현재 IR-UWB Radar에 관한 연구가 많이 진행중에 있다. 주로 IR-UWB Radar을 이용하여 인원계수 및 사람과의 거리측정에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 IR-UWB Radar를 활용하여 물체를 구분하고자 한다. 이러한 물체를 구분하기 위해서 본 논문에서는 물체를 일정한 거리에 위치시키고 IR-UWB Radar을 동작시켜 물체에 의해 반사되어 돌아오는 파형의 크기 및 모양을 이용하여 물체를 구분한다. 이러한 파형의 크기 및 모양만을 이용하여 물체를 구분하기 위해 SVM(Support Vector Machine)를 이용하여 파형의 모양 및 크기를 학습시켜 물체를 구분하였다. 본 논문에서는 IR-UWB Radar에 수신되는 파형의 크기 및 모양을 SVM 패턴학습으로 물체 식별이 가능하다는 것을 보였다.
본 논문에서는 PSS/E(Power system simulator for engineering)를 이용하여 계통 내의 발전기 탈락을 모의하고, 모의 결과로 얻은 주파수의 변동을 이용하여 한국 전체 계통의 시스템 관성상수를 계산하고 특징을 분석하였다. 진동성분이 포함된 시간에 대한 주파수 파형에서 진동성분에 대한 영향을 억제하여 관성상수를 추정하기 위해 주파수 파형을 다항식의 형태로 근사화 하였다. 전체 전력계통은 총 11개의 지역으로 구분하였다. 각 구분된 지역에서의 시스템 관성상수를 추정하였다.
망막에서 나오는 활동전위와 같이 복잡한 신경망을 거쳐 처리되는 전기신호를 분석하기 위해서는 기존의 단일 전극 기록법으로는 어렵다. 단일 전극을 통한 활동전위의 기록은 개개의 신경세포 특성을 알아내는 데에는 유용한 방법이나 신경세포 간의 시간적, 공간적인 관계는 알아낼 수 없다는 한계를 가지고 있으므로 이같은 한계를 극복하기 위하여 다채널 전극을 이용한 신경신호 기록방법이 최근에 개발되어 널리 이용되고 있다. 다채널전극 기록 방식인 MEA60 시스템은 세포 밖에 위치한 60개의 전극이 생체신호를 동시에 기록한다. 세포 fi에 위치한 각각의 전극이 포착한 신경 신호는 하나의 망막신경절세포 반응이라기보다는 여러 세포의 반응이 동시에 기록될 가능성이 높다. 그러므로 여러 세포의 반응이 함께 기록된 신호로부터 각각의 세포로부터 나오는 파형을 구분하는 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 다채널 전극으로 기록한 망막 신경절세포 신호로부터 MATLAB을 이용하여 활동전위 파형을 검출하고 분류하는 과정을 구현하여 보았다. 이러한 분류과정은 추후 진행되는 신호분석방법인 자극 후 시간 히스토그램(poststimulus time histogram, PSTH), 자기상관관계(autocorrelogram), 상호상관관계(cross-correlogram)를 보기 위하여 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocess) 과정이다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용한 파형 구분 프로토콜을 확립하였을 뿐만 아니라 이러한 프로토콜이 신경절 세포의 활동전위 파형을 검출하는 데 유용한 방법임을 입증하였다
본고에서는 절연체 내부에서 일어나는 부분방전에 대해서 간략하게 검토한후, 부분방전의 측정 및 대표적인 전력기기의 부분방전 허용치에 대해서 논하고자 하였다. 특히 부분방전의 측정 부분에서는 부분방전 측정기의 오실로스코프 상에 나타난 펄스 파형 해석에 중점을 두어, 기기 외부에서 발생하는 잡음에 의한 오실로스코프 상의 펄스 파형을 구분하게 함으로써 정확한 부분방전의 측정에 도움을 주고자 하였다.
파형분석에 의한 영월지진의 본진과 두 여진에 대하여 연구하였다. 한국자원연구소(KIGAM)에서 제공된 지진기록의 파형분석을 위하여 12개의 가능한 파형에 대하여 주시곡선과 두 점을 잇는 파선추적이 사용되었다. 영월지진의 파형분석 결과는 다음과 같은 특성을 보여준다. 1) 본진(규모 4.5)에서는 Pn파형이 명확이 보이지만 두 여진(규모 3.8과 2.5)에서는 Pn파형이 보이지 않는다. 2) 두 여진에는 Pg 혹은 PmP파형이 초동파로 도착한다. 3) 비록 콘라드 불연속면이 실제로 존재하더라도 지진기록에서 콘라드면과 관계되는 파형을 구분하기가 어렵다. 4) 경상분지밖에 위치하는 구례(GRE) 관측소의 지진기록은 Pn파형의 도착시간, 주파수 등에서 경상분지 내에 위치하는 관측소의 기록과 비교할 때 차이를 보인다.
파형격벽은 보강격벽에 비해 많은 장점을 갖고 있어 살물선, 정유운반선, 화학제품 운반선의 화물창 격벽으로 사용되고 있다. 살물선 파형격벽의 최적 파형을 구하기 위한 연구는 비교적 활발하게 수행되어 왔으나, 고가의 재질로 구성되어 최적설계 시 경제적 효과가 가장 클 것으로 예상되는 화학제품 운반선에 대한 연구는 거의 찾아보기 어렵다. 화학제품 운반선의 파형격벽은 크게 수직 파형격벽과 수평 파형격벽으로 구분할 수 있으며, 수평 파형격벽은 다른 선종에서는 볼 수 없는 특별한 형태의 격벽으로 30K급 실적선의 경우 전체 파형격벽의 30% 정도를 차지하고 있다. 본 연구의 목적은 화학제품 운반선의 수평 파형격벽에 대한 최소중량설계 방법을 개발하는 것으로, 최적화 기법으로는 진화전략 기법을 도입하여 전체 최소점을 신뢰성 있게 탐색하였고 최적의 결과를 주는 설계변수 값이더라도 현장의 작업성을 위반하면 도태되도록 하여 현장 적용성을 높였다. 또한, 유한요소법에 의한 구조해석을 통해 도출된 최적설계 결과에 대한 구조 안전성을 검증하였다. 최적화 결과에 따른 수평 파형격벽의 설계는 실적선과 비교하여 동등 수준의 구조강도를 확보하면서도 약 14%의 중량 절감 효과를 보였으며, 이에 따라 설계 및 제작 공수를 줄이는데도 크게 기여할 것으로 기대된다.
선형과 천해 edge wave로 구분되는 이들의 거동을 더 잘 이해하기 위해 비교하였다. 본 연구에서는 변수분리법을 사용하여, Ursell (1952)이 해의 유도과정 없이 제시한, 선형 edge wave의 해를 얻었다. 천해 edge wave는 비록 천해방정식으로부터 유도되지만 분산특성을 갖는다. 완만한 해저경사의 경우, 천해 파형은 선형 파형과 거의 같게 되고 천해 파형은 다루기가 쉬운 장점이 있다. Gaussian 분포형태의 이동체에 의해 생성되는 edge wave를 계산하기 위해 천해 고유파형으로 전개한 해를 구성하였고, 이에 대한 결과를 제시하고 특성을 기술하였다.
혼합증기(수증기/공기)의 막응축 열전달 계수를 수직한 벽면에서 측정하고 상관식을 개발하였다. 열전달 상관식은 액막측과 증기측으로 구분하여 만들었고, 액막측 전열계수의 상관식은 액막의 Reynolds수와 Prandtl수의 함수로 나타냈으며, 증기측 전열계수의 상관식은 증기의 Reynolds수, Prandtl수, Schmidt수 및 공기의 질량분율, 액막 Reynolds수의 함수로 제안하였다. 응축 액막의 두께와 확산층의 순간온도 측정결과로부터 액막의 파형 계면이 확산층에서의 열 및 물질전달에 큰 영향을 끼치고 있음을 확인하였고, 증기측 전열계수의 상관식에 포함된 액막 Reynolds수가 파형 계면의 영향을 반영하고 있다.
파형 단면을 가진 유하식 집열기의 이론 및 실험 결과로서 유량, 각도등 집열성능에 미치는 영향등이 고려되었다. 입구 온도와 출구온도 차이가 적을 경우에는 이론과 실험치가 잘 맞으나 온도차이가 많을 경우 혹은 입구온도가 높을 때에는 투과체안에 생기는 결로 및 수증기의 영향으로 편차가 커진다. 개방회로와 폐쇄회로의 경우를 구분하여 실험되었는데 개방회로의 경우 효율은 약간 저하되지만 전반적인 성능은 폐쇄회로와 같은 경향을 나타내었다. 개방회로는 과열을 막는 방편으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 변화가 심한 음원파형을 추정하는 새로운 순차처리 알고리듬을 제안한다. 먼저, 1) 기존의 순차처리 분석법중 대표적인 분석법인 RLS(recursive least square)의 문제점들을 검토하고, 2) 이를 개선하기 위해서 관측행렬(observation matrix)을 최적차수의 SVD(reduced-rank singular value decomposition)로 재구성하고, 3) 이에 견실개념(robustness concept)을 적용해서 최적의 성도변수(vocal tract parameter)를 찾아내고 역필터를 적용해서 음원(voice source)을 효과적으로 구분해낸다. 본 논문에서 제안된 방법으로 음원을 추정할 경우, 변화가 심한 음원파형을 잘 추정할 수 있으며, 음원의 특성을 구분해낸 성도 파라미터도 효과적으로 추정할 수 있다. 본 연구내용은 음성합성에서 자연성 개선 및 개인성 구현을 위해서 필수적이며, 다양한 형태의 음성을 표현하기 위해 사용되어질 수 있다. 또한, 음성코딩, 화자인식, 음성인식에서도 사용되어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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