본 논문에서는 FM 라디오 송수신을 위한 항공기용 글래스 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 광대역 주파수 특성을 얻기 위해 다중 루프 구조를 채택하였으며 탑승자의 시야확보를 극대화하기 위해 창틀 구조를 모사한 안테나 형상을 선택하였다. 세부적인 설계 변수는 Pareto 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화하였으며 설계된 글래스 안테나를 실제 한국형 기동헬기 조종석 측면 유리에 인쇄한 후 성능을 측정하였다. 측정결과 FM 주파수 대역에서 63.3%의 반전력 대역폭과, 전면방향(bore-sight direction)에서 평균 -12.98 dBi의 수직편파 복사이득을 보였다.
본 논문에서는 이진 이미지 기반의 간단하고 사용자 친화적인 (n,n) 시각 비밀 분산 방법을 제안한다. 제안한 방법은 간단한 XOR 연산과 NOT 연산만을 이용하여 사용자 친화적인 이미지들 내에 숨기고자 하는 비밀 이미지 정보를 분산해서 숨기는 기법으로, 효율적인 숨김(em-bedding)과 복원(reconstruction) 알고리즘 제공, 비밀 이미지의 손실없는 완벽한 복원 기능 제공, 사용자 친화적인 의미있는 이미지들을 공유함으로써 자신이 속해있는 그룹을 쉽게 구분할 수 있는 기능 제공, 그리고 기존의 방법과 달리 원본 커버 이미지와 같은 크기의 비밀 이미지를 공유할 수 있는 등의 시각 비밀 분산 방법이 갖추어야하는 많은 장점들을 가진다.
본 논문에서는 하드 디스크 드라이브(Hard Disk Drive, HDD) 생산 공정 과정에서 발생할 수 있는 불량 HDD의 결함 분포에 대해서 패턴을 자동으로 분류해주는 기법을 제시한다. 이를 위해서 표준 패턴 클래스로 분류되어 있는 불량 HDD의 각 클래스의 확률 모델을 GMM(Gaussian Mixture Model)로 가정한다. 실험은 전문가에 의해 분류된 실제 HDD 결함 분포로부터 5가지의 특징 값들을 추출한 후, 결함 분포의 클래스를 표현할 수 있는 GMM의 파라미터(Parameter)를 학습한다. 각 모델의 파라미터를 추정하기 위해 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용한다. 학습된 GMM의 분류 테스트는 학습에 사용되지 않은 HDD 결함 분포에서 5가지의 특징 값을 입력 값으로 추정된 모델들의 파라미터 값에 의해 사후 확률을 구한다. 계산된 확률 값 중 가장 큰 값을 갖는 모델의 클래스를 표준 패턴 클래스로 분류한다. 그 결과 제시된 GMM을 이용한 HDD의 패턴 분류의 결과 96.1%의 정답률을 보여준다.
8단자 가변임피던스 전자파 발생장치(8P-VWIG:8Ports-Variable Wave Impedance Generator)에 대한 설계 기술에 대해 나타내고, 내부에서 유기뇌는 전자기장 및 특성임피던스에 대한 수치해석, 일정한 특성임피던스를 갖는 구조에 대해 간단하게 추적할 수 있는 수치알고리즘에 대해 나타내었다. 또한 특정 구조에 대한 균일도 평가결과와 내부 전자계 분포, 그리고 그 응용으로서 EMS 측정시스템에 대한 간단한 소개를 나타내었다. 8P-VWIG는 기존 간이 EMI/EMS 시설들에 비해 시험공간의 활용도가 좋고, 수직 수평 분극 조성이 자유로운 장점을 가지고 있다. 제작된 8P-VWIG는 정재파비로 측정된 제 1공진이 152.1MHz에서 발생하고, $50{\Omega}$ 임피던스 정합 시스템으로 동작하도록 한 8채널의 다중전송선로 구조를 갖는다.
The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. First, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The control input for the system in the HFC combined PID controller with fuzzy controller is a convex combination of the FLC's output and PID's output by a fuzzy variable, namely, membership function of weighting coefficient. Second, an auto-tuning algorithms utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller. Especially, in order to auto-tune scaling factors and PID parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The proposed HFC is evaluated and discussed to show applicability and superiority with the and of three representative processes.
최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통 규모 역시 빠른 속도록 성장하고 있다. 이러한 환경 하에서 전력계통 운영을 담당하고 있는 한국전력거래소가 계통의 현 상태를 정확하게 파악하고 가능한 상정 고장에 대비하여 전력계통을 안정적으로 운영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 이를 위해 기존의 스카다를 사용하여 계통의 상황을 파악하는 방법은 통신상의 잡음 및 측정값의 부정확성으로 인해 계통을 전체적으로 정확하게 파악하고 실시간 상정고장 분석과 같은 검토를 하는데 한계가 있다. 따라서 차세대 에너지 관리 시스템(NEMS)을 구축하는 단계에서 한국전력거래소는 상태추정 및 관련 응용프로그램을 실계통에 도입하여 전력 계통의 안정 운영에 기여하려 하고 있다. 상태추정이란 에러를 포함하고 있는 측정값과 네트워크 모델을 사용하여 현 계통의 전압, 위상각, 조류 둥의 실제 상태를 추정하는 방법으로 상태추정을 사용하여 현 상태 감시 및 실시간 상정고장 분석, 안전도 개선과 같은 기능을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 EMS에 적용된 상태추정을 설명하고 실계통에 적용하여 파악한 상태추정의 기능을 보여주고 있다.
송신원의 파워 증가가 제한되고 인공잡음이 존재하는 지역에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 근/원기준점(reference)을 이용한 탄성파 잡음예측필터를 개발하였다. 잡음예측필터에 사용된 방법은 backpropagation 알고리즘을 이용한 3층의 인공신경망(neural network)으로서, 훈련자료(training data) 및 검증자료(testing data)에 훈련된 잡음예측필터를 적용시 신호대잡음비(signal-to-noise ration)를 약 3배 정도 증가시켰다. 그러나, 일반적으로 전기, 전자탐사 자료의 질을 향상하기 위해 사용되는 스케일링(scaling)기법으로는 전혀 탄성파의 잡음을 제거할 수 없었다.
본 논문에서 8mm 파장영역에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 이용하여 위험물체를 은닉한 대상으로부터 금속표적(권총)을 자동으로 분할하고 식별하는 실시간 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface)를 구현한다. 은닉된 표적의 분할 방법은 다단계 영상 분할 방법을 이용한다. 다단계 영상 분할의 각 단계는 밀리미터파 영상의 히스토그램을 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 가정하고 LBG 양자화(Vector-Quantization)과 추정(Expectation)-최대화(Maximization) 알고리즘으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 배경으로부터 몸체 영역을 분할하고 두 번째 단계에서 몸체로부터 은닉된 물체 영역을 순차적으로 분할한다. 실험 및 시뮬레이션에서는 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램을 이용하여 분석된 결과를 보여준다.
계통의 정확한 상태추정을 위해서는 현재 확보된 데이터를 이용하여 계통의 가관측성을 확인하여야 한다. 실제 계통에서는 통신장애, 계기의 고장 등과 같은 이유로 전체 계통에 대한 상태추정이 불가능한 경우가 있으며, 이러한 경우 계통은 가관측성을 확보하지 못하였다고 한다. 견실한 상태추정을 위해서는, 전체 계통의 가관측성을 확보하였는지 판단하고, island가 발생한 경우 의사측정데이터를 추가하여 계통의 가관측성을 확보하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 수치해석법을 이용한 가관측성 해석 알고리즘을 이용하여 전체 시스템의 가관측성을 판별하고, 필요한 경우 의사측정데이터를 추가하는 프로그램을 개발하였다. IEEE 14모선 시험계통을 이용하여 가관측성 확보에 대한 타당성을 검증하였다.
최근에 발행되는 대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의 유용성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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