 혼잡시 신호 메시지 발신 신호점을 제어한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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