This research purposes to understand architectural aim which the owners of buildings in the Doa-Rak-Dang block pursue through the history of family and construction. Moreover its other purpose is to find the design concepts which were selected to achieve the aim and the design elements which were applied to realize the design concepts. To accomplish the objects, it got rid of a stationary viewpoint but it approached with a dynamic viewpoint which can read the changes in the steps during various periods. Through the 100-year history of construction, the architectural aim of the Doa-Rak-Dang block is to establish the tradition of the Ok-San-Pa family to get over the social limitations of the family of a child by a concubine which began from Lee, Eun-Juk's mistress. The design concepts which were used by the owners of the Dok-Rak-Dang block to achieve the purpose are the extension of public territory and the enrichment of territoriality which have social-political, economical and symbolic means. The geometric applications such as axises and regulating lines were the design elements which were chosen to fulfill the concepts. If the establishment of the architectural aim and design concepts, the process of selecting and constructing proper design elements, and the geometric application in the process are the design principles of the Doa-Rak-Dang block, the principles can be summarized as the geometric applications of axises and regulating lines interacting as the standard of the extension of public area.
MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.
안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.
RCS 기술의 발달과 레이다 기술의 발달에 따라 바이스태틱, 멀티스태틱 레이다 시스템이 많이 사용되고 있다. 본 논문은 바이스태틱 MIMO 레이다 시스템의 수신신호 모델링 유도 과정을 보이고, ML 도래각 추정 알고리즘에 바이스태틱 신호를 적용했을 때의 성능 분석을 다룬다. ML 도래각 추정 알고리즘인 경우, 신호원의 개수에 따라 도래각 추정에 요구되는 탐색 차원 또한 증가하게 되어 많은 계산량을 요구한다. 해당 문제점을 해소하기 위해 본 논문은 해당 알고리즘의 추정오차를 closed-form 표현으로 유도함으로써 별도의 도래각 추정 없이 바이스태틱 환경의 수신신호에 대한 ML 알고리즘의 성능분석이 가능함을 보인다.
방향구속 전력최소화법(Directionally Constrained Minimization of Power; DCMP)과 제로포싱방법(Zero Forcing; ZF)은 어레이 안테나에 수신된 신호들로부터 채널응답 벡터인 Spatial Signature를 추정하고, 이를 이용하여 최적웨이트(Optimal Weight)를 결정함으로써 어레이 출력 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)을 향상시킬 수 있는 알고리즘들로 알려져 있다. 본 논문에서는 이동국 주변에서 다중산란된 수신신호들이 어레이 안테나에 수신되는 환경에서 DCMP와 ZF방법의 성능을 분석하였다. 이를 위하여 ESPRIT를 이용하여 수신신호들의 도래각(Direction of Arrival; DOA)과 확산각도(Angular Spread; AS)를 추정하여 Spatial Signature를 구한 후, 그 결과치를 이용하여 DCMP와 ZF방법으로 어레이 출력신호를 합성하였다. 모의 실험을 통하여 어레이 출력 SINR성능을 평가하고 이론적 성능결과와 비교하였다.
본 논문은 RFID를 이용한 이동 로봇의 목표물 탐지 및 이동 시스템에 대해 소개한다. RFID는 전파를 이용하여 원거리에서 비접촉식으로 정보를 전달하는 것이 가능한 인식 시스템으로 RFID를 통해 로봇은 비전 등 다른 시스템의 도움 없이 간단하게 주변 물체를 인식하는 것이 가능하다. 하지만 실제 작업을 하기 위해서는 인식한 물체로 이동해야 하지만 현재의 RFID 시스템은 위치 정보를 제공하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 전파의 도래 방향을 이용한 로봇 이동 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 축 안테나를 이용, 목표물에 부착된 RFID 태그로부터의 수신된 전파의 크기 차이를 이용하여 도래 방향을 측정한다. 로봇은 측정 방향으로 이동하는 것으로 지도나 기준 스테이션 등의 다른 시스템 없이 간단하게 물체로 이동하는 것이 가능하다. 하지만 전파는 금속이나 액체 등 주변 환경에 의해 쉽게 영향을 받아 측정 방향에 오차가 발생, 주변 장애물이 많은 복잡한 환경에서는 이동에 실패하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 g-filter 기반 오차 보정 알고리즘을 개발하였다. 개발한 알고리즘은 현재 측정값과 이전의 보정값의 분산값들의 차이를 이용, 현재의 측정값에 포함되어 있는 오차를 낮춤으로써 로봇이 방향을 잃지 않고, 이동하는 것을 가능하게 하였다. 시뮬레이션 및 실제 로봇을 이용한 실험 결과는 복잡한 환경에서도 로봇이 성공적으로 이동하는 것을 보여준다.
가소제는 딱딱한 특성을 지닌 플라스틱에 유연성 및 탄성을 주어 제품으로서의 부드러운 특성을 갖출 수 있도록 첨가되는 물질로서, 주로 고분자 물질에 첨가되어 유연성을 부여함으로써 가공성을 개선하고, 내한성, 내휘발성, 전기적 특성을 강화할 목적으로 이용되고 있다. 대부분의 가소제는 비활성 액체로서 용매의 기능과 유사한 역할을 하지만 분자량이 크고 휘발성이 없다. 또한, 석유화학제품에 용해되어 있는 경우, 다른 화합물과의 중첩효과(matrix effect)에 의해 가소제만을 분리하여 정성 및 정량분석하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 석유화학제품에서 검출될 수 있는 가소제의 대표적 성분인 DOA와 DOP에 대해 MD-GC/MS를 활용하여 정성 및 정량분석을 실시하여 최적의 가소제 분석 방법을 개발하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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