The purpose of this study is to investigate climatological variations from the temporal and spatial surface particulate organic carbon (POC) estimates based on SeaWiFS spectral radiance, and to determine the physical mechanisms that affect the distribution of pac in the Gulf of Mexico. 7-year monthly mean values of surface pac concentration (Sept. 1997 - Dec. 2004) were estimated from Maximum Normalized Difference Carbon Index (MNDCI) algorithm using SeaWiFS data. Synchronous 7-year monthly mean values of remote sensing data (sea surface temperature (SST), sea surface wind (SSW), sea surface height anomaly (SSHA), precipitation rate (PR)) and recorded river discharge data were used to determine physical forcing factors. The spatial pattern of POC was related to one or more factors such as river runoff, wind-derived current, and stratification of the water column, the energetic Loop Current/Eddies, and buoyancy forcing. The observed seasonal change in the POC plume's response to wind speed in the western delta region resulted from seasonal changes in the upper ocean stratification. During late spring and summer, the low-density river water is heated rapidly at the surface by incoming solar radiation. This lowers the density of the fresh-water plume and increases the near-surface stratification of the water column. In the absence of significant wind forcing, the plume undergoes buoyant spreading and the sediment is maintained at the surface by the shallow pycnocline. However, when the wind speed increases substantially, wind-wave action increases vertical motion, reducing stratification, and the sediment were mixed downward rather than spreading laterally. Maximum particle concentrations over the outer shelf and the upper slope during lower runoff seasons were related to the Loop Current/eddies and buoyancy forcing. Inter-annual differences of POC concentration were related to ENSO cycles. During the El Nino events (1997-1998 and 2002-2004), the higher pac concentrations existed and were related to high runoffs in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico. During La Nina conditions (1999-2001), low Poe concentration was related to normal or low river discharge, and low PM/nutrient waters in the eastern Gulf of Mexico, but the opposite conditions in the western Gulf of Mexico.
본 논문에서는 VCS의 지연추적과 프린지 회전 모듈의 문제로 인한 상관결과에 대해 고찰한다. VCS는 FX 형식의 상관기로서 도플러 효과에 의한 전체로부터 도달하는 신호의 지연시간과 프린지 위상을 보정하기 위해 지연추적과 프린지 회전 모듈을 채용하고 있다. 관측데이터는 상관기에서 지연추적과 프린지 회전을 통하여 위상정보도 함께 보정되는데, AIPS에서 상관기보다 장시간의 상관적분을 수행함에 따라 위상이 안정되지 않은 것을 확인하였다. 그리고 상관결과의 해석에서 Delay 값이 정상보다 수십 nsec 정도 오차가 발생하였다. 또한 프린지 회전모듈에서 프린지 초기위상을 결정하지 않아서 상관결과의 위상이 FFT segment 단위로 연결되지 않는 것도 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 지연추적 모듈과 프린지 회전 모듈의 경우 위상보정을 담당하는 모듈의 부호가 반대로 동작하는 것과 관측데이터의 초기위상을 사용하도록 수정하였다. 그리고 프린지 회전 파라미터 계산모듈에 오류가 있는 것을 발견하여 VCS의 로직을 담당하는 프로그램을 개선하였다. 이상의 문제점들에 대해서 상관처리 실험을 통하여 본 논문에서 수정 제안한 알고리즘들이 데이터 해석결과에서 정확함을 확인하여, 개발한 VCS 하드웨어 상관기가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
최근 스마트 폰의 보급과 컨텐츠 이용에 있어서 주요 트래픽이 IoT 데이터 및 실시간 미디어 데이터로 옮겨감에 따라 모바일 트래픽은 기하급수적으로 증가 중이다. 기존 LTE 시스템에서의 한계를 극복하기 위한 5세대 이동통신기술(5G)은 4G LTE 시스템 대비 1000배의 데이터 트래픽 수용률, 연결 디바이스의 수용, 저지연, 고 에너지 효율, 비용을 충족하는 기술이나 높은 주파수 영역의 사용에 따른 경로손실이 매우 높아 기존 4G LTE 시스템에 비하여 서비스 제공이 어려울 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 스몰셀이나 단말간통신(D2D)등 여러 가지 기술들이 연구중에 있다. 본 논문에서는 5세대 이동통신시스템의 시스템 성능향상을 위한 기술로 스몰셀 기술을 소개한다. 이후 스몰셀 기술 적용 분석과 매크로 통신과 스몰셀 통신에 대한 결정, 전력제어에 대한 제안하는 알고리즘 적용의 결과의 비교로 성능을 분석한다. 분석결과를 통하여 5세대 이동통신 시스템에서 스몰셀 기술을 이용하면 음영지역 개선 및 밀리미터파의 경로손실 문제를 크게 감소하는 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
최근 OFDM 시스템의 T-DMB 동일 채널 중계기에서 궤환 신호를 제거하여 송신 출력을 증강시키고, 등화기를 사용하여 ICI(Inter Carrier Interference)를 제거함으로써 시스템 성능을 개선하기 위하여 노력하였다. 그러나 T-DMB 동일 채널 중계기의 경우, 성상도 번짐 현상으로 수신 단말기에서 완벽하게 신호 품질이 개선되지 않고 있다. 그러므로 본 논문에서는 성상도 번짐 현상을 억압하기 위하여 파일럿(PRS)을 이용하여 주파수 영역에서의 ICI를 고려한 적응형 채널 추정과 결정지향 잡음 제거 기법을 제안함으로써 단말기에서 수신 품질을 확보한다. T-DMB 단말기에서 요구되는 QoS(Quality of Service)를 확보하기 위하여 동일 채널 중계기에서 SNR과 BER을 평가하고, 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 back-off=9 dB 상태에서 위상 잡음 -18 dBc의 경우, 위상 잡음을 보상하여 수신기에서 SNR=14 dB 이하에서 BER=$10^{-5}$의 성능을 만족할 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 피드백 진동제어 시스템을 구성하고, 모형 구조물을 대상으로 구성된 시스템의 진동제어효과를 실험적으로 검증하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 블루투스 기반의 무선 I/O 센서 시스템과 스마트 재료를 사용한 전단형 MR 댐퍼를 개발하고, 또한 일정한 크기의 정현파형을 발생시키는 가진기 및 모형 단순보 구조물을 이용하여 피드백 진동제어 시스템의 실험�V을 구성하였다. 진동제어 실험은 가진기를 이용해 보의 1/4 등분점에서 일정하게 가진한 상태에서, 보 중앙점에 수직방향으로 설치된 MR 댐퍼를 이용해 진동을 제어하였으며, 보의 2/4 등분점에서의 가속도 응답을 획득하여 제어효과를 평가하였다. 이때, 제어명령은 보 중앙점에 무선 I/O 센서 노드를 설치하고, 여기서 획득된 가속도 응답이 일정 크기 이상일 경우에 설정된 범위의 전압신호를 MR 댐퍼로 출력하도록 설정하였다. 최종적으로 본 논문에서 구성된 무선 센서 네트워크 기반의 실시간 피드백 진동제어 시스템은 비록 제한적인 명령 체계에서 검증되었지만, 실시간적으로 목적된 제어명령의 발생시킴으로써 구조물의 진동을 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였고, 추후 다양한 준능동 제어 알고리즘을 적용한 구조적 응답제어시스템으로의 활용 가능성을 제시하였다.
심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
맥파는 심전도와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호이지만, 손가락에 센서 하나만 부착시키면 되기 때문에 상대적으로 신호의 측정이 간편하다는 장점을 가지고 있어 u-Healthcare 분야에서의 활용이 용이하다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰 카메라의 CMOS 영상 센서를 활용하여 맥파를 비침습적으로 측정하는 방법 중의 하나인 광용적맥파를 획득하고 이로부터 스트레스 여부를 판단하는 휴대형 시스템을 개발하여 u-Healthcare 분야에서의 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파를 별도의 센서에 의한 측정이 아닌 스마트폰 카메라에서 획득되는 영상 데이터를 활용하여 광용적맥파를 획득한 후 분석하였다. 또한 확보된 광용적맥파 영상신호 데이터를 이용하여 심박변이도와 스트레스 지수를 별도의 호스트 장비 없이 스마트폰만을 이용해 사용자에게 제공 하였다. 또한 부가적으로 스마트폰에 부착가능한 별도의 하드웨어 디바이스를 개발함으로써 획득된 데이터의 신뢰도 및 정확성을 향상시켰다. 실험결과를 통해 스마트폰의 카메라 영상을 활용하여 광용적맥파 신호를 통한 심박수 측정과 스트레스의 정도를 분석하기 위한 스트레스 지수 추출이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 상용화된 제품 또는 정형화된 센서가 아닌 스마트폰의 카메라를 이용하기 때문에 상용화된 외부 센서에 의한 광용적맥파 신호보다는 해상도가 떨어지는 단점이 있음에도 불구하고 결과 데이터의 신뢰도 향상을 위한 별도의 추가외부 장치 개발 및 여러 가지 최적화 알고리즘을 통해 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있어 u-Healthcare 장비로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 감성 공학과 인공 지능 알고리즘의 하나인 퍼지 추론을 이용하여 LED 색온도 제어시스템의 체계적인 제어를 위한 퍼지 추론 기반 LED 감성 조명 시스템을 개발하고자 한다. 감성공학 영역에서 하나의 형용사 언어로 표현되는 감성과 색상과의 관계를 고려하여 감성언어를 결정하고, 인간의 뇌에서 나오는 뇌파의 파장과 색온도와의 관계를 고려하여 수업과목의 종류를 결정한다. 결정된 감성언어와 수업과목의 종류를 이용하여 RGB LED의 색온도를 조정한다. 더불어 GPS(Global Positioning System)로 위도와 경도의 정보를 이용하여 실시간으로 태양의 고도를 산출하고, 온도 및 습도센서의 정보를 이용하여 불쾌지수를 산출한다. 결과로 나온 태양의 고도와 불쾌지수의 변화에 따라 LED 조명시스템의 White LED의 조도와 RGBLED의 색온도를 조정한다. 개발된 LED 감성조명 시스템은 상황에 알맞은 분위기를 연출함으로써 학습능력과 업무능력의 효율 향상 등을 이끌어 낼 수 있을 것이다.
국내외의 여러 경제 분석에서도 드론 시장이 날로 성장할 것이라는 예측을 하고 있으며, 그중에서 완구 및 취미용 드론 시장의 성장이 점진적으로 확대가 될 것으로 예측되고있다. 시장의 성장으로 발생하는 경제적 순기능으로 드론의 기대가치는 높아져 가고 있으나, 관리 및 운용 미숙으로 발생하는 사고 또한 증가하고 있다. 완구용 드론의 성능 차이는 산업용 드론과 비교할 수 없을 정도로 낮지만, 일반 구매자는 그 성능의 여부를 알 수 없어 사용상에 사고를 유발할 수 있다. 본 연구에 사용된 완구용 드론은 KC와 CE 인증을 받고 국내에서 판매되고 있는 20종을 사용하였으며, 비행시간 및 조종 거리 측정에 사용되었다. 비행이 가능한 시간 범위는 최소 3분~최대 12분까지로 측정되었으며, 조종 가능한 거리는 최소 20m~최대 약 380m까지로 측정되었다. 따라서 완구용 드론의 전파출력에 대한 샘플링 검사를 통한 제품 안전성 확보가 필요하며, 한계 비행거리를 넘었을 때는 자동으로 고도를 낮추거나 호버링을 하는 알고리즘 탑재가 필요하다. 향후 연구 방향으로는 완구용 드론의 실제 고도 테스트와 충격량 테스트를 통한 완구용 드론의 안전기준 제정을 위한 자료 구축을 할 예정이다.
탄성파 자료에서의 단층 해석은 기계학습을 적용하기 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 결과적으로 다양한 형태의 기계학습 기반 단층 해석 기술들이 개발되고 있으며, 특히 합성 자료를 사용해 기계학습 모델을 훈련시키는 연구들이 중점적으로 수행되고 있다. 합성 자료를 사용할 경우 기계학습 모델을 훈련시키기 위한 대량의 자료를 확보하기가 용이하고, 정확한 단층 구조 라벨을 함께 제작할 수 있다는 장점이 있다. 합성 자료로 훈련시킨 모델을 사용해 현장 자료를 해석하기 위해서는 모델 훈련에 사용한 합성 자료가 지질학적으로 현실적이어야 한다. 이 연구에서는 실제 현장 자료와 유사한 합성 자료 제작을 위한 기술을 소개한다. 먼저 현실적인 단층 구조가 포함된 반사계수 모델을 제작한 후 일방향 파동 방정식 모델링을 적용해 효율적으로 겹쌓기 단면을 생성한다. 생성된 겹쌓기 단면에 참반사보정을 적용해 회절파의 영향을 제거하고, 무작위 잡음을 추가함으로써 현장 자료와 비슷한 형태의 합성 자료를 생성할 수 있다. 생성한 합성 자료를 U-Net 구조의 합성곱 신경망 모델에 적용하여 검증한 결과, 현실적으로 만들어진 합성 자료는 현장 자료에 적용이 가능한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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