본 논문은 병렬 오차 증폭기 구조를 적용하여 과도응답특성 개선한 LDO 레귤레이터를 제안한다. 제안하는 LDO 레귤레이터는 고 이득, 좁은 주파수 대역의 오차증폭기 (E/A1)와, 저 이득, 넓은 주파수 대역의 오차증폭기 (E/A2)로 이루어지며, 두 오차증폭기를 병렬 구조로 설계해서 과도응답특성을 개선한다. 또한 슬루율을 높여주는 회로를 추가하여 회로의 과도응답특성을 개선하였다. 극점 불할 기법을 사용하여 외부 보상 커패시터를 온 칩 화하여 IC 칩 면적을 줄여 휴대기기 응용에 있어서도 적합하게 설계 하였다. 제안된 LDO 레귤레이터는 매그나칩/하이닉스 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 회로설계 하였고 칩은 $500{\mu}m{\times}150{\mu}m$ 크기로 레이아웃을 실시하였다. 모의실험을 한 결과, 2.7 V ~ 3.3 V의 입력 전압을 받아서 2.5 V의 전압을 출력하고 최대 100 mA의 부하 전류를 출력한다. 레귤레이션 특성은 100 mA ~ 0 mA에서 26.1 mV의 전압변동과 510 ns의 정착시간을 확인하였으며, 0 mA에서 100 mA의 부하 변동 시 42.8 mV의 전압 변동과 408 ns의 정착 시간을 확인하였다.
XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.
PM 2.5로 불리는 초미세먼지는 인간의 건강을 해치는 2.5 ㎛ 이하 직경의 입자크기를 갖는 공기 중의 미세먼지를 말하며, 미세먼지 집중도는 공기 질 정보로 사용할 수 있다. 사람은 일반적으로 90% 이상을 실내에서 거주하며 실내에 대한 공식적인 먼지 집중도 자료는 제공되지 않기 때문에, 본 연구는 실내의 관점에서 공기 질 측정에 초점을 두었다. 실내 먼지데이터 모니터링은 병원과 같은 환경에서 매우 중요할 뿐만 아니라 교실, 시멘트 공장, 컴퓨터 서버 룸, 석유화학 저장고 등의 장소에서도 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전자기파로부터 자유로운 실내 먼지 모니터링을 위해 맨체스터 코딩기법을 이용한 가시광 통신 시스템을 제안한다. 넓은 범위의 먼지 집중도를 포함한 중요한 실내 환경정보가 가시광 채널을 통해 전송된다. 강력한 주변광 및 저주파 잡음 제거를 위해 평균전압트레킹 기법을 사용한다. 입력광은 광다이오드에 의해 수신되고, 동시에 수신 마이크로콘트롤러에 의해 신호처리 한다. 사용자는 실시간으로 실내 공기 질 정보를 모니터링 할 수 있으며, 공기 질 정보에 따라 미리 적합한 대처를 할 수 있다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.
터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 터보 부호는 인터리버의 크기가 크고 반복 복호가 충분히 수행되었을 때 BER의 관점에서 Shannon Limit에 근접하는 우수한 성능을 보였다. 그러나 많은 연산량에 따른 복잡도의 증가와 인터리버와 반복 복호에 따른 지연과 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 복호 알고리즘으로 사용되고 있는 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 이의 성능을 결정하는 요소를 분석한다. MAP알고리즘은 모든 인접 비트들과 수신 심벌들 사이의 상태와 천이 확률을 통해 연성 결정값을 결정하여 반복 복호 동작을 수행한다. 그러므로 MAP알고리즘의 성능 향상을 위해서는 인접한 수신 심볼들의 신뢰성을 보장해 주어야만 한다. 하지만 MAP 알고리즘 자체에서는 이를 위한 어떠한 동작도 해줄 수가 없기 때문에 추가적인 알고리즘이 필요하디는 결론을 얻을 수 있으며 반복 복호 동작을 줄일수 있게된다. 따라서 수신된 심볼에 대하여 좀 더 신뢰성을 있는 정보를 MAP 알고리즘의 입력으로 주기 위해 Robust 등화기법을 적용하여 MAP 알고리즘과 터보 부호의 성능을 비가우시안 채널 환경에서 분석한다.
본 연구에서는 시험포장($1276.6m^2$)에서의 지표피복 BMPs (Best Management Practices) 시나리오를 적용하여 얻은 평균 유출저감율을 HSPF 모델에 적용하여 유역차원에서의 비점원오염 저감효과를 평가하고자 한다. 본 연구에서는 별미천 유역($1.21km^2$)을 대상으로 모형의 적용을 위한 입력자료로 기상자료와 지형자료를 구축하였으며 기상자료로 수원, 양평, 이천 기상관측소 자료를 구축하였으며, 지형자료로 격자크기 2m의 DEM (Digital Elevation Model)과 토지이용도는 2006년 5월 1일 QuickBird 영상을 제공받아 기존 환경부, 건교부, USGS의 토지피복분류체계 및 현장조사를 통하여 QuickBird 영상으로부터 추출 가능한 정밀농업정보에 대한 항목을 결정하였으며, 정사보정된 QuickBird 영상을 스크린 디지타이징 기법(On-Screen Digitizing Method)을 이용하여 총 21개 토지이용항목의 정밀토지이용도를 구축하였다. 실제모니터링으로 측정된 자료를 바탕으로 수위-유량곡선 산정 및 오염부하곡선을 선정, 2011년 6월 8일부터 10월 31일 분석기간으로 HSPF 모델링을 실시하였으며 모의결과 월별 통계에 따른 적용성 분석으로 RMSE (Root Mean Square Error) 는 1.15 ~ 1.76(mm/day), $R^2$는 0.62 ~ 0.78, Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE)는 0.62 ~ 0.76로 모의치는 실측치와 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한, Sediment, T-N, T-P의 $R^2$는 각각 0.72, 0.62, 0.63으로 상관성을 보이는 것으로 분석되었다. 시험포장으로부터 얻어진 event별 볏짚을 이용한 지표피복시나리오적용 후 밭에서의 평균 유출 약 10 % 유출율 감소 조건과 실제 평균 비점원오염 저감효과 89.7 % ~ 99.4 %의 결과로부터 지표피복효과의 침투효과를 HSPF 모델로 적용하기 위해 침투량(INFILT)를 조절하여 평균유출 약 10 %가 감소되는 16.0 mm/hr 값을 선정하였다. 그 결과, Sediment. T-N, T-P의 평균 저감율은 각각 87.2 %, 28.5 %, 85.1 %로 나타났으며 이는 시험포장에서의 실제 평균 비점오염 저감효과 89.7 % ~ 99.4 %에 근접함을 알 수 있었다. 이 결과로부터 침투량 조절에 따른 지표피복(침투짚단)효과는 Sediment, T-P에서 저감효율이 80 % 이상으로 높았지만 T-N은 약 30 %로 낮은 저감율을 보임으로써 저감효과가 크지 않음을 나타냈다.
강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
우리나라 대부분의 소하천 유역은 수위나 유량의 관측이 행해지지 않은 미계측 유역으로 방치되어 있어 홍수시 정확한 유출량의 추정이나 홍수피해 경감을 위한 적절한 대책수립이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 부산지방 수영강 수계 중 3개 소하천 유역을 연구대상유역으로 선정하여 측정된 수문자료를 근거로 각종 유출 매개변수를 추정하였다. 또한 기존의 유출해석 모형중 저류함수법과 선형 이산화 입력-출력 모형 및 선형저수지 모형을 채택하여 유출해석을 실시하였다. 각 모형에 의한 계산 수문곡선은 실측 수문곡선과 잘 일치하였으며, 이들 모형은 소유역의 홍수사상을 성공적으로 나타낼 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 채택한 모형 중 저류함수법은 크기가 작은 홍수에는 적용하기 어렵다는 문제점에도 불구하고 가장 양호한 결과를 제공하였으며, 선형저수지 모형은 적은 수의 매개변수로도 비교적 양호한 결과를 준다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 저류함수법 매개변수를 이용한 방법, $\Phi$-index법 및 일정비손실법 등 세 가지 방법의 유효강우 산정법에 따른 모형의 재현성을 평가하였다. 온천천 유역의 경우에는 저류함수법 매개변수를 이용한 방법이 가장 용호한 결과를 나타내었으나, 다른 두 연구대상유역의 경우에는 $\Phi$-index법이 더 나은 결과를 제공하였다.
목적: 직경 2 m급 반사면을 가지는 태양열 집광 장치를 개발하고자 한다. 방법: 태양열 집광 장치 반사면 제작을 위해서는 제작에 사용될 반사판 섹터의 형상이 필요한데 먼저 이 형상을 도출할 수 있는 공식을 유도하였다. 반사경 외형 직경, 근축영역에서의 반사경 곡률반경, 반사경 섹터의 개수, 반사경 중심 홀의 크기, 출력 데이터의 간격을 입력 변수로 하여 반사면 섹터의 형상과 수치 데이터를 상기 공식으로 도출하는 프로그램을 델파이 6.0 언어를 사용하여 개발하였다. 결과: 반사면 섹터의 형상과 수치 데이터를 도출하기 위해 개발된 프로그램은 반사면 섹터의 형상을 모니터에 나타낼 수 있도록 하였으며, 형상에 대한 수치 데이터 파일을 저장할 수 있도록 하였다. 따라서 이 프로그램 사용자는 반사면 섹터의 수치 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 되었다. 결론: 태양열 집광 장치 반사면 제작에 사용되는 반사면 섹터를 만들어내는 프로그램을 개발하여 실제 직경 2m급 태양열 집광장치 개발에 적용하여 시제품 제작에 성공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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