EU's Galileo project is a market-based GNSS (Global Navigation Satellite System) that is under development. It is expected that Galileo will provide the positioning services based on new technologies in 2020s. Because Galileo E1 signal for OS (Open Service) shares the same center frequency with GPS L1 C/A signal, CBOC (Composite Binary Offset Carrier) modulation scheme is used in the E1 signal to guarantee interoperability between two systems. With E1 signal consisting of a data channel and a pilot channel at the same frequency band, there exist several options in designing signal acquisition for Assisted-Galileo receivers. Furthermore, compared to SNR worksheet of Assisted-GPS, some factors should be examined in Assisted-Galileo due to different correlation profile and code length of E1 signal. This paper presents SNR worksheets of Galileo E1 signals in E1-B and E1-C channel. Three implementation losses that are quite different from GPS are mainly analyzed in establishing SNR worksheets. In the worksheet, hybrid long integration of 1.5s is considered to acquire weak signal less than -150dBm. Simulation results show that the final SNR of E1-B signal with -150dBm is 19.4dB and that of E1-C signal is 25.2dB. Comparison of relative computation shows that E1-B channel is more profitable to acquire the strongest signal in weak signal environment. With information from the first satellite signal acquisition, fast acquisition of the weak signal around -155dBm can be performed with E1-C signal in the subsequent satellites.
본 연구는 해상풍력발전기에 추가적인 통신전용선로를 확보하지 않고도 자체 전력선을 이용하여 나셀의 상태를 감시할 수 있는 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. MW 급 해상풍력발전기의 내부 전력선을 훼손하지 않고도 통신선로를 확보하기 위하여 유도성 결합기 기반 비접촉식 무배선 통신시스템을 제안하고 성능시험 결과를 보고한다. 페라이트 복합물질을 이용하여 최대 500 A의 고 전류에도 동작할 수 있는 전력선 통신용 유도성 결합기를 개발하였으며 제주도 풍력단지에서 실증시험을 진행하였다. iperf를 이용한 통신성능시험에서 풍력발전기 나셀부와 하단 기저부의 전력변환기간 100 m 길이의 전력선으로 최소 15 Mbps 이상의 통신 속도를 안정적으로 확보할 수 있음을 보였다. 이를 바탕으로 1 주일간의 연속적인 통신상태 시험을 수행하였으며 평균 20 Mbps의 데이터 전송률을 확인하였다. 시험기간 동안 단한번의 통신 불량도 발생하지 않았다. 다음으로 나셀 내부 온도 분포와 변화를 측정하기 위하여 적외선 카메라를 설치하였다. 카메라에서 획득한 실시간 열화상 이미지가 오류 없이 성공적으로 전송됨을 확인하였다.
철도나 지하철 역사의 경우 교통약자가 편리하게 역사 내 시설물을 이용할 수 있도록 주변 환경을 고려한 맞춤형 길 안내 서비스를 필요로 하는데, 현재 철도역에서 열차 승차, 환승 등이 복잡하다. 넓은 실내에서 안내는 대부분 표지판, 전광판 등을 통하거나, 안내데스크에서 직접 문의를 통하여 이루어지는 경우가 많다. 그러나, 장애인, 노약자 등 교통약자는 신체적 불편, 인지력 저하, 언어 소통의 불편함 등으로 역무원 등과 같이 주변 사람들의 직접적인 도움을 통하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 활용하던 개별 위치 측위 기법이 아닌 여러 형태의 다중 위치 측위 기법을 결합하는 AI 융·복합 측위 기술을 적용하여 교통약자 유형에 따라 최적화된 이동 가능한 경로 제공으로 맞춤형 실내 길안내서비스 제공방안을 연구하였다. 이처럼 철도역사 내에서 환승시설 등 복잡하고 넓은 실내 공간에서 교통약자의 보편적 이동편의 제공을 위해서 복잡한 철도역 환경에서도 안전하고 편리하게 장애 유형별 맞춤형 길 안내 서비스를 제공할 수 있는 시스템구축 방안을 제시하고자 한다.
이 논문은 부산항 방파제 진입항로에서 강한 횡조류가 있는 경우 60,000 DWT의 파나막스 선박의 조종에 있어 선속에 따른 영향을 파악하기 위하여 3년 이상의 선장 경력을 가진 76명의 조종자가 선박조종 시뮬레이션을 실시하고 그 결과를 선박의 근접도 계측, 제어도 계측, 조선자의 주관적 계측을 통하여 분석하기로 한다. 조류는 남서 방향, 2노트이고 독립 변수인 선속은 각각 5노트, 10노트로 한다. 시뮬레이션의 분석 결과는 다음과 같다. ${(1)}$ 부산항 방파제 진입항로에서 선속 5노트인 경우 드리프트 앵글을 $10^{\circ}$ 이상으로 하는 것은 선수가 방파제 입구를 벗어나게 되므로 조종자는 심리적으로 이 각도 이상은 취하지 않는 경향이 있다. ${(2)}$ 선속 5노트에서의 경우가 선속 10노트보다 주관적 계측치, 선박의 근접도, 제어도가 상대적으로 크게 나타나고 있다. ${(3)}$ 선박의 제어도 계측 항목을 무차원화하여 이를 단일 지표로 표시하는 방법을 제안하였다.
우리나라의 경우 선박조종시뮬레이션을 이용한 선박 통항의 안전성 평가는 흔히 목표선 분석으로 이뤄지고 있다. 이 논문에서는 목표선 분석만으로 이뤄지는 통항 안전성 평가의 위험성을 경고할 목적으로 하나의 예로서 한국해양수산연수원의 선박조종시뮬레이터를 이용하여 15,000 TEU급 컨테이너 선박이 풍속 26노트 풍향 NW의 바람과 낙조류 2.2노트의 조류에서 광양항 항로를 따라 출항하는 시뮬레이션을 실시하고 그 결과에 대하여 목표선 분석과 연속분석을 실시하였다. 이들을 비교 분석한 결과 광양항 항로 중 굴곡부의 한곳에서는 목표선 분석에 의한 침범확률이 연속 분석에 의한 침범 확률보다 다소 크게 나타나고 있는데 이는 목표선 분석만으로도 통항 안전성 평가하는 것은 위험이 따를 수 있음을 제시하는 사례로 판단된다. 그 외에 이 논문에서는 현행의 연구의 항로중심에서 선박의 중심이 벗어난 값을 이용하지 않고 선측의 끝에서 항로경계까지를 최근접거리로 하는 근접도 평가를 제시하였다.
본 논문에서는 해양구조물의 배관에 작용하는 환경조건과 구조물의 움직임에 따른 구조안전성 평가를 수행하였다. 배관에 작용하는 조건은 N2 generator의 설계 조건을 분석하여 최고온도와 최저온도 조건을 적용하였다. 구조물의 움직임은 DNV 규칙에 따라 계산하여 적용하였다. 각각의 조건을 조합하고 열 하중, 운동 하중 그리고 배관지지대의 유무에 따라 총 26가지 하중 조합을 구성하였고 상용프로그램인 MSC Patran/Nastran을 이용하여 해석을 진행하였다. 열해석은 Steady-state 방법인 Sol 153, 열-구조 연성 해석은 Linear-static 방법인 Sol 101을 각각 적용하여 수행하였다. 해석 결과, Set 1과 Set 2에서는 배관 내의 온도가 낮을수록, Set 3에서는 온도가 높을수록, Set 4에서는 배관 내외부의 온도 차가 클수록 응력이 증가하는 경향이 있었다. 하지만, 온도 하중만 있는 조건과 운동 하중만 있는 조건에서의 응력의 합이 두 하중의 복합 하중 조건에서의 응력과 같은 값을 나타내지는 않았다. 즉, 운동 하중에 의한 영향은 운동의 방향, 배관의 배치나 지지대의 위치 등에 따라 달라진다는 것을 알 수 있다. 따라서, 설계 시점에서 배관에 작용하는 운동 하중의 크기와 방향, 배관의 배치 그리고 배관 지지대의 위치 등을 종합적으로 고려할 필요가 있다.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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