이 단보에서는 농림위성(차세대 중형위성 4호)에 적합한 대기보정 기법 개발을 위하여, 농림위성과 공간 및 분광 해상도가 유사한 Sentinel-2 영상을 이용한 대기보정 결과를 소개하고자 한다. 대부분의 연구에서 동일한 조건에 대하여 상이한 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료를 사용한 결과를 비교한 사례는 찾아보기 힘들다. 따라서 향후 농림위성의 대기보정에 사용될 Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI)와 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD 입력자료를 기반으로 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) 버전 1.1과 2.1 모델의 대기보정 결과를 비교하였다. 모델 간 반사도 상관행렬이나 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 결과를 고려해 볼 때, 6SV2.1이 보다 안정적인 모델로 사료된다.
국내에서 사용되는 천연가스가 저열량화 되면서 발생할 수 있는 문제점에 대응하기 위해서는 국내 산업용 가스기기에 미칠 수 있는 문제점을 사전에 파악하고, 이를 기반으로 에너지의 효율적인 사용을 위한 대응방안이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 EURO-6 규제를 대응하는 희박연소방식의 천연가스 엔진을 이용할 경우, 저열량 가스의 도입으로 인한 엔진 출력성능과 효율의 저하 문제를 해결하기 위해, 실험을 토대로 한 구체적인 제어방안과 결과를 제시하고자 하였다. 전부하 운전조건인 1,400 rpm의 엔진 회전수에서 스로틀이 전부 개방된 전부하 조건과 정격운전조건의 엔진회전수인 2,100 rpm, 450 Nm의 토크 조건에서 점화시기로 대표되는 제어변수에 의한 개선효과 확인을 위해, 각 가스연료에 대해서 점화시기를 변경하여 열효율 및 배출가스특성을 파악하고 최적화하였다. 전부하조건에서 토크를 기준으로 가장 낮은 값을 보이는 순수메탄의 경우 기준 조건에서 약 2 CAD 정도 점화시기를 진각하면 NOx 배출의 큰 증가 없이 토크를 보상할 수 있다.
마찰전기 나노발전기(이하 TENG)의 새로운 발전 기술은 에너지 수집 및 자가 전력 공급 감지 응용 분야의 긍정적 전망으로 인해 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 또한 최근 소프트로봇의 부상은 플렉시블과 소프트센서, 액추에이터 개발에 대한 폭넓은 관심을 불러 일으키고 있다. TENG는 액추에이터와 자가 전력 공급 센서를 구동하는 유망한 전원으로 간주되어 소프트웨어 로봇, 소프트 센서 및 액추에이터 개발을 위한 독창적인 방법을 제공한다. 이 리뷰에서는 TENG를 기반으로 다양한 형태와 기능을 가진 소프트웨어 로봇을 소개하려 한다. 그 중 자연계의 구조, 표면 형태, 재료 특성과 센싱/발전 메커니즘을 모방한 바이오닉 소프트 로봇의 설계는 TENG 성능 향상에 큰 도움이 되었다. 또한 다양한 바이오닉 소프트 로봇은 TENG의 간단한 구조, 자체 전력 공급 특성 및 조정 가능한 출력으로 인해 이전 구동 방식보다 향상되었다. 그리하여 이 리뷰에서는 TENG가 활성화한 소프트 로봇 응용의 특정 핵심 영역에서 다양한 연구를 종합적으로 검토하려 한다. 리뷰를 요약하자면 먼저 최근 개발된 다양한 TENG 기반 소프트웨어 로봇을 정리하고 다양한 장비 구조, 표면 형태 및 자연적으로 영감을 받은 재료를 비교 분석하여 그에 따른 TENG 성능 개선을 수행한다. 자연계에 사용되는 다양한 유비쿼터스 감지 원리와 발전 메커니즘 및 유사한 인공 TENG 설계가 확인되었고 촉각 디스플레이 및 웨어러블 기기, 인공 전자 피부 등의 기기에 TENG를 활성화하는 바이오닉 응용에 대해 논의한다. 마지막으로 TENG 기반 센서 및 구동 장비의 로봇 실제 적용에 대한 발전 기회, 도전 및 미래 전망을 분석한다.
4차 산업혁명이라는 흐름에 따라 서로 다른 분야의 결합을 통해 새로운 분야가 생기는 융복합의 시기를 맞아 예술 분야 중 크래프트 영역의 확장성에 관해 연구하고자 하였다. 연구 내용은 디지털 크래프트의 정의와 가치에 대한 이론적 배경을 토대로 3D 프린팅 기술을 활용한 크래프트 사례를 분석한 것이다. 연구 결과, 3D 프린팅 기술을 활용한 크래프트 작품은 융합적 표현 방식에 따라 크게 네 가지의 형태로 나누어 볼 수 있었다. 첫 번째로 혼합형은 전통 크래프트 형식에서 크게 벗어나지 않으면서도 조화롭게 제작된 것이 가장 큰 특징이었다. 두 번째로 부품형은 일정한 형태와 세밀한 작업이 장점인 디지털 기술의 특징이 가장 잘 나타난 형태로 제작되었다. 세 번째로 구조형은 3D 프린터로 출력한 결과물을 베이스로 하여 전통 크래프트 기법이 덧입혀져 아날로그 감성이 묻어나는 작품이 되었다. 네 번째로 연결형은 본 연구의 분석 사례 중에서 독창성과 고유성이 가장 크게 엿보인 작품이었다. 디지털 기술이 널리 활용되고 있는 만큼, 효과적인 작업 방향성에 관하여 지속적인 연구가 필요하다고 판단된다.
태양광 발전은 신재생에너지 중 가장 친숙한 발전시설로 약 10여 년 전부터 보급이 확대되기 시작해 현재 시점에서는 시스템의 유지보수관리에 대한 해결 및 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. 특히 태양광 발전시스템의 이상 유무 및 부품 교체시기 그리고 시스템의 종합효율을 최대화할 수 있는 대책이 필요하다. 태양광발전시스템의 한 요소인 PV 인버터는 전력용 스위칭 소자에 의존하는 전력변환 시스템으로 DC/DC 컨버터 및 DC-AC 인버터 구성에 따른 직류(DC-Link) 커패시터가 사용된다. 이러한 직류 커패시터 역시 장시간 사용에 따른 노후 및 열화로 인해 PV 인버터의 발전량 감소와 전력손실 그리고 고조파(THD, 교류출력전류 종합왜형률) 증가로 신재생에너지 설비를 통한 계통 안전성(Safety)에 영향을 미치는 요인으로 분석할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광발전시스템에서 현재 운영 중인 직류 커패시터 용량 상태에 따른 PV 인버터 동작 특성을 고찰함과 동시에 신재생에너지 설비의 안전성 및 신뢰성을 확보할 수 있도록 연구내용을 제안하였다.
본 논문에서는 날씨 변화에 따른 실외 LED 전광판의 시인성 확보를 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 제안하는 기법은 영상장치를 이용한 딥러닝을 사용하여 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절함으로써 실외 LED 전광판의 시인성을 확보한다. 날씨 변화에 따른 LED 휘도를 자동 조절하기 위하여, 먼저 평면화된 배경 부분 이미지 데이터에 대한 전처리 과정을 거친 후, 합성곱 네트워크를 이용하여 학습시켜 날씨에 대한 분류를 진행할 수 있는 딥러닝 모델을 만들어낸다. 적용된 딥러닝 네트워크는 Residual learning 함수를 사용하여 입력값과 출력값의 차이를 줄임으로써 초기의 입력값의 특징을 가지고 가면서 학습하도록 유도한다. 다음에 날씨를 인식하여 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 휘도를 조절하는 제어기를 사용하여 주변 환경이 밝아지면 휘도가 높아지도록 변경하여 선명하게 보이도록 한다. 또한, 주변 환경이 어두워지면 빛의 산란에 의해 시인성이 떨어지기 때문에 전광판의 휘도가 내려가도록 하여 선명하게 보이도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 날씨 변화에 따른 휘도 측정의 공인 측정 실험 결과는, 날씨 변화에 따라 실외 LED 전광판의 시인성이 확보됨을 확인하였다.
Purpose - This paper empirically investigates the effect of a rise in the global value chain (GVC) on the industry-level efficiency of resource allocation (based on plant-level inefficiency measures) in Korea, with a focus on various channels through which a rise in the GVC can increase competition among firms and thus induce resources to be allocated more efficiently across firms. Design/methodology - We empirically investigate the relationship between the industry-specific importance of GVC and the industry-level allocative inefficiency that is measured as the dispersion of the plant-level marginal revenue of capital (MRK) as in Hsieh and Klenow's (2009) influential model. We compute MRK dispersion for industries sorted by various characteristics that are closely related to firm/industry sensitivity to the GVC. In other words, we compute the average industry-level MRK dispersion for industries sorted by industry-specific importance of GVC and compute the difference between the two groups of industries (higher vs. lower than the median GVC); we also calculate the difference between industries sorted by industry-specific export (import) intensity. This is our difference-in-difference estimate of the MRK dispersion associated with the GVC for the export (import)-intensive industry versus the non-export (non-import)-intensive industry. This difference-in-difference estimate of the MRK dispersion conditional vs. unconditional on firm-level productivity is then calculated further (triple-difference estimate). Findings - A rise in GVC is associated with a decrease in the MRK dispersion in the export-intensive industry compared to the non-export-intensive industry. The same is true for industries that rely heavily on imports versus those that do not (i.e., import intensive vs. non-intensive). Furthermore, the reduction in the MRK dispersion in the export-intensive industry associated with an increase in the GVC is disproportionately greater for high-productivity firms. In contrast, the negative relationship between GVC and MRK dispersion in the import-intensive industry is disproportionately smaller for high-productivity firms. Originality/value - Existing studies focus on the relationship between GVC and aggregate output, exports, and imports at the country level. We investigate detailed firm/industry-level mechanisms that determine the relationship between GVC, trade, and productivity. Using the plant-level data in South Korea, we investigate how GVC is related to the cross-firm MRK dispersion, an important measure of allocative inefficiency, based on Hsieh and Klenow's (2009) influential economic theory. This is the first study to provide plant-level evidence of how GVC affects MRK dispersion. Furthermore, we examine how the relationship between GVC and MRK-dispersion varies across export intensity, import intensity, and firm-level productivity, providing insight into how GVC can affect firms' exposure to competition in the global market differently depending on market conditions and thus generate trade-related productivity gains.
음향 벡터센서는 한 위치에서 음향압력 뿐만 아니라 입자속도 및 가속도와 같은 벡터량을 동시에 수신할 수 있기 때문에 수중음향 통신 시스템의 단일입력다중출력 수신기로써 사용가능하다. 한편, 단일 벡터센서로 수신되는 벡터 신호는 송·수신기 간 방위각과 다중경로 각 요소의 전파각도에 따라 서로 다른 채널 특성을 갖기 때문에 다른 통신성능을 야기한다. 본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위한 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해 Korea Reverberation Experiment(KOREX-17) 중에 수행된 통신실험 데이터를 사용하였다. 음향 송신기는 수신기로부터 멀어지면서 통신신호를 전송했으며 단일 벡터 수신기는 음향압력 신호와 x, y, 및 z 가속도 신호를 측정했다. 수신된 가속도 신호는 압력등가 입자속도 신호로 변환되어 음향압력 신호와 함께 다중채널 통신 시스템의 입력값으로 사용되었다. 통신 복조를 위해 시변 채널에 강인한 블록기반 시역전 기법이 활용되었으며, 통신 결과로부터 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템에 대한 채널 파라미터 기반 가중 방법의 유효성이 입증되었다.
본 연구에서는 동명대학교 조선해양시뮬레이션센터의 Real-time 조종 및 작업 시뮬레이터를 활용한 해양구조물 설치 작업 시뮬레이션을 통해 대상의 동적 특성 및 물리적 현상을 작업, 조종 사이의 상호 영향과 함께 분석한다. 8개의 계류삭에 의해 계류되는 반잠수식 시추선의 설치 작업 시뮬레이션이 실제 현장에서의 작업과 유사한 시나리오로 수행되었고, 시추선의 위치 제어를 위한 예인선 4척와 계류삭의 Hook-up 작업을 위한 해양플랜트 지원 선박 1척이 운용되었다. 설치 작업이 수행되는 동안 대상들의 운동과 이동 경로, 계류삭 및 예인줄에 가해지는 장력 등을 실시간으로 확인하였으며, 이를 작업 과정별로 구분하여 분석하였다. 작업과 조종 시뮬레이션이 동시에 수행된 본 연구로부터 특정 환경 외력하에서 설치되는 해양구조물과 이를 위해 운용되는 선박들의 작업 절차에 따른 세부적인 거동 및 작업·조종 간의 상호 영향을 확인하였고, 이는 해상 상태 등을 고려한 해양구조물 설치 작업의 수행 가능 여부를 판단하기 위한 근거로 활용될 수 있음을 제시하였다.
RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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