본 논문에서는 4세대 이동 통신 시스템에서 요구되는 사양을 위해, 해상도, 동작속도, 칩 면적 및 소모 전력을 최적화한 14b 100MS/s 0.18um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 동작 모델 시뮬레이션을 통해 최적화된 구조를 분석 및 검증하여 3단 파이프라인 구조로 설계하였으며, Nyquist 입력에서도 14 비트 수준의 유효비트 수를 가지는 광대역 저잡음 SHA 회로를 기반으로 하고, MDAC에 사용되는 커패시터의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위하여 3차원 완전 대칭 구조를 갖는 레이아웃 기법을 적용하였다. 또한, 100MS/s의 동작 속도에서 6 비트의 해상도와 소면적을 필요로 하는 최종단의 flash ADC는 오픈 루프 오프셋 샘플링 및 인터폴레이션 기법을 사용하였다. 제안하는 시제품 ADC는 SMIC 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 14비트 해상도에서 각각 1.03LSB, 5.47LSB 수준을 보이며, 100MS/s의 샘플링 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 59dB, 72dB의 동적 성능을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $3.4mm^2$이며 소모 전력은 1.8V 전원전압에서 145mW이다.
본 연구는 목적은 PIV 시스템을 이용하여 분기관내 유동현상을 가시화하여 분기부 영역의 유동특성을 분석하는데 있다. PIV 시스템으로 유동장을 가시화하기 위해서 분기관 모델은 투명 아크릴판으로 제작하였고 작동유체와 추적입자는 각각 물과 송화가루를 사용하였다. 유동장에서 획득된 영상으로부터 속도벡터를 얻기 위해서 입자추적방법의 1-프레임 법과 2-프레임 법, 상호상관 PIV법인 2-프레임법을 사용하였다. PIV 시스템으로 측정된 실험결과의 신뢰성을 확보하기 위해서 표면구동 캐비티 유동의 속도분포를 4-프레임법으로 얻어진 기준 실험 데이터와 비교하였다. 분기관에서 뉴턴유체의 유동현상을 효과적으로 가시화하는데 필요한 상호상관 PIV방법의 2-프레임법을 적용하는 알고리즘을 개발하였고, sub-pixel과 면적보간을 사용하여 오벡터를 제거후 최종속도벡터를 얻었다. PIV를 이용한 분기관내 유동가시와 실험결과를 신뢰할 수 있는 수치해석 결과를 이용하여 검증한 결과 PIV 실험으로 얻어진 속도벡터는 수치해석의 결과와 잘 일치하였다. PIV 실험과 수치해석 결과로부터 분기관모델의 분기점 원위부에 재순환영역이 형성됨이 확인되었고 두 다른 방법을 이용한 재순환영역의 길이와 높이는 거의 동일하였다.
본 논문은 국내 고속형 화물열차에 적용되는 P4a 분배밸브를 갖는 화물열차의 장대 편성시 제동특성에 관한 것이다. 제동신호가 열차의 끝단까지 연결된 제동관을 통해 공기압력으로 전달되는 화차의 제동은 열차 길이와 사용된 밸브 등에 따라 영향을 받기 때문에 실험적 방법으로 확인한다. 장대화물 열차의 제동 특성은 평상시 운영의 약 2배인 50량으로 구성한 화물열차의 비상제동과 상용제동의 시험을 이용하였다. 1, 10, 20, 30, 50번째 차량에서 제동 실린더 압력이 측정되었다. 열차의 길이가 길어질수록 후방의 차량은 제동이 늦게 체결되는 제동지연 현상을 확인하였으며 특히 비상제동시 차량간 충격이 클 것을 예상할 수 있었다. 제한된 시험의 결과를 보완하고 향후 제동거리 계산을 위해 열차를 구성하는 모든 차량에서의 제동 압력을 예측할 필요가 있다. 제동시 각 차량에서의 압력은 계산시간의 단축과 신뢰성 있는 정보를 제공하는 것으로 알려진 선형보간, 단계형, 지수함수형의 경험적 모델들을 이용하여 예측하였다. 경험적 모델들의 예측결과는 실측한 결과들과 비교하였으며 지수함수형 모델이 비교적 정확하게 예측하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장대화물열차의 안전한 운용에 기여하고 화물열차의 제동거리 예측과 제동시 차량간 충격량 계산 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.
본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
해수내에서 수중음파의 전파경로 및 도달시간은 해수의 물리적 성질에 의해 커다란 영향을 받는다. 최근의 해양탐사 방법의 하나인 해양음향 토모그래피는 음원과 수신기 사이의 음파 도달시간 차이로부터 해수의 물리적 특성(주로 음속, 수온, 해류변동)을 파악하는 방법이다. 해양음향 토모그래피에 의한 해양탐사를 수행하기 위해서는 비균질 매질에서의 음파전파 모델을 이용하여 매질변동에 따른 음파의 전파경로 및 도달시간 등의 파악이 우선이다. 또한 수신신호는 음파 전파경로의 식별, 매질변동에 따른 수신신호의 안정성, 그리고 주위잡음과 음원신호를 구별하기 위한 분해능 등을 만족하여야 한다. 본 연구에서는 동해에서 해양음향 토모그래피에 의한 해양탐사의 가능성을 검토하기 위하여 기존의 관측자료로부터 표준해양을 설정하여 음파의 도달시간 및 전파경로의 기준으로 정하였다. 동해의 표준해양의 특성은 표층의 음속이 약 1523 m/s이고 최소음속층인 400 m층의 음속이 약 1458 m/s이다. 동해 의 수중음속 변동은 직경 100 km 이상인 중규모 난수성 소용돌이 출현으로 인하여 매우 심한데 수심 200 m 정도까지 확장하여 존재한다. 음원과 수신기의 수심을 최소음속층보다 약간 상층인 350 m수심에 두고 수평거리가 200 km떨어진 표준해양과 소용돌이 음속구조에 대한 음파 전파특성을 파악하였다. 사용된 모델은 음선이론에 근거한 비균질매질에서의 음파전파 모델이며, 이를 이용하여 eigenray 정보를 산출하였으며, 중심주파수가 400 Hz, 주파수폭이 16 Hz, 펄스 길이가 64 ms인 LFM 펄스를 가진 가상적인 음원신호를 설정하여 수신신호를 모의하였다. 수신신호 모의 결과와 수치모델에 의한 동해에서의 음파 전파특성 결과는 해양음향 토모그래피 운용을 위한 필수적인 음파 전파경로의 식별, 매질변동에 따른 안정성, 그리고 주위잡음과 음원신호의 구별을 위한 분해능을 만족한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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