이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.
전자패키지 크기의 소형화와 전자기기의 성능 향상이 함께 이루어지면서 높은 입출력 밀도 구현이 중요한 요소로서 평가받고 있다. 이를 구현하기 위해 팬아웃 웨이퍼 레벨 패키지(FO-WLP)가 큰 주목을 받고 있다. 하지만 FO-WLP는 휨(Warpage) 현상에 취약하다는 약점이 있다. 휨 현상은 생산 수율 감소와 더불어 패키지 신뢰성 하락에 큰 원인이므로 이를 최소화하는 것이 필수적이다. 유한요소해석을 이용한 재질의 물성 등 FO-WLP의 휨 현상과 연관된 요소에 대한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 대부분의 연구는 이러한 요소들의 불확실성을 고려하지 않았다. 재질의 물성, 칩의 위치 등 패키지의 휨 현상과 연관된 요소들은 제조 측면에서 보았을 때 불확실성을 가지고 있기 때문에, 실제 결과와 더 가깝게 모사하기 위해서는 이러한 요소들의 불확실성이 고려되어야 한다. 이번 연구에서는 FO-WLP 과정 중 칩의 탄성 계수가 정규 분포를 따르는 불확실성을 가졌을 때 휨 현상에 미치는 영향을 유한요소해석을 통해 알아보았다. 그 결과 칩의 탄성 계수의 불확실성이 최대 von Mises 응력에 영향을 미치는 것을 확인하였다. Von Mises 응력은 전체 패키지 신뢰성과 관련된 인자이기 때문에 칩의 물성에 대한 불확실성 제어가 필요하다.
조선해양 산업에서 선박의 에너지 절감과 운항효율 향상을 위한 부품의 경량화 기술이 요구됨에 따라서, 고강도의 경량소재인 섬유강화 복합소재를 부품소재로 적용하는 방안이 검토될 수 있다. 본 연구에서는 LNGC 경량화를 위해 파이프 지지용 클램프의 섬유강화 복합소재 적용 가능성을 평가하였다. 탄소섬유 및 유리섬유를 강화섬유로 하여 섬유강화 복합소재를 제조하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 통해 복합소재의 강화재료와 기지재료의 물성을 역계산하여 섬유 적층 패턴별 물성 변화에 따른 성능 예측을 수행하였다. 또한, 유한요소해석 프로그램를 통해 복합소재 두께에 따른 클램프의 구조해석을 수행하였다. 연구결과 경량화를 위해 클램프의 섬유강화 복합소재의 적용시 두께 선정에 주의가 필요함을 확인할 수 있었다. 향후 보완 설계 시 구조물의 형상변경 및 경량화를 위한 구조변경에 용이할 것으로 판단된다.
투자자들은 기업가치를 평가하기 위하여 재무비율을 활용하는데 특히 PER과 PBR은 적정 기업가치를 판단하는데 중요한 역할을 하는 대표적인 수치로 알려져 있다. 금융자료는 꼬리가 매우 두터운 형태의 분포를 따르는 경우가 많은데, PER과 PBR은 첨도가 매우 높으며 해당 재무비율의 극단치들은 기업의 다양한 이해관계자들의 의사결정 시 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 통계학의 극단치이론에서 주로 활용되는 GPD와 최근 새롭게 제안된 분포인 exGPD를 도입하고, 두 분포 간의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 적합도를 살펴본 후 우측 꼬리에 속하는 90, 95, 99% 퍼센타일 값을 추정하여 실제 값과 비교한다. 다음으로 국내 증권시장에 상장된 정보기술군(IT) 기업들의 PER, PBR 자료에 근거하여 실증분석을 수행한다. 분석 결과 특히 PBR에서 exGPD가 GPD에 비해 자료의 우측 꼬리 영역을 보다 효과적으로 설명함을 확인하였다. 따라서, 재무비율에 기반한 기업가치평가 또는 위험관리 시 극단치의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 exGPD와 같은 분포를 활용한다면 꼬리 영역에 담긴 정보를 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이는 기업 내부 위험관리자의 효과적인 지식경영을 돕고, 투자자를 비롯하여 다양한 외부 이해관계자들에게 유용한 지식을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주 사용자 신호에 대한 어떠한 사전 정보도 알지 못하는 상황에서 에너지 검출을 통해 주 사용자 신호 유무를 판단한다. 제안하는 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링한다. 이후 신호의 FFT(fast Fourier transform)을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고 연속적으로 이와 같은 스펙트럼을 쌓아서 2차원 신호를 만든다. 이렇게 만든 2차원 신호를 탐지하고자 하는 채널 대역폭 단위로 자르고 합성곱 신경망에 입력하여 채널이 사용 중인지 비어있는지 판단한다. 판단하고자 하는 분류의 종류가 두 가지이므로 이진 분류 합성곱 신경망을 사용한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험과 실제 실내환경에서의 실험을 통해 검증하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법은 기존 문턱값 기반 기법보다 2 dB 이상 우수한 성능을 보인다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
본 논문은 커패시터와 에너지 하베스터의 특성이 적용된 최적의 실시간 스케줄링 알고리즘인 ED-H 알고리즘을 적용할 때 적용되는 지능형 전원 관리 유닛에 의한 의도적인 전원 공급 차단 상태인 블랙아웃에서 시간 제약성을 만족하도록 알고리즘을 확장한다. 전원 공급 시스템에서 생산되는 에너지가 충분하지 않은 경우 회로와 커패시터를 보호하기 위해 전력 공급을 일시적으로 차단하고 커패시터가 충분히 충전되었을 때 다시 공급을 재개하므로 이러한 블랙아윳 시간 동안 태스크의 수행이 지연될 수 있으므로 해당 이벤트의 발생에 따른 시간을 계산하였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 원형 ED-H 알고리즘에 의해 태스크 수행이 지연되는 경우라 하더라도 본 논문에서 제안된 알고리즘은 뒤에 이어지는 시간 유닛 중에서 더 이상 태스크의 수행을 지연시킬 여력이 없는 경우, 즉 태스크를 이번 시간 유닛에 수행하지 않으면 시간 제약성을 위배하게 되는 경우의 잔여 시간을 계산하여 잔여 시간이 부족한 경우 시간 제약성을 만족하도록 강제로 스케줄링한다. 시뮬레이션을 통해 본 눈문에서 제안한 알고리즘이 ED-H 알고리즘에 대해 태스크 집합의 유형 특성에 따라 0.4%~7.7%까지 스케줄링 성능이 높은 것을 확인하였다.
본 논문은 인체 다리의 골절 회복 모니터링을 위한 쌍 T-형 결함이 있는 온 바디 마이크로스트립 패치 안테나의 설계 및 최적화 과정을 제시하였다. 이 안테나는 T-형 결함의 크기를 조절하여 향상된 반사손실 및 대역폭을 가지면서, 경박단소하도록 설계되었다. 적용된 다리 주변 구조는 5층 유전체 평면으로 구조화 하였으며, 각층의 복소유전상수는 4극 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였다. 골절이 없는 정상인 경우 온 바디 안테나의 반사손실은 4.0196GHz에서 -66.71dB이고, 갤러스 층의 길이 10.0mm, 폭 1.0mm, 높이 2.0mm 인 경우 반사손실 차 ΔS11 는 37.95dB이다. 반사손실 변화에 대한 갤러스 층 높이를 예측할 수 있도록 3차 다항식 모델을 제시하였으며, 이 다항식의 RSS = 1.4751, R2 = 0.9988246, P-value = 0.0001841로서 매우 높은 예측 적합성을 가진다.
천체망원경의 성능은 여러가지 요소에 의해 결정된다. 대기 난류도 그 중 하나인데, 대기 난류는 망원경으로 수집한 빛을 왜곡시켜 이미지의 선명도와 해상도를 저하시킨다. 때문에 대기 난류를 보정하기 위한 기술이 연구되어 왔다. 보정 기술을 연구하기 위해서는 대기 난류를 실험실에서 모사해야 하며, 그 중 가장 실용적인 방법으로 위상판을 이용한 방법이 있다. 심한 난기류를 모사한 위상판을 측정할 때에는 주로 샥하트만 파면 센서로 측정하게 된다. 이 때, 레이저 광원은 위상판을 거쳐 샥-하트만 파면 센서로 들어가게 되는데 위상판을 거치면서 레이저의 세기가 줄어들고, 이로 인해 샥-하트만 파면 센서가 위상판을 측정하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 난기류를 모사한 위상판 측정 시 레이저 출력 조절의 필요성과 레이저 출력이 측정된 파면에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다. 프라이드 파라미터 r0이 상대적으로 낮은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인해 10% 이상 r0이 변화하였다. r0이 상대적으로 높은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인한 변화가 5% 미만으로 r0이 거의 변하지 않음을 보였다. 따라서 난기류가 심한 대기 상태를 모사한 위상판일수록 레이저 출력의 영향이 미미함을 알 수 있었다. 또한, 본 논문의 시스템을 기준으로 레이저 출력 5 mW 이상에서 난기류를 모사한 위상판을 측정할 수 있었다.
최근 디지털 방사선 영상획득을 위한 평판형 X선 검출기에 이용되는 광도전체(a-Se, $HgI_2$, PbO, CdTe, $PbI_2$ 등)에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 입자침전법 적용이 가능한 광도전 물질을 이용하여 X선 영상 검출기 적용을 위한 필름층을 제작하여 평가하였다. 먼저, X선 영상에서 일반적으로 사용되는 에너지대역인 70 kVp 의 연속 X선에 대한 필름 두께별 양자효율을 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 조사하였다. 평가결과, 현재 상용화된 500 ${\mu}m$ 두께의 a-Se 필름에 대한 양자효율인 64 %와 유사한 $HgI_2$의 필름의 두께는 180 ${\mu}m$ 정도였으며, 240 ${\mu}m$ 두께에서 74 %의 높은 양자효율을 보였다. 입자침전법을 이용하여 제작된 239 ${\mu}m$ 필름에 대한 전기적 측정결과, 10 $pA/mm^2$ 이하의 매우 낮은 암전류를 보였으며, X선 민감도는 1 $V/{\mu}m$의 인가전압에서 19.8 mC/mR-sec의 높은 감도를 보였다. 영상의 대조도에 영향을 미치는 신호 대 잡음비 평가결과 0.8 $V/{\mu}m$의 낮은 동작전압에서 3,125의 높은 값을 보였으며, 전기장의 세기가 높아질수록 암전류의 급격한 증가에 의해 SNR 값이 지수적으로 감소하였다. 이러한 결과는 종래의 a-Se을 이용하는 평판형 검출기를 입자 침전법으로 제작 가능한 필름으로 대체하여 저가형 고성능 영상검출기 개발이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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