디젤은 높은 volumetric density$[VD,\;kg\;H_2/m^3]\;(>100)$와 gravimetric density$(GD,\;\%\;H_2)\;(>17)$를 가지는 우수한 수소저장매체 중의 하나이다. (Liquid Hydrogen의 경우 VD와 GD가 각각 50, 18 정도) 본 연구는 이러한 디젤연료의 개질에 적합한 촉매선정 및 반응특성에 관한 연구를 실시하였다 촉매는 자체 선정한 3가지 촉매(NECS-1, NECS-2, NECS-3)와 2가지 상용촉매(FCR-HCl4, FCR-HC35. Sud-Chemie, Inc)에 대하여 조사하였다. 실험결과 NECS-1이 디젤개질에 가장 적합한 것으로 판단되었다. 이와 함께 촉매 층의 길이에 따른 온도 및 농도를 분석하였으며, 디젤개질을 위한 연료의 delivery 문제로 인한 촉매 층 내의 급격한 온도 변화특성을 확인할 수 있었다. 또한 촉매 층 상단부에서 발생한 발열량을 하단부의 흡열부에 효과적으로 전달하는 것이 ATR(Autothermal Reforming) 반응 특성에 깊게 연관되어 있음을 확인할 수 있었다.
오늘날 현대인들은 피부 관리를 신체적 건강관리의 일환으로 인식하고 있으며, 일반적으로 얼굴에서 발견되는 피부 질환 문제는 여드름이다. 본 논문에서는 CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간을 이용한 효과적인 여드름 검출 알고리즘을 제안하였다. 성분 영상$a^*$의 값이 양수일 경우에 적색이므로 피부 영상에서 적색 계통의 여드름 검출에 적합하다. 먼저 RGB 칼라 공간 기반의 피부 영상은 칼라 밸런싱을 통해 광 보상을 수행하고, CIE $L^*a^*b^*$ 칼라 공간으로 변환한다. 추출된 성분 영상 $a^*$을 정규화하고, 임계값 처리를 통해 피부 영역과 여드름 영역을 추정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 밝기 정보를 이용한 방법보다 효과적으로 여드름을 검출하였고, 반사되는 광원에 강인함을 보였다.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
이 논문에서는 먼저 직접수열 부호분할 다중접속방식의 부호 획득 성능에 나머지 부호 위상차가 미치는 영향을 알아본다. 칩 주기로 정규화된 부호 위상차가 진행 단계 크기 안에 있을 때, 잡음이 없다면 두 연속적인 정합 여파기 출력의 합은 나머지 부호 위상차에 관계없이 일정한 값을 가진다. 이러한 사실을 바탕으로 새로운 부호 획득 방법을 제안하고 그 성능을 살펴본다. 제안한 부호 획득 방식을 분석하고, 모의실험으로 제안한 방법이 나머지 부호 위상차의 변화에 강인하고 이제까지의 방법보다 성능이 좋다는 것을 보였다.
저자들은 흉강개구부로부터 화농성 분비물을 주소로 내원한 만성 농흉 환자에서 흉부 CT 결과 공기 방울을 포함한 저음영 병변으로 이물질을 의심하였고, 흉강개구부를 통해 굴곡성 기관지내시경을 삽입하여 관찰한 결과 흉강내 거즈를 발견하여 겸자로 제거한 예를 경험하였기에 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
본 논문은 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 위한 적응 퍼지-뉴로 제어기를 제시한다. 이 알고리즘의 설계는 퍼지제어와 신경회로망을 사용하는 퍼지-신경회로망 제어기에 기초한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기는 신경회로망의 학습패턴과 같은 퍼지 룰을 사용하고 또한 지령값과 실제값 사이의 오차를 최소화하기 위하여 신경회로망의 뉴런사이의 하중을 역전파 알고리즘 방법을 사용하여 조절한다. 적응 기준 모델 설계는 기준모델의 출력과 전동기 속도 사이의 오차와 오차 변화분을 기초로 한 퍼지 로직에 의하여 실행되는 적응 메카니즘을 제시한다. 적응 퍼지-뉴로 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에 대한 분석으로 평가한다. 제안한 제어시스템의 실험 결과는 고성능과 파리미터 변동과 정상상태 정확성, 순시응답의 강인성을 가진다.
IPMSM 드라이브는 하중 비에 대한 출력이 우수하여 전기자동차 등 응용분야에서 관심이 증가하고 있다. 이러한 응용분야에서 최대 효율을 얻기 위하여 본 논문은 신경회로망 제어기법을 제시한다. 동손과 철손으로 구성된 제어가능한 전기적 손실은 신경회로망의 오류 역전파 알고리즘(EBPA)를 이용하여 최소화시킬 수 있다. 손실의 최소화는 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 가능하게 한다. 본 논문에서는 신경회로망의 EBPA를 이용하여 전동기 구동에 대하여 d축 인덕턴스, 전기자 저항, 역기전력 상수 변화와 같은 파라미터 변동을 시간으로 계산하여 고성능 및 강인성 제어를 제시한다. 제시한 알고리즘은 IPMSM 드라이브 시스템에 적용하고 효율최적화 제어에 의해 제어된 동작특성을 분석하여 논문의 타당성을 입증한다.
소프트웨어의 비약적인 발전으로 인해 전문가들에 의해서만 가능하였던 디지털 컨텐츠에 대한 복사, 변질이 일반인들에 의해서도 손쉽게 되었다. 이렇게 디지털 컨텐츠는 여러 장점에도 불구하고 많은 문제점을 야기하게 되었다. 따라서 컨덴츠의 제작자는 소유권 주장이나 내용의 변질에 대한 인증과 검증을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 디지털 비디오 콘텐츠에 적합한 동영상 워터마킹을 제안하여 MPEG-2 부호기와 복호기에 적용하였고, 동영상에 워터마크를 삽입하기 위해 블록 재정렬 알고리즘과 SCL(Secret Code List)을 제안하여 알고리즘의 기밀성(confidentiality)과 무결성(integrity)을 동시에 만족하였다. 제안한 동영상 워터마킹 시스템의 실험결과는 CIF 크기의 MPEG-2 동영상을 기준으로 16대 1의 압축비에서 최대 3kbps의 워터마크 삽입용량과 추출된 워터마크가 0.99이상의 상관도를 가지는 강인함과 워터마크 된 동영상의 화질열화와 비트율의 변화가 없는 장점을 가지며, 압축과 크기변경 등의 트랜스코딩(Transcoding) 공격에 대해 강건함을 보였다.
최근 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기술은 단순한 현장 상호작용과 제한된 정보와 함께 이들의 강인성과 확장성, 적응성에 대해 상당한 관심을 받고 있다. 이러한 모델링 기술들 중, 유전자 조절 네트워크(Gene Regulatory Networks)(GRNs)은 세포로부터 생물학적 유기체의 발생과 자연 진화에 대한 이해에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 GRN 원리를 무선 센서 네트워크 시스템에 적용하고 시간지연 요건을 충족하는 동시에 에너지 균형을 달성할 수 있는 분산화된 노드 스케쥴링 설계 기법을 제안한다. 각 센서 노드는 소비된 에너지 수준과 지연시간에 반응하여 자동으로 자신의 상태를 스케줄링하며, 이는 GRN 모델에서 영감을 받은 유전자 발현과 단백질 농도 조절 모델에 의해 제어된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지 균형뿐만 아니라 원하는 시간 지연에서 성능을 달성하고 있다는 점을 보여준다.
본 논문에서는 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭이 공존하는 two-cell 다중 안테나 하향링크 간섭 채널에서 송수신기 설계 방법을 제안한다. 우선 셀 간 간섭과 셀 내 사용자 간 간섭을 다차원 subspace에 정렬하는 zero-forcing 간섭 정렬 방법을 일반화한다. 그리고 일반화한 zero-forcing 간섭 정렬 방법에서 구한 송수신기를 "regularizing" 하는 minimum weighted-mean-square-error 기반 regularized ZF-IA 방법을 제안한다. 기존 weighted-sum-rate-maximizing 송수신기 설계 방법에 비해 제안하는 방법은 weight 를 구하는 반복 연산 과정이 필요하지 않다. 그 결과 제안하는 방법은 비록 sum-rate 최대화하도록 설계되진 않았지만, 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법 보다 계산 복잡도 면에서 효율적이고 더 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 다양한 분석과 실험을 통해 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 우수성을 확인하였다. 구체적으로 반복 연산 수가 작은 경우, 제안하는 regularized ZF-IA 방법의 sum-rate 성능이 기존의 weighted-sum-rate maximizing 방법보다 SNR = 20 [dB] 에서 약 49.8 % 이상 나음을 확인할 수 있다. 더불어 채널 정보에 오차가 있는 경우 상당한 robustness를 제공하는 robust 송수신기 설계 방법도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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