본 논문은 Correlated MIMO-OFDM 페이딩 채널을 위한 클러스터 응답 모델의 용량에 대한 연구이다. 송신기에서 채널 정보를 알고 있는 경우와 채널 정보를 모르는 경우를 고려하여, 수신기의 correlation에 의한 용량과 송${\cdot}$수신기 양쪽의 correlation에 의한 용량을 비교 한다. 결과로부터 수신기의 correlation에 의한 용량이 송${\cdot}$수신기의 correlation에 의한 용량보다 더 좋은 것을 확인 할 수 있다. 또한 Water-filling 방법을 사용하여 송신 안테나에 파워를 할당한 경우 균일한 파워를 할당한 경우보다 Water-filling 이득에 의해 더 큰 용량을 가지는 것으로 나타난다. 그러나 클러스터의 수가 correlation 행렬의 최대 랭크보다 크고 SNR이 높은 영역인 경우 Water-filling에 의한 이득이 거의 없음을 보인다.
North Korea has frequently suffered from extreme agricultural crop droughts, which have led to food shortages, according to the Food and Agriculture Organization (FAO). The increasing frequency of extreme droughts, due to global warming and climate change, has increased the importance of enhancing the national capacity for drought management. Historically, a meteorological drought index based on data collected from weather stations has been widely used. But it has limitations in terms of the distribution of weather stations and the spatial pattern of drought impacts. Satellite-based data can be obtained with the same accuracy and at regular intervals, and is useful for long-term change analysis and environmental monitoring and wide area access in time and space. The Evaporative Stress Index (ESI), a satellite-based drought index using the ratio of potential and actual evaporation, is being used to detect drought response as a index of the droughts occurring rapidly over short periods of time. It is more accurate and provides faster analysis of drought conditions compared to the Standardized Precipitation Index (SPI), and the Palmer Drought Severity Index (PDSI). In this study, we analyze drought events during 2015-2017 in North Korea using the ESI satellite-based drought index to determine drought response by comparing with it with the SPI and SPEI drought indices.
In recent times, the frequency and intensity of natural disasters, such as heavy rains and typhoons, have been increasing due to the impacts of climate change. This has led to a rise in social and economic damages. Rural areas, in particular, possess limited disaster response capabilities due to their underdeveloped infrastructure and are highly vulnerable to flooding. Therefore, it is crucial to establish preventative and responsive measures. In this study, an Inventory-Based Flood Loss Estimation (IB-FLE) method utilizing high-resolution spatial information was developed for estimating flood-related losses in rural areas. Additionally, the developed approach was applied to a study area and compared with the Multidimensional Flood Damage Analysis (MD-FDA) method. Compared to the MD-FDA, the IB-FLE enables faster and more accurate estimation of flood damages and allows for the assessment of individual building and agricultural land losses using up-to-date information. The findings of this study are expected to contribute to the rational allocation of budgets for rural flood damage prevention and recovery, as well as enhancing disaster response capabilities.
본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 원자력발전소 1차측 배관계통의 약 60% 이상을 차지하고 있는 오스테나이트계 스테인레스강 배관 용접부 검사시 낮은 신호 대 잡음비로 결함 발견 및 신호 해석에 있어 많은 문제점을 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 레이다에서 확립된 신호 처리 기술인 스플릿-스펙트럼 기법을 도입하여 주파수를 다양하게 하고 이 다양한 주파수에 따른 RF신호의 진폭들을 최소화, 극성치 확률 분석 및 최소화-극성치 확률 분석법을 이용하여 개선된 신호 대 잡음비를 얻고자 하였다.
본 연구에서는 초음파현미경의 동작주파수 변화에 따라서 획득한 영상의 조합을 통하여 얻어진 영상들에 관하여 연구하였다. 고체내부의 영상을 복원하는 경우, 얻어진 영상들은 표면이 상태가 중첩되어 나타나게 된다. 이 경우 위상체 영상들은 내부 영상의 콘트라스트 개선에 활용되어 질 수 있다. 실험에서는 두가지 종류의 시편이 사용되었다. 첫째는 NPP내부에서 스팀 발생장치의 주 파이프의 매질측면에 1/4T, 1/2T, 3/4T의 홀 결함을 갖는 기준 블록이고 다른 시편은 직경이 1-2mm인 반구형태의 시편이다. 실험결과 기본의 영상처리 방법에 비하여 결함 형태에 대한 콘트라스트가 2배 정도의 향상을 보였다. 실험을 위하여 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 사용한 초음파현미경 시스템을 구성하였다. 앞으로는 진폭과 위상영상의 재구성 방법과 결함영상의 콘트라스트를 개선시키기 위한 방법이 계속 연구되어져야겠다.
SWAT-MODFLOW의 월평균 수문성분 자료를 바탕으로 지하수 함양관련 토양층의 측방유출, 침루량을 산정하는 기본자료인 수문응답단위(HRU)와 이를 구성하는 토지피복, 토지이용, 토양통에서 영향이 큰 지하수 함양량 인자를 분석하였다. 봄, 가을별 bare soil line(BSL)을 통해 PVI를 분석하고 기존의 NDVI, NDTI, NDRI와 함께 함양량 분포와 토양-식생관련 지수의 빈도분석과 회귀분석을 수행하였다. 그 결과 비정규분포 양상을 보이는 NDVI와 NDTI에서 매우 유의한 양의 상관성이 확인되었다. 연구지역의 bare soil line 기울기는 약 1.092~1.343, 절편은 약 -0.004~-0.015이며 상대적으로 월평균강우량이 우세한 5월에는 Red밴드가 다른 시기에 비해 약 3~4배 증가하고 2012년 Singhal and Goyal의 결과와 같이 포물선 형태의 유일한 1개의 변곡점이 발생하는 것을 확인하였다. 따라서 강우를 고려하여 지하수 함양과 토양-식생관련 지수에 대한 다양한 경우의 상관성 분석이 수행된다면, 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화도 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
영상 레이다(SAR)는 주야간, 일조량에 관계없이 전천후로 영상획득이 가능하여 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위하게 활용된다. SAR 시스템에서는 고도, 운용 주파수, PRF 등의 다양한 시스템설계 파라미터로부터 생성된 임펄스 응답 함수(impulse response function)를 분석하여 공간해상도, PSLR, ISLR 등 영상품질 성능 파라미터의 추정이 가능하다. 그러나 모델링된 임펄스 응답 특성은 주변 클러터 환경이 고러되지 않은 이상적인 경우이므로 실제 주변 클러터 환경을 고려한 SAR 영상품질 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주요 SAR시스템 파라미터를 기반으로 SAR 점표적 원시 데이터를 생성하고, 거리-도플러 알고리듬(range-Doppler algorithm)을 이용하여 임펄스 응답 데이터를 형성한다. 그리고 실제 SAR영상의 일부분을 추출하여 주변 배경 클러터 환경 데이터를 형성한 후, 임펄스 응답 데이터를 삽입한다. 형성된 응답 데이터는 영상품질의 정확도를 향상시키고자 확장보간법을 도입하여 분석하고, 이에 대한 효과를 주요 도플러 파라미터인 방위 FM율 오차에 따른 성능분석을 수행함으로써 확인한다.
최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.
본 연구는 실제 발전소 내 운영 설비의 고정부에 사용되는 앵커에 대하여 지진 발생 시 안전성을 평가하는 것이 주된 목적이다. 이에 따라 운영 설비와 같은 비 구조적 구성 요소의 고정부 앵커에 실제 지진이 발생하였을 경우 발생되는 하중에 대한 응답을 조사하기 위해 실험적 연구를 수행하였다. 실제 다양한 형태를 갖는 비구조요소를 연구하는 데는 경제적, 공간적 제약이 있기 때문에 프레임과 질량으로 구성된 대체 시험체를 제작하여 진동대 시험을 수행하였다. 고정부 콘크리트 앵커의 동적 특성과 내진성능을 평가하기 위해 진동대 시험을 통해 대상 구조물의 고유 진동수를 파악한 후 실제 지진과 같은 인공 지진 효과를 발생시켜 실험을 수행하였다. 결론적으로 시험체에 볼트를 이용하여 강철 프레임을 고정시켜 구조적 강성을 확보하였으며, 이에 따라 고정부 앵커에 전달되는 하중이 감소되는 것을 확인하였다. 향후 해석적 접근을 통하여 실험에 대한 신뢰성 검증 및 현장 여건 상 수행되지 못한 부분에 대하여 연구를 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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