최근 몇 년간 전자파 관련 장비 사용이 증가함에 따라 전자파의 인체 영향 또한 관심이 증가하고 있으며, 또한 이러한 영향을 구체적으로 파악하기 위한 연구가 진행 중이다. 이에 대한 일환으로 이동 통신 단말기에 의한 전자파 인체 흡수율(SAR)에 의한 국내외 표준 제정에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 인체에 대한 침투력이 상대적으로 큰 단파 대역(HF: High Frequency)에 의한 인체 유도 전류에 대한 표준은 연구가 미흡한 편이다. 특히 교통 카드와 도서관 등에서 사용되는 RFID 장비의 활발한 도입으로 RFID 장비의 방출 전자파에 의한 인체 영향 연구가 절실하다. 본 논문은 단파 대역인 13.56 MHz에서 동작하는 RFID 장비에 의하여 인체에 유도되는 전류와 유사한 유도 전류값을 갖는 실린더형 인체 등가 안테나 모형을 설계 및 제작함으로써 RFID 장비의 방출 전자파에 의한 인체의 영향을 양적으로 파악하고, 인체와 인체 등가 모형에 유기되는 유도 전류의 유사성을 확인하였다.
본 논문에서는 지상파방송 무선전송 환경에서 4K-UHDTV 혹은 8K-UHDTV 및 UHD-3DTV 등 차세대방송 구현 및 효과적인 수신환경 구축 가능성을 현재 상용화된 전송방식 중 DVB-T2 기술을 중심으로 제안하였다. 특히, 2012년 완료된 지상파방송 디지털전환에 이어 또다시 UHDTV방송을 위한 차세대방송 투자와 전환의 성공조건으로 초고화질 영상 전송 외에도 TV뿐만 아니라 개인형 멀티미디어 단말기에서도 수신이 가능한 직접수신과 실내수신 및 언제 어디서나 자유로운 수신환경 제공도 매우 중요함을 강조하고 있다. 본 논문에서는 UHDTV방송 구현 시 효율적인 주파수 활용과 효과적인 수신환경 구축방안을 찾는데 목적을 두고 있다. 아울러 DVB-T2 전송방식이 가지고 있는 SFN 기능 및 강력한 수신오류정정 능력을 이용하여 VHF대역과 UHF대역 등 2개의 서로 다른 주파수에 의한 SFN 송출망 구성 방법을 제시하고, SFN 소출력중계기 및 가정용 Gap Filler를 활용한 자유로운 무선수신환경 구축 방안을 제안하고 있다. 그 외 10MHz 폭 채널을 이용한 UHDTV방송 효과와 주파수 소요량을 제시한다.
반도체 및 디스플레이 제조공정 중에 화학기상증착(CVD), 식각(etching), 세정(cleaning) 공정에서 배출되는 과불화합물(PFCs)를 포함한 폐 가스 처리를 위해서 POU (point of use) 가스 스크러버 시스템을 도입하여 사용하고 있다. 과불화합물은 지구온난화 지수(GWP, global warming potential)와 대기 중 자연분해되는 기간(lifetime)이 $CO_2$에 비해 수천 배 높은 온실가스로 분류되어 있으며, 과불화합물의 열분해를 위해서는 3,000 K 이상의 고온이 요구되는 것이 일반적이다. 이러한 특징 때문에 과불화합물을 효과적으로 제어하기 위한 방법으로 열플라즈마 기술을 도입하고자 하는 노력들이 진행되어 왔으며, POU 가스 스크러버 기술을 개발하여 산업적으로 이용하고자 하였다. 열플라즈마 기술은 플라즈마 토치 기술, 전원공급장치 기술 및 플라즈마 토치-전원공급장치 매칭 기술 최적화를 통해 안정적으로 플라즈마 발생원을 유지시키는 것이 중요하다. 또한, 과불화합물 고효율 처리를 위한 고온의 플라즈마와 폐 가스의 효과적인 혼합이 주요 기술요인으로 확인되었다. 본 논문에서는 반도체 및 디스플레이 공정 폐 가스 처리를 위한 후처리 공정에 대한 기술적 정보를 제공함과 동시에 POU 플라즈마 가스 스크러버에 대한 기술개발 동향을 파악함으로써 향후 연구개발이 요구되는 핵심사항에 대해 논의하고자 한다.
본 연구에서는 AlGaN/GaN HEMT (High electron mobility transistor)를 제작하고 20 mTorr의 챔버 압력과 15 sccm의 ${N_2}O$ 유량, 40 W의 RF 전력의 조건으로 원거리에서 형성된 플라즈마로 소스와 드레인 영역을 10초${\sim}$120초 동안 처리하여 HEMT의 전기적 특성을 관찰하였다. 상온에서 ${N_2}O$ 플라즈마에 처리한 경우 HEMT의 특성이 변화하지 않았으나 $200^{\circ}C$의 온도에서 10초 동안 처리한 경우 게이트 길이가 1um, 소스와 드레인 사이의 거리가 4um인 HEMT의 게이트 누설전류가 246 nA로부터 1.2 pA로 크게 감소하였다. 또한 25 um 떨어진 200um 폭의 두 활성층 사이 누설전류가 3 uA로부터 7 nA로 감소하였으며 720 ${\Omega}/{\box}$의 활성층의 면저항을 608 ${\Omega}/{\box}$로 감소시켜 도전율의 증가를 나타내기도 하였다. ${N_2}O$ 플라즈마의 처리에 의한 전기적 특성 개선은 10초 이내의 짧은 시간 동안 이루어지며 더 이상의 처리는 누설전류 특성 개선에 도움이 되지 않았다. 또한 ${N_2}O$ 플라즈마 처리로 개선된 특성은 $SiO_2$의 증착과 식각 후에도 개선된 특성이 유지되었다. ${N_2}O$ 플라즈마의 처리는 트랜지스터의 트랜스컨덕턴스와 드레인 전류의 증가, 드레인 전류의 차단특성의 개선에도 기여하여 고품위의 AlGaN/GaN HEMT 제작에 효과적으로 이용될 수 있음이 확인되었다.
기회전송 시스템은 소형 단말기에 다수의 안테나를 장착하지 않고 무선 채널에서 발생되는 페이딩을 완화할 수 있기 때문에 많은 주목을 받고 있다. 기회전송 시스템에서는 소스로부터 수신된 신호 대 잡음비가 임계값보다 큰 릴레이만 목적지로 송신한다. 그러나 현실적인 시스템에서 목적지의 수신 가지 수는 고정되어있기 때문에 송신 릴레이 수가 수신 가지보다 많으면 시스템 성능을 개선하지 못할 뿐 만 아니라 전력소모도 증가한다. 따라서 이 논문에서는 평균 송신 릴레이수를 조정할 수 있는 DOT 협동 다이버시티 시스템을 이용한다. 비록 DOT 시스템에서 두 개의 임계 치를 조정하여 평균 릴레이 수를 조정한다고 하여도 무선 채널의 페이딩 현상으로 순간 송신 릴레이의 수는 가변된다. 그러므로 릴레이로부터 송신되는 신호의 수에 따라서 목적지에서 최대비 결합(MRC) 또는 일반 선택 결합(GSC) 방법을 제안한다. 제안한 시스템의 오수신율을 폐쇄형으로 유도하였다. 해석결과 시스템의 성능은 수신 가지 수에 따라서 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 수신 가지 수가 고정되어있을 때, 소스-릴레이 경로 및 릴레이-목적지 경로의 평균 SNR이 증가함에 따라서 오수신율이 감소하였다.
간섭 채널에 대한 연구는 정보 이론적으로 매우 중요한 문제로써 이에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 가장 간단한 경우인 두 사용자 간섭 채널에서조차 특별한 경우를 제외하고는 채널 용량이 아직까지 밝혀져 있지 않다. 따라서 최근에는 채널 용량을 정확히 알아보는 대신, 높은 신호 대 잡음 비(SNR: Signal to noise power ratio) 대역에서의 전송률의 경향을 보는 다중화 이득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최적의 다중화 이득을 얻으면 높은 신호 대 잡음 비 대역에서 채널 용량의 경향을 알 수 있다. 두 명의 사용자가 존재하는 간섭 채널에서는 간섭을 제거하면 최적의 다중화 이득을 얻을 수 있다. 하지만 사용자 수가 셋 이상인 경우에는 간섭 제거(Zero Forcing)만으로 최적의 다중화 이득을 얻을 수 없고, 간섭 정렬이라는 새로운 기법이 필요하다는 것이 최근 연구에서 밝혀졌다. 간섭정렬 기법은 크게 두 종류로 나눌 수 있다. 송수신 빔 형성(Beamforming) 행렬을 적절하게 골라서 신호와 간섭을 효과적으로 분리하는 방법과 유리수와 무리수의 성질을 이용하여 구조화된 코드(Structured code)를 구성하는 방법이다. 간섭 정렬 기법은 간섭 채널, X 채널, 복합 방송 채널(Compound broadcast channel), 다중 송수신처(Multi source multi destination)를 위한 다중 홉(Multi hop) 네트워크 등의 다양한 환경에서 최적의 다중화 이득을 달성할 수 있으며, 최근에는 데이터 분산 저장(distributed storage)에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 지연된 채널 정보의 DoF를 구했다.
여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.
최근, 도서지역에서는 $CO_2$ 배출의 저감을 위하여, 디젤발전기의 가동률을 줄이고 신재생에너지전원의 비중을 높여, 계통을 안정적으로 운용할 수 있는 방안들이 연구되고 있다. 특히, Carbon free를 목표로 하는 도서지역용 Micro-grid에서는 CVCF(constant voltage & constant frequency) 인버터를 기반으로 운용되는데, CVCF 인버터용 배터리의 SOC(state of charge) 상태에 따라, 계통의 부하소비 보다 신재생에너지전원의 출력이 큰 경우에 CVCF 인버터 내에서 발생하는 에너지 Sinking에 의하여, 배터리측 전압이 급격히 상승하여, 인버터의 과전압 보호동작에 의해 CVCF 인버터가 급격하게 탈락되어 계통에 정전이 발생하는 문제점이 일어날 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 CVCF 인버터를 기반으로 한 도서지역용 Micro-grid의 안정적인 운용을 위하여, 에너지 Sinking 시에 발생 가능한 CVCF 인버터의 탈락을 사전에 방지하는 과도상태 운용알고리즘을 제안한다. 또한, PSCAD/EMTDC의 모델링을 이용하여, 제안한 알고리즘을 적용한 Micro-grid의 과도상태 운용특성을 분석한 결과, 배터리의 전압과 SOC에 따라 CVCF 인버터가 탈락하는 과도상태를 사전에 방지할 수 있어, 본 논문의 유용성을 확인하였다.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.
오늘날은 유용한 정보의 확보 및 이용이 경쟁의 중요한 원천이었던 과거 정보화시대와는 달리 정보를 토대로 새로운 지식을 창출하여 현장에 적용하는 지식정보화(지식경영) 시대이다. 이 같은 지식정보화 시대에는 누구나 인터넷을 기반으로 하는 검색서비스를 이용하여 필요한 자료 및 정보를 손쉽게 얻을 수 있기 때문에 더 이상 단순한 정보의 획득이 개인, 기업, 국가의 경쟁력이 될 수 없게 되었다. 이러한 지식정보화라는 시대적 요구는 사회 각 분야에서 지식경영 시스템(Knowledge Management System) 등을 통해 급속도로 변화되고 있으며 여러 학문분야에서도 활발한 연구가 진행되고 있으나 디자인분야는 아직까지 일반적인 디자인 자료에 대한 단편(일차원)적인 검색서비스 수준에 머물러 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 가전제품, 생활용품, 의류제품, 식료품관련 회사들의 각 제품에 대한 CI/BI에 대해서 형태, 색상, 심미적 요소, 선호 이미지 언어, 만족도 등을 조사한 자료를 데이터베이스를 구축하고 이를 바탕으로 디자이너가 새로운 제품에 대한 CI/BI 작업을 수행하는데 있어 유용한 자료 및 정보를 얻을 수 있는 검색 시스템을 제안하였다. 특히, 제안된 시스템은 디자이너가 특정 BI/CI를 개발해야 하는 경우 기존 BI/CI에 대한 다양한 검색결과는 유용한 디자인 컨셉을 제공할 것이다. 또한 기존 디자인에 대한 디자인요소(형태, 색상, 심미적 요소, 선호 이미지 언어)들의 이차원 범주형자료 분석결과인 분할표(Cross Table)는 디자이너가 새로운 디자인지식을 창출하는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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