• 한국전자파학회논문지
• /
• 제24권11호
• /
• pp.1055-1063
• /
• 2013

저 잡음 증폭기는 RF 수신단의 필수적인 요소이며, 다양한 무선시스템에서 사용하기 위하여 넓은 주파수 범위에서 동작하도록 요구된다. 전압 이득, 반사 손실, 잡음 지수, 선형성과 같은 중요한 성능지표들을 신중히 다루어서, 제안하는 LNA의 주요한 성능으로 역할을 하게끔 한다. Buffer 단에서 peaking 인덕터를 사용하며 전체적으로 cascade 구조로써 inductive shunt feedback을 LNA 입력 단에 성공적으로 적용하였다. 광대역 정합 주파수를 얻기 위한 설계식은 상대적으로 간단한 회로구성을 통해 도출된다. 입력 임피던스의 주파수 응답 분석을 위하여 pole과 zero를 광대역 응답을 실현하기 위한 특성으로 기술하였다. 입력 단에 게이트와 드레인 사이의 인덕터는 출력의 3차 고조파를 감소시킴으로 선형성을 크게 향상시킬 수 있다. 제안하는 회로를 $0.18{\mu}m$의 CMOS 공정으로 제작하였고, Pad를 포함한 광대역 LNA의 칩 면적은 $0.202mm^2$이다. 측정 결과는 1.5~13 GHz에서 입력손실은 -7 dB 이하이고, 전압 이득은 8 dB 이상이며, 잡음 지수는 6~9 dB 정도이다. 그리고 IIP3는 8 GHz에서 2.5 dBm이며, 1.8 V 전압에서 14 mA 전류를 소모한다.

• 한국가스학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.27-32
• /
• 1997

화학 공정을 계속적으로 감시함으로써 공정의 이상이 장치의 고장 또는 폭발에 이르지 않도록 조기에 이상을 감시하는 기술은 공장 조업의 안정성과 생산성의 측면에서 볼 때 매우 중요하다 최근, DCS와 같은 공정 정보 시스템이 널리 보급됨에 따라서 방대한 양의 데이터들을 해석해서 실시간으로 공정을 감시하고 진단할 수 있는 기반이 마련되었다. 본 연구에서는 계층적 분해 기법과 PCA에 기반을 둔 공장 규모의 실시간 감시 기법을 제안한다. 대형 공정을 효율적으로 모니터링 하기 위하여 전체 공정은 몇 개의 군으로 나뉘며 또한 이 군은 다시 몇 개의 하위 군으로 세분하게 된다. 이렇게 전체 공정을 분해하여 계층적인 공정 모델을 구성함으로써, 전체 공정의 조업 상황을 감시할 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생했을 시에는 하위 계층의 조업 상황을 고려하여 보다 자세한 이상 원인을 진단할 수 있다. 또한 각 세부 단위 공정들에 대한 조업 정보를 포함하고 있는 하위 모델들과 전체 조업 전반에 관한 정보를 지닌 전체 모델을 통하여 공정 이상을 조기에 감시함으로써 이상이 전파를 방지할 수 있다. 이러한 실시간 감시 및 진단 기법을 구현학 Idnl하여 기존의 SPC와 다변량 통계 기법의 하나인 PCA를 적용하였으며, 제안한 방법의 감시 및 진단 성능을 평가하기 위하여 41개의 측정 변수를 가진 Tennessee Eastman 공정에 대하여 전산 모사를 수행하였다. 세 가지 경우에 대하여 적용한 결과들은 이상의 신속한 감지와 믿을만한 원인 진단 능력을 보여 주었다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권12호
• /
• pp.17-26
• /
• 1998

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제7권6호
• /
• pp.145-154
• /
• 2018

다양한 분산 소프트웨어 컴포넌트들의 정보 교환을 위해 비동기, 다대다 메시지 교환이 가능한 브로커 구조가 보편적으로 사용되고 있다. 특별히 많은 사용자 및 메시지를 지원하기 위해 높은 확장성의 분산 메시지 브로커가 제안되었다. 브로커의 가용성 및 장애 극복 능력을 향상시키기 위해 메시지 레플리카를 사용하여 액티브-스탠바이 혹은 액티브-액티브 구조를 사용하게 된다. 그러나, 액티브-스탠바이의 경우 낮은 가용성의 문제, 그리고 액티브-액티브의 경우 동기화 오버헤드가 전체 성능을 낮추는 문제를 가진다. 본 논문에서는 장애 상황의 극복이 가능하면서도 분산 메시지 브로커의 가용성을 향상시키기 위해 메시지 레플리카를 액티브-액티브 구조로 구성하여 분산 브로커의 요청 부하를 분산시키는 기법을 제안하였다. 스탠바이 레플리카들이 액티브 레플리카로부터 요청을 전달받아 나누어 처리함으로써 브로커를 구성하는 노드 수의 증가 없이 요청 부하를 분산시킬 수 있었다. 이때 메시지 동기화 과정은 분산 코디네이터를 이용, 분산 락을 구현함으로써 모든 액티브 레플리카들이 한 때에 동기화를 진행하도록 하였고 각 액티브 레플리가 동기화를 할 때보다 추가적인 오버헤드를 적게 하였다. 본 제안의 성능을 평가하기 위해 제안 기법과 기존의 액티브-스탠바이 기법을 기반으로 브로커 프로토타입을 구현하고 메시지의 생산, 소비 및 전체 생산-소비 구간 처리 성능을 측정 비교하였고, 분산 락으로 인한 오버헤드 수식을 제시하였다. 실험 결과에서 본 제안 기법이 더 높은 확장성과 메시지 처리성능을 보임을 확인하였다.

• 청정기술
• /
• 제25권3호
• /
• pp.263-272
• /
• 2019

자동차에서 배출되는 대기오염 물질로 인하여 인체 건강과 일상 활동이 막대한 피해를 입고 있어 대기오염 물질을 저감하기 위한 새로운 친환경 자동차나 자동차 개조 장치의 개발과 적용이 필요하다. 하지만 이러한 기술의 환경적 편익과 비용이 기존의 경제성 평가에서는 반영되지 않아 친환경기술의 보급에 장애가 되고 있다. 본 연구에서는 자동차에서 발생하는 대기오염 물질이 우리 사회에 끼치는 사회적 비용을 고려하여 친환경기술의 경제적 타당성을 평가하는 방법론을 제안하고, 이 방법론의 적용성과 타당성을 보여주기 위해 사례연구를 실시하였다. 현재 국내에서는 대기오염 물질의 사회적 비용이 평가되지 않았기 때문에 유럽에서 평가한 사회적 단위비용을 바탕으로 국내 자동차 배출가스 측정기준, 구매력 지수, 환율, 소비자 물가지수를 이용하여 국내에서 활용가능한 사회적 단위비용을 도출함으로써 경제적 타당성 평가에 활용할 수 있게 하였다. 사례연구에서는 경유버스를 개조하여 경유와 압축천연가스를 함께 사용할 수 있도록 하는 혼소시스템 기술에 대해 대기오염 물질의 사회적 비용을 포함한 경제성을 평가하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 자동차뿐만 아니라 다양한 친환경 기술, 사업, 정책의 타당성을 평가하는 데 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.754-762
• /
• 2021

무선통신 네트워크의 끊김없는 접속 기술은 네트워크 사용자에게 서비스 지속성을 담보할 수 있으므로, 네트워크 서비스가 단절되는 상황을 극복해야 하는 재난 상황에서는 반드시 필요하다. MPR(Multiple Path Router)은 복수 통신망을 이용한 고성능 데이터 전송과 가상 사설망(VPN) 기반의 무선 IP 네트워크에서의 네트워크 보안을 제공함으로써 특히 네트워크 장애가 발생할 수 있는 재난사고 환경에서 네트워크 안정성과 운용성을 향상시킬 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 재난사고 현장조사에서 무선통신망 운용성능을 개선하기 위하여 MPR기반의 무선통신망 프로토타입을 제안하였으며, 실제 기존의 단일 무선통신망 체계와의 다양한 데이터 전송성능에 대한 비교실험을 수행하였다. 성능평가 실험은 기존/신규 무선통신체계에서의 데이터 패킷 송·수신 성능과 신규 MPR의 전송 능력을 파악하기 위해 기존/신규 단일 라우터 환경에서의 UDP 전송성능을 주요 시간대(오전/오후/야간)별로 측정한 후 평가하였다. 이 실험을 통하여 기존 단일 무선통신 체계에 비해 약 2배 이상의 송수신 성능이 개선됨을 확인할 수 있었으며, 제안한 프로토타입 시스템을 활용하여 재난사고 현장조사시 보다 신속하고 효율적으로 현장 자료 공유와 전파가 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.77-97
• /
• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국입자에어로졸학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.153-169
• /
• 2018

기존 대기 에어로졸에서의 유기성분 분석은 분석 기기로 파악한 피크 가운데 동정 가능한 성분 개수에 제한이 있었다. 이 문제를 극복하는 방법의 하나로 2DGC를 활용하여 보다 많은 성분을 동정하고, 이들 성분들의 특성 파악을 용이하게 하기 위해 검출된 피크들을 휘발도에 따라 3개, 극성도에 따라 2개로 분리하여 총 6개의 그룹으로 구분하고, 각 그룹의 피크를 정성/정성 분석하여 화학 특성에 따른 클래스로 구분하는 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론을 서울에서 2013년 여름과 2014년 겨울에 측정한 대기 에어로졸의 유기 성분을 2DGC로 분석한 결과에 적용하여 특성 파악 연구를 수행하였다. 정성/정량 분석 결과 유기 성분을 8개의 클래스로 구분할 수 있었다. 이 성분들은 계절별 유사성과 차별성을 보여주었다. 한 예로 고극성-휘발성유기화합물(HP-VOC)의 정성분석 결과 여름에는 furanone 성분이 대부분이었으나, 겨울에는 furanone 성분이 검출되지 않았다. 저극성 반휘발성유기화합물(LP-SVOC)의 정성적 특징은 VOC와 OVOC가 대부분을 차지하고 있는 것이었으며 OVOC가 VOC보다 더 많은 종류로 검출되었다. 그러나 상대적 정량분석에서는 반대로 OVOC보다 VOC가 두 배 더 많은 양을 차지하고 있었다. 즉 LP-SVOC에서 OVOC는 더 다양한 종류가 발견되나 정량적으로 봤을 때는 VOC가 대부분을 차지하고 있다고 할 수 있다. 이러한 분석 결과는 보다 다양한 성분의 유기성분 분석과 함께 정성/정량 분석의 통합적 활용이 필요함을 보여주고 있다. 이 연구에서 2DGC 시스템 결과를 6개의 그룹으로 구분하여 미지 성분 피크를 그 그룹의 특성을 가진 것으로 정성/정량 분석하여 어느 정도 결과를 도출하였다. 그러나 각 그룹의 경계에 있는 성분들이 비슷한 특성을 갖는 경우가 나타났고, 정량 분석에는 아직도 미흡한 부분이 있는 제한점을 보였다. 이 부분에 대한 보다 심도 깊은 연구가 필요하다. 또한 2DGC 시스템은 단일 GC 시스템보다 검출 한도가 높은 제한점을 가지고 있으며, 정량이 아직 확실하지 않은 단점이 있다. 이들 문제점을 해결하기 위해서는 분석 시스템 자체에 대한 심도 깊은 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.39-57
• /
• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국초지조사료학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.159-170
• /
• 2006

본 연구는 제주도내에서 생산되고 있는 돈분 액비의 건물수준을 달리하여 동계작물에 시용 했을시 사초의 생산성과 사료가치 및 토양특성에 미치는 영향을 구명하려고 수행되었다. 처리는 이탈리안 라이그라스, 호밀 및 귀리에 무비구(TO), 화학비료구(T1) 그리고 2개 건물수준을 가진 돈분 액비구(DM 2.7 %=T2, DM 5.9%=T3)를 분할구배치법으로 하였다. 5.9%의 건물이 함유된 돈분 액비의 시용은 다른 처리에 비하여 세 작물 모두에서 가장 높은 건물 생산성을 보였다(p<0.01). 조단백질 함량(%)과 조단백질 생산량(kg/ha)은 다른 초종에 비하여 호밀에서 가장 높았다(p<0.01), K와 Mg 함량은 다른 초종에서보다 호밀에서 더 높았다(p<0.01). 반면 Na 함량은 다른 초종에서 보다 이탈리안 라이그라스에서 더 높았다(p<0.01). 호밀의 Mg 함량은 다른 초종 보다는 더 높았으며(p<0.01), 특히 2.7% 건물이 함유된 돈분 액비 시용구에서 타 초종보다 높았다(p<0.05). 토양 중 $NO_3-N$ 함량은 다른 작물보다 호밀에서 더 낮았으며(p<0.05), 비료 종류별로는 화학비료구가 더 높았다(p<0.05). 이상의 연구결과를 종합해보면 이탈리안 라이그라스나 귀리보다 겨울철 생육이 좋고 비료 의 이용성이 좋은 호밀이 통계작물로는 좋았다. 그리고 비료는 DM 5.9%의 돈분액비가 DM 2.7%의 돈분액비에 비해 모든 작물의 생산성이 가장 높았다. 또한 $NO_3-N$의 토양 내 함량도 DM 2.7% 돈분액비나 화학비료 표준구보다 낮았다. 그러나 양돈농가에서는 돈사 청소를 위해 물의 사용을 제한하여 액비중의 건물함량을 높여야 하고, 이러한 방법은 환경오염 문제를 일으키지 않도록 주의를 기울여야 한다.s}20cm$에 대해 $0.941{\pm}0.008,\;1.032{\pm}0.004,\;1.049{\pm}0.014$이다. 치료 계획용 시스템과 수 계산에 의한 MU값의 계산 비교결과 7개 기관의 값이 허용오차 범위를 벗어났다. 쐐기를 제외한 8가지 조건에서 계산된 평균 MU값들은 SAD 조건으로 출력 교정된 장비가 SSD 조건으로 교정된 장비에 비해 6 MV 광자선은 3 MU, 10 MV 광자선은 5 MU 정도 더 높았다. 쐐기를 사용할 경우 MU값은 Varian사 장비와 Siemens사의 장비에 따라 다르고 동일 각의 쐐기를 사용할 경우 Siemens사의 쐐기를 사용할 때 MU값이 크다. 결론: 수집된 광자선 빔 데이터를 분석하여 빔데이터의 정확성과 치료계획용 시스템의 계산 정확성을 대략적으로 점검 할 수 있는 기준 값을 제시하였다.동결이 요구되며 본 연구에서 이용된 OPS 동결 방법이 폭넓게 활용될 것으로 사료된다.며 이 때가 최상의 교배 적기로 사료되며, 혈장 progesterone농도가 4.0 ng/ml 이상으로 증가한 날(Bay 0)을 기준으로 하였을 때부터 CI는 혈장 estradiol-$17{\beta}$ peak 후 1일째인 최고치를 나타내었고, CI peak 후 1일째인 Day 0에 혈장 progesterone 농도가 최초로 4.0 ng/ml 이상으로 증가하여 CI가 90% 이상으로 지속된 시기가 최상의 교배 적기임이 확인되었다. 따라서 혈장 progesterone농도 측정으로 정확한 배란 시기 및 교배 적기를 판정할 수 있으나, 시설비가 저렴하고 검사 방법이 간단한 질 세포 검사가 Shih-tzu 견에서 발정 주기, 교배 적기 및 배란 시기의 판정에 응용될 수 있음을 시사하는 결과라고 사료된다.골계가 높은