본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.
최근 인터넷 금융이 중국 내에서 다양하게 통합되면서 새로운 형태의 금융이 형성되고, 중국의 실물경제 구축과 포용적 금융으로 빠르게 새로운 금융의 통로가 되고 있다. 본 논문은 중국 인터넷 금융플랫폼의 패널자료를 토대로 인터넷금융위험의 영향요인을 랜덤효과모형을 이용하여 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다: (1) 금융플랫폼의 사용자펀드와 플랫폼펀드관리를 통하여, 인터넷상의 거래에서 금융리스크를 효과적으로 줄일 수 있다. (2) 규제정책을 통해 플랫폼 자금이 소수의 대출자에게 집중되는 것을 피함으로써 인터넷 금융거래의 위험을 효과적으로 줄일 수 있다. (3) 자금의 유동성 통제는 인터넷 금융 거래의 위험을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 연구결과로, 인터넷 금융의 건전하고 지속가능한 발전을 위한 규제정책에 대한 최적화 전략을 제안하였다.
Internal dosimetry is a discipline which brings together a set of knowledge, tools and procedures for calculating the dose received after incorporation of radionuclides into the body. Several steps are necessary to calculate the committed effective dose (CED) for workers or members of the public. Each step uses the best available knowledge in the field of radionuclide biokinetics, energy deposition in organs and tissues, the efficiency of radiation to cause a stochastic effect, or in the contributions of individual organs and tissues to overall detriment from radiation. In all these fields, knowledge is abundant and supported by many works initiated several decades ago. That makes the CED a very robust quantity, representing exposure for reference persons in reference situation of exposure and to be used for optimization and assessment of compliance with dose limits. However, the CED suffers from certain limitations, accepted by the International Commission on Radiological Protection (ICRP) for reasons of simplification. Some of its limitations deserve to be overcome and the ICRP is continuously working on this. Beyond the efforts to make the CED an even more reliable and precise tool, there is an increasing demand for personalized dosimetry, particularly in the medical field. To respond to this demand, currently available tools in dosimetry can be adjusted. However, this would require coupling these efforts with a better assessment of the individual risk, which would then have to consider the physiology of the persons concerned but also their lifestyle and medical history. Dosimetry and risk assessment are closely linked and can only be developed in parallel. This paper presents the state of the art of internal dosimetry knowledge and the limitations to be overcome both to make the CED more precise and to develop other dosimetric quantities, which would make it possible to better approximate the individual dose.
화학공정의 기초설계는 물질수지와 열수지 계산을 기초로 공정의 경제성을 확보하고 주어진 조건 내에서 원하는 제품을 생산 가능하도록 한다. 이 단계를 통해 공정은 사용될 물질과 반응, 설비의 구조와 운전 조건 등이 결정되기 때문에 이후 바뀔 수 없는 고유한 특성을 갖게 된다. 고유한 특성은 뛰어난 경제성일 수도 있지만 다양한 잠재적 위험요인을 내포하는 것일 수도 있다. 따라서 기초설계를 위한 공정모사와 정량적 위험성 평가 기법의 통합을 통해 보다 안전하면서도 경제적인 공정을 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 LNG 액화공정을 Aspen HYSYS를 이용하여 모사하고, 폭발 사고에 대한 정량적 위험성 평가를 수행함으로써 잠재적 위험성을 최소화하면서도 경제성을 고려하도록 설계변수를 결정하였다. 이를 위해 확률적 최적화 방법론을 이용하여 Aspen HYSYS의 최적화 한계를 극복하였고, Aspen HYSYS와 Matlab의 연동을 통해 정량적 위험성 평가의 정확성을 높이며 최적화를 용이하게 하였다. 정량적 위험성 평가 결과, 공정 변수 중 안전성 확보를 위해 중요한 변수는 혼합냉매의 압력이었고, 0.5~10%의 운전비용 증가를 통해 잠재적 위험성을 4~18% 줄일 수 있었다. 비용을 크게 증가시킬수록 위험성의 절대적 수치는 낮아지지만 비용 대비 위험성 감소의 효과는 떨어졌다. 이처럼 공정모사와 정량적 위험성 평가 기법의 통합은 태생적으로 보다 안전한 공정의 설계가 가능하게 하고, 기초설계 단계에서부터 공정 내 위험요인을 수치적으로 확인할 수 있어 위험요인이 적은 특성을 갖도록 공정을 설계하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.
이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.
본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.
사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.
본 연구에서는 (주)파인텍에서 개발한 제올라이트 4A 분리막을 이용하여 물, 에탄올, 이소프로필알코올 단일 성분 및 혼합물의 투과증발 실험을 수행하였다. 본 분리막은 수열합성법을 이용하여 제막하였고, Si/Al 비율이 1인 LTA 구조에 $Na^+$를 이온교환하여 약 $4{\AA}$의 기공크기를 갖고 있으며, 강한 친수성을 나타내고 있다. 물리적 특성을 확인하기 위해 SEM, porosimetry, BET, 압축강도계를 이용하였다. 다양한 온도 및 농도 조건 실험을 통해 제올라이트 4A 분리막이 물/에탄올(분리계수 3,000 이상) 및 물/이소프로필알코올(분리계수 1,500 이상) 혼합물로 부터 물을 선택적으로 분리할 수 있음을 확인하였다. 활동도계수, Generalized Maxwell Stefan 모형 및 Dusty Gas 모형을 이용하여 단일성분 및 혼합물의 투과증발 거동을 모사하였으며, Genetic Algorithm를 이용한 상수추정을 통하여 분리층의 흡착 및 확산상수를 구하였다.
에너지전환 정책의 가속화로 변동성 재생에너지가 가파르게 증가하면서 계통수용비용이 빠르게 상승하고 있다. 변동성 재생에너지 증가는 기존 전통적 발전자원의 이용률을 하락시켜서 전력공급에 비효율성을 가중시키는데 이에 대한 해결책으로 수요자원이 주목받고 있다. 본 연구에서는 수요자원 중 큰 잠재력을 가지고 있는 전기차 수요가 재생발전에 대한 유연성 자원으로 활용될 경우 전력공급비용을 얼마나 경감시킬 수 있는지 9차 전력수급계획을 반영하여 분석하였다. 분석모형으로 재생발전의 확률적 특성을 사실적으로 반영할 수 있는 확률적 전력시스템 최적화 모형을 적용해서 재생에너지가 유발하는 비용과 전기차 수요자원의 편익을 분석하였다. 분석결과 계시별 요금제보다 가상발전소 기반의 직접제어방식이 편익이 더 높고, 발전구성에서 재생에너지의 비중이 높아질수록 편익이 더 높아지는 것으로 나타났다. 전기차 수요자원의 구현비용인 중개사업자 수수료와 배터리마모비용을 고려한 순편익 추정결과, 충방전이 가능한 가상발전소 방식의 경우 월평균 운행비용의 67~85% 수준으로 나타났다. 이러한 수요자원 순편익이 소비자에게 효과적으로 분배되는 요금체계가 적용될 경우 시장참여유인이 높을 것으로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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