LCD 디바이스는 그 동작원리와 전기-광학적 특성에 의해 CRT와는 다른 감마곡선 특성을 갖고 있다. 대부분의 LCD디스플레이 디바이스들의 감마곡선은 CRT와는 달리 일관성을 갖지 않을 뿐 더러 흑백계조입력을 기준으로 하는 감마보정을 위해 RED, GREEN, BLUE 입력값을 세부적으로 조정할 때 각 계조입력에 대한 상관색온도가 일정한 값을 갖지 않아 LCD의 특성에 대한 모델링과 보정에 어려움이 있다. 또한, 애플사의 맥머신 그리고 실리콘 그래픽스사의 시스템과 같이 소정의 감마값을 전제로 해당 시스템의 내부참조테이블(internal look-up table)이 설계되어 각기 다른 시스템감마를 가지는 장치들에 의해 인코딩되어진 영상출력신호의 경우, 동일한 시스템을 갖추거나 시스템감마에 대한 역감마특성을 가진 디스플레이장치가 아닌 환경에서는 원본영상에 대한 왜곡은 더욱 커질 수 있다. 특히, 낮은 흑백계조입력에서의 색온도의 경우, 파장에 따라 서로 다른 감쇄성능을 가진 일반적인 컬러필터의 특성에 의한 누설광(light leakage)에 의해 결정되며, 이로 인해 색온도가 특정한 객을 띄는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 LCD디스플레이의 감마곡선을 여러 가지 시스템감마에 대응할 수 있는 감마곡선예 일치시키고, 계조선형성을 동시에 개선하기 위하여 입력 디지털값과 삼자극치간 관계를 나타내는 여러 가지 컬러모델링 방법 중에서 PLCC(Piecewise Linear Interpolation assuming Constant Chromaticity coordinates)모델을 적용하고, 목표로 하는 감마곡선과 색온도를 만족하기 위한 새로운 입력값을 구한 후 이를 컬러참조테이블(color look-up table)예 적용하는 방법과 저계조에서의 색온도를 목표색온도에 근접시키는 방법을 제안한다.
본 연구는 하천에서 호우의 발생에 따라 하천 유출수문곡선을 예측코자 블랙박스모형의 신경망이론을 적용하여 수문학적인 문제를 규명하고자 하였다. 이를 위해 신경망 이론 중 Levenverg-Marquardt 방법에 의한 오차역전파 알고리즘과 Radial Basis Function Network(RBFN)를 이용하여 IHP 대표유역인 보청청유역에 수문곡선을 적용하여 선행유출량 예측과 미학습 유역의 적용성을 검토하였다. 그 결과 복잡하고 비선형적인 수문계의 강우-유출 과정의 학습에 있어 RBFN은 은닉층에서 자율학습, 출력층에서 지도학습의 두 단계로 나누어 학습을 함으로서 BP 알고리즘보다 학습시간이 빠르게 나타났고, 선행유출량의 예측결과 여러 통계적 지표에서 RBFN이 BP 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 미학습 유역의 적용성 검토에서도 BP알고리즘과 RBFN 모두 첨두치가 비교적 실측자료의 경향과 비슷한 경향으로 나타났다.
치밀오일 미래 생산성 예측은 잔류오일 회수량 및 저류층 거동 분석을 위해 중요한 작업이다. 일반적으로 석유공학적 관점에서 감퇴곡선법을 이용하여 생산성 예측이 이루어지는데, 최근에는 데이터기반의 머신러닝 기법을 이용한 연구도 수행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 순환신경망과 LSTM, GRU 알고리즘을 이용하여 미래 생산량 예측을 위한 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 입력변수로는 치밀오일 생산 시 산출되는 오일, 가스, 물과 이와 더불어 다양한 군집분석을 통해 산출된 표준곡선이 주요 매개변수이고, 출력변수는 월별 오일 생산량이다. 기존의 경험적 모델인 감퇴곡선법과 순환신경망 모델들을 비교하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적 모델을 도출하였다.
최근 HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 개발되었다. HDR 영상을 좁은 다이나믹 레인지를 갖는 디스플레이 장치에 출력하기 위해서는 톤 재현(tone reproduction) 또는 톤 맵핑(tone mapping) 과정을 거쳐야 하는데, HDR 렌더링 알고리즘을 대표하는 iCAM06은 출력 장치의 다이나믹 레인지에 영상을 재현하기 위해 S자 곡선 3 자극치 톤 압축(tone compression) 기법을 사용한다. 그러나 동일한 톤 맵핑 곡선의 사용으로 인한 톤 압축과정 중에서는 화이트 포인트 이동이 발생하는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 3 자극치의 조명 영역의 입력에 대한 왜곡된 채널 이득을 보정하여 화이트 포인트 이동을 보상하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 iCAM06보다 정량 정성적으로 개선된 결과를 보임을 확인할 수 있다.
태양광 발전 시스템은 친환경성을 바탕으로 설치용량이 증가하고 있으며 효율 개선을 위한 연구가 활발하다. 고 효율 시스템 설계를 위해서는 태양전지 패널의 출력특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 태양전지 패널은 단일 다이오드 모델로 물리적 특성을 표현할 수 있으나, 정확한 파라미터를 얻는 것은 여러 단계의 측정과 수치해석 등의 복잡한 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 패널 제조사의 데이터 시트에 제공되는 태양전지 패널의 I-V 특성곡선을 기반으로 패널의 단일 다이오드 모델의 특성 파라미터를 추출하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법의 검증을 위하여, Simulink의 Solar Cell 블록에 추출한 파라미터를 입력하여 출력을 측정하고, 데이터 시트와 오차를 계산하였다.
농도차발전은 전 세계적으로 높은 잠재적 에너지량으로 인하여 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 양이온과 음이온의 선택적 분리를 통하여 전기를 생성하는 역전기투석을 이용하여 다양한 농도 공급원의 조합으로부터 성능을 평가하였다. 역전기투석 장치의 분극곡선은 전류가 증가할 때 전압이 선형적으로 감소하였고, 최대출력밀도는 내부저항과 외부저항이 일치하는 부분에서 얻어졌다. 내부 유로두께가 감소하고 공급유량이 증가할 때 역전기투석 장치에서 생성되는 출력이 증가하는 것을 발견하였고, 공급유체의 펌핑에 의해 발생되는 출력 손실을 고려한 정미출력은 공급유량이 22.5mL/min 에서 최대값을 가졌다. 최종적으로 담수화 브라인, 해수, 강물, 폐수, 기수를 조합하여 역전기투석 장치의 성능을 평가하였고 정삼투 과정에서 발생하는 브라인과 강물을 이용할 때 $1.75W/m^2$ 으로 최대값을 얻었다.
고주파 여기식 $CO_2$ 레이저의 주파수와 출력을 레이저 공진기 자체에서 발생하는 광음향효과를 이용하여 안정화하였다. 레이저 공진기 속의 복사선 세기를 임의로 변화시킬 때 광음향효과에 의해서 레이저 매질가스의 압력이 변화하였다. 공진기 속에 설치한 컨덴서마이크를 사용하여 미세한 압력변화를 전압신호로 변환시켜 록인안정기의 입력신호로 사용하였다. P(20)선에서 발진하는 레이저를 이득곡선의 꼭지점에 레이저의 주파수와 출력을 안정화 시켰을 때, 광주파수 상대 안정도는 5.4${\times}$$10^{-8}$ 이었고, 레이저 출력 변화율은 9.3%로 안정화되었다.
구형파의 디지털 자료를 전송하기에 적합한 구조의 휘트스톤 브리지 형태로 GMR 아이솔레이터를 모델링하고, 여기에서 입력전류에 대한 출력전압특성을 시간영역에서 조사하였다. GMR 아이솔레이터를 자기적 부분과 전기적 부분으로 나누고 제조된 스핀벨브 소자의 측정결과를 대입하여 출력전압을 구할 수 있는 모델링 순서도를 설정하였다. 자기적 모델링으로는 평판코일의 3차핀 모델을 FEM방법으로 해석하여 입력전류에 의해 생성되는 자장의 세기를 구하였다. 전기적 모델링을 위해 평판코일의 저항과 인덕턴스 그리고 정전용량을 계산하여, 시간영역에서 입력전류파형과 이에 따른 자기장파형을 구하였다. 마지막으로 스핀밸브의 MR-H 측정곡선과 평판코일에서 발생된 자장의 세기를 조합하여 아이솔레이터의 출력전압파형을 계산하였다. 여기에서 GMR 아이솔레이터의 입력전류파형에 비해 코일전류파형의 진폭이 최고 100% 정도 증가하거나 90 % 정도 감소하고, 주기의 10% 정도에 해당하는 지연이 발생하였다. 그럼에도 출력전압 파형은 스핀밸브의 히스테리시스 특성 때문에 400 Mbit/s 이상의 전송속도에서 입력전류파형과 비슷하게 복원되어 전달될 수 있음을 예측할 수 있었다.
$PCDTBT:PC_{71}BM$과 $PTB7:PC_{71}BM$을 유기고분자 활성층 재료로 이용한 Bulk Hetero-Junction (BHJ) 구조의 유기박막태양전지를 플라스틱 기판 위에 각각 제작하여, 시간변화에 따른 단락전류밀도($J_{SC}$), 개방전압($V_{OC}$), 곡선인자(FF) 및 전력변환효율(PCE) 등 출력특성의 변화에 대해 고찰하였다. 유기박막태양전지의 출력특성 파라메터는 시간 경과에 따라 모두 감소하는 경향을 나타내었으며, 특히 개방전압의 감소폭이 컸다. 이러한 개방전압 감소의 원인은 빛에 대한 장시간의 노출과 산소를 포함하는 수분과의 접촉에 의한 LUMO 준위와 HOMO 준위 차의 감소가 그 원인이라 생각되며, 그 메커니즘에 대해 고찰하였다. 또한 유기박막태양전지 소자의 직렬 및 병렬 저항 값은 감소하다가 다시 증가하는 경향을 보였다. 이는 LUMO 준위와 HOMO 준위 차가 감소함에 의한 것과 공액 고분자 활성층 내부에서의 열적과정 손실에 기인하여 전극과 고분자의 계면에서의 접촉저항의 증가 때문이라고 생각된다. 유기박막태양전지의 전력변환효율은 초기에 급격한 감소를 보이다가 시간이 지날수록 감소폭이 차츰 둔화되어 한계치에 도달한 후, 포화되는 경향을 보였다. 이것이 유기박막태양전지가 실제 구동에서 발생시킬 수 있는 최소 출력특성값인 것으로 판단된다.
이종 p-InGaP/N-InAlGaP 접합 화합물 반도체 태양전지의 에피 구조를 제안하였다. 제안된 이종접합구조와 p-InGaP/p-GaAs/N-InAlGaP와 동종 p-InGaP/n-InGaP 접합구조 태양전지의 전류-전압 특성곡선을 시뮬레이션하고 결과를 비교분석하였다. 이종 p-InGaP/N-InAlGaP 접합구조에서 가장 높은 최대출력과 곡선인자(fill factor)를 나타내는 시뮬레이션 결과를 얻었으며 이를 바탕으로 제안된 이종접합 에피구조를 최적화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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