본 논문은 무인기(UAV) 기반 공중 네트워크 시스템을 위한 polyphase In-phase/Quadrature-phase(I/Q) 네트워크 기반 빔-포밍 수신부를 제안한다. 제안하는 polyphase I/Q 네트워크는 낮은 Q-factor와 높은 임피던스를 갖기 때문에 작은 손실로 벡터 변조기를 구동할 수 있다. 벡터 변조기는 가변 이득 증폭기(VGA)로 구성되며, In-phase 및 Quadrature-phase 위상 신호의 진폭 제어 및 벡터 합을 통해 위상을 가변한다. 제안하는 빔-포밍 수신부는 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 통해 구현하였다. 프로토타입은 5-6GHz 주파수 대역(-40dB 입력)에서 검증하였다. 6bit 벡터 변조기 제어를 통해 $5.6^{\circ}$ LSB (least significant bit)로 $360^{\circ}$ 위상 가변이 가능하다. 위상 오차는 평균 $1.6^{\circ}$이며, 진폭 오차는 평균 0.3dB이다.
최근 도입된 지상 송신원 항공 전자탐사 시스템(grounded electrical-source airborne transient electromagnetic, GREATEM)은 신호가 강력하여 가탐심도 향상은 물론 잡음이 심한 지역에서도 적용 가능하다. 비록 GREATEM은 지상에 설치된 긴 전선을 송신원으로 사용하는 시간영역 전자탐사법이지만, 방대한 항공탐사 자료의 2차원 혹은 3차원 해석은 계산시간이 너무 많이 소요되어 실질적인 적용이 어렵기 때문에 GREATEM 탐사 자료는 주로 1차원 해석에 의존하고 있다. 일반적으로 방대한 항공 전자탐사 자료의 해석은 각 측점에서 얻어진 자료에 대한 1차원 역산 결과를 병합하여 전기비저항 2차원 단면을 작성하는 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 병합 단면은 전기비저항이 너무 급격하게 변하는 문제점을 보인다. 횡적 제한 역산법(laterally constrained inversion, LCI)은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 개발되었으며, 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 이 연구에서는 우선 수치 모델링을 통하여 곡선 전류원에 대한 GREATEM 탐사 자료의 특성을 분석하였다. 또한 GREATEM 탐사 자료에 대한 횡적 제한 역산법을 개발하였다. 이 방법은 각 측점에서 획득된 모든 1차원 자료와 층서 모델을 하나의 역산 시스템에 병합하여 처리하므로 수평적 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 개발된 역산 알고리듬을 GREATEM 탐사 자료에 적용한 결과, 해당 지역의 층서를 효과적으로 반영하는 역산 영상을 얻을 수 있었다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
본 논문은 다중 센서 융합의 성능을 높이기 위해 적응형 퍼지-칼만 필터를 적용하고 교차검증법(cross-validation)으로 퍼지시스템 입 출력 소속 함수의 매개변수를 조정하는 방법을 제안한다. 적응형 퍼지-칼만 필터는 가속도의 변화량과 칼만 필터의 잔여오차를 입력으로 시스템잡음, 측정잡음을 추정하여 칼만 이득을 변화시킨다. 적용된 퍼지-칼만 필터는 잡음들을 가우시안 분포로 가정한 이전 방법과 비교하여 비선형/비가우시안 잡음에 강인한 추정 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안한 퍼지-칼만 필터를 평가하기 위해 가속도센서/자이로센서를 융합하여 2축 자세추정시스템(Attitude Heading Reference System)을 설계하였고 무인항공기에 사용되는 자세추정센서 NAV420CA-100과 비교하여 성능을 검증하였다.
본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 Leq와 Lmax값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 Leq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 Leq평가지수의 경우 9개, Lmax 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 Leq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the helicopter to perform various missions in all-weather environments. This paper presents the conceptual design results of the multi-mode pulsed Doppler radar system testbed model for helicopter. Due to the inherent flight nature of the hovering vehicle which is flying in low-altitude and low speed, as well as rapid maneuvering, the moving clutters from the platform should be suppressed by using a special MTD (Moving Target Detector) processing. For the multi-mode radar system model design, the flight parameters of the moving helicopter platform were assumed: altitude of 3 Km, average cruising velocity of 150knots. The multi-mode operation capability was applied such as short-range, medium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. The nominal detection ranges is 30 Km for the testbed experimental model, but can be expanded up to 75 Km for the long range weather mode. The detection probability of each mode is also compared in terms of the signal-to noise ratio of each mode, and the designed radar system specifications ate provided as a design results.
선박에서 승조원 및 승객들의 안락함을 위하여 격실내의 공기중 소음을 감소시키는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 선박의 주동력기관 및 주변기기로 부터 발생되는 공기중 소음의 효과적인 차폐를 목적으로, 공명기 원리를 적용하여 고안된 다층패널의 공기중 소음 전달손실(transmission loss) 특성을 이론적으로 예측할 수 있는 해석법을 전달 매트릭스(transfer matrix)기법을 이용하여 도출하였다. 또한, 모형에 대한 음향실험을 통하여 해석방법의 타당성을 검증하였고 이에 따라 다층 패널의 설계인자 변화에 따른 전달손실 변화 특성을 이론적으로 고찰하였다. 연구결과, 공명기를 내장한 다층패널은 재래의 음향격벽구조에 비해 뛰어난 음향차폐 성능을 가지며 구조의 경량화가 가능함이 확인되었다.
The government is enacted "Housing Performance Grading Indication System" from qualitative housing supply policy and performance of housing under the background of looking for new plan to secure good housing stock and housing performance. This system consists of 5 main performance section, 14 performance categories and 20 detailed performance items. 5 main performance parts are sound insulation related grading(Light-weight impact sound insulation, heavy-weight floor impact sound insulation, noise emission in bathroom, airborne sound insulation for wall between units), Long-life housing related grading(flexibility, remodeling & maintenance, durability), environment related grading(landscape, indoor air quality and ventilation, energy performance), Living environment related grading(common resident facilities such as playground and consideration for the socially underprivileged such as the aged), Fire fire prevention grading(fire fire prevention). The purpose of this research is to analyze characteristics and assessment results of 20 detailed performance items on "Housing Performance Grading Indication System" which was enforced 240 cases from Jan 9th, 2006 to Sep 30th, 2010. The analysis of approval condition of detailed performance items will be important comments for understanding the current domestic level and development of technology.
물위나 육지에서 끄는 방식의 전기비저항 배열법의 등장은 그 자료량의 규모를 항공전자탐사의 규모에 가깝게 만들었으며, 이렇게 얻어진 자료들의 대부분은 해석을 위한 1 차원 역산이 시도되었다. 이 자료들의 믿을만한 해석과 자료처리를 실행 가능화시키기 위해서는 강력하고 완벽한 자동화 공정은 필수 불가결한 요소이다. 하상이나 염수 대수층의 상부와 같은 뾰족한 경계를 찾아내야 하므로 평활화제한법의 이용은 최소화 시켜야 한다. 적절한 역산 방식이라면 신호를 감쇠시키는 전도성 기반암의 경우에는 해석의 오류를 피하기 위해 낮은 신호대 잡음비를 현명하게 다룰 수 있어야 한다. 이를 위해 각각의 전극 배열법에 대해 하나의 탄력적 두께를 갖는 층을 운용하는 잡음 인지 역산 방법이 코딩되었다. 잡음 인지 역산법은 만약 전도성 기반암이 선호를 감쇠시켜 잡음 수준보다 작게 만들면 이를 감지하여 적당한 위치에 전도성 기반암을 갖는 모형을 구성해 준다. 초기모형의 층들은 4 극으로 구성된 각 전기 배열법의 유효깊이가 미치는 범위 내에서 제 위치를 찾아가게 된다. 이 알고리듬은 4 극의 유효깊이가 대략 지수함수적인 배열을 이루어 자료가 얻어졌을 때 가장 최상의 결과를 나타낸다. 접지저항을 줄이기 위한 선전극이나 용량선 안테나(capacitive-antenna)에 의한 자료의 역산도 가능하다. 이 논문은 이론자료와 오스트레일리아의 Murray 강의 염분차단 계획의 예를 들어 개발된 알고리듬의 유용성을 보여주었다.
Objectives: Diisocyanates are a potent inducer of diseases of the airways, especially asthma. In this study, toluenediamine(TDA) and methylenedianiline(MDA) in urine were evaluated as biomarkers of exposure to tolunenediisocyanate(TDI) and methylenediphenyl diisocyanate(MDI), respectively. Methods: Workers exposed to TDI and MDI, as well as non-occupationally exposed subjects, were studied and pre- and post-shift urine samples were collected from 8 control subjects and 8 workers from a factory which manufactures polyurethane products for reducing noise and vibration in automobiles. Airborne TDI and MDI(n=8) were sampled on solvent-free glass filters impregnated with n-butylamine and detected by liquid chromatography atmospheric pressure ionization tandem mass spectrometry. Urinary TDA and MDA were detected as pentafluoropropionic acid anhydride(PFPA) derivatives by liquid chromatography electrospray ionization tandem mass spectrometry. Results: The median levels of urinary 2,6-TDA(p<0.001), 2,4-TDA(p=0.001), and MDA(p<0.001) of workers in post-shift samples were significantly higher than those of controls. The median levels of urinary 2,6-0TDA($0.63{\mu}g/g$ creatinine vs $0.34{\mu}g/g$ creatinine, p=0.017) and MDA($4.21{\mu}g/g$ creatinine vs $3.18{\mu}g/g$ creatinine, p=0.017) of workers in post-shift samples were significantly higher than those of the pre-shift samples. There were significant correlations between the urinary 2,6-TDA, 2,4-TDA, and MDA of workers in post-shift samples and the airborne 2,6-TDI(rho=0.952, p<0.001), 2,4-TDI(rho=0.833, p=0.001), and MDI(rho=0.952, p<0.001). Conclusions: These urinary diamines, metabolites of diisocyanates, in post-shift samples were useful biomarkers to assess occupational exposure to diisocyanates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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