본 논문은 저항과 캐패시터로 구성된 필터를 사용한 저전력 전압 제어 발진기를 소개하고 있다. 제안하는 전압 제어 발진기는 5단의 전류모드 버퍼로 구성되어 있으며, 각 버퍼 셀마다 저항-캐패시터 필터가 입력단과 출력단 사이에 연결되어 있다. 필터는 버퍼 셀 회로에 영점을 추가하게 되며, 영점은 회로 발진 조건을 고주파 대역으로 이동시킴으로써 낮은 전력 소모에도 높은 출력 주파수를 낼 수 있게 한다. 제안하는 회로는 0.18 ㎛ CMOS 공정으로 설계되었다. 소모 전력은 2.7 GHz 에서 9.83 mW를 소모한다. 기존 회로와 전력 효율을 비교했을 때, 기존 회로는 4.79 pJ/Hz이고 제안하는 회로는 3.64 pJ/Hz로 기존 회로 대비 전력 소모량을 24 % 감소시켰다.
본 논문은 다중 사용자 다중 입력 단일 출력 (MISO) 간섭 채널에서 복수의 도청자가 존재하는 경우에, 보안 채널 수율을 향상시키기 위한 간단한 프리코딩 벡터 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 보안 채널 수율을 최적화하는 문제에 대해 다루었으며, 수학식으로 주어지는 분석해를 구하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해서 신호대 누수 잡음비 (SLNR) 기반으로 프리코딩 벡터를 설계하는 방법을 제시한다. 구체적으로는, 도청자가 정보 신호를 전혀 검출할 수 없도록 도청 채널 수율을 완전히 제거하면서, 송신단-수신단 링크 간의 채널 수율을 최대화시키도록 프리코딩 벡터를 설계한다. 성능 검증을 위하여 모의실험을 수행하였으며, 송신 안테나 개수, 송신단-수신단 링크 개수, 도청자 수 간에 특별한 조건식을 만족하지 않는 환경에서는, 제안하는 기법이 모든 신호대 잡음비 범위에서 기존 기법보다 더 우수한 보안 채널 수율을 나타낸다는 것을 제시한다.
드론의 운항 방식 및 교통환경은 기존의 항공교통이나 지상교통과는 상이하다. 드론의 안전 운항을 위한 교통 관리 체계 정립의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 드론이 비행 중에 조우할 수 있는 위험 상황에 대하여 시뮬레이션에 의거하여 분석하고 대책을 수립하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 드론이 도심 환경에서 운항할 때 건물 사이로 발생하는 외풍에 영향을 받을 수 있으며, 이러한 외풍의 영향성을 예측하고 위험도를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 외풍 환경에서 비행 임무의 안전도를 평가하는 방법을 제시하였다. 외풍 조건을 입력할 수 있는 정밀 6자유도 비행 시뮬레이션을 구현하여 비행 임무 수행 중 외풍으로 인한 경로의 이탈, 자세각의 변화 등 그 영향성을 예측하였다. 비행 임무 실패 확률에 대해 정량화하는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 AERMOD 기상 전처리 프로그램인 AERMET에 대표적 지표기상 형식인 CD-144와 ISHD를 적용하여 처리 결과를 비교하고, 환경부 토지피복도를 고려하여 대기확산 정도를 분석하였다. 연구결과, knot 단위를 사용하는 CD-144 형식의 경우 단위 변환 오차로 인해 실제 풍속을 고려하지 못하였으나 ISHD 형식은 그대로 반영하는 것으로 나타났다. 점오염원 1시간 최대 농도값은 ISHD가 CD-144에 비해 높았으며, 그 외에는 동일하거나 낮아지는 것으로 나타났다. 환경부 토지피복도를 반영한 농도값은 토지피복도를 고려하지 않은 경우보다 최대 387% 증가하였으며, 등농도곡선 형태(곡선의 방향 및 길이)에도 차이가 있는 것으로 나타났다. 환경영향평가 및 통합환경허가에서의 모델 사용은 동일한 조건에서의 통일된 판단을 요구하므로 AERMET 사용시 ISHD 형식의 사용과 함께 모델링 지역의 토지피복을 고려할 필요가 있다.
채널 간격이 50 GHz 인 64 채널 파장분할 다중화 광신호를 위한 고출력 이득 평탄화된 L-band 광증폭기의 구조가 최적화되고 이 증폭기의 출력 특성이 측정되었다. 1570 nm 에서 1600 nm 사이에서 그리고 -2 dBm 입력조건 하에서, 최적화된 이단증폭기는 1 dB 오차 내에서 파장에 따른 평탄화된 이득을 가지며 이득 값은 20 dB 였다. 잡음지수는 6 dB 이내로 최소화 되었다. 추가적인 소자의 도움 없이 EDF 의 특성만을 고려하여 이득평탄화가 구현되었다. 증폭기는 2단 증폭단으로 구성되며 각 증폭단은 EDFA 구조를 기본으로 하였다. 각 단에서 EDF의 길이와 펌핑 구조들이 실험을 통해 최적화 되었다.
본 논문에서는 음성존재확률을 활용한 2채널 입력신호 상관행렬의 행렬식 기반 잡음제거 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 음성존재확률을 이용해 기존의 행렬식 기반 2채널 잡음제거 기법의 위너 필터 이득을 음성과 잡음구간에 따라 적응적으로 조절함으로써 잡음제거 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 제안한 기법은 잡음 종류, 반향 조건, 신호대잡음비, 잡음원의 개수와 방향이 다양한 모의 환경에서 객관적 평가 방법을 통해 평가되었다. 실험 결과는 대부분의 실험환경에서 행렬식 기반의 기법들이 위상차를 기반으로 한 기법들보다 성능이 우수했고 특히 제안한 음성존재확률을 이용한 행렬식 기반 잡음제거기법이 음성 신호 왜곡을 최소화하면서 가장 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.
소형 대공 추적레이다용 전원공급기는 시스템이 잡음의 영향 없이 빠르고 안정적으로 전원을 공급받을 수 있도록 해야 한다. 이를 위하여 신뢰성 있는 전원변환을 위하여 DC-DC 변환기를 많이 적용한다. 또한 DC-DC 변환기의 스위칭 주파수 노이즈가 시스템의 탐지 추적 성능에 영향을 줄 수 있는 False Alarm 과 Ghost 를 유발하지 않도록 해야 하며, 추적 레이다가 동작중 실시간으로 전원을 모니터링 할 수 있는 점검 기능을 보유하고 있어야 한다. 본 연구에서는 소형 대공 추적 레이다에 적용하기 위하여 +28VDC 입력을 받아서 최대 출력 𐩒𐩒𐩒 W, 효율 80% 이상(@100%부하), 출력 전원 6개의 다중 출력 스위칭 전원공급기를 개발하였고 효율 80% 이상을 달성하기 위하여 전력이 큰 출력에 대해서는 DC-DC 변환기를 적용하였고 나머지 소전력 출력에 대해서는 출력 전류 및 노이즈를 고려하여 리니어 레귤레이터를 적용하여 설계 제작하여 시험 결과 100% 부하조건에서 85%의 우수한 효율 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 비전 센서 기반 시스템의 차선 이탈과 신호등 오인식 등을 개선하기 위해 End to End 모델을 활용한 자율주행 시스템을 제안한다. End to End 학습은 다양한 환경 조건에 대해 확장을 할 수 있다. 비전 센서 기반 모형 자동차를 이용하여 주행 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이용하여 기존의 데이터와 아웃레이어를 제거한 데이터로 구성한다. 입력 데이터인 카메라 이미지 데이터, 출력 데이터인 속도와 조향 데이터로 클래스를 구성하고 End to End 모델을 활용하여 데이터 학습을 수행하였다. 학습된 모델의 신뢰성을 확인했다. 모형 자동차에 학습한 End to End 모델을 적용하여 이미지 데이터로 조향각을 예측한다. 모형 자동차의 학습 결과, 아웃레이어를 제거한 모델이 기존 모델보다 향상된 것을 볼 수 있다.
강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.
남양호는 농업용수 공급을 위해 건설된 하구 담수호로 과도한 영양물질 축적으로 인해 매년 여름 녹조류가 번성한다. 따라서 본 연구에서는 조류발생 특성을 분석하고자 식물성 플랑크톤 및 관련 분해 산물에 의해 고유 광학특성을 가지고 있는 Chlorophyll-a(Chl-a)의 추정을 통한 녹조 발생을 파악하고자 Sentinel-2 Multi Spectral Image(MSI)의 원격 반사율 광학 스펙트럼을 사용하였다. Chl-a 추정알고리즘 개발을 위하여 Sentinel-2 A, B의 교차 방문주기인 5일 간격에 맞추어 현장수질자료(2022년: 27회 2023년: 27회)를 측정하였다. Chl-a 농도는 EXO-YSI를이용하여 측정하였으며 해당기간동안 9.4 ~ 127.1 mg/L의 범위를 보였으며, Sentine-2 자료는 A, B자료에서 B1(443 nm) ~ B8A(865 nm)파장의 값을 기상조건(구름, 안개, 강수)을 고려하여 현장수질측정 위치에서 반사도를 추출하였다. 입력자료는 대기 및 방사영향을 고려해 반사도 간의 비율자료와 선행연구에서 활용된 반사도를 활용하였으며 알고리즘은 다중선형회귀분석(Multi Linear Regression Model)과 Random Forest를 활용하였다. MLR의 경우 결정계수(R2)가 학습 및 검증에서 각각 0.68, 0.59의 성능을 보였으며, RF의 경우 각각 0.94, 0.85의 성능을 보였다. 해당알고리즘으로 생성된 Chl-a 시공간농도 자료는 담수호내 조류발생 특성을 분석하고 효율적 조류관리 및 대처에 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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