인터넷상에 분산된 시스템들의 시각동기(time synchronization) SNTP(Simple Network Time Protocol) 의 시각동기모델을 분석하고 안정딘 시각오프셋을 제공할 수 있는 새로운 시각동기모델을 제안한다 SNTP 가 사용면에서는 간다나나 다영한 오류 요소를 구려하지 않으므로 인해 발생하는 안정성 면에서는 단점을 보완하기 위해 SNTP 시각 오프셋 추정식을 분석한다. 분석 결과로 추정된 시각 오프셋이 동적 오류 요소인 송신지연과 수신지연의 차이를 대표적인 오류 요소로 내포하고 있음을 확인하고 송수신 지연차를 적용한 새로운 시각동기 모델로 동적선형모델을 적용한 시각오프셋 추정 모델을 제안한다. 그리고 실측을 통한 송수신 지연차의 특성을 분석 결과로 제시한다.
본 논문에서는 세계협정시(UTC)를 결정하기 위해 GPS 위성에서 전송된 코드 신호에서 추출한 측정 데이터를 기반으로 한 정밀시각비교 기법에 딥러닝 모델인 LSTM을 적용하여 시각 오프셋을 예측하는 방법을 소개한다. 이를 위해 우선, 하루 단위로 GPS 위성으로부터 수신된 코드 신호에서 시각 정보를 추출하고 하루 단위의 시각 오프셋을 하나의 시계열 데이터로 구축하는 과정을 소개한다. 구축된 시각 오프셋 시계열 데이터에 대해 딥러닝 모델을 적용하는데, 순환신경망 중 하나인 LSTM을 적용하여 GPS의 시각 오프셋 예측을 수행하였다. 본 연구를 통해 GNSS 기반 정밀 시각비교분야에서 딥러닝을 적용한 시각 오프셋 예측의 가능성을 확인하였다.
본 논문은 GPS 시각 전송 기법 중 GPS 신호가 전달되면서 발생하는 대류층 지연이 시각오프셋 결정에 미치는 영향 정도를 분석하기 위한 연구이다. GPS 시각 전송은 CGGTTS 국제표준을 따르고 있다. 일반적인 측지용 GPS 수신기의 경우, CGGTTS 형태의 시각 전송 값을 출력하지 않고 RINEX 형태의 값을 출력하는데, ROB에서 RINEX 형태의 값을 CGGTTS 형태로 변환하는 r2cggtts 라는 프로그램을 공급하고 있다. 전 세계 표준 시각을 결정하기 위해 TAI link에 참여하는 시각 실험실들은 모두 이 프로그램을 사용하여 주기적으로 CGGTTS 값을 BIPM에 전송한다. r2cggtts 프로그램의 대류층 지연모델은 Chao mapping function과 NATO 천정지연모델이 구현되어 있다. 현재 대표적 대류층 지연 모델은 Niell mapping function과 Saastamoinen 천정지연모델이 사용되고 있는 바, 이 모델들을 r2cggtts 프로그램에 적용하여 시각 오프셋 결정을 위한 두 모델의 지연 결과 값들의 영향을 비교하고 분석한다.
무선 센서네트워크에서의 시각동기는 MAC 계층에서부터 APP 계층에 이르기까지 거의 모든 계층에서 다양한 목적을 위해 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서의 에너지 효율적인 시각동기를 위한 실시간 클럭 스큐 추정 방법을 제시한다. 재귀적 최소제곱법을 통해 오프셋 보정 정보들을 얻을 때마다 클럭 스큐가 실시간적으로 추정 및 갱신되며, 아울러 스큐 추정을 위해 각 센서노드에 저장해야할 정보를 최소화한다. 제안한 클럭 스큐 추정 방법은 기존의 클럭 오프셋 보정 방법과 쉽게 통합될 수 있으며, 이 경우 보다 정확하고 효율적인 시각동기화가 가능해진다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 클럭 스큐 추정 방법을 통한 시각동기 정확도의 향상을 보인다.
BIPM에서는 세계협정시(UTC)를 유지하기 위해 GPS 시각 전송 기법을 이용해 왔다. 최근 GLONASS 위성 시스템이 전 세계적으로 서비스되면서 GLONASS 위성의 코드 신호를 이용한 시각 전송 기법에 대한 연구가 진행되었고 이에 GPS 와 GLONASS를 결합한 시각 전송 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 GNSS 시간과 UTC, 윤초 등에 대해 소개하고 GLONASS 시각 전송에서 윤초의 적용 여부에 따른 시각 오프셋 영향에 대한 결과를 제시하고자 한다.
무선 센서네트워크에서의 시각동기는 Wireless USB, WBAN 등의 MAC 계층에서부터 응용 계층에 이르기까지 거의 모든 계층에서 다양한 목적을 위해 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서의 시각동기를 위한 실시간 클럭 스큐 추정 방법을 제시한다. 재귀적 최소제곱법을 통해 오프셋 보정 정보들을 얻을 때마다 클럭 스큐가 실시간적으로 추정 및 갱신되며, 아울러 스큐 추정을 위해 각 센서노드에 저장해야할 정보를 최소화한다. 제안한 클럭 스큐 추정 방법은 기존의 클럭 오프셋 보정 방법과 쉽게 통합될 수 있으며, 이 경우 보다 정확하고 효율적인 시각동기화가 가능해진다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 클럭 스큐 추정 방법을 통한 시각동기 정확도의 향상을 보인다.
전 세계 시각 연구실에서는 세계협정시(UTC)를 유지하기 위해 GPS 위성의 코드 신호를 이용해왔다. 최근 GLONASS 위성 시스템이 전 세계적으로 서비스되면서 GLONASS 위성의 코드 신호를 이용한 시각 전송 기법에 대한 연구가 진행되었고 이에 GPS 와 GLONASS를 결합한 시각 전송 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 GLONASS 위성의 코드 신호를 이용해서 GLONASS 위성과 관측 시스템간의 시각 오프셋을 추출하는 시각 전송 기법에서 윤초에 대해 소개하고 그 적용 결과를 제시하고자 한다.
오프셋 인쇄에 비해 속도와 인쇄품질의 경쟁력이 많이 떨어졌던 디지털 잉크젯 인쇄에 대한 시각이 점차 바뀌고 있다. 그 만큼 속도와 품질이 시장에서 용인할 수 있는 수준으로 올라섰다는 현장의 증언이 이를 뒷받침하고 있다. 특히 미국의 디지털 잉크젯 장비의 사용 확대가 괄목할 만하다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.479-481
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2006
1967년 시간의 기본 단위인 초가 세슘원시계에 의해 정의된 이후, 각 국의 표준기관에서는 보다 정확한 원자시계개발 연구와 평가를 수행하고 있다. 이러한 연구는 정확한 시간척도(Time Scale)와 국제원자시를 생성하여 산업과 과학분야에 기여하기 위한 것이며, 이에 필연적으로 국제간 시각비교 개선을 위한 연구도 함께 발전되어 왔다. 전파를 이용한 시각비교는 지상파를 이용하던 70년대 초부터 시작되었는고 1981년부터 GPS에 의한 시각비교 방법이 소개된 이후, 80년대 후반에 들어서면서 GPS 활성화에 따라 급격히 시각비교 정확도가 향상되었다. 그러나 GPS와 더불어 통신위성을 이용한 양방향 시각비교(TWSTFT)의 필요성에 따라 세계 선진 표준기관들은 이 방법을 수행하고 있다. 한국표준과학연구원(KRISS)에서도 통신위성을 이용한 양방향시각비교를 구축하여 운용하고 있으며 아시아, 오세아니아, 유럽지역과 비교를 할 수 있는 시스템을 구축하여 운용하고 있다. 본 논문에서는 PAS-8위성을 이용한 KRISS와 NMIA(호주)와 양방향시각비교를 수행함에 있어 필수적으로 계산 또는 측정하여야하는 오프셋값을 결정방법으로 GPS와 Circular-T를 이용하여 산출한 결과를 제시한다.
본 연구는 불연속선에 의해 생성된 시각적 착시에서 착시 윤곽의 특징들을 구하는 인식 모델을 제안한다. 착시 윤곽은 일상생환에서 흔히 접하는 현상으로서 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변 자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 자극을 추출하는 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시파 특징 추출, 시파 특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 오프셋 격자 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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