본 논문은 기존 강화학습 기반 수중통신 예약방식에서 성능 저하 요인 중 하나인 긴 학습 시간을 단축시킴으로써 에너지 소모를 감소시킬 수 있는 향상된 채널 접속 기법을 제안한다. 수중 무선 네트워크에서 노드 간 거리를 추정하여 이를 바탕으로 기존 강화 학습 기반 채널 접속 방법의 학습 범위의 최대, 최소치를 결정한다. 이는 기존 강화학습의 학습 범위를 줄일 수 있다. 수중 무선 네트워크 환경의 특성에 따른 거리 추정값의 오차를 고려하여 NAV 학습 범위를 고려하며, 이를 적용하기 위해 인위적으로 간섭의 크기를 변경시켜가며 학습 진행률에 대한 성능 테스트를 진행하였다. 실험 결과 기존 방법 대비 제안된 AQ-NAV 방안의 경우, 20-40회 학습에서도 360개의 학습 배열 중 평균 340-350개 이상의 학습 배열이 학습이 진행되었고 50회 이상 학습에서는 모든 학습 배열에 대하여 학습이 진행되었다. 반면, 기존 연구의 경우 학습이 120회 이상 진행되어도 360개의 배열 중 300-320개의 배열에 대한 학습이 진행되었다. 실험에서는 기존 대비 적은 횟수의 시도로 학습이 가능함을 보여준다. AQ-NAV가 수중 무선 네트워크에 적용될 경우 에너지 소비 절감을 통해 기존의 방안의 문제점을 완화하고 네트워크 성능 향상을 이룰 것으로 예상된다.
와이어 로프는 엘리베이트, 건설현장의 리프트, 현수교 등 다양한 산업 현장에 응용되어 지고 있다. 특히, 크레인의 와이어 로프는 컨테이너 이송에 중용한 요소로서 컨테이너 이송 시 로프에 결함이 발생한다면 안전사고, 생산성 저하에 따른 경제력 손실 그리고 컨테이너 터미널의 경쟁력 손실 등 여러 가지 문제점이 초래된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 원격 크레인 와이어 로프 결함 탐지 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 크게 결함 탐지부, 신호 처리부, 원격 모니터링부로 구성되어져 있다. 측정된 신호는 외부적 환경으로부터 노이즈를 가지게 되는데 원신호로부터 이러한 노이즈를 제거하기 위하여 이산 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그 결과 와이어 로프 결함을 탐지하는데 있어서 좀더 쉽게 결함을 판별할 수 있었다. 결론적으로 이러한 시스템의 개발은 와이어로프의 교체 시기 연장으로 항만의 비용을 절감할 수 있으며, 경쟁력 향상 그리고 엘리베이터, 리프트 등 다양한 산업현장에 이러한 시스템을 적용할 수 있다.
기존의 진동형 마이크고 자이로스코프는 고감도화를 이루기 위해 구동 모드와 검출 모드를 동조시킬 필요성이 있었다. 본 연구에서는 고유하게 조율된 두 개의 공진 모드를 갖는 광진기를 이용하여 자가동조 특성을 갖는 마이크로 자이로스프로의 응용에 대한 타당성을 검증한다. 진동하는 두 축에 대해 대칭의 구조를 가지는 2자유도 수평 공진기가 모드 동조의 필요성을 최소화하는 자이로스코프로의 응용을 위해 소개된다. 자이로스코프의 적용을 고려한 동역학적 모델이 도출되고 이는 제조된 마이크로 자이로스코프와 실험을 통해 비교 검증 된다. 마이크로 자이로스코프의 구조체는 산화막 위의 폴리실리콘 박막으로 구성되어 간단한 2마스크 공정으로 제조 가능하다. 자가동조 특성을 갖는 진동형 자이로스코프로서의 타당성이 해석 결과와 실험을 통해 검증되었다. 8개의 실험 시편에 대해서 구동 및 검출 모드의 공진 주파수를 측정했을 때, 구동 및 검출 모드의 공진 주파수에 대한 표준편차가 각각 1232Hz와 1214HZ인데 반해 비동조 주파수의 평균값은 91.75Hz를 나타내 우수한 자가동조 특성을 보였다. 샘플 중 최소 비동조 주파수는 68Hz였고 이때의 감도는 $0.034mV/sec/^{\circ}$로 측정되어 공정의 불균일성이 개선되면 녹은 감도를 구현학 수 있는 자이로스코프로서의 타당성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 성토시공관리응 방사성 동위원소 이용계기의 회로개발에 있다. 본 연구에서 제작한 계기는 국내 원자력법에서 제한하는 세기 이하의 밀봉선원을 사용하며, 감마선과 열중성자 검출회로, 고전압 공급장치 그리고 마이크로프로세서 등으로 구성하였다. 성토의 밀도측정에 충분한 계측수를 얻기 위하여 감마선 검출 5회로, 열중성자 검출 2회로로 구성하였다. 감마선의 검출은 G-M 검출기의 전기적 특성상 검출회로가 간단하므로 파형정형회로만 거쳐 계수된다. 그러나 He-3 검출기에서 발생하는 열중성자 신호펄스는 대단히 작기 때문에 최대 50 [dB]까지 증폭하고 창비교기(window comparator)를 거쳐 원하는 신호만 계수할 수 있도록 하였다. 모든 회로는 자연 방사선과 잡음에 의한 영향을 최소화하기 위하여 정전차폐하였으며, 계수관에 인가하는 고전압의 리플 진폭과 주파수를 고려하여 펄스 계수시에 리플 성분에 의한 펄스수는 제거하였다. 방사선의 계수 및 연산처리에는 원칩 마이크로프로세서를 이용하였으며, 계측결과는 메모리장치에 저장되고 PC와의 통신도 가능하다. 시제작한 RI계기의 검출성능을 평가한 결과 성토의 밀도측정에 충분한 계측수를 얻을 수 있음이 확인되었다.
여러 종류의 경량전철 중에서, 고무차륜 경량전철은 가 감속 성능과 등판능력이 우수하고 소음과 진동이 적어 많은 국가에서 활발히 채택되고 있다. 하지만, 경량전철 시스템은 일반적으로 고전압의 급전시스템을 이용하기 때문에 높은 수준의 전자기파를 유발한다. 반면, 광섬유 센서는 전자기파의 영향을 받지 않는 장점으로 인해 최근 교량과 같은 토목 구조물에 적용이 확대되고 있으며 특히, 광섬유 브래그 격자 센서는 다중화가 용이하다는 장점으로 가장 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 한국형 경량전철의 시험선 구간에 설치된 콘크리트 교량에서 차량이 진행할 때 교량의 동적응답을 측정하였다. 측정센서로는 기존의 전기식 센서와 광섬유 브래그 격자 기반의 센서를 이용하였으며 변형률과 가속도를 측정하였다. 이를 바탕으로, 교량의 사용성 평가를 수행하였으며 실험 결과 전기식 센서의 경우 EMI의 영향을 받는 반면, 광섬유 브래그 격자 기반의 센서들은 EMI의 영향을 받지 않아 EMI의 영향이 극심한 경량전철 교량에서 교량의 사용성 평가를 위한 계측 센서로 광섬유 센서가 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
원격탐사 자료를 활용한 변화탐지 기법은 재난/재해, 국토모니터링 등의 다양한 분야에서 활용가능하다. 그러나, 고해상도 위성영상을 활용하여 무감독 변화탐지를 수행할 경우에는, 기복변위 등에 의한 기하학적인 오차와 영상의 노이즈 정보에 의하여 미변화지역들이 변화지역으로 오탐지될 수 있는 문제점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 변화탐지 기법인 IR-MAD 기법을 활용하여 고해상도 위성영상에 대한 객체 기반의 변화탐지를 수행하였다. 특히, 교차융합기법으로 부가적인 자료를 생성하여 객체 기반의 변화탐지 정확도를 향상시키고자 하였다. KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 실험을 수행한 결과, 화소기반의 IR-MAD 기법과 비교하여 객체 기반의 IR-MAD 기법이 높은 변화탐지 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 교차융합영상을 활용하였을 경우가 원 다시기 영상만을 사용하였을 때보다 높은 변화탐지 정확도를 보였다. 이를 통해, 객체 기반의 IR-MAD 기법이 고해상도 위성영상을 활용한 국토의 변화탐지를 효과적으로 수행할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.
본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.
가시광선 위성자료는 해색 연구에 성공적으로 응용되어 왔다. 또 하나의 해색관측 센서인 OSMI 가 다목적 실용위성에 탑재되어 1999년 발사될 예정이다. 향후 OSMI 영상특성을 이해하기 위해서 우선 모의 실험 절차를 자세히 논하고 복사전달 모델을 이용하여 전형적인 경우의 가시대역 복사패턴을 모의 생성시켰다. 각 성분의 복사량 (에오로졸 산란, Rayleigh 산란, 태양복사, 해수 상향 복사량 및 총 복사량) 분포를 설명하기 위해 계절별, 해수형태 및 위성의 적도 통과 시각에 대한 위성의 전체 통과 경로와 한국 근해지역의 여러 가지 모의 영상들이 소개된다. 그리고 영상의 품질 및 가용도를 평가하기 위한 방법은 복합신호잡음비 (CSNR)로 정의된 영상특성을 이용해 개발된다. 한편 다목적 실용위성이 궤도에 진입 되기 전에 OSMI 영상자료의 질과 가용도를 평가할 수 있도록 일련의 CSNR영상이 서로 다른 경우에 대한 모의 복사량 성분들로부터 생성된다. 최종적으로 OSMI 영상의 질과 가용도가 CSNR모의 영상을 이용해 정량적으로 분석된다. 본 연구결과가 OSMI 임무를 책임지고 있는 모든 과학자들과 OSMI 자료활용을 계획하고 있는 사람들에게 유용하게 되기를 기대한다.
최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.
본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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