본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.
2001년 4월 제주 고산기후관측소에서 AERONET sun/sky radiometer와 MPL을 통해 관측된 에어로졸 광학적 두께, 단산란 알베도, 비대칭 변수, 에어로졸 소산계수 프로파일 등을 대기복사모델의 입력 자료로 이용하여 대기가열효과를 산정하고, 이들 광학변수가 대기복사가열률에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 NCAR Climate Community Model (CCM-3.6)에 포함되어 있는 복사 모듈인 Column Radiation Model (CRM-2.1.2)을 연직 54층으로, AERONET sun/sky radiometer로부터 관측된 4 파장 (440, 670, 870, 그리고 1020 nm)에서의 관측 자료를 19개의 파장에서 계산 가능하도록 수정하였다. 에어로졸층이 존재하지 않은 맑은 날 (4월 14일과 16일)은 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력이 각각 $-20{\sim}-25\;W\;m^{-2}$와 $-10{\sim}-15\;W\;m^{-2}$로, 대기 중 흡수는 $+10{\sim}+15\;W\;m^{-2}$였다. 에어로졸층이 관측된 4월 15일과 4월 17~18일의 경우 지표면, 대기, 대기상단의 에어로졸 복사강제력이 맑은 날에 비해 3~4배 정도 크게 나타났다. 4월 14일과 16일에의 대기복사가열률 (${\Delta}H$)는 $1{\sim}2\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산출되었으며, 4월 15일과 4월 17~18일에는 MPL 관측에서 보여지는 에어로졸층에서의 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$가 각각 $3\;K\;day^{-1}$ 이상과 $1{\sim}3\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산정되었다. 에어로졸 광학적 두께와 비대칭 변수의 변화에 따른 에어로졸층의 ${\Delta}H$ 변화는 미미하였으나, 단산란 알베도의 10% 변화는 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력의 30%, 대기복사강제력의 약 60%, 그리고 에어로졸층 ${\Delta}H$의 약 35% 변화를 유발하였다. 이는 에어로졸 광학적 두께 10% 변화와 비교하여 대기흡수 또는 에어로졸층의 가열 및 냉각 효과가 6배 가량 큰 결과로, 태양복사를 효과적으로 잘 흡수하는 에어로졸의 양에 의해 대기 가열 또는 ${\Delta}H$가 크게 좌우됨을 의미한다. 2001년 4월부터 2008년 3월까지 제주 고산기후관측소에서의 AERONET sun/sky radiometer 관측 자료를 이용하여 계산한 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$의 월변화를 보면, ${\Delta}H$는 4~8월 사이에 대류권 하부에서 약 $1.0\;K\;day^{-1}$ 이상으로 뚜렷하게 나타났으나, ${\Delta}H_{aerosol}$의 경우 2월부터 6월까지 고도 2 km 이하에서 약 $0.8\;K\;day^{-1}$ 이하의 범위에서 나타나는데, 이는 대부분의 에어로졸이 지표면 부근의 대기경계층에 존재하며, 봄철 황사와 오염 에어로졸의 증가에 의한 영향으로 판단된다.
대기중의 에어러솔은 지구복사수지에 영향을 미치는 요소이며 직 간접적인 복사강제효과로 인하여 기후변화인자로 간주되고 있다. 대기 에어러솔은 대기중 체류시간의 시 공간적 불확실성 때문에 GCM 등의 변수로 사용하기 어려운 점을 가지고 있다. 따라서 대기 에어러솔의 기후 및 대기복사에 대한 영향을 규명하기 위하여 대기 에어러솔의 물리 광학적 성질을 밝히는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가시영역에서의 대기효과를 분석하기 위하여 대기복사전달 모델인 MODTRAN 3 (Moderate Resolution Transmittance)의 모사결과와 GMS-5 위성의 가시영역 채널을 이용하여 황사 에어로졸의 모니터링을 시도하였다. 본 연구에서는 황사사례를 중심으로 대기 에어러솔에 의한 대기효과를 정량화하기 위한 GMS-5 위성자료와 이를 시뮬레이션 하기 위한 MODTRAN 3 대기복사전달모델을 사용하였다. MODTRAN 3 시뮬레이션 결과로 위성의 채널 알베도와 에어러솔 광학 두께와의 관계를 계산하여 위성자료에서 에어러솔 광학두께에 관한 정보를 추출하였다. 후진궤적분석을 통하여 황사를 포함한 공기덩어리가 고비사막으로부터 중국을 거쳐 한반도에 도달하는 것과 이때 에어러솔 광학두께가 증가하는 현상을 지상관측자료에서 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 보이는 황사영역은 황사의 이동 현상을 시간대별로 잘 나타나고 있고, 지상관측결과의 비교분석은 10% 내의 오차율을 가지는 범위 안에서 만족할 만한 결과를 보여주었다. 더욱이 같은 황사현상이 발생한 시간대에 한국, 중국과 일본에서 측정된 라이다 관측결과와 모델결과 자료는 황사 에어로졸의 특성을 잘 나타내고 있으므로 향후 대기에어로졸의 모니터링에 대한 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
2010년 11월 11-13일 한반도에 영향을 미쳤던 황사에 대해 WRF-Chem 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다. WRF-Chem 모델에서 미세먼지의 인위적 배출량은 RETRO 전구 배출량을 사용하였고, RADM2 화학 메커니즘과 MADE/SORGAM 에어로졸 스킴 및 GOCART 광물성 먼지 옵션을, 그리고 Fast-J 광해리 스킴을 선택하여 $PM_{10}$ 농도를 시뮬레이션 하였는데 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. WRF-Chem 모델 결과에 따른 $PM_{10}$ 농도의 공간적 분포와 연직 프로파일 분석결과 2010년 11월 11-13일에 우리나라에 영향을 미쳤던 황사는 강한 가을황사로 저기압의 발달로 인해 형성된 콤마구름 때문에 황사가 한랭전선 후면에서 갇혀 상공 2.5 km 이내에서 이동 및 유입됨을 알 수 있었다. 황사 발생 기간 동안 백령도와 서울의 기상청 관측 자료와 모델의 $PM_{10}$ 농도를 시계열로 분석한 결과 상관계수와 평균제곱근오차(RMSE)는 백령도의 경우 0.763과 $192.73{\mu}g/m^3$, 서울의 경우 0.725와 $149.68{\mu}g/m^3$로 나타났다. 미세먼지인 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$ 농도의 공간적 분포는 유사하였고 $PM_{2.5}$가 $PM_{10}$의 약 50% 정도로 나타났으며 이는 기상청 UM-ADAM 모델 결과와도 유사하였다. $PM_{10}$ 농도와 경계층 높이, 동서 성분 바람장의 공간적 분포는 유사성을 지니고 있어 두 개의 변수를 이용하여 $PM_{10}$의 농도를 예측하는 회귀 방정식을 구하고자 우리나라에 영향을 미쳤던 강한 가을 황사(2010년 11월 11-13일)와 봄 황사(2011년 3월 19-20일) 사례를 선정하였고, 통계 모델을 이용한 회귀식을 도출하였다.
레이더 위성간섭기법은 지형의 고도 및 변위를 정밀하게 측정하는데 널리 사용되고 있는 기술이다. 이 중 L 밴드의 경우, C또는 X 밴드의 영상보다 시간간격의 영향이 적기 때문에 긴 기선거리를 가진 간섭쌍도 DEM생성을 위한 충분한 긴밀도를 유지하게 된다. 따라서 L 밴드를 사용할 경우, DEM 정밀도에 영향을 주는 고도 민감도가 높아지게 되므로 연안 지역과 같은 평탄한 지형의 DEM 제작에 매우 효과적이다. 국내 서해안의 경우, 얕은 수심과 큰 조차로 인해 넓은 갯벌이 존재하며 국토 확장의 목적으로 시작된 대규모의 간척 사업에 행해졌다. 따라서 연안지역의 지속적인 관리와 보전을 위하여 정밀한 DEM이 필요하다. 본 연구의 목적은 L밴드 ALOS PALSAR 자료의 위상간섭기법을 통한 서해안 연안지역의 지형고도 정보 획득 및 연안지역 DEM 생성의 가능성을 살펴보는 것이다. 한반도 서해안 시화, 화옹간척지 및 강화 남부 갯벌에서 46일의 기간간격을 지닌 2007/05/22 과 2007/08/22의 간섭쌍과 2007/08/22 과 2007/10/22의 간섭쌍을 이용하여 DEM을 제작하였다. 각 각의 고도민감도는 2007/05/22 과 2007/08/22 간섭쌍의 경우 73m 이며, 2007/08/22 과 2007/10/22 간섭쌍은 185m의 값을 갖는다. 그러나, 2007/05/22 과 2007/08/22간섭쌍의 경우 두 자료간의 긴밀도 값이 낮으며(강화도 남쪽 갯벌: 0.5-0.6, 화옹, 시화 간척지: 0.6-0.7), 연구 지역의 조위차로 인하여 전체적인 강화도 남쪽 갯벌의 고도가 측정되지 않았다. 반면, 2007/08/22 과 2007/10/22 간섭쌍의 경우 2007/05/22 과 9007/08/22 간섭쌍에 비하여 높은 긴밀도값 (강화도 남쪽 갯벌 및 화옹, 시화 간척:0.9-1)을 가지며, 전체적인 강화도 남쪽 갯벌의 고도 또한 측정 할 수 있었다. 그러나 간섭쌍간의 짧은 기선거리로 인한 낮은 고도민감도로 인하여 정밀한 DEM을 획득하지 못하였다. 따라서, 향후 획득한 ALOS PALSAR 자료간의 시간간격 및 기선거리가 충분히 유지된다면 획득 간섭쌍간의 높은 긴밀도와 고도 민감도를 가진 자료를 통하여 한반도 서해안지역의 정밀한 DEM 제작이 가능할 것으로 보인다.
세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 TMRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 TMRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.
선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.