비행체 탑재 레이다는 민군 겸용으로 기상에 관계없이 전천후로 비행체의 안전 항행, 임무 감시, 사격 통제, 충돌 회피, 이착륙 등 비행에 필수적인 항공 전자 장치이다. 본 논문에서는 헬기 탑재 다중 모드 X-밴드 펄스 도플러 레이다 시험 모델의 설계, 제작 및 비행 시험 결과를 제시한다. 레이다 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부와 전시부의 4개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 평판 슬롯 배열 안테나, TWTA 송신기, coherent I/Q detector, 디지털 펄스 압축, MTI, DSP 기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, 도플러 추정보상 기법, 비행 안정화 및 TWS 추적 처리기를 포함한다. 개발된 레이다 시스템의 설계 성능은 다양한 지상 고정 및 이동 시험과 헬기 탑재 비행 시험을 통하여 이동 비행체 이동 클러터 보상과 MTD 성능을 확인하였다.
현재 위치인식에 관한 많은 기술들이 존재한다. 하지만 서로 다른 곳에 위치한 신호수신장치들이 먼 곳에 위치한 특정 물체의 위치를 정확하게 알아내기 위해서는 해당 물체 또는 사용자의 단말장치에서 내보내는 신호의 정확한 시간을 알아야 한다. 이러한 목적 때문에 ToA 기술보다는 TDoA 기술이 보다 적합하다. TDoA 기술을 기본으로 하는 전자 감시 시스템 및 다른 위치추적 장치들은 이격 장치들간의 정밀한 시각동기가 되지 않아서 신호수신장치들에 의해 보내지는 신호로부터 정확한 TDoA 값을 획득하는 것이 불가능하다. 이렇게 직접적으로 정확한 값을 받지 못함으로써 위치 추정 에러가 발생된다. 이러한 이유로 이격 장치들간의 정밀한 시각동기 기술은 TDoA를 기반으로 하는 위치인식에 있어서 필수적인 것이다. 본 논문에서는 TDoA를 기반으로 하는 위치인식을 위해, 제안된 정밀한 시각동기 기술의 정확성과 측정오차가 평가된다. TDoA를 기반으로 하는 위치 측정 오차는 제안하는 시각동기 알고리즘을 사용할 때 크게 향상된다.
초음파 검사자의 근골격계 증상에 영향을 주는 요인을 파악하고자 이 연구를 시행하였다. 조사기간은 2007년 4월 8일부터 4월 22일까지 15일 동안이었고, 조사대상은 대한초음파기술학회에 등록된 회원들에게 직접방문하거나 전자우편으로 구조화된 설문지 400부를 배부하여 124부를 회수하였다(응답률: 31%). 그 중 적절한 대상자 101명에 대해, 복부초음파 검사자는 72명(71.3%), 산과초음파 검사자는 20명(19.8%), 심장초음파 검사자는 9명(8.9%)이 관찰되었다. 신체부위별 근골격계 증상은 어깨/목 부위 86명(85.1%), 손/손목/팔/팔꿈치 부위 73명(72.3%), 허리 부위 44명(43.6%) 순으로 조사되었다. NIOSH(미국국립산업안전보건연구원, National Institute for Occupational Safety and Health) 진단 기준에 의한 근골격계 증상에 영향을 미치는 요인에 대한 로지스틱 회귀분석 결과 손/손목/팔/팔꿈치 부위에서는 직무자율성과 주당 검사건수, 어깨/목 부위와 허리 부위에서는 근무 중 휴식시간이 위험요인으로 관찰되었다. 그러나 검사종류와 그 이외 다른 변수들은 통계학적으로 근골격계 증상의 유의한 위험요인으로 관찰되지 않았다. 초음파 검사자는 다른 병원 근로자들처럼 근골격계 자각증상이 높은 집단으로 나타났다. 따라서 근골격계 증상 관련요인을 조기에 인식하고 이를 제거하기 위한 감시체계와 재발방지를 위한 제도적 보완과 개선 등의 노력이 필요할 것이다.
최근 지구를 공전하는 우주잔해물의 개수가 급격하게 증가함에 따라 인공위성과의 충돌 위험성이 높아져 우주잔해물은 우주개발 국가들에게 심각한 문제로 대두되고 있다. 현재 인공위성 충돌 위험성을 감시하고 회피기동 여부를 판단하기 위해서 레이더 및 전자광학 시스템이 사용되고 있다. 그러나 레이저추적 시스템과 같이 보다 정밀한 추적데이터와 연계하여 정밀한 예측 궤도력을 생성할 수 있다면 충돌회피기동 여부의 정확한 판단과 회피기동 계획 수행에 많은 도움을 줄 수 있다. 레이저추적 시스템은 가장 정밀한 거리측정 정보를 제공하기 때문에 기존 예측궤도력 정밀도를 향상시킬 수 있는 대안으로 인식되고 있다. 한국천문연구원은 반사경을 장착한 인공위성 레이저추적, 고출력 레이저를 이용한 우주잔해물 레이저추적 및 적응광학을 이용한 우주물체 영상취득이 가능한 우주물체 레이저추적 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 우주물체 레이저추적 시스템에 사용되는 고출력 레이저를 이용한 link budget, 배경잡음에 의한 오경보 및 신호검출 확률 분석을 통해 우주잔해물 레이저추적을 위한 성능분석을 수행하였다.
KTX산천 고속차량에서 사용하는 전력변환시스템은 전력전자기술, 고속 대용량 반도체소자 및 마이크로프로세서의 기술발달에 힘입어 높은 성능과 효율, 안전성, 에너지 소비측면에서 뛰어난 제어능력을 갖추게 되었다. 하지만 고속스위칭소자인 IGBT를 사용함에 따라 발생하는 고조파로 인해 전기차량은 물론 변전소, 신호시스템, 데이터전송 및 감시시스템 등 선로변 신호설비에 문제를 야기시켰다. 특히 전력변환장치의 정수배 부근 주파수에서 발생하는 귀선전류고조파의 영향으로 TI-21 무절연AF궤도회로가 부정 동작하는 사례가 발생되었다. 본 논문은 고속전기차량과 궤도회로간 귀선전류고조파 이동경로 분석을 위하여 실제 현장에서 측정 및 분석방법을 제시하였다. 이러한 분석결과는 향후 신규로 도입되는 고속전기차량, AF궤도회로, 공동접지망 설계 시 폭넓게 반영될 것으로 기대된다.
국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.
인간의 생태계와 서식환경을 공유하고 있는 정주성 거미류의 경우 제한된 서식지 이동 특성으로 인해, 특정 유해환경을 효과적으로 감시할 수 있는 환경 지표생물로서의 활용가치가 매우 높은 생명체로 판단된다. 따라서 본 연구는 석면 섬유에 노출시킨 거미의 서폐 미세구조를 관찰하고, 그 결과를 토대로 유해환경을 모니터링할 수 있는 생물지표로서의 활용 가능성에 대해 논의하였다. 고해상도의 주사전자현미경으로 서폐의 미세구조를 관찰한 결과, 기공 주위에 분지된 수지상의 큐티클지주(spike)는 기낭으로 유입되는 공기를 정화하는 필터구조로 작동하였고, 기낭 내부에 수직돌출된 큐티클 지주는 기낭 공간을 안정적으로 확보하고 호흡 표면적을 극대화하는 구조체임이 확인되었다. 짧은 노출 기간에도 불구하고, 기공 개구부의 전 영역에서 청석면의 미세섬유가 검출되어 석면과 같은 환경 오염원에 대한 효과적인 생물지표로서의 가능성을 거미의 서폐에서 확인하였다. 또한, 기낭으로 유입되어 혈림프 공간을 관통한 미세섬유는 고착구조를 형성하고 조직손상을 유발함이 관찰되었는데, 섬유 주위에 밀집된 혈구는 흔히 관찰되었으나, 섬유 표면에 부착된 혈구나 석면소체 등은 관찰되지 않았다. 이는 상대적으로 짧은 석면노출기간에서 기인하는 것으로 해석되었다.
해양 같은 지리적 장벽에도 불구하고, 많은 담수조류는 세계의 다른 대륙에 서식하고 있다. 단세포 담수조류, Mallomonas caudata는 북반구의 미국, 유럽, 및 아시아에서 흔하며, 기후변화 감지나 수화현상 감시 같은 인간생활에 밀접하게 관련되어 있다. 본 종의 계통과 국내출현을 설명하기 위해 여섯 군데의 저수지에서 채집된 균주로부터 엽록체 rbcL과 핵 SSU유전자를 염기서열 분석하였다. 또한, 한국산 균주의 전자현미경적 구조를 조사하였다. 한국과 미국산 종의 SSU염기서열은 0.06%가, rbcL은 0.45%의 차이로 거의 동일하였다. 두 유전자를 이용한 계통수에서 본 종은 속의 다른 종들과 분명히 분리되지만, 단계통군은 아니었다. 근형질은 기저체의 다층판에 부착된 가로무늬의 microfibril들로 구성되어 있었으며, microfibril들의 끝은 핵의 표면 위에 배열되어 있었다. 이 근형질은 Synurophyceae에서 전형적으로 보이는 기저체-핵 연결자이다. Mallomonas가 SSU와 rbcL자료에 의해 지지되지 않는 결과는 분류군 추가와 함께 좀더 연구되어야 할 것으로 사료된다.
컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 국제적으로 신재생 에너지 개발이 활발함에 따라 풍력발전의 비중이 확대되고 있다. 특히 고품질의 풍력자원을 이용하고 소음 피해를 최소화하기 위하여 해안에서 멀리 떨어진 해역에 대규모 풍력단지가 조성되는 추세이다. 해상에 풍력단지가 건설됨에 따라 영해나 영공 감시를 위한 레이더에 간섭을 일으키는 문제 이외에도 해상에서 육상으로 송신하는 조난통신을 간섭하는 지에 대한 분석이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 선박에서 MF 또는 HF 대역의 전자파를 송신할 경우, 선박과 육상 기지국 사이에 위치한 해상풍력 발전단지가 송신된 전자파에 대한 간섭 여부를 분석하였다. 이를 위해 대상지역을 수치지형도와 풍력발전기 CAD모델을 활용하여 주변 환경 및 해상풍력 발전단지를 전자기학적으로 모델링하였다. 파장에 비해 광범위한 지역에 대한 전파 분석이므로 고주파 분석기법이 타당하나, 적용할 고주파 분석기법을 주변해역과 지형을 간략화하여 저주파 분석기법으로 먼저 검증하였다. 해상풍력 발전단지 부근에서 송신한 신호에 대해 육상기지국에서 수신한 전력을 분석한 결과, 발전단지가 설치되더라도 거의 동일한 수준으로 전파를 수신할 수 있었다. 이는 풍력발전기가 대형 구조물이기는 하나 타워의 직경은 수 미터에 불과하므로 지향성이 없고 파장이 긴 MF 및 HF 대역에 대해서는 큰 장애물로 작용하지 않기 때문으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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