다중-광선 모델을 이용하여 경사면을 갖는 반-협곡 구조에서 전파 전송 손실을 해석하고 경사면의 각도에 따라 나타나는 다중-광선 전파 모델을 공식화 하였다. 경사면의 기울어진 각도에 의해 결정되는 송수신 전파의 경사면 반사경로인 제3경로와 제4경로에 대한 차단 각도를 송수신 단말의 높이와 위치를 가지고 계산하였다. 경사면 환경에서 전파 전송 손실을 예측하기 위하여 실제 경사면이 존재하는 제방 환경을 선택하여 모델링하고 시뮬레이션 하여 전파 전송 손실을 계산하였으며, 주파수 1-6GHz 대역에 대한 측정활동을 통해 전파전송 손실을 확인하였다. 시뮬레이션 결과와 측정 결과는 유사한 전파 전송 손실 경향을 보여주었으며 다양한 지형정보에 대한 전파 경로 손실 예측과 측정 결과들은 다양한 전파 업무 설계에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 다중 벽면 구조의 실내 환경에서 전파의 전달특성을 모델링하기 위해 ray-launching 기반의 광선추적법을 이용한 2차원 ray-tracing 시뮬레이터를 구현하였고, 이를 통해 ray의 전파 경로를 분석하고 평가하였다. 실험 결과, 구현된 광선추적법의 경로 패턴 및 시간지연 분포는 동일한 무선 환경에서 수행된 이전의 실험 결과와 비슷한 결과가 나타남을 확인하였으며, 송수신 거리 및 방사각에 따른 수신반경의 조정이 타당함을 확인하였다. 특히 비가시거리 송수신 환경에서 다중 벽면을 투과한 ray가 반사와 투과를 형성하여 수신기에 도달할 때까지의 ray의 impulse response는 기존 연구의 실험 결과와 대부분 일치하였으며, 송신기에서 발사되는 ray의 방사각을 $1^{\circ}$에서 $7^{\circ}$까지 달리하여 실험한 경우 도출된 channel profile이 서로 유사함을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 전파의 전달특성을 모델링하기 위해 광선추적법을 이용한 2차원 ray-tracing 시뮬레이터를 구현하였고, 이를 통해 다중 벽면으로 구성된 환경에서 ray의 전파 경로를 분석하고 평가하였다. 실험 결과, 구현된 광선추적법의 경로 패턴 및 시간지연 분포는 동일한 무선 환경에서 수행된 이전의 실험 결과와 비슷한 결과가 나타남을 확인하였으며, 송수신 거리 및 방사각에 따른 수신반경의 조절이 타당함을 확인하였다. 특히 비가시거리 송수신 환경에서 다중 벽면을 투과한 ray가 반사와 투과를 형성하여 수신기에 도달할 때까지의 channel profile은 기존 연구의 실험 결과와 유사함을 확인하였다.
을 합하여 얻을 수 있다. 이와 같은 광선 추적법을 적용한 해석적 방법은 디지털 방송의 수신 영역을 결정하는 중요한 두 요소인 수신 전계강도 및 다중 경로 간섭을 비교적 정확히 예측할 수 있다. 개발된 모델을 이용하여 디지털 방송 환경에서 동일채널 중계기로 인한 방송 수신 영역의 확대 또는 축소를 예측할 수 있으며, 중계기의 최적화 위치를 찾는 데 활용할 수 있다.
본 연구에서는 유통현장에서 실시간으로 쇠고기 신선도를 측정하기 위해 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 이용하여 쇠고기 신선도에 영향을 미치는 인자와 설정된 저장기간에 대하여 예측 모델을 개발하고 검증하였다. 쇠고기 시료는 총 216개를 사용하였으며 0-14일의 기간 동안 2일 간격으로 가시광선-근적외선 반사 스펙트럼을 측정한 후, 쇠고기의 신선도에 영향을 미치는 인자인 총균수, pH, VBN, TMA, TBA값을 공인된 방법을 이용하여 측정하였다. 예측모델은 다중회귀분석 방법과 최적 변수 선택이 가능한 stepwise 방법을 이용하여 개발하였으며, 예측모델의 선정은 결정계수, 오차, RPD를 이용하였다. 예측모델의 검증은 미지의 시료를 이용하였으며 그 결과 결정계수, 오차, RPD는 총균수에서 각각 0.74, 0.64, 2.75 Log CFU/$cm^2$, VBN은 각각 0.73, 1.45, 2.00 mg%, TMA는 각각 0.70, 0.19, 2.58 mg%, TBA값은 각각 0.73, 0.13, 2.77 mg MA/kg로 비교적 안정된 예측성능을 보여 주었다. 저장기간에 따른 예측모델의 검증결과는 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.77, 1.94일, 2.53으로 실험 시 저장기간이 2일 간격인 점을 고려할 때, 비교적 높은 정밀도를 보이고 있음을 알 수 있다. pH의 예측성능은 결정계수, 오차, RPD가 각각 0.43, 0.10, 1.10로 다른 신선도 인자에 비해 낮은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서는 가시광선-근적외선 분광분석법을 이용하여 쇠고기 신선도의 비파괴 평가에 대한 가능성을 제시하였으나 유통현장에서 적용을 위해서는 보다 많은 시료의 확보를 통한 예측모델의 신뢰성 향상과 stepwise방법으로 선정된 파장 영역을 기본으로 하는 부분최소자승법, 인공지능 등의 다양한 알고리즘의 적용을 통한 성능개선이 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 사거리가 수백 km에 이르는 장거리 미사일의 화염을 발사 초기에 탐지할 수 있는 적외선 카메라에 대한 현실적 영상성능 수치모사 결과를 제시한다. 적외선 카메라는 중적외선 대역용 다수의 렌즈로 구성된 굴절식 광학계이다. 관측대상과 배경의 모델링 전체를 포함하는 규모의통합적 광선추적을 수행함으로 카메라를 통해 보는 영상과 검출기에 도달하는 빛의 세기에 대한 정보를 획득하였다. 관측대상이 되는 미사일 화염의 방사휘도(radiance)는 CFD 타입의 복사전달 기법으로 계산하였으며 이를 광원으로 삽입하여 광선추적을 수행하였다. 관측배경이 되는 대기 모델은 MODTRAN을 사용하여 열복사의 경로, 단일/다중 산란 복사와 투과율을 계산하였다. 광선추적 수치모사의 결과로써 관측대상의 이미지와 도달한 복사전달 성능(radiometric performance)의 검증을 통해 적외선 카메라가 요구사항을 만족함을 입증하였다.
RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 ISM 대역에서의 실내 무선 랜 서비스를 위한 실내 전파 모델을 제시하였다. 실내의 벽과 바닥, 천장에 의해 발생하는 다중경로에 의한 전파의 감쇄 현상은 3차원 광선추적법을 이용하였으며, 실내 집기에 의한 산란현상은 패치산란모델을 적용하였다. 실내 전파 모델의 입력파라미터로는 실내 환경 파라미터와 안테나의 종류 및 편파를 고려했으며, 그 결과로 페이딩 특성과 시간지연확산을 도출하였다. 모델링의 정확성을 검증하기 위해 좁은 실내 공간과 넓은 실내 공간으로 나누어서 각각 페이딩 특성과 시간지연확산을 측정하였고 시뮬레이션 결과와 비교하여 유사함을 확인하였다. 이러한 결과를 통해서 본 논문에서 제시한 실내 전파 모델의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 영상법 기반의 3차원 광선추적법에 패치산란모델을 이용하여 실내 구조물을 고려할 수 있는 실내 전파모델링 방법을 제시하였다. 실내 구조물을 모델링하기 위한 패치산란모델은 패치형태의 직사각형 평면에 대한 RCS를 이용하여 입사에 대한 산란현상을 정의한 것으로써, 책상이나 테이블 같은 평면적인 실내구조물에 대한 산란현상을 각각의 구조물에 대한 영상 안테나를 발생시키는 복잡한 과정 없이 간단하게 해석하기 위한 것이다. RCS는 간단히 입사 전력에 대한 산란 전력의 비로 정의되며 본 논문에서는 다양한 수신 각도에서 바라보는 bistatic RCS를 물리광학(Physical Optics)을 이용하여 수식적으로 유도하여 패치산란모델에 이용하였다. 또한 실내의 다중경로 성분에 대해 계산하지 않는 패치산란모델을 실내에 적용하기 위하여 복잡한 수식보다는 단순한 보정값인 실내보정값을 정의하였는데, 본 논문에서는 이 값을 다양한 패치 환경의 측정에 의한 경험적 상수로 처리함으로써 RCS의 고려만으로는 실내에 적용할 수 없는 점을 극복하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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