MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴 판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의 기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.
본 논문은 신호의 도래 방향 측정에 관한 연구로써, 어레이 안테나에 입시되는 신호의 위상차를 활용하여 방향을 추정하는 알고리즘인 CVDF(Correlative Vector Direction Finding)를 적용하여 방향탐지 정확도를 높이기 위해서는 기본적으로 안테나로부터 얻어지는 위상차 패턴이 이상적인 정현파 패턴을 가져야 한다. 그러나 실 환경에서 원형으로 안테나를 배치후 측정되는 위상차 패턴은 특정 주파수 대역, 특정 방위에서 왜곡되어 나타날 수 있다. 그 이유는 안테나를 원형 배열 구조로 배치함으로써 안테나 각 소자간의 간섭 및 중앙 센터폴(원형배열의 중앙에 위치하는 안테나 지지대)의 영향으로 인한 위상 패턴의 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 CVDF 알고리즘을 적용했을 때의 위상 왜곡 현상에 의해 저하되는 방향탐지 능력을 개선시키기 위한 방법으로, 위상을 측정하기 위한 안테나 조합의 실시간 변경 방법 및 안테나 빔패턴을 활용하는 방법 등을 제안하였고, 실험 및 결과분석을 통해 방향탐지 성능이 개선됨을 확인하였다.
원하는 신호의 어레이 응답벡터와 조향벡터사이에 불일치가 있다면 적응 어레이는 원하는 신호와 간섭신호를 동시에 감쇠하기 때문에 심한 성능저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 조향벡터에 도래각 에러뿐만 아니라 랜덤에러가 있을 때 이에 대처하는 강인한 적응 어레이 기법을 제시한다. 제시된 기법에서는 상관행렬로부터 SIS(signal-plus-interference subspace) 부공간을 구한 후, ULA(uniform linear array) 구조를 이용하여 원하는 신호의 방향벡터 영향을 가능한 줄이면서 간섭 부공간을 추출하고 이에 직교하도록 가중벡터를 구하여 조향벡터 에러에 대한 강인성을 얻는다. 제안된 방식은 DCRCB(doubly constrained robust Capon beamformer) 등 기존방식보다 우수한 SINR(signal-to-interference plus noise ratio) 성능을 가짐을 시뮬레이션 결과는 보여준다.
빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
누출검사와 자체정밀조사 결과를 토대로 살펴본 국내의 석유류 시설에 대한 객관적인 현황 및 실태 조사 결과는 다음과 같다. 국내 특정토양오염관리대상시설을 업소단위로 평가한 결과 부적합률은 약 53.6%로 누출검사 평균 부적합률 3.1%에 비해 약 17.3배 높다. 특정토양오염관리대상시설의 점검방식별 부적합률은 직접법은 58.9% 그리고 간접법은 22.5%였다. 직접법에 의해 확인된 용접부 결함과 간접법 점검 시 확인되지 않는 배관계통의 누설을 포함한 부적합률은 최대 58.9%까지 증가한다. 실제 특정토양오염관리대상시설로부터 누출이 확인된 업소는 30.7%였으며, 저장탱크 주유배관 주입배관 등에서 누출이 확인되어 당해 시설로부터 오염물질이 외부로 유출되고 있는 업소는 25.7%였다. 특정토양오염관리대상시설의 소유자가 자발적 점검에 의한 부적합률은 57.3%인 반면, 강제적 부적합율은 17.2%로 자체점검 결과가 국내 특정토양오염관리대상시설의 현황에 가깝다고 판단된다. 특정토양오염관리대상시설을 구성하는 시설별 조사결과 각 시설의 부적합률은 저장탱크의 경우 누출 2.6%, 비누출을 포함한 부적합률은 22.2%였으며, 주입배관 4.1%, 주유배관 5.5%, 통기관 10.3%로 나타났다. 저장탱크의 부적합 사유별 요인은 균열 및 기공 17.9%, 미용접 5.3%로 전체 대상 탱크의 약 20%가 당해 저장탱크 제작 시부터 잠재적 누출요인을 안고 있는 것으로 추정되며, 부식 또는 국부적으로 진행된 공식 등으로 석유류저장탱크의 최소두께 (3.2 mm)에 미달되어 부적합 판정된 6.6%의 탱크가 내구연한을 초과하거나 도래하고 있는 것으로 판단된다.
본 논문은 전파 수집 및 감시 시스템 등에 사용되는 신호의 도래 방향 측정에 관한 연구로써, V/UHF 대역의 다섯 개의 다이폴 안테나를 등 간격으로 원형 배열하여 얻어지는 안테나 간의 위상차 데이터를 CVDF(Correlation Vector Direction Finding) 알고리즘을 적용하여 방향을 추정하였다. CVDF 알고리즘을 적용하여 방향탐지 정확도를 높이기 위해서는 기본적으로 안테나로부터 얻어지는 위상 패턴이 왜곡되지 않고 이상적은 패턴을 가져야 한다. 그러나, 실 환경에서 원형 배열안테나의 위상패턴은 특정 주파수 대역, 특정 방위에서 왜곡되어 나타날 수 있다. 그 이유는 안테나 한 개의 소자만 사용할 때와는 다르게 안테나를 원형 배열구조로 배치함으로써 안테나 각 소자간의 간섭 및 센터폴(원형배열의 중앙에 위치하는 안테나 지지대)의 영향으로 인해 위상 패턴의 왜곡이 생길 수 있다. 특히 안테나 감도를 좋게 하기 위해 신호 증폭 특성을 갖는 Active 안테나를 사용하게 됐을 때는 Passive 안테나를 사용했을 때보다 이런 왜곡현상이 더 크게 나타나게 된다. 본 논문에서는 단순 CVDF 알고리즘을 적용했을 때의 방향탐지 측정 능력이 저하되는 현상을 최소화하여 방향탐지 측정능력 개선시키기 위한 방법으로, 위상을 측정하는 안테나의 조합을 실시간으로 변경하는 방법 및 안테나 빔패턴을 활용하는 방법등을 제안한다. 위의 제안된 개선알고리즘 적용 전/후의 시험결과를 통하여 이 제안방안의 타당성을 확인한다.
우리나라의 산림은 조림과 산림보호정책의 결과로 임목축적이 크게 증가하였으며, 이에 따라 공익적 가치도 매우 높게 평가받게 되었다. 최근 벌기령이 도래함에 따라 간벌과 수확벌채 등의 시업을 비롯한 산림경영활동의 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 산림경영활동의 장기적인 영향을 과학적으로 비교분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 이 연구는 가리왕산 모델숲을 대상으로 실시되었으며, 산림경관모형 LANDIS-II를 활용하여 주요 16개 수종에 대한 식생자료와 환경 특성 모수, 4가지 산림경영활동을 반영하여 수행한 모의를 통해 추정한 수종별 지상부생물량 변화를 바탕으로 산림경영활동이 식생의 천이와 목재생산량에 미칠 수 있는 영향을 평가하였다. 모형에 적용된 산림경영활동은 벌채강도와 벌채주기, 벌채기간에 따라 택벌림(Selection), 산벌림(Shelterwood), 이단림(Two-stories)과 비시업(no-mgt)으로 구성되어있으며, 이를 시나리오로 모형에 적용하여 산림경영활동에 따른 200년간의 지상부생물량의 변화를 통해 산림경관 변화를 모의하였다. 모의 결과 가리왕산 모델숲의 총 지상부생물량은 간벌과 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였으나, 시나리오에 따라 수확벌채 시업 후 15년에서 50년이 지나며 시업 전 수준으로 회복되었고 200년 후에는 산림경영활동이 전혀 없는 시나리오보다 더 많은 지상부생물량을 지닐 것으로 평가되었다. 특히 내음성이 양수와 중성수로 분류된 수종의 지상부생물량은 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였지만 신규개체의 발아와 정착으로 지상부생물량이 일부 회복하는 경향을 보였으며, 음수인 수종은 초기 수확벌채 시업에서 임령이 낮아 시업 대상으로 선정되지 않고 지속적으로 생장하여 모의 100년 이후에는 주요 우점수종이 되는 것으로 나타났다. 각 시나리오의 최종 누적 목재생산량은 택벌림 산림경영활동 시나리오에서 545.6 ton/ha, 산벌림 산림경영활동 시나리오에서 141.6 ton/ha, 이단림 산림경영활동 시나리오에서 299.9 ton/ha일 것으로 추정되었다. 목재생산량의 수종구성은 벌채강도와 벌채기간에 따라 차이를 보였으며, 특히 택벌림과 이단림의 산림경영활동 시나리오에서 수확벌채 시업 초기 목재생산량은 양수와 중성수 비율이 큰 것으로 나타났으나 시간이 지남에 따라 음수의 비율이 증가하였다. 이에 따라 산림경영활동은 산림생태계의 수종별 지상부생물량과 수확벌채 시업에 의한 목재생산량에도 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II를 활용한 시공간적 분석의 가능성을 규명하였으며, 이를 통해 산림생태계 관리 목표에 부합하는 산림경영활동 선정에 대한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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