본 논문에서는 다중 사용자 기반의 비결합 무선 에너지 하베스팅 네트워크에서 에너지 효율을 최적화하는 알고리즘을 제안하고 사용자들의 다양한 지리적 분포 시나리오를 가정하여 에너지 효율의 변화의 트랜드를 분석 및 실험하였다. 무선 데이터 전송 및 무선 에너지 충전이 동시에 이루어지는 무선 에너지 하베스팅 네트워크에서는 에너지 효율 지표는 네트워크 성능을 판단하는 주요한 지표로서 이를 향상시키기 위해서 다양한 요소가 어떻게 영향을 줄 수 있는지 조사할 필요가 있다. 본 논문에서의 모의실험 결과에서 효과적으로 에너지 효율 내지 무선 전력전송 효율을 증대시키기 위해서 두 송신기 hybrid-access point (H-AP)와 power beacon (PB)을 기준으로 사용자들의 분포 형태가 중요한 요소라는 점을 확인할 수 있다.
스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문에서는 아다부스트의 과적합 문제를 해결하기 위해 샘플 군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘을 제안한다. 아다부스트는 다양한 객체 검출 방법에서 좋은 성능을 보이는 방법으로 알려져 있지만 훈련 샘플에 노이즈가 존재하는 경우 과적합 현상이 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 제안하는 방법은 우선 훈련 샘플의 긍정 샘플을 k-평균 군집화 알고리즘을 이용하여 K개의 군집으로 나눈다. 이후 아다부스트의 약분류기 훈련 시 K개의 군집 중 훈련 오차를 최소화하는 하나의 군집만을 선택하여 사용한다. 이로써, 제안하는 방법은 매 회 반복되는 약분류기의 훈련 시 훈련 샘플들이 과분할 되는 것과 노이즈 샘플이 훈련에 사용되는 것을 방지함으로써 기존 아다부스트의 과적합 현상을 효과적으로 줄여준다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 실제 데이터셋에서 기존의 부스팅 기반 방법들에 비해 더 나은 분류 성능 및 일반화 성능을 보여주었다.
블록체인은 탈중앙화된 방식으로 트랜잭션 제어가 가능하고 투명성, 보안성, 유연성과 같은 장점들로 인해 이미 제조, 금융, 은행, 물류, 의료 산업 영역으로의 도입이 검토되고 있으며, 경제적으로 큰 파급효과를 가져올 것으로 예측되고 있다. 그러나 블록체인은 확장성(Scalability), 탈중앙화(Decentralization), 보안(Security) 특성을 동시에 개선하기는 매우 어려운 3중 딜레마(Trilemma)가 존재한다. 그 중에서 블록체인의 가장 큰 한계는 확장성으로, 지속적으로 크게 증가하는 트랜잭션과 노드의 증가에 대처하기가 매우 어렵다. 블록체인을 확장 가능하게 하려면 기존의 합의 방식을 수정하거나 확장 방식에 영향을 주는 특성 및 네트워크 효율을 향상시켜 더 높은 성능을 달성할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 허가형(Permissioned) 블록체인의 대표적인 합의 알고리즘인 PBFT의 메시지 복잡도인 O(n2)을 O(n)으로 줄이고 확장 구조에 적합한 클러스터 기반의 CBS-PBFT를 제안한다. 그리고 시뮬레이션 실험결과를 통해 타당성을 검증한다.
일반적인 균일계 촉매의 담지 방식 대신 스티렌을 이용하여 촉매를 embedding 시키는 간단한 방법으로 균일계 촉매를 불균일화하여 에틸렌과 알파올레핀의 공중합을 실험하였다. 미량의 스티렌을 $rac-Et[Ind]_2ZrCl_2$ 촉매를 이용하여 중합시켜 embedded $rac-Et[Ind]_2ZrCl_2$ 촉매(이하 embedded 촉매)를 제조하였으며 이를 이용하여 embedding 시키지 않은 homogeneous $rac-Et[Ind]_2ZrCl_2$ 촉매(이하 homogeneous 촉매)를 사용하여 중합한 결과와 비교해 보았다. Embedded 촉매시스템을 사용하여 중합하는 경우, 공단량체의 종류에 상관없이 모든 공단량체 농도에서 촉매의 공중합 활성이 homogeneous 촉매보다 우수하였으며 embedding 과정이 균일계 메탈로센 촉매 활성점의 특성에 영향을 미치지 않았다. 또한 각 촉매시스템으로부터 생성된 고분자의 $T_m$과 NMR 분석 결과로 볼 때, embedded 촉매의 공단량체 삽입 능력은 homogeneous 촉매와 비슷하거나 조금 나은 수준의 결과를 보였으며, embedded 촉매로 중합한 공중합체는 겉보기밀도와 morphology가 우수하여, 스티렌을 이용한 촉매 embedding 방법이 담지 촉매를 이용하여 중합하는 효과를 보일 수 있음을 관찰할 수 있었다.
글리시딜메타크릴레이트(GMA)의 플라즈마 유도 그래프트 공중합을 통해 기재로 사용한 평판형 폴리프로필렌 위에 에폭시 그룹을 도입하였다. 그래프트 공중합은 에멀젼 공중합법을 적용하였고, 기존의 용액 공중합과 비교하여 그 효과를 확인하고자 하였다. 대기압 플라즈마 처리 조건은 RF power 200 W, 처리시간 30초, Ar 기체 유속 6 LPM으로 고정하였고, 처리 후의 대기 중 노출시간 역시 5분으로 고정하였다. 중합반응에서는 GMA의 농도, 반응온도, 반응시간에 따라 표면 그래프트도의 변화를 최적화하였다. 그 결과, GMA 농도 12%, 반응온도 $90^{\circ}C$, 반응시간 5시간으로 중합하였을 때 가장 높은 그래프트도를 나타내었다. 분석 결과, 같은 반응조건 하에서 에멀젼 중합이 용액 중합에 비하여 더 많은 에폭시 그롭 도입에 효과적임을 확인하였다.
온실가스 감축이 전세계 주요 이슈가 됨에 따라 ETS에 대한 중요성과 관심이 높아지고 있다. 한국은 2015년 ETS 도입 이후 제도의 긍정적 효과와 함께 다양한 문제점에 직면하게 되었다. 본 논문에서 주목하는 점은 산업단지 집단에너지의 ETS 제도 적용에서의 이슈이다. 산업단지 집단에너지라는 산업형태는 세계에서 찾아볼 수 없는 한국의 독특한 산업 형태이다. 따라서 선행된 나라들과 같은 방식으로 제도를 시행할 경우 여러 문제점을 야기할 수밖에 없다. 특히 산업단지 집단에너지는 수요처의 요구에 따라 공급하는 열의 조건과 양이 결정되고 그에 따라 발전량이 결정된다는 특징이 있다. 따라서 수요에 의해 열병합 발전에서 생산하는 열의 온도가 달라지면 탄소배출권 산정결과에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다.
에너지수요관리는 경제성장과 환경문제의 딜레마를 동시에 구체적으로 해결해주는 방법으로 대두되고 있으며 세계적인 추세이기도 하다. 에너지수요관리를 통하여 우리나라는 총에너지수요의 22.3%(20.4백만 TOE)와 $CO_2$배출량의 18.7%를 줄일 수 있을 것으로 추정된다. 수요관리의 잠재량은 산업과 수송부문이 많으나 순편익은 상업과 가정부문이 높은 것으로 나타나 이 부문에 대한 우선적인 지원이 요구된다. 그러나, 절감잠재량은 산업부문과 수송부문에 80%이상 달려있으므로 이 부문에 대한 수요관리가 궁극적으로 중요하다. 그러나 이 분야는 구조적인 측면에서의 개선이 많이 요구되고 효과가 장기에 걸쳐 일어나므로 지금부터의 실시가 중요하며 지속적인 정책 추진이 필요하다. 투자의 효율성은 전력부문이 높게 나타나고 절전에는 산업부문의 전동기의 개선이 가정 효과적이며 환경오염저감효과도 가장 큰 것으로 추정된다. 최대부하를 줄이는 데는 조명기기의 전자식안정기나 전구식형광등으로의 개체가 효과적이다. 순편익은 냉장고, 세탁기 등이 높으나 절대 절감량이 작아 정책의 효과를 기대하기에는 한계가 있다. 반면, 열병합발전, 단열 및 폐자원활용은 세탁기, 에어콘 등에 비해 단위저감순편익은 낮으나 절감잠재량이 상대적으로 크기 때문에, 실질절감효과를 거두기 위해서는 이 분야에 대한 수요관리도 중요한 것으로 분석된다.
본 논문은 실험자료에 대한 분석모형으로 이원 분산분석모형을 가정한다. 고정효과 모형의 가정하에 요인별 변동량을 구하기 위한 방법으로 제1종 분석을 다루고 있다. 모형의 순차적 적합에 따라 얻어지는 요인별 제곱합의 계산방법으로 대수적 방법이 아닌 사영에 의한 분석방법을 제공한다. 관측자료를 다차원상의 공간벡터로 간주할 때, 최소 제곱법에 의한 요인별 변동량은 계획행렬로 생성되는 모수추정 공간에서 요인별 부분공간으로의 사영에 이르는 거리 제곱으로 구해질 수 있음을 논의하고 있다. 또한 사영행렬로 부터의 고유벡터와 고유근을 이용하여 요인별 변동량을 구하는 방법을 제공하고 있다. 균형자료나 불균형자료에서 모형의 순차적 적합에 따른 제1종 분석이 행해질 때 요인별 변동량의 합은 처리제곱합과 일치하나 제2종 분석의 경우 불균형자료에서 이러한 성질이 만족되지 않음을 논의하고 있다.
현재 라우드스피커를 이용하는 3차원 오디오 시스템에서의 간섭신호를 제거함으로써 최적 청취 영역 (sweet spot)을 넓히는 여러 가지 방법들이 제안되어 있다. 그러나 기존의 방법들은 간섭신호를 제거할 수 있는 주파수가 제한되어 최적 청취 영역 형성이 제한되는 단점을 공통적으로 가지고 있다. 특히, 저주파 대역의 간섭신호를 제거하지 못하는 본질적인 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 시스템보다 훨씬 넓은 주파수 대역에서 간섭신호를 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 광대역 간섭신호제거 방법을 제안한다. 이 방법은 세 개의 라우드스피커를 이용한 방법에 합과 차 여파기를 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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