본 연구에서는 공유경제의 다양한 비즈니스 모델 중 공유주차로 범위를 제한하고, 이와 관련된 리뷰를 수집한 후 텍스트마이닝 분석을 통해 공유주차가 갖고 있는 사회적 이슈와 소비자 인식에 대해 살펴보고자 한다. 본 실험에서는 TFIDF (Term frequency inverse document frequency) 기법과 LDA (Latent dirichlet allocation) 기법을 이용하여 키워드별 토픽을 추출하여 분석한 결과 소비자들이 필요로 하거나 원하는 정보들을 파악할 수 있었으며, 토픽으로 분류한 결과 지자체 협약, 주차공간협소, 주차문화개선, 시민참여 등 시민들의 불만과 시민의식이 공유주차 서비스를 시행하는데 중요한 역할을 하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 정성적 연구, 기업 및 지역의 사례를 이용하여 기존의 탐색적 연구를 수행한 선행 연구와는 차별화된 연구로 학술적 기여도가 높다고 할 수 있다. LDA 분석을 본 연구에 활용하여 나타난 결과를 바탕으로 지역경제 활성화를 위한 공유경제 정책 수립에 응용하거나 활용할 수 있다는 실무적 기여도가 있다.
공기 오염에 의해 $SO_2$가 포함된 공기가 PEMFC cathode에 유입되어 전극 성능에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 오염된 공기 접촉 후 저하된 성능회복을 위해 청정공기 유입, 순환전압측정법(cycle voltammetry, CV), 고전압 체류법(high voltage holding)을 사용하였다. 공기에 혼합된 $SO_2$농도 범위는 20 ppb~1.3 ppm이었다. 성능 감소 및 회복 측정은 일정전류에서 전압변화를 측정하는 방법, I-V 분극곡선 측정법, 임피던스측정법을 이용하였다. 20 ppb 농도로 $SO_2$를 200시간 주입 후 전지 전압은 주입 전보다 17 mV 감소하였다. 청정공기 주입, CV, 고전압체류방법에 의해 S가 Pt로부터 탈착되어 전지성능은 일부 회복되었다.
ASIC설계에서 FPGA를 이용한 에뮬레이션은 설계 검증을 위한 필수 단계이다. ASIC으로 설계된 모델을 가능한 최대 동작주파수로 에뮬레이션하기 위해서는 FPGA의 특성을 이해해야 한다. 본 논문은 FPGA의 주요 제조사인 Xilinx와 Altera의 여러 디바이스에 다양한 가산기와 MIPS CPU를 포팅하여, 디자인 복잡도에 따른 현대 FPGA의 특성을 연구하였다. 실험 결과, 일반적인 통념과는 다르게 1-bit 가산기를 기반으로 디자인한 RCA는 FPGA 내부의 carry-chain을 활용하지 못했고, 그 결과 다른 타입의 가산기보다 낮은 성능을 보였다. 또한, 본 연구를 통해 Xilinx와 Altera 제조사 별 FPGA 특성에 확연한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 동작속도에 최적화하여 설계된 Prefix 가산기를 Xilinx 디바이스에 포팅했을 때 저조한 동작주파수를 보였으나, Altera 디바이스에서는 IP Core와 비슷한 성능을 보였다. 이는 Altera 디바이스에서는 FPGA의 면적만 허락한다면 ASIC에 최적화된 설계를 그대로 사용하여도 에뮬레이션 성능에 영향을 미치지 않음을 시사한다. MIPS CPU를 통한 실험은 이를 뒷받침한다.
작물의 생체중을 추정하기 위해 다양한 연구가 시도되었지만, 이미지를 활용하여 생체중을 추정한 예는 없었다. 최근 합성곱 신경망을 사용한 이미지 처리 연구가 늘고 있으며, 합성곱 신경망은 미가공 데이터를 그대로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 합성곱 신경망을 이용하여 미가공 데이터 상태인 특정 시점의 파프리카 이미지를 입력으로 작물의 생체중을 추정하도록 학습하였다. 실험은 파프리카(Capsicum annuum L.)를 재배하는 온실에서 수행하였다. 합성곱 신경망의 출력값인 생체중은 파괴조사를 통해 수집한 데이터를 기반으로 회귀 분석하였다. 학습된 합성곱 신경망의 결정 계수(R2)의 최고값은 0.95로 나타났다. 생체중 추정값은 실제 측정값과 매우 유사한 경향성을 보여주었다.
전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.
멀티미디어 스트리밍을 위해 널리 사용되고 있는 스케일러블 비디오 코딩 (Scalable Video Coding: SVC)의 경우 가변적인 네트워크 상황에 적응적으로 대처하기 위해 기본 계층과 향상 계층으로 나누어 데이터를 인코딩하여 전송하게 된다. 특히 향상 계층의 디코딩은 기본 계층의 데이터가 수신되었을 때 가능하다는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성에도 불구하고 IEEE 802.11 무선랜에서의 재전송 기법은 기본/향상 계층의 특성을 고려하지 않고 설계되어 있다. 본 논문에서는 스케일러블 비디오 코딩의 특성을 고려한 새로운 재전송 기법을 제안한다. 제안한 재전송 기법은 기본 계층과 향상 계층을 나누어서 채널상태에 따라 디코딩에 필요한 수 만큼의 데이터를 재전송하여 불필요한 재전송을 방지하고 총 전송시간을 감소시킨다. 시뮬레이션 결과는 제안한 재전송 기법이 기존의 재전송 기법보다 불필요한 데이터 전송을 12.6% 감소시키며 이로 인해 전송 시간도 6.6~19.1% 만큼 감소됨을 보여준다.
섬유강화 복합재료 제조 방법 중 sheet molding compound(SMC)는 자동차에 적용 가능성이 가장 높은 소재이다. 본 연구에서는 저비중 필러인 유리버블과 강화재인 유리섬유를 사용하여 물성이 저하되지 않으면서 낮은 비중을 나타내는 SMC의 제조를 위한 최적의 배합비에 대해 연구하였다. SMC 내부에 유리섬유의 혼입양이 증가할수록 강도가 향상하였고, 유리버블의 혼입양이 증가할수록 비중이 낮아졌다. 최적의 배합에서는 비중이 낮아지면서 물성이 향상되는 시너지 효과가 나타남을 발견하였다. 이러한 시너지 효과는 유리버블의 크랙 전파의 분산효과와 유리버블의 혼입에 따른 섬유와 매트릭스의 결합력의 향상에 기인한 것임을 내부구조 분석을 통해 확인하였다.
A typical cooling system of an engine relies on a water pump that circulates the coolant through the system. The pump is typically driven by the crankshaft through a mechanical link with engine starting. In order to reduce the friction and warm-up time of an engine, the clutch-type water pump (CWP) was applied in 2.0 liter diesel vehicle. The clutch-type water pump can force cooling water to supply into an engine by the operation of an electromagnetic clutch equipped as the inner part of pump system. The onset of CWP is decided by temperature of cooling water and engine oil. And, the control logic for an optimal operation of the clutch-type water pump was developed and applied in engine and vehicle tests. In this study, the warm-up time was measured with the conventional water pump and clutch-type water pump in engine tests. And the emission and the fuel consumption were evaluated under NEDC mode in vehicle tests. Also, tests were carried out for the various temperature conditions starting the operation of CWP. From the results of the study, the application of CWP can improve the fuel consumption and $CO_2$ reduction by about 3%.
최근 들어, 자기 간섭 제어 기술의 발달로 인하여 PHY 계층에서는 full-duplex 통신이 가능한 수준에 도달하였다. 이러한 full-duplex 통신을 지원하기 위한 다양한 MAC 계층의 기술들이 활발히 연구 중이다. 본 논문에서는 무선랜 (WLAN) 시스템에서 full-duplex 통신의 특징과 이로 인하여 발생하는 문제점들을 알아보고, 이 문제를 해결하기 위하여 제안된 다양한 MAC 프로토콜을 살펴본다. 그리고 현재 초기 단계에 있는 무선랜 시스템에서의 full-duplex 통신과 관련된 MAC 계층의 향후 연구 과제를 논의한다.
본 논문에서는 물결모양 구조를 갖는 광대역 슬롯 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 물결모양 슬롯 구조를 가지는 접지면과 마이크로스트립 급전선으로 이루어져 있다. $70{\times}70{\times}1.6mm$의 한정된 크기에서 제안된 안테나는 물결모양 슬롯 구조를 통해 전류의 경로를 길게 하여 보다 동작주파수를 낮추었으며, 광대역의 대역폭을 갖는다. 안테나의 측정된 10 dB 반사손실 대역폭은 2,180 MHz(2.5~4.68 GHz)이며, 중심주파수 3.59 GHz에서 비대역폭 60.7 %를 가진다. 제안된 안테나는 전방향성 방사 패턴을 가지며, 측정된 이득과 평균효율은 3.48~5.83 dBi, 81.55 %의 값을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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