본 논문에서는 일차원 밀폐함 내의 광대역 소음을 제어하기 위한 에너지 밀도(energy density)제어 알고리듬의 성능을 평가한다. 주파수 영역에서 최적 능동 소음 제어 필터를 설계할 경우 종종 시간 영역에서 물리적으로 실현할 수 없는 결과를 얻게 된다. 이런 문제를 피하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 문제를 해석한다. 이러한 접근 방법은 항상 물리적으로 실현 가능한 최적 제어기를 얻을 수 있게 해준다. 능동 소음 제어 시스템의 성능을 예측하기 위해 실시간 모의 실험 결과로부터 음압을 최소화 하는 것보다 에너지 밀도를 최소화 하는 것이 광대역 소음의 전역적인 감쇠(global attenuation)에 있어서 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 특정 지점에서, 검출된 에너지 밀도를 최소화할 경우 밀폐함 내에 있는 위치 에너지를 최소화하는 방법에서 얻을 수 있는 결과와 유사한 정도의 소음 전역 감쇠를 얻을 수 있었다. 그리고 음압 자승 제어 방법과는 달리 에너지 밀도 제어 방법은 일차원 음장에서 사용하는 경우 오차 센서의 위치에 영향을 받지 않음을 알 수 있다. 본 논문은 또한 에너지 밀도 제어 알고리듬의 실제 구현시에 일반적으로 사용되는 두 개의 센서를 사용하는 구현 기술을 살펴보고, 이 기술이 큰 성능 저하 없이 에너지 밀도 제어 알고리듬을 구현할 수 있음을 보인다.
역 RZ 부호로 코딩된 하향신호의 재변조를 이용하여 수신단에서 필터의 대역폭을 줄이기 위하여 상향신호가 저속인 비대칭 2.5Gbps/622Mbps 수동 광가입자 망을 제안한다. 하향 데이터의 형태에 따른 재변조한 상향신호의 평균오차율을 이론적으로 분석하고, 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 통하여 최적 임계치에 의한 수신감도를 분석한다. 수신신호의 평균오차율을 $10^{-12}$미만으로 얻기 위해서는 수신전력이 약 -26dBm 이상 요구되며, 임계치의 최적치는 0.33으로 설정이가능하여 임계치가 0.5인 종래의 수신기를 사용하는 경우보다 수신감도가약 3dB 개선되는 것을 알 수 있다. 제안 시스템은 임계치의 제어가 불필요하고, 광 네트워크 유니트에서 광원 및 광선로 단국장치에서 제어회로를 제거할 수 있어, 비대칭 쌍방향 데이터 전송에 유용한 방식임을 알 수 있다.
본 연구에서는 자트로파 오일로부터 바이오디젤을 생산하는데 적합한 유리지방산의 에스테르화 조건을 검토하였다. 자트로파 오일의 초기 산가는 11.5 mg KOH/g으로, 알칼리 촉매를 적용한 직접 전이에스테르화 공정은 바이오디젤 수율이 낮은 문제가 있어 유리지방산을 산촉매를 사용하여 에스테르화 후 전이에스테르화하는 2단계 반응공정의 적용이 필요하였다. 전처리 공정에 적합한 고체 산 촉매를 도출하기 위해 4가지 고체 산 촉매에 대한 성능 비교 연구를 수행하였으며 Amberlyst-15를 최적 촉매로 선정하였다. Amberlyst-15를 사용한 반응표면분석법(response surface method, RSM)에 의해 구한 최적 전처리 반응조건은 메탄올 6.79%, 촉매 17.14%로, 산가가 0.7 mgKOH/g으로 감소하였다. 전처리 후 알칼리 촉매 KOH를 이용한 전이에스테르화 반응을 가압 회분식 반응기에서 수행하여 바이오디젤을 생산하였다. 그 결과 지방산 메틸 에스터(fatty acid methyl ester, FAME) 함량 97.35%를 비롯하여 산화 안정성 8.17 h, 총 글리세롤 함량 0.125%, 저온필터막힘점(cold filter plugging point, CFPP) $0^{\circ}C$ 등으로 나타났으며 주요 바이오디젤 품질규격을 모두 만족하였다.
북한의 핵폭탄과 미사일 기술개발이 진전됨에 따라 고 고도 핵전자기파(HEMP)에 대한 위협이 새롭고 절박하게 인지되고 있는데, 일례로 이미 북한이 수개의 핵폭탄을 개발 보유하고 있으며 북한이 남한에 대한 핵탄두 운반 능력을 가지고 남한을 위협하고 있다. ITU K78, K81 그리고 IEC에서는 EMP/HEMP로부터 프로세서 내장 기기의 오동작을 줄이기 위해 항해 통신장비를 포함한 산업용 설비에 대한 대책을 권장하고 있으나, 이에 대한 의사시험은 1960-1990년대 미국공군무기연구소(USA/AFWL)의 논문들을 토대로 수행할 수 밖에 없다. 이 모의 시험결과는 모든 HEMP 관련 제품이 강력하게 수출을 통제하고 있기 때문에 북한의 위협에 직면한 남한으로서는 매우 중요한 연구 활동의 결과이다. 저자 등이 새롭게 개발한 HEMP cord는 HEMP의 발생과 전파현상 분석, 방호실 설계 툴, 흙과 암반으로 구성된 다충 구조에서 전자파 에너지의 감쇠량 그리고 HEMP 필터 설계 툴을 포함하고 있다. 특히 다층구조에서 전자파 감쇠량 연산 툴은 흙과 암반이 매우 다양한 특성을 가지고 있기 때문에 많은 실측 데이터를 바탕으로 최소자승법에 의하여 해석하였다.
실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.
전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.
다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.
유성 기어박스의 진동기반 고장진단 기법은 조립 및 제작공차와 하중조건에 의해 결정되는 진동 변조특성에 따라 성능을 달리하는 특성을 갖는다. 이 논문에서는 풍력발전기에 장착되어 있는 유성 기어박스의 고장을 효과적으로 진단하기 위해 진동 변조특성을 고려한 고장진단기법을 제안하고자 한다. 리샘플링된 진동신호에 대한 대역 필터링을 사용함으로써 유성기어박스의 진동 변조특성을 규명하고자 하였으며, 진동추출 윈도우함수의 최적위치를 선정하여 활용함으로써 가변적 진동 변조현상에서도 강건한 고장진단을 수행할 수 있도록 하였다. 제안된 고장진단기법의 검증을 위해 2kW 급 풍력발전기 테스트베드가 설계되었으며 기어 치 부분파손이 모사 제작되어 기어박스에 장착되었다.
유동층가스화기는 경제적으로 기술적으로 입증된 기술로서 가장 상용화에 가까운 가능성을 보여주고 있다. 그러나 한국에서는 설계, 현장문제 해결뿐 아니라 파일럿 규모의 설비 운전 등이 부족하여 상용화에 이르지 못하고 있다. 본 연구에서는 바이오매스의 가스화를 위하여 3 MWth 급 순환유동층(CFB) 반응기를 개발하여 운전하였다. 유동층반응기는 순환유동층 반응기와 기포유동층 반응기로 구성되었으며 타르와 산성가스를 제거하기 위하여 세라믹필터, 급속냉각, 습식스크러버를 사용하였다. 3MWth 급 바이오매스 가스화기의 최적 운전조건을 도출하기 위하여 equivalence ratio에 따른 영향을 조사하였다
본 논문에서는 3GPP(The third Generation Partnership Project) W-CDMA시스템에 대해 향상된 셀 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 핵심은 두 번째 단계를 제대로 찾기 위해 첫 번째 단계에서 탐색 슬롯 수를 적게 하면서도 신뢰성을 높이는 것이다. 즉, 첫 번째 단계에서 정합필터 출력을 누적해 가면 서 연속적으로 같은 시간 옵셋에서 슬롯의 동기가 선언되면 두 번째 단계로 넘어간다 3GPP W-CDMA시스템에 대해 기존의 알고리즘과 새롭게 제안된 알고리즘을 비교하기 위해 다중경로가 있는 레일리 페이딩 채널에 대해 시뮬레이션을 했으며, 또한 시뮬레이션의 타당함을 보이기 위해 기존 알고리즘의 첫 번째 단계를 레일리 페이딩 채널에 대해 수식적으로 분석을 하였다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘 이 더 좋은 성능을 나타냄을 볼 수 있고 또한 최적의 성능을 나타내는 파라미터들을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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