지각 양자기 광전 변환 함수의 생략 Taylor 급수를 이용한 선형 근사는 휘도 조절 기법의 하드웨어 구현에 적합한 폐쇄형 솔루션을 제공할 수 있지만, 600~3,900 cd/m2 구간의 선형 영역 광 신호에 대해 상대적으로 큰 근사 오차를 유발한다. 이러한 비-선형 광전 변환 함수의 근사 오차 개선을 위해, 본 논문에서는 새로운 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 근사 모델은 그 근사 범위를 고려한 직선의 위치 교정 및 기울기 산출을 수행한다. 제안 모델의 성능 검증을 위해, 다양한 고-휘도 실험 시퀀스를 대상으로 모의실험을 수행하였고, 이를 통해 채도가 높은 색상을 포함하는 시퀀스에 대해서는, Taylor 급수를 기반으로 한 기존의 선형 모델에 비해, 휘도 신호의 t-PSNR을 4.65dB 만큼 개선할 수 있는 높은 성능 향상을 확인하였다.
위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R2=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.
한 국가에 거주하고 있는 인구수를 파악하는 젓은 매우 중요한 사안 중 하나이다. 본 연구에서는 DMSP-OLS 야간 영상과 인구 통계치를 이용한 인구 추정 모델을 제작함에 있어 적합한 변수를 선정하였다. 모델 제작에 이용된 기본식은 선행 연구에서 제안한 지수식을 바탕으로 제작하였으며 야간 영상으로부터 취득할 수 있는 다양한 변수를 이용하여 각각에 대해 정확도 평가를 수행하였다. 연구결과, 일정 크기 이상의 빛이 존재하는 지역의 면적을 변수로 사용하여 인구를 추정하였을 때 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 한편, 본 연구를 다른 국가나 지역에 적용시키기 위해서는 보다 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.
Recent days composite bridge deck is gaining attraction due to many advantages such as light weight, high strength, corrosion resistance, and high durability. In this study, composite sandwich deck models of hat, box, and triangular section type were fabricated by VARTM process. For those models, three point flexural test was carried out both in strong and weak axis. The experimental results are compared with each other to determine efficient section type. Also finite element analysis was performed to verify analysis model. It is demonstrated that the results of numerical analysis agree well with experimental results.
Purpose of this study is embody the environmental-friendly military facility model that applied renewable energy, passive design method and high efficiency equipment. In the introduction of this study, defined problem of existing military facility and classification of military facility are performed. Also, environmental friendly military facility is defined through classified by scale and building equipment method. In the renewable energy chapter, photovoltaic system and wind turbine system are considered And then, LED light, photovoltaic panel, motor, inverter are analyzed in the high efficiency equipment chapter.
The Cold cathode fluorescent lamp(CCFL) are used to illuminate the liquid crystal display(LCD). Ballasts are required for CCFL because the lamp need high starting voltage and behave negative dynamic resistant characteristics in the desired region of operation. In this paper, the lamp impedance model is proposed, and this model is established from some equations and measured electrical characteristics of CCFL. The validity of porposed lamp model is verified from the simulation and experimental results.
광섬유의 침입 감지기능을 개발하기 위하여 다중모드 GRIN(graded-Index) 광섬유의 휨에 의한 광섬유내의 광전파 특성변화를 고찰하였다. 다중모드 CRIN 광섬유의 data파는 기본(fundamental) 모드로, 침입 감시용 감시파는 높은 차수의 모드로 동시에 전파 되게 하고, 광섬유의 휨(bending)에 의한 데이타 유출시도는 높은 차수 모드의 감시파의 감쇠를 가져오고, 결국 수신측의 경보를 작동하도록 한다. 또한 일정한 곡률반경으로 감겨진 광섬유에 기본 모드만 선별적으로 주입된 경우에 있어서, 다중모드 GRIN 광섬유 내에서의 광파의 전파과정을 이론적으로 해석하고, 광섬유가 휘게 피는 경우 여러 모드 사이에 결합(coupling)이 생겨나게 되는데, 광섬유가 감겨진 곡률반경을 변경해가면서 결합되는 기본모드의 power 변화를 수치해석을 이용한 프로그램 시뮬레이션을 통하여 조사하였다. 이 연구결과는 광섬유의 휨에 의하여 방출되는 데이타 도청 및 침입자 감지에 다중모드 GRIN 광섬유 활용 가능성과 광섬유의 곡률반경이 1cm 정도가지는 Asawa-Taylor의 모델[4]이 정당함을 보였다.
ROTSE(Robotic Optical Transient Search Experiment) 후속관측을 통하여 W UMa형 식쌍성으로 재분류했던 변광성 중 광도곡선의 형태가 특이한 2개의 변광성에 대하여 2004년 5월 1일부터 5일간에 걸쳐 레몬산천문대 1m 망원경을 이용하여 고정밀 측광관측을 BVI 영역에서 수행하였다. W UMa형 식쌍성의 체계적인 분석을 위하여 2005년 개정한 Wilson-Devinney 쌍성코드를 사용하는 광도곡선분석 스크립트를 작성하였다. GSC2576-0319와 GSC2584-1731의 광도곡선을 분석하여 얻은 궤도경사각 (i)은 $43.^{\circ}5$와 $57.^{\circ}6$로써 비교적 낮은 값을 가지고 있으며, GSC2S84-1731의 광도곡선상 비대칭 효과를 설명하기 위하여 흑점모델을 적용하고, 이때의 흑점인자를 결정하였다.
본 논문은 VLC (Visible Light Communication)의 새로운 응용 분야인 IoT 도어락 시스템을 위한 신호검출 방법을 제안한다. 보안성에 대한 이슈로 새로운 기술에 대한 수요가 있는 도어락 시스템에 VLC를 적용하기 위해서 극복해야 되는 사용자 인식을 위한 신호 검출 기법에 대해 설명한다. 이 시스템은 기존 인프라를 사용하여 가시광으로 통신을 수행하기 때문에 보안 및 높은 신호 검출 특성을 가진 것을 보인다. FFT를 사용한 신호 검출을 위하여 파일럿 신호를 기반으로 인증 채널에 접근한 사용자의 신호를 검출하고 이에 따른 채널 모델에서 오경보 확률과 검출 확률의 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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