틸트로터 항공기인 스마트무인기의 회전익모드, 천이모드, 고정익 모드 비행시험을 수행하여 전체 비행영역에 대한 비행제어법칙 검증을 완료하였다. 회전익모드에서는 자동이륙과 자동착륙, 자동호버 비행 및 자동회귀모드 비행을 수행하였다. 천이모드에서는 틸트각 10도 간격으로 속도, 고도, 롤/방위 유지명령을 이용하여 상승, 하강, 좌선회 및 우선회 비행을 수행하고, 자율천이비행을 수행하였다. 회전익모드와 천이모드에서의 로터속도는 98%를 유지하였고, 고정익 모드 비행은 260 km/h 속도에서 로터 회전수를 82%로 감속하여 최대속도까지 점진적으로 영역확장비행을 수행하였다. 최종적으로 대기고도 3 km에서 최고속도 440 km/h까지 도달하였다. 본 논문에서는 스마트무인기의 전체 비행영역에 대해 비행영역 확장시험을 수행하는 동안 획득된 데이터의 분석결과를 제시하고, 규격서의 비행제어 요구조건과 비교하여 비행성이 요구성능을 만족함을 검증하였다.
일반적으로 광통신 시스템은 전기적 신호를 광신호로 바꾸어 주는 송신부와 전송되어 온 광신호를 전기적 신호로 변환하여 부는 수신부 및 송수신부 간의 정보를 전송해 주는 경로인 정보채널로 구성된다. 광통신 시스템의 동작속도를 개선하기 위해서는 송신부 및 수신부 회로들의 고속화가 필요하다. 디멀티플렉서는 고 비트율을 갖는 하나의 직렬 스트림을 원래의 낮은 비트율을 갖는 여러 병렬 스트림들로 환원하는 장치로, 광통신 시스템의 수신부에 사용된다. 본 논문에서는 고속 및 저전력 소자로 주목을 받고 있는 에미터 크기가 2$\times$8um2 인 SiGe HBT를 사용하여 1 : 4 디멀티플렉셔를 설계하였다. 설계된 회로의 동작속도는 10Gbps, 입력전압 및 출력전압은 각각 800mVp-p와 400mVp-p, 20-80% 간의 상승시간 및 하강시간은 각각 37ps와 36ps이며, 전력소모는 1.40W이다.
수중에서 초음파변환자가 이동하면서 정지하고 있는 물체를 탐지하는 경우, 도플러(Doppler)효과에 의해 생기는 반사파의 주파수 편이 때문에 수신감도가 저하하게 된다. 이를 막기 위한 방법으로 본 연구에서는 기존의 주파수 가변형 초음파변환자의 기계임피던스 가변용 압전층에 새로이 설계 제작한 유속감지형 가변콘덴서를 부착함으로써, 변환자의 이동속도에 따라 공진주파수가 자동적으로 추종하는 수중 초음파변환자를 제안하고, 그 특성을 조사하였다. 그 결과, $1{\sim}10^m/_s$의 속도범위에서 이론 계산치와 실험치는 비교적 좋은 일치를 나타내어, 도플러 효과에 의한 수신감도의 저하를 막을 수 있음이 확인되었다.
직선집속 PVDF 초음파 트랜스듀서를 이용하여 누설탄성표면파 (Leaky Surface Acoustic Wave: LSAW)의 전파속도를 측정하고, 그 결과를 이론해석 결과와 비교하였다. 시료로는 등방성 재료인 구리, 알루미늄 및 용융석영, 이방성 재료인 Z-cut α/sup-/수정을 사용하였다. 측정방법으로는 초점면에 위치한 시료를 트랜스듀서 쪽으로 접근시켰을 때 LSAW가 트랜스듀서의 중심축을 통과한 후 시료표면에서 직접 반사되어오는 종파와 분리되어지는 현상을 이용하였다. 음속의 측정결과는 이론 해석결과와 오차 1%이내에서 잘 일치하였으며,α/sup-/수정의 (0,0,1)면에서는 LSAW 외에 의사누설탄성표면파 (Leaky Pseudo Surface Acoustic Wave : LPSAW)가 전형적인 6-fold 이방성을 가지고 전파됨을 알 수 있었다.
소나무 간벌재로 톱밥보드를 만든 후 우드세라믹을 제조하여 수지함침율 및 소성온도에 따른 우드세라믹의 표면온도의 변화를 조사하였다. 실리콘러버 히터의 표면온도가 증가함에 따라 우드세라믹의 표면온도도 빠른 속도로 증가하였으며, 히터의 설정표면온도가 70℃ 일때 수지함침율 80% 시편의 표면온도는 53.9 ℃이었으며, 소성온도 1,000℃ 조건으로 제조된 우드세라믹의 표면 온도는 54.2 ℃로 가장 높았다. 히터의 표면온도보다 우드세라믹 표면온도의 하강 속도가 느려 우드세라믹이 오랜 시간 열을 유지하고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 식물의 씨로부터 착유하는 기존의 착유방법에 있어서 착유 효율의 한계를 개선하기 위하여 초음파를 이용한 부가 에너지의 적용 가능성을 실험적으로 확인 하였다.그 결과, 기존의 압착방식에 의한 착유 방식에 란주반형 트랜스듀서로부터 방사되는 초음파 진동에 의한 압력을 부가함으로써 기존의 단순압착 방식의 착유효율이 15 %인 경우 25 %로 증가하여 적지 않은 효율의 증가를 보였다. 초음파에 의한 부가 압력을 해석하기 위하여 착유시료의 음향임피던스 및 초음파 트랜스듀서의 전통속도를 측정하여 방사되는초음파의 음압진폭을 구한 결과 단순압착 정압의 약 2.8 %에 불과했으나 초음파 주기에 따른 양력의 변회는 착유효율증가에 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.
수영과 핀수영의 스타트 동작의 운동학적 변인들을 3차원 영상분석법으로 비교분석하였다. 수영 스타트에서는 상지는 후상방으로 몸통은 전상방으로 이동했다가 전하방으로 하강하는 양상을 보인 반면 핀수영 스타트에서는 모든 분절이 전하방으로 이동하는 양상을 보였다. 수영 스타트에서 신체중심은 멀리 전방으로 수평 이동하다가 하방으로 급격히 이동하는 반면 핀수영 스타트에서의 중심은 짧은 시간에 전하방으로 가깝게 이동하는 것으로 나타났다. 입수 시 수영의 중심은 수직 속도가 핀수영의 중심은 수평속도가 높게 나타났다. 수영과 핀수영 모두 상지의 속도가 하지보다 더 신체중심의 속도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 핀수영 스타트에서 고관절은 점프 전에 굴곡을 하는 반면 수영에서는 점프 후 공중에서 2번 굴곡을 하는 것으로 나타났다. 핀수영의 슬관절 굴곡 신전운동이 수영보다 더 급격한 것으로 나타났다.
외부 순환식 공기리프트 반응기에서 기상유속과 액상의 점도를 변수로 하여 기체체류량과 액체의 순환시간, 혼합시간, 순환속도 및 축방향분산계수를 측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 기체체류량은 기체유속이 증가함에 따라 증가 하였으며, 점도가 증가함에 따라서는 약간 감소하는 경향을 보였다. 또 기체유속이 증가함에 따라 상승관에서는 기체체류량의 증가율이 감소한 반면 하강관에서는 증가하였다. 2. 기체유속이 증가함에 따라 순환시간 및 혼합시간은 초기에 급격히 짧아지다가 거의 일정한 값을 나타내었으며, 액체의 점도가 증가함에 따라 순환기산과 혼합시간은 모두 증가하였다. 3. 순환 액체의 속도는 기체의 속도에 따라 초기에 급격히 증가하나 기체속도가 약 5cm/sec이상이 되면 그 증가율이 매우 둔화되었으며, 점도가 증가함에 따라 약간 감소함을 알 수 있었다. 또한 압력수지식으로 예측한 이론값과 실험값은 낮은 기체유속 영역에서는 잘 일치하였으나 기체유속이 증가함에 따라 실험값이 이론값보다 작은 값을 나타내었다. 4. 기체유속이 증가함에 따라 Bodenstein number는 감소하였고, 축방향분산계수는 증가하였으며, 점도가 증가함에 따라 약간 감소하는 경향을 보였다. 본 실험범위에서 분산이 많이 일어나mixed folw에 근접함을 알 수 있었다.
탄화보드의 신용도개발을 위하여 합판, 파티클보드, 중밀도섬유판 및 물푸레나무를 $400{\sim}1100^{\circ}C$로 탄화하여 탄화온도가 탄화보드의 표면온도에 미치는 영향을 검토하였다. 탄화보드의 표면온도는 시간이 경과함에 따라 경과시간 12분까지는 급격히 상승하다가, 그 이후에는 완만히 상승하였으며 20분 이후부터는 온도가 안정화되었다. 제조시 탄화온도가 높을수록 제조된 탄화보드의 밀도가 크고 시간경과에 따른 표면온도가 높아 밀도가 표면온도상승에 영향을 미친 것으로 판단된다. 실리콘러버히터의 표면온도보다 탄화보드의 표면온도 하강속도가 느려 탄화보드가 오랜 시간 열을 유지하였다.
본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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