본 논문은 다수의 목표물과 다수의 임무가 존재하는 상황에서의 다수 무인항공기의 임무할당 문제를 다룬다. 다수 무인항공기의 임무할당 문제는 순회 세일즈맨 문제, 차량 라우팅 문제와 같은 조합최적화 문제의 일종으로 NP-hard의 계산 복잡도를 가지고 있다. 이런 성격의 문제는 문제의 크기가 커질수록 계산시간이 급격히 증가하는 특징을 지니기 때문에 문제를 효율적으로 풀기 위해서 근사화 방법 또는 발견적인 방법을 사용한다. 본 연구에서는 임무할당 문제를 혼합정수 선형계획 문제로 정식화하고, 혼합정수 선형계획법과 유전 알고리듬으로 해를 구하였다. 다수의 목표물, 다수의 임무, 장애물이 존재하는 환경에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 각 방법의 최적성과 효율성에 대해 검토하였다.
정수장슬러지의 탈수효율 증대를 위한 슬러지 개량 실험에서 적절한 유기고분자응집제의 선택과 교반강도 선정에 의한 슬러지의 탈수속도의 증가 및 슬러지의 감량화 결과는 다음과 같다. 정수장 저류조에 농축된 정수장슬러지의 제타전위는 음전하였으며 슬러지의 제타전위가 -5㎷ 부근에서 양이온, 음이온 및 비이온 유기고분자응집제를 주입한 개량슬러지의 비정항계수는 비슷하였다. 제타전위가 -15㎷ 이상에서는 양이온이 음이온 유기고분자 응집제 보다 슬러지 비저항계수의 감소에 더욱 효과적이었다. 중양이온 아크릴산계 고분자응집제가 메타아크릴산계 보다 탈수속도가 빠르며 유기고분자응집제 종류에 따라 적절한 교반강도의 선택이 요구되었다.
이 논문은 3차원 손실 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 또한 의료영상에 3차원 불균형 트리 웨이브릿 분할법과 3차원 불균형 수평단면상 의존성 트리를 이용한 불균형 트리 구조 알고리즘을 제공 한다. 그리고 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 리프팅 방법을 보여준다. 여러 정수 필터들과 16개의 코딩유닛 수를 이용하여 의료영상을 우리의 알고리즘으로 만든 인코더를 이용하여 테스트를 했습니다. 코딩 유닛 수 16 개를 사용하여 전에 사용 되었던 방법인 전체 영상 코딩 유닛에 비해 코딩 지연을 줄일 수 있었고, RAM의 용량도 줄일 수 있었다. 또한 불균형의 트리 구조를 사용하여 2차원을 3 레벨 이상으로 사용할 수 있어서, 부호화와 복호화에서 각 픽셀에서 트리의 길이를 마음대로 조정할 수 있는 결과가 되었다. 결론적으로 사이즈가 적은 코딩 유닛과 불균형 웨이브릿 변환을 의료 영상에 적용하여 전에 했던 코딩방법보다도 정수 필터인 I(5,3) 필터 에서는 더욱더 좋은 결과를 보여 준다.
K-water는 국민들에게 맑은 물을 공급하기 위하여 정수장을 운영하며 깨끗한 물을 만드는 정수공정처리를 한다. 이 공정에는 자동화설비가 있어 각 단계마다 자료를 수집하는데, 전국 정수장에서 수집되는 데이터가 370,000Tag/min에 이를 정도로 방대하다. 과거에는 이 빅데이터에 대하여 중요하게 생각하지 않고, 데이터를 이용하여 정수장 운영에 중점을 두었다. 현재는 빅데이터의 중요성과 활용성에 대한 관심이 높아짐에 따라, 자료수집/분석으로 사고절감과 효율화를 향상하는 것에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 사고발생사례에서 취득된 압력값, 유량값, 전력값 등을 분석하고, 사고예측방안에 대하여 연구하였다. K-water는 수도사고로 100억원 이상의 손해가 발생한 사례가 있어 이를 예방할 수 있는 기대효과가 있을 것으로 사료된다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 수신기의 동기화는 시간영역의 심벌타이밍옵셋 추정과 주파수영역의 반송주파수옵셋 추정으로 이루어진다. 이 논문은 소수배 반송주파수옵셋 추정이 이루어진 이후 잔여의 정수배 주파수옵셋 추정에 대한 새로운 방법을 제안한다. 정수배의 반송주파수 옵셋은 복조기의 BER 성능을 열화시키므로 반드시 교정되어야 한다. 여기에서 제안하는 방법은 길이가 N인 PN 시퀀스의 칩들을 OFDM 부반송파에 변조시켜서 송신하고, 수신기는 수신된 신호를 FFT 수행후 국부에서 발생된 알려진 PN 시퀀스와 비교하여 PN 시퀀스의 위상을 추적함으로 정수배의 반송주파수 옵셋을 찾는 것이다. 이것은 기존의 제안된 차동변조된 신호의 에너지를 측정하는 방법에 비해서 계산속도가 빠르며, 간단한 훈련심벌(training symbol)로 동기를 찾을 수 있는 장점이 있다.
정수 슬러지를 재활용하여 제조한 펠렛형 흡착제의 트리메틸아민과 암모니아의 흡착 특성을 연구하였다. 펠렛형 흡착제를 $110^{\circ}C$에서 건조 처리 했을 때보다 $500^{\circ}C$에서 소성했을 때 BET 표면적과 기공 부피가 증가하는 것을 알 수 있었다. 정수 슬러지를 재활용하여 제조한 펠렛형 흡착제는 브뢴스테드 산점과 루이스 산점을 보유하는 것을 확인하였다. 흡착질 가스인 트리메틸아민과 암모니아가 일정한 농도로 흡착제 층으로 유입되고, 흡착제의 중량과 흡착질의 선속도를 변화시키면서 흡착질 가스의 파과시간을 측정하였다. Wheeler의 흡착속도식을 사용하여 트리메틸아민과 암모니아의 동적흡착용량과 흡착속도상수를 결정하였다. 동적흡착용량과 흡착속도상수가 흡착질 가스의 선속도에 따라 변화함을 알 수 있었다. 정수 슬러지를 재활용하여 제조한 펠렛형 흡착제 상에서, 다양한 흡착조건에서 트리메틸아민과 암모니아의 파과시간을 예측하기 위한 실험식을 도출하였다.
salicylaldoxime에 의한 Cu의 용매추출에 있어서 추출평형 및 추출속도 등을 고찰하였다. 흡광도 측정으로부터 oxime의 분배정수와 해리정수를 구하고, oxime-Cu착화합물의 안정도 상수와 분배정수, 분자흡광계수 및 추출평형정수를 결정하였다. chloroform 및 benzene 용매하에 salicylaldoxime에 의한 Cu의 추출 화학종은 1:2의 형태인 ${\bar{CuR_2}}$였으며, 초기 추출속도실험으로부터 salicylaldoxime-chloroform에 의한 Cu의 총괄추출속도는 $R=k[Cu^{2+}]{\bar{[HR]}}^{0.5}/[H^+]^{0.4}$로 표시 되었다.
본 연구는 6개소에서 채취한 교란 및 불교란 화강풍화토에 대해 화학적 성분분석, 물리 및 직접전단시험 등을 수행하여 화강풍화토의 전단정수가 풍화도와 전단변위 등에 어떠한 관계가 있는가를 고찰한 것이다. 그 결과 화강풍화토의 전단정수는 풍화도와 포화포가 클수록 전단정수가 작게 나타나고 연직하중 40kPa이하에서는 Mohr-Coulomb의 파괴포락선이 직선이 아니고 곡선 내지 포물선 형태를 보이며 통상의 시험법에서 얻은 점착력보다 1/2정도가 작게 나타났다. 또한 화강풍화토의 화학적 풍화지수가 21~31.26의 범위에 대응되고 Sueoka분류법에 의하면 완전 화감풍화토로 판명되었다. 그리고 불포화 화강풍화토와 포화 화강풍화토의 강도를 비교할 때 포화시료가 전단강도의 저하가 크고 다일러턴시의 변화가 현저함을 알 수 있었다. 또한, 광주 풍암지구 화강토의 전단강도는 ${(\tau)_{sat}= 1.0(\tau)_{unsat}-12.48}$의 식으로 근사화시킬 수 있었으며 다른 화강풍화토에서도 유사한 결과를 보였다.
최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.
본 논문에서는 7 kHz 대역의 광대역 신호 압축기를 위한 새로운 양자화 방법을 제안한다. 일반적인 광대역 신호 압축기는 입력 신호를 주파수 영역으로 변환하고 청각 모델을 적용하여 주파수 대역별로 양자화하여 Huffman 코딩하는 구조를 가진다. 그러나, 주파수 대역별로 신호의 특성이 일정하지 않으므로 모든 대역을 동일한 방법으로 양자화하면 각 주파수 대역의 특성에 적합한 양자화를 하지 못하므로 전체 압축기의 성능이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 각 주파수 대역별로 특성을 분석하여 주파수 영역 또는 시간 영역 중에서 양자화에 효율적인 영역을 선택하여 양자화 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 양자화 방법의 성능을 측정하여 ITU G.722.1 표준 압축기의 양자화 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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