Although yttrium iron garnet (YIG) has provided a great vehicle for the study of spin waves in the past, associated difficulties in film deposition and device fabrication using YIG had limited the applicability of spin waves to practical devices. However, microfabrication techniques have made it possible to characterize both the resonant as well as the travelling characteristics of spin waves in permalloy (Py). A variety of methods have been used for measuring spin waves, including Brillouin light scattering (BLS), magneto-optic Kerr effect (MOKE), vector network analyzer ferromagnetic resonance (VNA-FMR), and pulse inductive microwave magnetometry (PIMM). PIMM is one of the most preferred methodologies of measuring travelling spin waves. In this method, an electrical impulse is applied at one of two coplanar waveguides patterned on top of oxide-insulated Py, producing a local disturbance in the magnetization of the Py. The resulting disturbance travels down the Py in the form of waves, and is inductively picked up by the other coplanar waveguide. We investigate the effect of the pulse width of excitation pulses on the generated spin wave packets using both experimental results and micromagnetic simulations. We show that spin wave packets generated from electrical pulses are a superposition of two separate spin wave packets, one generated from the rising edge and the other from the falling edge, which interfere either constructively or destructively with one another, depending upon the magnitude and direction of the field bias conditions. A method of spin wave amplitude modulation is also presented by the linear superposition of spin waves. We use interfering spin waves resulting from two closely spaced voltage impulses for the modulation of the magnitude of the resultant spin wave packets.
논문은 E-Mobility용 전력변환기의 고장 진단을 위해 차량 상태의 모니터링 기술을 IoT 기술을 접목하여 스마트폰으로 연동하여 운용하는 것에 대한 것이다. 중국에서는 EV 규제를 실시하여 기술의 발전과 전기자동차에 대한 시장 변화를 유도하고 있다. 이러한 추세에 맞게 E-Mobility도 적합한 모니터링 기술을 연구해야 한다. 기존 자동차에서 적용하는 OBD-II를 이용한 방법은 유무선 통신 방법이다. E-Mobility에 적용하기 위해서는 추가의 인터페이스 및 통신연동이 필요하다. 본 논문에서는 기존 기술과 IoT를 접목시켜 E-Mobility용 전력변환기의 상태정보를 모니터링 하는 기술을 제안하였다. 이 기술을 통해서 기존 네트워크 프로토콜 및 하드웨어 인터페이스를 간소화 하였고, 사용자가 쉽게 모니터링 할 수 있도록 E-Mobility용 전력변환기와 스마트폰의 연동이 가능함을 확인하였다. 그리고 기능 측면에서 고부가가치 제품 설계가 되도록 연구를 수행하였다.
Freeway corridors consist of urban freeways and parallel arterials that drivers can use alternatively. Ramp metering in freeways and signal control in arterials are contemporary traffic control methods that have been developed and applied in order to improve traffic conditions of freeway corridors. However, most of the existing studies have focused on either optimal ramp metering in freeways, or progression signal strategies between arterial intersections. There have been no traffic control systems in Korea that integrates the freeway ramp metering and arterial signal control. The effective control strategies for freeway operations may cause negative effects on arterial traffic. On the other hand, traffic congestion and bottleneck phenomenon of arterials due to the increasing peak-hour travel demand and ineffective signal operation may generate an accessibility problem to freeway ramps. Thus, the main function of the freeway which is the through-traffic process has not been successful. The purpose of this study is to develop an integrated control model that connects freeway ramp metering systems and signal control systems in arterial intersections. And Optimization of integrated control model which consists of ramp metering and signal control is another purpose. The design of experiment, neural network, and simulated annealing are used for optimization.
시스템가시성의 통합 평가가 복잡한 ICMBS분야가 상용화 되면서 하드웨어시스템과 소프트웨어기술의 역할 변화가 필요한 시점이 다가오고 있다. 이 변화는 기술이 문화적으로 융합되면서 자연스럽게 스며들어 혼재하는 시기로 접어들고 있다. 통합시스템 범위가 예측할 수 없는 혼란스러운 공백상태를 불러올 수 있다. 시스템의 공백상태는 기술과 문화의 복잡한 상호작용을 통해 공급과 유지로 운용되는 생태계적인 특징을 갖는다. 유니버설미들웨어를 활용하게 되면 생명주기모델을 적용할 수 있으며 복잡성이 증가하는 시스템의 가시성을 높이고 혼란스러운 상태를 대비할 수 있다. 본 연구에서는 유니버설미들웨어를 기반으로 하여 데이터와 서비스모듈을 각각 유기적으로 표준화하여 안정적인 시스템가시성 플랫폼을 지원하는 모듈을 시험하고 평가하였다. 시스템가시성을 구성하는 모듈은 Intelligent Pervasive Cloud 모듈, Memorial Service 모듈, Life Cycler 연결 모듈로 구성하고, 각각의 모듈은 ICBMS에서 요청하는 시스템가시성에 대한 다양한 요구사항을 반영하였다. 또한, 분석결과를 플랫폼기반의 시스템독립적인 구조를 통해 다양한 네트워크응용서비스 표준을 지원하였다.
본 연구는 도로사업의 경제적 타당성 분석시 적용되는 편익에 대한 정확성을 높이기 위한 방안을 제시하는 연구이다. 기존 경제적 평가방법의 문제점은 모형의 정산시 교통량만을 정산하기 때문에 실제 교통량과 비슷하게 모형이 정산되지만 모형에서 나오는 통행속도는 실제 속도와 차이를 나타낼 수 있다는 점이다. 실제통행속도와 다른 모형속도는 차량운행비, 통행시간, 대기오염 절감 편익들이 잘못 산정될 수 있게 한다. 따라서, 본 연구에서는 2개의 서로 다른 VDF를 가지고 도로망에서 비슷한 교통량 정산에 의해 서로 다른 속도로 산출된 후 서로 다른 모형속도 결과에 따른 경제적 편익의 차이가 크게 발생되는 문제점을 확인하였다. 이러한 문제점에 대한 개선방향으로 교통량에 따른 정확한 속도를 산출하는 VDF 함수 개발을 포함한 3가지 개선방안을 제시하여 향후 정확한 편익산정과 이로 인한 합리적인 경제성분석이 수행될 수 있는 토대를 마련하였다.
이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 활발히 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 센서노드의 적외선 센서에서 측정한 척외선 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현한다. 알고리즘의 주 목표는 감사정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위하여 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 갖도록 하는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 APIDA 알고리즘은 평지일 경우 90% 이상의 탐지 성공률과 2회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
최근 VANET에 Named Data Networking (NDN)을 코어 네트워크 기술로 접목시키기 위한 VNDN 기술 연구가 많이 이루어지고 있다. VNDN은 컨텐트 이름을 사용하여 다양한 인포테인먼트 응용 컨텐트 데이터를 이름 기반 포워딩을 통해 전달할 수 있다. VNDN을 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용을 위한 통신 기술로 활용할 시 데이터가 통신의 주체가 되는 데이터 중심 네트워킹 기술 실현이 가능하며, 차량 보안 공격 및 해킹, 장거리 데이터 전송 시 성능저하, 잦은 데이터 끊김 현상 등 현재의 호스트 중심 인터넷에 기반한 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스 기술이 갖는 한계를 극복할 수 있다. 본 논문에서는 VNDN 기술이 제공하는 주요 기능에 대해 살펴보고, VNDN 환경하에서 커넥티드 차량들에게 인포테인먼트 응용 서비스를 실현하기 위해 필요한 이슈들에 대해 체계적으로 분석 정리하여 제시한다. 이를 토대로 VNDN 환경하에서 인포테인먼트 응용 요구사항을 정립하는데 필요한 기초 정보로 활용 되어질 수 있을 것이다.
Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
차량 네트워크(Vehicular Networks)환경에서 차량이 주행할 때 네트워크 기반 구조와 안전하게 통신을 하기 위해서는 상호간의 신원을 확인할 수 있어야 하며, 차량과 네트워크 기반 구조와의 통신 메시지로부터 차량의 위치와 아이디가 노출되지 않아야 한다. 반면 사고가 발생했을 경우 수사기관에서는 사고의 근원을 추적할 수 있어야 한다. 또한 차량 운행 시 차량은 하나의 RSU(Road Side Unit)와 통신하는 것이 아니라 여러 개의 RSU와 통신해야 하므로 위의 성질을 만족시키면서 차량과 RSU 사이의 통신 횟수와 연산량을 줄이는 것 또한 중요한 문제이다. 본 논문에서는 차량 네트워크 환경에서 차량과 RSU 간 상호인증 프로토콜을 수행할 때 익명아이디(pseudonym)와 MAC 체인(Massage Authentication Code chain)을 이용하여 차량의 프라이버시를 보호하면서 추적성을 제공할 수 있는 효율적인 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 또한 제안하는 프로토콜에서는 익명아이디를 MAC 체인을 이용하여 일회성으로 구성하기 때문에, 익명아이디를 별도로 관리할 필요성이 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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