본 논문에서는 비동기 다중 레이더의 추적데이터 융합을 통한 우주 물체 추적 알고리즘을 소개하였다. 지구저궤도에 분포되어 있는 우주 물체 추적을 위하여 다중의 레이더를 사용한 추적 시나리오를 설정하였고, 각 레이더의 우주 물체 추적을 위하여 선형화 칼만 필터를 사용하였다. 샘플링 시간이 서로 다른 다중 레이더의 데이터를 융합하기 위해서 각각의 레이더에서 측정 가능한 범위를 STK/ODTK를 사용하여 결정하고, 다중 레이더가 동시에 우주 물체를 추적 하는 시간 동안 칼만 필터 기반의 비동기 융합 알고리즘을 적용하여 우주 물체의 궤도를 추정하였으며, 시뮬레이션을 통해 다중 레이더 융합을 통한 궤도 추정의 성능을 분석하였다.
다중 사용자 검출은 CDMA 시스템에서 가장 큰 문제인 원관 문제를 해결해 주는 하나의 방법이다. 동기식 다중 사용자 검출기는 크게 선형과 비선형으로 나누어지며, 선형 검출기에는 역상관기, MMSE 검출기, LMS 검출기, RLS 검출기가 있다. 비선형 검출기에는 SIC, PIC, DFD등이 있으며, 본 논문에서는 동기식 선형 및 비선형 다중 사용자 검출기와 비동기식 다중 사용자 검출기의 특성과 성능을 비교 평가하고, 학습 계열이 필요 없는 블라인드 다중 사용자 검출기를 위의 검출기 성능과 비교 평가함으로서 학습 계열을 이용할 수 없는 상황에서 같은 성능으로 블라인드 다중 사용자 검출기를 사용 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 근거리에서 접근하는 표적에 대한 레이더와 열영상의 관측데이터를 기반으로 정보융합을 수행하여 표적을 추적하는 알고리즘을 기술하고 있다. 일반적으로 칼만필터를 이용한 추적 융합 방법은 동기화된 레이더 및 열영상의 데이터를 근간으로 하고 있으며, 비동기적으로 동작하는 실제 시스템에 적용하기에는 많은 제한사항을 가지고 있다. 제안된 알고리즘에서의 중점사항은 동기화되어 있지 않은 서로 다른 두 센서인 레이더와 열영상의 관측데이터가 입력되었을 때 레이더의 거리정보와 추적상태벡터를 이용하여 관측값의 시간차이를 보상하여 관측치 융합 후 추적을 수행하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 기존의 궤적기반 정보융합방법 및 측정치 융합기법과 성능을 비교하여 제시한다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
본 연구는 간호학과 신입생들의 학과목 적응과 외국어 능력 향상에 대한 부담을 덜어주기 위해 고안된 Keller의 학습동기 모델과 특수목적영어를 융합한 모듈 프로그램에 대한 평가 연구이다. 특수목적영어 융합 모듈 프로그램을 적용한 험군과, 전통적 강의방식을 적용한 대조군의 학습동기와 학업성취도를 비동등성 대조군 사후 실험설계를 통해 비교하고, 듈 프로그램에 대한 학생들의 인식과 주관적인 효과를 질적 자료를 통해 파악하였다. 연구 결과, 학습동기의 총합은 실험군과 대조군의 차이가 유의하였지만(t= 2.391, p=.019), 학업성취도에서는 두 그룹 간의 차이가 유의하지 않았다(t=0.116, =.098). 융합 모듈프로그램에 대한 주관적 효과들로는 '흥미로움', '학습에 효과적임', '임상의 이해를 도움', '자신감과 만족감을 경험함' 등 4가지로 범주화 되었다. 본 연구를 통해 Keller의 학습동기 모델과 특수목적영어를 융합한 모듈 프로그램은 호학과 영어에 대한 부담을 가진 신입생들에게 흥미를 주고, 학습과 임상의 이해를 도울 뿐 아니라, 자신감과 만족감을 험하게 하는 등, 학습동기를 높이는데 긍정적으로 평가되었다.
IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 저성능의 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는 오프로딩 기법을 사용한다. 오프로딩 기법을 사용하는 경우 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버 사이에 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 기존 IoT-Cloud 융합 가상 기계의 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 네트워크 오버헤드는 오프로딩 실행 성능을 기존보다 감소시킬 수 있기 때문에 효율적인 오프로딩을 위해서는 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하여 네트워크 오버헤드를 줄여야 한다. 본 논문에서는 효율적인 오프로딩 실행을 위해 정적 프로파일링을 통해 추출된 문맥 정보를 기반으로 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 문맥 동기화기를 설계 및 구현하였다. 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만 동기화가 이뤄지면 문맥 동기화 시 발생하는 네트워크 오버헤드의 크기가 줄어들기 때문에 효율적인 오프로딩 실행이 가능하다.
IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 오프로딩 기법을 사용하여 저성능 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는다. 이 경우 오프로딩 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버의 실행환경에서 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 현재 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 본 논문은 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 효율적인 문맥 동기화를 위해서 정적 프로파일링을 통해 오프로딩 실행 대상 작업에 동기화가 필요한 문맥 정보들을 사전에 추출하였다. 추출된 문맥 정보를 기반으로 문맥 동기화가 이뤄지면 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하기 때문에 네트워크 통신 오버헤드 감소를 기대할 수 있다.
본 논문은 지역사회 성인 표본을 대상으로 비자살적 자해의 심각도에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 본 연구의 대상은 지난 1년간 비자살적 자해행동을 1회 이상 한 적이 있는 54명의 성인으로, 이들을 대상으로 자해 빈도와 방법, 자해 동기, 인지적 재평가에 대한 자기보고식 설문을 실시하였다. 그 결과 정서 조절을 주요 목적으로 하는 개인 내적 동기가 사회적 동기에 비해 빈번하게 보고되었다. 회귀분석 결과 이른 나이에 자해를 시작하는 것이 자해의 심각도와 관련 있었다. 또한 개인 내적 동기가 자해의 심각도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 자해의 정서조절 모형을 지지하며, 정서조절을 향상시키는데 초점을 둔 개입이 중요하다는 것을 시사한다.
자동공급조절기를 사용하는 기업체에서는 대량 생산을 위해 여러 대의 피더를 근접해서 사용하고 있다. 이런 경우, 피더를 독립적으로 사용할 때와 달리, 비동기화로 인한 공진현상이 발생하여 이송품이 서로 부딪히거나 한쪽으로 쏠려서, 다음 프로세스로 운송되지 못하게 된다. 불안정한 공진현상이 일어날 때마다, 작업자는 각각의 피드컨트롤러의 값을 다시 설정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 피드를 여러 대 사용하는 자동공급조절기에 적합한 동기화 알고리즘을 제안하고, 성능 개선을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 cdma2000 규격을 채용한 역방향 링크 동기식 DS-CDMA 시스템을 시뮬레이션 하여 시스템의 성능을 분석하려다 cdma2000 시스템은 기존의 IS-95와는 달리 Pilot 채널을 이용하여 페이딩 채널을 추정하고 이를 이용하여 채널 환경에 의한 수신신호의 위상변화를 보상해 준다. 채널 추정필이 31pcg 심볼에서 Pilot 채널과 Traffic 채널의 최적의 전력비를 구하였다. 또한 시스템에 Power Control을 적용하여 Target FER을 만족시키기 위한 required Eb/No를 구하였고, 서로 다른 데이터율의 사용자가 동시에 전송할 때의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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