지하처분된 방사성핵종의 이동 해석방식으로서 입자추적법을 도입하였다. 입자추적법은 암반균열대와 같은 흐름장이 불균일하고 복잡할 때 물질이동을 모사할 수 있는 방법이다. 암반층에서 방사성핵종은 주로 암반사이에 발달한 균열을 따라 이동하는데, 초기연구자들은 균열틈을 평행판 사이의 간격으로 가정하였으나, 실제 균열은 이보다 복잡다양해서 실제 물질 이동과는 상당한 오차가 존재하였다. 이 논문에서는 이를 극복하기 위해 가변균열폭 국부통로모형을 도입하여, 균열대 내부는 2차원적인 균열폭의 분포를 가지며, 핵종은 균열내에서 상대적으로 큰 균열폭을 따라 이동이 주로 일어나는 국부이동이 라는 점을 제시하였다. 또한 개발한 이동모델의 타당성 입증차원에서 자연균열을 가진 화강암을 사용하여 방사성 핵종 이동 실험을 수행하였다. 추적자로서 지하수와 같은 이동특성을 가진 삼중수소와 요오드를 사용하였다. 화강암 균열대 특성을 파악하기 위해 균열이 있는 윗 암석면에 11개의 시추공을뚫고 수리전도 시험을 수행하였다. 실험자료와 전산모사치를 비교해 본 결과, 가변균열폭국부통로 개념에 물질이동모델로 입자추적법을 결합한 모델이 암반균열에서 핵종이동 해석방법으로 유용하였다. 또한 핵종은 균열 내에서 상대 적으로 큰 국부통로를 따라 주로 이동하며, 이동방향과 직각인 암반매질내로 확산도 상당한 비율로 일어났다.
본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.
본 연구는 혁신적 기업에서 감성에 대한 인식 및 활용에 대해 기업의 연차보고서의 내용분석을 통해 밝히고자 하였다. 연차보고서는 현재 기업이 제공하는 상품(제품 및 서비스)에 대한 설명과 기업의 성과 및 방향에 대해 기술하였기 때문에 기업의 감성에 대한 관심 및 활용을 파악하기 위한 내용분석에 적합한 데이터이다. 감성에 대해서는 그 용어가 국내외에서 혼재되어 사용되고 있어, 연관 단어인 '감각', '감성', '정서'와 해당 영단어인 'sensibility'와 'sense', 'emotion', 'feeling', 'affection'의 사전적 정의를 분석하여 서로의 관계를 분석하였고, 본 용어들을 모두 내용분석에 포함하였다. 혁신적 기업을 선정을 위해 경제 학술지 Fast company에서 발표하는 2009년과 2014년의 'The world's 50 most innovative companies'의 리스트에 포함된 기업으로 추출하였다. 그 기업의 연차보고서를 바탕으로 상호 비교하여 2009년과 2014년 사이의 감성의 인식 및 활용에 대한 기업의 변화를 추적하였다. 내용분석의 정량적인 결과에서는 혁신성과 감성의 관련성이 강하지 않다고 판단되나, 정성적인 결과에는 5년 사이에 '감각(sense)'과 '감정(feeling)'에 대한 관심이 증대되고 있음을 확인하였다. 결론적으로, 기업에서 전략적으로 추구하는 혁신성의 방향이 기술 선도 및 차별화에서 사용자 경험 만족으로 옮겨지고 있으며, 사용자의 감각 및 감정을 측정, 평가, 표현하고자 하는 기업의 수가 증대되고 있음을 밝혔다.
본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.
The detector subsystem of the Optical Wide-field Patrol (OWL) network efficiently acquires the position and time information of moving objects such as artificial satellites through its chopper system, which consists of 4 blades in front of the CCD camera. Using this system, it is possible to get more position data with the same exposure time by changing the streaks of the moving objects into many pieces with the fast rotating blades during sidereal tracking. At the same time, the time data from the rotating chopper can be acquired by the time tagger connected to the photo diode. To analyze the orbits of the targets detected in the image data of such a system, a sequential procedure of determining the positions of separated streak lines was developed that involved calculating the World Coordinate System (WCS) solution to transform the positions into equatorial coordinate systems, and finally combining the time log records from the time tagger with the transformed position data. We introduce this procedure and the preliminary results of the application of this procedure to the test observation images.
Mohd Zainuri, Muhammad Ammirrul Atiqi;Radzi, Mohd Amran Mohd;Soh, Azura Che;Mariun, Norman;Rahim, Nasrudin Abd.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권6호
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pp.1714-1728
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2016
This paper presents improved harmonics extraction based on Adaptive Linear Neuron (ADALINE) algorithm for single phase photovoltaic (PV) shunt active power filter (SAPF). The proposed algorithm, named later as Improved ADALINE, contributes to better performance by removing cosine factor and sum of element that are considered as unnecessary features inside the existing algorithm, known as Modified Widrow-Hoff (W-H) ADALINE. A new updating technique, named as Fundamental Active Current, is introduced to replace the role of the weight factor inside the previous updating technique. For evaluation and comparison purposes, both proposed and existing algorithms have been developed. The PV SAPF with both algorithms was simulated in MATLAB-Simulink respectively, with and without operation or connection of PV. For hardware implementation, laboratory prototype has been developed and the proposed algorithm was programmed in TMS320F28335 DSP board. Steady state operation and three critical dynamic operations, which involve change of nonlinear loads, off-on operation between PV and SAPF, and change of irradiances, were carried out for performance evaluation. From the results and analysis, the Improved ADALINE algorithm shows the best performances with low total harmonic distortion, fast response time and high source power reduction. It performs well in both steady state and dynamic operations as compared to the Modified W-H ADALINE algorithm.
슬라이딩 모드 제어방식은 가변구조 제어이론의 하나로서 불확실성을 가진 비선형 시스템에 대한 강인한 특성을 가지고 있지만 제어입력에 채터링 현상을 발생시키기 때문에 그 적용에 한계를 가지고 있다. 채터링을 제거하는 방식에는 여러 가지 방식이 있으나 본 논문에서는 특수한 비선형 함수와 퍼지시스템 이용하여 기존의 고정 경계층 이용방식에 비하여 정상상태 오타를 줄일 수 있는 개선된 채터링 제거전략을 제안한다. 제안된 제어방식에서는 퍼지시스템의 출력변수 상에 설정된 퍼지집합의 구간 범위를 조절함으로써 trade-off관계에 있는 정상상태 오타와 채터링의 크기를 적절히 조절할 수 있다. 제안된 전략의 타당성을 보이기 위해 기존의 고정 경계층 방식을 간단히 분석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이를 비 교 분석 한다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.
밀리미터파 통신 기술의 주목할 만한 발전에도 불구하고, 60GHz Wi-Fi는 여전히 광범위한 적용 범위의 제한으로 인해 아직 널리 보급되지 않았다. 종래에는 높은 주파수에서 발생하는 신호 감쇄를 극복하기 위해 빔포밍 기술 도입이 필수적이지만 모든 방향으로의 빔 형성 범위를 유지하면서 빠른 빔 적응을 달성하기에는 어려움이 있었다. 또한 이와 동시에 멀티-기가비트의 높은 데이터 속도를 지원하는 것은 거의 불가능했다. 본 연구 에서는 60GHz 밀리미터파 통신 시스템에서 발생하는 이러한 문제를 해결하기 위한 전체적인 시스템 설계하고 구현하였다. 구현 손실을 최소화하면서 6.72 Gbps 코딩 처리량을 가능하게 하는 향상된 설계 LDPC 디코더를 소개하며, 향상된 위상 추적 알고리즘은 16 QAM 변조 및 LDPC 코드 속도 3/4의 경우 1 % 패킷 에러율에서 3.2 dB 성능 이득을 보장하여 높은 주파수의 빔포밍을 수행하는 도중에도 높은 데이터 전송율을 달성할 수 있다.
차량 간 통신을 위한 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)기반 WAVE (Wireless Access for Vehicular Environment) 시스템의 물리계층 표준은 기존에 정지환경을 기반으로 표준화된 IEEE802.11a 무선랜 (WLAN: Wireless Local Area Network)의 물리계층 표준을 따르는 것으로 되어 있다. 따라서 이동환경에 기반한 WAVE 시스템에서 단순한 등화방식을 적용할 경우 빠른 페이딩의 영향으로 인하여 프레임 초기 채널특성과 말기 채널특성의 변화가 초래되어 시스템의 수신 성능이 저하되게 되고, 특히 고차 변조방식에서는 더욱 문제가 된다. 따라서 본 논문에서는 WAVE 시스템의 64-직교진폭변조 (QAM: Quadrature Amplitude Modulation)과 같은 고차 변조에서 채널 등화성능을 향상시키는 방식에 대해 연구하였다. 훈련 심볼을 이용하는 기존의 채널추정방식을 기반으로 하되 WAVE 채널처럼 빠르게 변화하는 채널특성을 추적하기 위해 일정한 주기 마다 미드엠블을 삽입하는 전송구조를 제안하였다. 또한 미드엠블 사이의 심벌들의 채널 변화는 다양한 보간법을 적용한 등화 알고리듬을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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