본 논문에서는 기존의 도파관 필터, 즉 내부가 공기로 채워진 밀리미터파 도파관 필터를 기본적인 도파관 변수 계산치로부터 일반 PCB 기판상에 구현하는 방법을 소개한다. 이를 위해서는 기존 도파관 필터의 구조에서 수직으로 배치된 모든 도체구조를(접지용 도체벽, 신호제어용 도체판) via를 사용해 대체해야 한다. 이를 위해 side wall과 도파관 내부 폴들을 via의 연속적인 나열과 via지름 크기의 조절을 통해 구현한다. 이를 통해 얻을 수 있는 장점은 사용될 기판 유전율의 제곱근에 비례하여 전체 크기가 x, y, z축으로 축소되며 특히 z축으로는 더 큰 축소가 가능하다. 또한 기존의 규모가 큰 금속성 도파관 필터를 제작할 필요없이 PCB상에 대량의 제작이 용이하기 때문에 훨씬 저렴하게 제작할 수 있다. 마지막으로 모듈의 소형화를 위해 요즘 한창 각광받는 LTCC 공정과 같은 다층기판 제작시 한층을 사용해 제작될 수 있다는 점에서 유리하다. 이 새로운 도파관 필터를 평가하기 위해 40 GHz 대역에서 2.5 %의 대역폭을 가지는 3차 chebyshev 대역통과필터가 사용되었으며 이에 사용된 PCB 기판은 유전율이 2.2이고 두께가 10 mil인 RT/duroid 5880이다. 설계 후 측정 결과 전체 입/출력단에서 삽입 손실이 2 ㏈ 정도이며 반사손실이 -30 ㏈ 이하의 우수한 특성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 코히런트하게 결합되는 폴리머 마이크로링 공진기를 이용한 광학적 방식의 마이크로웨이브 대역통과 필터를 제안하고 구현하였다. 제안된 소자는 소형이며 구조가 간단하고, 열광학 및 전기광학 효과를 통한 중심주파수 변화가 용이하고, 그리고 다른 전기소자나 광소자와의 집적성 등이 뛰어나다. 특히, 이 공진기는 마이크로웨이브 신호를 수반하는 광신호를 효과적으로 필터링하기 위해 아주 작은 대역폭을 갖도록 설계되었다. 본 논문에서는 한 개의 링과 두 개의 링으로 구성된 공진기를 각각 제작하여 특성을 확인하였다. 링 공진기의 측정된 전달 특성을 이론적으로 fitting하였으며, 이로부터 제안된 마이크로웨이브 필터의 특성을 정확하게 예측하였다. 공진기의 링 수가 증가할수록 대역폭은 감소하고 롤오(roll-off) 특성이 향상되며 대역 소멸비가 증가함을 알 수 있었다. 측정된 대역통과 필터의 중심주파수는 $\~10GHz$였고 3-dB 대역폭은 $\~0GHz$였다. 그리고 Q값(quality factor)은 $\~10$이었고 통과대역의 소멸비는 약 25dB였다.
최근에 우리나라의 도로 하부에 매설된 지하시설물이 노후화되면서, 지하시설물 유지보수 공사 물량이 급증하고 있다. 이러한 도로지하 시설물의 유지관리를 위해서는 도로포장의 절단작업이 선행되어야 한다. 그런데 우리나라에서 사용되는 기존 도로절단기는 친환경적이지 못하며 소음과 절단슬러지(비산먼지)가 많이 발생하는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 절단슬러지 회수장치의 개념을 도출하고, 이 기능을 포함하는 친환경 도로절단기를 설계·제작하였다. 개발된 장비는 1m를 100~150mm 깊이로 절단하는 데에 20~30초 가량 소요되었다. 또 대부분의 구간에서 슬러지 흡입 성능은 양호하였으며, 2m 거리에서 약식 측정한 장비의 소음도는 평균 82.7dB 수준이었다. 다만 개발된 장비가 1차 프로토타입 수준이라는 한계로 인하여 구동안정성이 다소 낮았고, 시동꺼짐, 슬러지 회수성능 저하 등의 이상현상이 발생하는 경우가 있었다. 향후 개발된 프로토타입의 튜닝 및 개선을 통해 절단성능과 슬러지 회수 기능을 보다 안정시킬 예정이다. 그리고 개선된 프로토타입을 실제 현장 상황에 적용하여, 생산성 등을 정량적으로 비교·분석할 계획이다.
우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
생분해성 고분자인 Poly(lactide-co-glycolide) (PLGA)와 약물 단백질로 약물 중합체를 만들기 위하여 초임계 나노 입자 제조 공정중 하나인 PGSS법을 이용하여 연구를 수행하였다. 초임계 이산화탄소에 의해서 고분자 PLGA의 유리전이온도($T_g$)를 강하시켜 가소화시키면서 단백질을 용기 내에서 혼합하였다. 고분자 PLGA에 캡슐화 된 단백질의 입자를 얻기 위해 고압 용기에 들어있는 시료를 노즐을 통하여 대기압으로 이산화탄소를 분사시켰다. 입자의 형태, 입자 크기 그리고 크기 분포에 대한 영향을 알아보기 위해서 고압 용기 안에서 초임계 이산화탄소를 이용하여 공정변수들을 조작함으로서 PGSS 실험을 하였다. 입자는 거칠고 불규칙하며 표면에 기공이 생성되었음을 확인하였다. 제조된 입자의 크기와 크기분포는 과포화도, 핵 생성시간 등으로 설명하였다. 제조된 입자 내의 protein의 활성도 저하는 거의 없었다.
본 논문에서는 고속 무선데이터 통신을 위하여 구형공진기와 SIOS를 사용하여 삽입손실이 작고, 차단특성이 아주 좁고, 광대역 특성을 갖는 마이크로스트립 대역통과필터를 연구하였다. 계단 임피던스 스터브는 일반 0.25${\lambda}$보다 30%의 길이를 줄일 수 있고, 또한 스터브의 임피던스의 크기를 변경할 수를 줄일 수 있는 장점이 있음으로 필터의 특성 개선에 적용할 수 있다. 본 논문의 객관성을 입증하기 위해서 최적화된 광대역 대역통과 필터를 구현하였다. 전송선로 모델을 사용하여 계산한 주파수 특성 결과는 실험값과 아주 잘 일치하였다. 구현된 필터의 모드발생스터브에 의하여 발생한 극점은 저 주파수 대역에서 3.610GHz, 4.265GHz, 고주파수 대역에서 8.494GHz, 9.056GHz이다. 필터의 3dB 대역폭은 58%(3.695GHz)이고, 삽입손실은 0.37dB, 30dB이고, 차단특성은 저 주파수 대역에서 237MHz, 고주파수대역에서 234MHz이다.
Purpose: The purpose of this study was to design and build an optimized birdcage resonator configuration with a low pass filter, which would facilitate the acquisition of high-resolution 3D-image of small animals at 3T MRI system. Methods and Materials: The birdcage resonator with 12-element structures was built, in order to ensure B1 homogeneity over the image volume and maximum filling factor, and hence to maximize the signal to noise ratio (SNR) and resolution of the 3-dimensional images. The diameter and length of each element of a birdcage resonator were as follows: (1) diameter 13 cm, length 22 cm, (2) diameter 15 cm, length 22 cm, (3) diameter 17 cm, length 25 cm. Spin echo pulse sequence and fast spin echo pulse sequence were employed in obtaining MR images. The quality of the manufactured birdcage resonators wes evaluated on the basis of the return loss following matching and tuning process. Results: The experimental MR image of phantoms by the various manufactured birdcage resonators were obtained to compare the SNR in accordance with the size of objects. The size of an object to that of coil was identified by parameters that were estimated from the image of a phantom. First, the diameter of the birdcage resonator was 15cm, and the ratio of the tangerine to the birdcage resonator accounted for approximately 27%. The Q factor was 53.2 and the SNR was 150.7. Second, at the same birdcage resonator, the ratio of the orange was approximately 53%. The SNR and the Q parameter was 212.8 and 91.2, respectively. Conclusion: The present study demonstrated that if birdcage resonators have the same forms, SNR could be different depending on the size of an object, especially when the size of an object to that of coil is approximately 40~80%, the former is bigger than the latter. Therefore, when the size of an object to be observed is smaller than that of coil, the coil should be manufactured in accordance with the size of an object in order to obtain much more excellent images.
본 논문에서는 패턴 매칭 방법에 근거하여 인식 단위가 음소인 음소 기반 인식 시스템을 구성하였다. 선택한 신경망 구조는 생물학적 신경망인 코호넨(T. Kohonen)의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)으로 패턴 매칭 과정 중 클러스터러(clusterer)로 사용하였다. SOFM 신경망은 신호 공간에 대해서 최적의 국소(局所) 해부적 사상(local topographical mapping)에 의한 자기 조직화 과정을 수행하며, 그 결과 인식 문제에 있어서 상당히 높은 정확도를 나타낸다. 따라서 SOFM 신경망은 음소 인식에도 효과적으로 응용될 수 있다. 또한 음소 인식 시스템의 성능 향상을 위해 K-means클러스터링 알고리즘이 결합된 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 음소 인식 시스템의 성능을 평가하기 위해 먼저, 인식 대상음소는 모음군 17개, 자음의 경우 파열음9개, 마찰음 3개, 파찰음 3개, 유음 및 비음 4개, 음소의 성질이 다른 종성 7개의 음소군으로 모두 43개의 음소를 대상으로 실험하였으며, 각 음소군에 대한 특징 지도를 구성하여 레이블러(labeler)의 기능을 수행하게 하였다. 화자 종속 인식 실험 결과 $87.2\%$의 인식률을 보였으며 제안한 학습법의 빠른 수렴성과 인식률 향상을 확인하였다.
권선형 유도전동기는 기동시에 충분히 큰 저항을 외부에서 삽입하여 기동전류를 작게하는 동시에 기동토크를 크게 할 수 있다. 또한, 유도전동기의 각 기동방식중에서 가장 우수한 시동특성을 가지고 있으며 크레인, 시멘트공장 등 중부하 시동이 요구되는 경우 널리 사용되고 있다. 권선형 유도전동기 드라이브 시스템의 전류, 토크, 위치 및 속도 등의 제어를 위하여 일반적으로 산업현장에서는 PI 제어기가 많이 적용되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 센서 부착시 여러가지 환경적 제약으로 인한 전체시스템의 성능 저하를 가져올 수 있어 이를 개선하기 위한 센서리스 벡터제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 권선형 유도전동기의 센서리스 벡터제어를 위해 MRAS 기법을 적용하였고, 기존 MRAS에 의한 유도전동기 속도 센서리스 제어시 발생하는 저항 값의 변화에 따른 저속 영역에서의 속도 특성 악영향을 개선키 위해 권선형 유도전동기의 고정자 저항과 회전자 저항 값을 추정하는 제어 알고리즘을 추가하여 시스템의 동특성 개선을 시도하였다. 제안된 기법의 타당성 및 유효성을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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