본 논문에서는 Inmarsat M4 시스템의 수신기의 실제 구현에 적합한 16-QAM (Quadrature Amplitude Modulation) carrier recovery loop를 제안한다. Inmarsat M4 시스템 규격에서 권고하는 frequency tolerance는 ${\pm}924\;Hz$ (Signal bandwidth: 33.6 kHz) 로서 이러한 상대적으로 큰 주파수 옵셋 환경에서 안정된 동작이 가능한 carrier recovery loop 설계가 요구된다. 일반적인 PLL(Phase Locked Loop) 만을 이용한 carrier recovery loop는 상대적으로 큰 주파수 옵셋 환경에서 안정적인 성능을 보장할 수 없으며, 이에 따라 본 논문에서는 상대적인 주파수 옵셋이 큰 환경에서도 안정적이 동작이 가능한 Inmarsat M4 시스템을 위한 carrier recovery loop 루프를 제안한다. 제안된 carrier recovery loop는 우선 carrier recovery 이전에 UW 신호 detection 을 위해 주파수 옵셋에 강인한 differential filter 기반의 noncoherent 방식의 detector를 이용하여 UW detection을 수행하였으며, 이후 초기 주파수 옵셋 포착을 위해 UW(Unique Word) 신호를 이용한 차동 방식의 CP(Cross Product)-AFC를 적용하였다. 또한 일반적으로 알려진 16-QAM NDA (Non Data Aided) 방식 대신 안정적인 jitter 성능을 위하여 16-QAM DD(Decision Directed) 방식의 PLL 을 적용하여 위상 추적을 수행하였으며, 성능 검증을 통해 제안된 16-QAM carrier recovery loop가 만족스러운 성능과 신뢰성 있는 동작이 가능함을 입증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권7호
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pp.760-764
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2015
산업플랜트 현장에서 별도의 배선 없이 쉽고 빠르게 기계상태를 측정하기 위해서는 다중무선센서를 기계에 부착하고 측정과 전송이 동시에 가능한 시분할전송 방식이 필요하다. 그러나 아직까지 연속적인 신호를 동시에 100Hz이상 샘플로 시분할다중전송(TDMA;Time Division Multiple Access)하는 현장적용 연구가 알려지지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 현장적용을 위해 100Hz이상의 샘플주기로 다수의 센서에서 동시에 취득할 수 있는 시분할다중전송 네트워크프로토콜을 구현하고 그 결과를 나타내고자 한다. 단일 클러스터 스타토폴로지를 대상으로 노드 개수와 거리에 따른 네트워크 가용성 확인을 위해 ns-2 시뮬레이터로 유사한 환경 조건으로 구동하여 결과를 분석하였다. 그 결과 4개의 센서노드로 동시에 연속적인 센서신호를 전송하는 비-시분할다중전송과 시분할다중전송프로토콜을 비교 분석하였다. 전송시간이 20초와 40초 일 경우는 수신율 차이가 작았지만 60초일 경우는 많은 차이를 나타냄을 관찰하였다.
LiDAR는 광범위한 지역의 지형 지물 및 지표면에 대한 3차원 좌표를 신속하게 획득할 수 있는 장비로 고정밀의 3차원 공간데이터를 제공하는 장점이 있다. 그러나 LiDAR 데이터는 불규칙한 3차원 점 데이터로 구성되어 있으므로, 의미적이고 시각적인 정보를 제공하지 않으며, LiDAR 데이터만을 사용하여 정보를 추출하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터로부터 건물의 외곽선 자동 추출 및 3차원 상세 모델링을 위한 방법을 제안하였다. 전처리 과정으로 반복적 평면 fiitting을 통하여 노이즈 및 불필요한 데이터를 제거하고, 히스토그램 분석을 수행하여 지면과 비지면 데이터를 효과적으로 분리하였다. 건물 외곽선을 추출하기 위해서 객체추적 기법을 이용하여 건물의 외곽에 해당하는 LiDAR 점들을 분류하였으며, 선행과정을 통해 LiDAR 데이터로부터 최종적으로 건물의 외곽선을 추출하였다. 정확도 검증을 위해 추출된 건물의 외곽선을 1:1,000 수치지도와 비교한 결과, 실험지역의 평면 RMSE가 약 0.56m였다. 또한, 건물의 상부구조물의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출 방법을 제안하였다. 지붕면을 세부적으로 분할하고 모델링하기 위하여 통계적 및 기하적 특성정보를 이용하였으며, 각각의 상부구조물에 적합한 수학적 함수를 최소제곱법에 의해 결정함으로써 3차원 모델링이 가능하도록 하였다. 상부구조물 모델링 결과 각 형태에 따른 RMSE가 사각형 상부구조물은 0.91m, 삼각형 상부구조물은 1.43m, 아치형 상부구조물은 1.85m, 돔형 상부구조물이 1.97m였다. 이는 원시 LiDAR 데이터로부터 지붕면 분할 및 3차원 자동 모델링이 효과적으로 수행되었음을 보여주고 있다.
본 연구는 효율성 있는 지형공간정보(Geo-spatial data)를 구축하기 위하여 공간정보를 3차원화 하고, 이것을 데이터베이스화하여 효율적으로 활용하기 위한 각종응용 프로그램의 개발과 유지관리를 위한 방안모색, 응용기술개발 등에 대하여 현재진행중인 「해운대구 3차원 공간 데이터베이스 구축사업」을 중심으로 분석·종합하였다. 지리정보(Geographic Information)데이터의 획득과 효율성 있는 구축을 위한 기술개발은 향후 GIS의 질적 신용도를 판가름하는 핵심이라고 볼 수 있다. 특히, 그 중에서도 공간자료(Spatial Data)의 오차한계를 극복하고 보다 정밀한 데이터를 생성하기 위한 연구는 그 무엇보다 중요하다. 지리정보시스템(Geographic Information System)의 효율적 구현을 위하여 추구하는 공간자료의 최종 결정체는 현실과 똑같은 개념과 수치, 속성정보(Attribute Data)를 가지고 있는 3차원 공간자료의 구축이라고 할 수 있다. 이러한 맥락에서 효율성 높은 공간자료의 구축기술이 개발되어 전 국토를 디지털화 하여 컴퓨터 안의 가상공간(Cyber Space)에서 국토를 체계적으로 관리하고 공공기관의 행정업무와 대민 서비스업무처리, 기업의 경제활동, 국민의 일상생활까지 담을 수 있는 국토시뮬레이션 공간구축을 목표로 「사이버 도시」계획을 진행하고 있다. 향후 「사이버 도시」구축의 조기실현을 통하여 효율적인 GIS 실현과 기술강국으로서의 입지를 확보하고 나아가 선진 기술수출로 해외시장을 개척해 갈 수 있는 발판을 마련해야 한다.
대한민국은 화산재해로부터 안전한 지역으로 알려져 왔다. 그러나 최근의 관측 결과들은 한반도 최 북 단에 위치한 백두산이 더 이상 휴화산이 아님을 보여주고 있다. 백두산 화산이 폭발한다면 남한지역에서는 화산재에 의한 다양한 피해가 예상된다. 특히 공중의 화산재는 운항되는 비행기의 계기판 및 엔진을 마비시킴으로써 대형 항공사고를 유발할 수 있다. 따라서 화산재의 삼차원 확산을 예측하여 화산재가 있는 항로를 비행할 것으로 예상되는 비행기 운항을 중지시키는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 화산재 확산 예측결과의 삼차원 가시화 기법을 다룬다. 우선 화산재 확산 예측 데이터의 취득에 대하여 소개한다. 확산 예측 데이터는 화산재 확산 시뮬레이션 프로그램인 Fall3D를 이용한다. 다음으로 세 가지 화산재 확산 예측결과의 가시화 기법을 제안한다. 첫 번째 기법은 '공중의 큐브' 방식으로 화산재의 입자 농도별로 다른 색을 가진 반투명 큐브를 공중에 배치하는 방식이다. 두 번째 기법은 '큐브안의 큐브'방식으로 '공중의 큐브' 방식을 개선하여 농도의 정도에 따라 큐브의 분할 정도를 달리하여 배치하는 방식이다. 마지막 방식은 '반투명 화산재 평면' 기법으로 화산재 농도를 가지고 있는 레이어 들을 적층하고 투명효과를 적용하는 방식이다. 본 논문에서 제시한 방법을 기반으로 사용자는 목적에 맞는 방식대로 화산재 확산 예측 결과를 삼차원 가시화 할 수 있을 것이다.
According to the 「Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Support Act」, enacted on March 29, 2024, all local governments are required to establish a 'Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Plan' (hereinafter referred to as the 'Rural Spatial Plan'). In order for the 'Rural Spatial Plan' to be appropriately established, this study analyzed the supply and demand of spatial data from the perspective of user stakeholders and derived implications for improving rural spatial planning data utilization. In conclusion, three key recommendations come from this result. Firstly, it is necessary to establish an integrated DB for rural spatial planning data. This can solve the problem of low awareness of scattered data-providing websites, reduce the processing time of non-GIS data, and reduce the time required to acquire data by securing the availability of data search and download. In particular, research should be conducted on the establishment of a spatial analysis simulation system to support stakeholders' decision-making, considering that many stakeholders have difficulty in spatial analysis because spatial analysis techniques were not actively used in rural projects before the implementation of the rural agreement system in 2020. Secondly, research on how to improve data acquisition should be conducted in each data sector. The data sector group with the lowest ease of receiving are 'Local Community Domain', 'Changes in Domestic and International Conditions', and 'Provision and Utilization of Daily Life Services'. Lastly, in-depth research is needed on how to raise each rural spatial planning data supply stakeholder to the position of player. Stakeholders of 'University Institutions' and 'Public Enterprises and Research Institutes' should give those who participate in the formulation of rural spatial plans access to the raw data collected for public work. Stakeholders of 'Private company' need to come up with realistic measures to build a data pool centered on consultative bodies between existing private companies and then prepare a step-by-step strategy to fully open it by participating various stakeholders. In order to induce 'Village Residents and Associations' stakeholders to play a leading role as owners and producers of data, personnel should be trained to collect and record data related to the village. In addition, support measures should be prepared to continue these activities.
목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.
목적 : 네트워크를 이용해 영상수집을 하여 방사선치료를 수행하는데 요구되는 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인하는 기능 등을 수행할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 전산화단층촬영 영상으로부터 재구성한 디지털화재구성사진(digitally reconstructed radiography, DRR) 영상과 투과 영상인 모의치료영상, 상용전자포탈 영상장치에서 수집한 포탈영상 밑 CCD 카메라로부터 획득한 디지털영상 등을 네트워크를 통해 수집하였고, 이를 조작할 수 있는 분석용 프로그램을 프로그램 제작툴인 IDL(IDL 5.4, Research systems, USA)을 이용해 작성하였다. 이를 환자자세 검증도구(patients setup verification tool for RT, PSVTS)라 명명하였다. 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 확인은 전산화단층촬영영상으로부터 재구성한 DRR 영상과 모의치료영상을 이용하여 위치변위를 분석함으로써 치료조준오차를 구하였다. 환자자세의 재현성 확인은 첫 치료 시에 얻은 포탈 영상과 매 치료 시마다 얻는 포탈영상을 비교, 분석하는 방법과 디지털영상을 이용하는 방법을 사용하였다. 결과 : 방사선치료 시 요구되는 기계 중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인할 수 있는 사용자편의방식의 소프트웨어와 환자자세검증도구를 개발하였다. 종양중심점과 기계중심점의 일치여부 확인 결과 치료조준오차는 두경부에서 전후, 좌우 각각 0.8$\pm$0.2 mm, 1.0$\pm$0.3 mm이었고, 골반부에서 1.1$\pm$0.5 mm, 1.0$\pm$0.6mm이었다. 환자자세 재현성은 영상을 실시간으로 획득하여 환자 자세 위치 변화를 시각적으로 평가할 수 있어실용성 있음을 알 수 있었다. 결론 : 환자자세의 재현성 및 종양중심점과 기계중심점의 일치여부를 파악할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하였고, DRR 영상의 질 증진, 사용자편의방식의 소프트웨어를 보완한다면 임상응용에 가능할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 진폭 기반 호흡연동 체적변조회전방사선치료의 선량학적인 평가를 하고자 한다. 이 치료를 받은 환자의 호흡 Log 파일을 획득하여 분석하였으며, 4D CT 호흡 형태의 40%~60% 위상 영상 구간 진폭을 기준으로 치료 Log 파일 호흡 진폭의 구간이 4D CT의 진폭 구간과 일치하는 호흡 형태(CBP)와 일치하지 않는 호흡 형태(IBP)로 구분하였다. 상대적인 등선량 분포는 EBT3 필름을 사용하여 측정하였으며, 절대 선량 측정은 PTW $0.6cm^3$ 이온전리함을 이용하여 측정하였다. 감마 인덱스 3%/3 mm을 적용한 환자 1, 2, 3의 CBP 호흡인 경우 각각 93.18%, 91.16%, 95.46%이며, 환자 1, 2, 3의 IBP 호흡인 경우 각각 66.77%, 48.79%, 40.36%으로 분석되었다. 또한 감마 인덱스 2%/2 mm을 적용한 환자 1, 2, 3의 CBP 호흡인 경우 각각 73.05%, 67.14%, 86.85%이며, IBP 호흡인 경우 각각 46.53%, 32.73%, 36.51%으로 분석되었다. 모든 CBP호흡인 경우의 이온전리함 측정값은 치료계획 시스템에서 계산된 값과 평균 3.5% 이내로 일치하였으며, 정적인 팬톰 조사와의 차이는 평균 2.0% 이내로 일치하였다. 환자 3의 IBP 호흡인 경우 이온전리함 측정값과 계산된 값과의 차이가 평균 56%로 큰 차이를 보였다. 이는 4D CT의 진폭 구간과 치료시의 진폭 구간의 차이가 크기 때문인 것으로 사료되며, 4D CT 모의 치료시와 환자 치료시의 진폭의 크기를 일정하게 유지하는 것이 중요하다고 판단된다.
최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.