합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템을 이용한 지상 이동 표적 탐지(ground moving target indicator: GMTI)는 상대적으로 짧은 시간에 넓은 지상 지형에 존재하는 이동 표적을 탐지하여 교통통제 및 군사적 위협에 대한 정보를 획득하는 기술이다. Displaced phase center antenna(DPCA) 방법은 실시간 GMTI에 적합한 탐지방법이지만, 측정 지역에 따른 클러터 분포의 차이를 고려한 분석이 부족하다. 다양한 지상 클러터의 특징에 적합한 이동 표적 탐지기들의 설계를 위해 지상 클러터 지역의 이동 표적 탐지 성능에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 연구된 DPCA 탐지기를 이용한 지상 이동 표적 탐지가 지형에 따라 서로 다른 탐지 성능을 갖는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 특히 도심 지형의 특징을 갖는 이종 및 극성 이종 클러터 지형에서 기존 DPCA 탐지기는 높은 오경보율을 갖고, 자연지형의 동종 클러터 지형에서 낮은 오경보율을 갖는 것을 확인하였다.
새로이 개발된 유도키트를 장착한 모의 활공탄에 대하여 지상투하시험을 수행하였다. 사출형 분리장치의 카트리지와 오리피스 조합에 따른 사출력을 측정한 결과, 오리피스 직경이 클수록 사출력이 크게 작용하였으며, 투하된 후 날개 전개장치를 비롯하여 탄의 내부에 탑재된 시험 장치들의 정상 작동을 확인하였다. 또한 영상자료로부터 활공탄의 피치각은 전방과 후방의 사출력 분포 즉 카트리지와 오리피스 조합에 따라 증가 또는 감소하는 것으로 분석되었다.
고정된 위치에 있거나 이동중인 수신자들에게 고품질의 멀티미디어 콘텐트를 제공하기 위하여 지상파 DTV를 위시하여 디지털위성방송, 지상파 및 위성 DMB 등 다양한 방식의 방송 서비스들이 가까운 장래에 우리 생활의 일부분이 되리라고 예견되고 있다. 이러한 서비스들은 방송과 통신의 융합환경에 맞추어 맞춤형 방송의 형태로 이용될 것이며, 이는 텔레매틱스나 홈 네트워크 등과 같은 다른 정보 전달 체계와 결합하여 보다 고도화된 정보사회의 중심적인 역할을 할 수 있을 것이다. 본 논문은 방송 통신 융합 환경에서의 DTV의 주요한 한 가지 역할로서 DTV 기반의 흠 네트워크를 제안하고, 그러한 흠 네트워크에서 멀티미디어 콘텐트를 공유하기 위한 두 가지 방안에 대해서 논한다. 첫 번째 방안은 홈 서버 기능을 하는 DTV PVR에서 단 한번의 복호 과정과 스케일러블 코딩 과정을 통하여 가정 내의 모든 기기들이 실시간으로 방송 콘텐트를 공유하는 방법이고, 다른 한 가지 방안은 전체 방송시스템 비디오 부호화 규격을 스케일러블 부호화 기법을 적용한 단일 표준으로 통합하는 방안이다. 본 논문을 출발점으로 하여 이와 같은 논의가 활발하게 이루어지기를 기대한다.
프로젝트의 초기단계인 기획·설계단계에서 비용이 차지하는 비율은 작지만 이 단계에서 계획된 내용에 따라 수명주기동안의 비용은 큰 영향을 받는다. 최근 정부에서도 공공 건설사업 효율화 종합대책과 부실시공 방지 종합대책을 통하여 타당성 단계에서 UC 검토를 활용하도록 하고 있다. 1980년 말부터 국내에서도 LCC에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있으나 LCC 분석에 관한 절차와 세부지침, 실적자료의 부재로 실용화에 어려움을 가지고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 건축물을 대상으로 수명주기동안의 총비용을 산정할 수 있는 분석 방법론과 비용모델을 제시하고, 전산화를 위한 알고리즘을 개발함으로써 효과적인 LCC 산정을 할 수 있도록 한다.
탑재된 광학카메라 또는 영상레이더를 이용하여 지구관측 임무를 수행하는 저궤도 지구관측위성은 지상으로부터 수 백 km 고도의 궤도상에서 극심한 열하중을 받게 된다. 이로 인하여 구조체의 열변형이 발생하게 되고 결과적으로 구조체에 장착된 탑재체가 지상의 원하는 지점을 관측하지 못하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 열변형에 의한 탑재체의 지향방향의 변화를 열지향오차라고 한다. 열지향오차 해석은 열해석, 온도값 변환 및 구조해석의 세 단계로 수행된다. 본 논문에서는 열지향오차 해석을 통하여 위성의 임무수행 가능성을 기술하는것을 목적으로 하였다.
본 연구에서는 2005~2007년 여름철(JJAS; 6~9월) 기간에 한반도 부근의 위성관측(TRMM) 및 지상관측(AWS) 강수량 그리고 대기오염 관측 자료를 이용하여 이들의 공간적 분포와 일주기 특성을 분석하였다. 이 기간에 AWS 평균 강수량은 전국적으로 약 5 mm/day 이었고, 제주도, 중부 내륙, 그리고 영 호남 경계 지역에서 9 mm/day 이상으로 많았다. PM10 (${\mu}g/m^3$) 미세먼지의 농도는 $27{\sim}57\;{\mu}g/m^3$ 이었고, 특히 수도권과 경남의 산업지역에서 $45\;{\mu}g/m^3$ 이상으로 높았다. 위성관측과 지상관측 강수량간의 상관(~0.8)은 매우 유의적이었다. AWS는 지점 관측이고 TRMM 관측은 면적평균임을 고려할 때, 위의 상관값은 상당히 높은 것으로 판단된다. 일주기 분석에서 미세먼지는 수도권 지역에서 오전에, 그리고 영남 지역에서는 오후 늦게 많이 발생하였다. AWS 강수량은 영동 및 경북 지역에서 이른 오전(2~8시)에, 이 지역 외에서는 오후 늦게(16~22시) 주로 발생하였다. 중부 지방의 강수 주기는 전선이 오후 3시부터 다음날 오전 4시까지 서해안에서 동해안으로 동진하는 형태를 잘 반영하였다.
초고속 수상정의 추진 기관으로써 추력 조절 및 수중 운용이 가능한 하이브리드 추진 기관을 개발하였다. Ground Test Motor를 설계 및 제작하여 지상 시험을 통해 추진 기관의 성능을 검증하였으며, Underwater Woring Motor를 설계, 제작하여 지상 시험 및 수중 추진 시험을 수행하였다. 수중 운용을 위하여 2단계 점화 방식을 채택하였고, 점화 직전까지 수밀이 가능하도록 노즐 끝단에 파열판을 장착하였다. 최종 선정된 이중 파열판을 장착한 수중 추진 시험에서 성공적인 점화 및 추진이 이루어짐을 확인하였다.
위성용 TR모듈이 지상용 또는 항공용 TR모듈과 다른 점은 높은 레벨의 진동, 충격과 같은 발사환경과 우주방사능, 진공, 온도 변화와 같은 궤도환경 고려가 필요하다는 것이다. 따라서 지상용 또는 항공용 요구사양과는 다른 전기적, 구조적 조건을 요구한다. 이에 따라 서론에서는 발사환경, 궤도환경에 대해서 서술하고, 본문에서는 위성용 TR모듈에서 GaN의 활용과 요구되는 조건을 충족하기 위한 설계 과정을 기술한다. 특히, 부품선정부터 Derating&RF Budget 설계, 공정설계, 열해석까지 각각 단계에서 고려할 설계요소에 대해서 서술한다.
토양수분량 측정은 대표적으로 유전율을 측정하는 방식으로 토양수분 측정을 수행하고 있으며 비교적 정확하고 연속적인 자료를 수집할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 토양수분량은 인근의 동종(homogeneous)의 지형일지라도 측정 위치에 따라 값과 변화 특성의 차이가 발생한다. 이는 각 지점마다 토양, 식생, 지형 등의 다양한 환경 때문에 발생하며, 이러한 다양한 환경을 모두 고려하여 분석하기란 쉽지 않다. 이를 극복하기 위해 시간적 안정성 해석(Temporal stability analysis) 개념을 통해 기 설치된 토양수분의 지속적인 토양수분 패턴을 식별하고 선택된 대표 센서 위치에서 전체적인 평균을 산출하는 연구가 있었으며, 미국에서도 위성을 활용한 지상검증 연구를 위해 측정 그리드(grid)별로 시간적 안정성 해석 개념을 통해 지상 측정 네트워크 체계를 갖추었다. 국내에서도 최근 인공위성을 활용하여 토양수분을 산정하는 연구가 많아짐에 따라 측정 지역의 대표 토양수분 값을 선정하는 연구의 수요가 증가하였으며 수문자료의 지속성을 위해 결측을 최소화 방안으로 관측소 이중화 지점을 선정하는 연구의 필요성도 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 기존에 설치되어있는 설마천, 청미천 토양수분 관측소에 구역별 시간 안정성 해석법을 수행하여 추후 지점의 대표 토양수분을 산정할 수 있으며 이중화 설치 지점을 제시하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 지상 우량계의 강우자료와 레이더 강우자료를 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 통하여 지상 우량계가 가지는 지점 강우의 정확성과 강우레이더가 가지는 강우의 공간정보의 장점을 최대화하여 강우자료를 보정하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 2가지 신경망 모형(Model I, Model II)을 사용하였다. Model II의 입력층은 지체시간을 고려한 4개의 레이더 강우로 구성하였고 Model I의 입력층은 4개의 레이더 강우와 지상우량계 강우로 구성하여 안성천 유역의 레이더 강우를 보정하였다. 3가지 강우사상 중에서 총 2개의 사상을 신경망 모형 I, II에 입력하여 최적 매개변수인 연결강도를 추정한 후에 나머지 사상을 사용하여 검증을 실행하였다. 신경망에 의해 보정된 레이더 강우 자료(ANN 강우)와 보정을 하지 않은 레이더 강우를 준분포형 모형인 Modclark 모형에 입력하여 유출을 모의하고, 실제 유출 수문곡선과 비교 분석 하였다. 분석 결과, 보정을 하지 않은 레이더 강우에 의한 유출량은 전체적으로 실제 수문곡선보다 과소 추정되었다. 반면에 ANN 강우의 유출량은 관측유출량과 비교하였을 때 첨두시간과 첨두유량을 가장 근접하게 모의하는 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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