본 논문에서는, 기하광학 기법을 적용하여 60GHz 대역의 밀리미터파 실내통신환경에서 전파손실 파라미터를 예측할 수 있는 GUI 기반의 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 전기영상법과 광선 추적기법의 두 가지 모듈로 구성되어 있으며, 각각 UTD 이론이 적용되었다. 전기영상법을 사용한 일(一)자형 복도 구조와 광선 추적기법을 적용한 T자형 복도 구조에 대한 결과를 제시하였다. 시물레이션 결과 데이터는 기존 논문에서 발표된 측정 데이터와 비교 검증하였으며, 전파손실에 대한 비교결과가 매우 잘 일치 하였다.
본 연구에서는 육상이나 해상에서 헬리콥터와 HF 무전기로 장거리 통신을 할 때 교신이 가능한 최적의 주파수를 자동으로 찾아주는 주파수 자동탐색 시스템(ALE)을 개발하였다. LOS(가시거리) 미확보 또는 35 NM 이상의 장거리 통신 시에는 송신출력 감소와 다양하고 강한 RF 환경 노이즈 신호로 인하여 수동방식으로 주파수를 선택할 경우 통신 성공률이 현저히 낮아진다. 본 논문에서는 LOS 미확보 환경에서 장거리 통신 시, 수동방식으로 주파수를 선택할 때 발생하는 최적 주파수 선택의 어려움을 극복하고자 한다. 주파수 분석 Propagation 소프트웨어를 기반으로 주파수 자동탐색 시스템을 구성하였으며 이 시스템의 적용으로 통신 성공률이 증가됨을 확인하였다. 또한 주파수 자동탐색 시스템을 헬리콥터에 적용하여 지상시험 및 비행시험을 수행한 결과 제안한 주파수 자동탐색 시스템의 우수성 및 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 APD곡선을 사용하여 일본과 한국 TV 방송 신호의 월경을 예측할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 그리고, 2006 년 2 월부터 10 월까지 약 9개월간에 걸쳐 부산에서 측정된 일본의 TV 신호의 전파월경실태와 비교하여 분석하였다. 측정 시스템은 원격지에서 제어되어 전송되도록 하였다. 또한, ITU-R P.1546과 측정된 APD곡선을 비교 분석하였다.
본 논문은 소프트웨어 라디오 범용 하드웨어 USRP(Universal Software Radio Peripheral) 보드와 데이터 수집 및 분석을 위한 프로그램 LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)를 이용하여 실시간으로 무선 통신 환경을 적용할 수 있는 채널 모듈을 구현하였다. 제안된 모듈은 기존에 하드웨어로 구현된 인지 무선, 주파수 간섭 분석 등의 시뮬레이터와 함께 쓰여 해당 테스트베드의 전파 환경에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 게다가, 통신 가능한 데이터 전송속도가 한정적이라는 기존 하드웨어 시뮬레이터의 한계를 모듈내의 설계를 통해 극복하였다. 이와 더불어 원하는 통신 시스템의 동작주파수, 안테나 출력, 송수신기 간의 거리 등의 채널 파라미터를 입력하여 보다 쉽게 통신 성능을 예측할 수 있고, 추후 새로운 시나리오 및 통신 채널을 구현할 시에 유연하게 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 모듈을 이용해 시나리오에 따른 통신 성능을 성상도 및 BER을 통해 예측하였고, 이 결과를 통해 제안된 모듈을 이용한 통신 성능 예측이 가능함을 확인하였다.
본 논문은 기계시스템의 마찰 현상 중 히스테리시스 현상을 실험적으로 규명하고 뉴럴 네트워크 알고리즘을 이용한 프라이자흐(Preisach) 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 실험을 통해 구한 마찰 특성을 오류역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 뉴럴 네트워크의 가중 행렬(weighting factor)를 갱신할 수 있도록 하였다. 학습된 가중행렬은 프라이자흐 모델의 파라미터로 활용하였다. 마찰 거동을 규명하기 위한 실험 및 제안된 프라이자흐 모델은 LabView소프트웨어를 이용하여 구현하고 마찰이 있는 기계 및 로봇 시스템의 정밀 제어 시스템 구축을 위한 알고리즘으로 활용할 수 있도록 제안하였다. 제안된 모델의 성능은 실험을 통해 규명하였다.
최근 우리나라는 집중호우로 인한 토석류의 발생이 현저하게 증가하고 있으며, 2002년 태풍 루사와 2003년 매미 그리고 2006년 7월 집중호우 등으로 인한 피해의 규모는 여러 조사와 문헌에서도 확인할 수 있다. 2011년 7월, 서울 우면산 일대에서는 집중호우로 인한 토석류가 발생하였으며, 16명의 인명손실을 포함한 큰 피해가 있었다. 우면산 토석류는 십여 개 지역에서 동시다발적으로 발생하였으며, 토석류 발생 유역 특성과 토석류의 유동특성을 분석하기 위한 현장 조사가 진행되었다. 조사한 자료에 따르면 우면산 일대의 일일 강우량은 서초 기상측정소를 기준으로 최대 24시간 누적 324mm 그리고 시간당 최대 68.5mm/hr를 기록하였다. 상업용 소프트웨어인 FLO-2D는 유사농도의 함수로서 점성(viscous)응력, 항복(yield)응력, 난류 및 분산(dispersive) 응력항을 포함하는 2차 유변학(quadratic rheology) 모델을 기본으로 사용하여 이류(mudflow)와 토석류(debris flow)를 모의할 수 있다. FLO-2D는 흐름의 운동량 및 에너지 보존을 고려하여 격자와 시간에 관계없이 유동심도, 속도, 압력을 예측할 수 있으며, 격자 기반의 모델로서 GIS 및 기타 응용 프로그램들과 연동이 쉽다는 장점이 있다. 그러나 하상침식에 의해 유발된 토석류의 체적 증가는 고려 할 수 없으므로 토석류의 전파 및 퇴적영역에서의 토석류 모의에만 사용할 수 있는 단점이 있다. 이 연구의 목적은 FLO-2D 소프트웨어를 이용하여 우면산에서의 토석류 현상을 재현하는 것이다. 우면산 일대에서 발생한 토석류 중 서초구 방배동의 래미안 아파트 부근에서 발생한 토석류에 대하여 수치지도(DEM)와 현장조사를 통해 얻은 지형자료, 해당 지역의 강우량 및 지질 특성 자료 등을 토대로 FLO-2D 모델을 적용하여 토석류의 흐름특성을 검토한다. 토석류 유동 및 퇴적에 대한 가용한 현장관측 자료와의 비교 분석을 통하여 토석류 특성 값을 산정하고, 모델의 적용성을 검증한다.
문서의 제목은 문서의 내용을 가장 효율적으로 요약하여 제공해 준다. 이때 독자들이 선호하는 스타일과 언어에 따라 문서의 제목을 다르게 제공해 준다면, 독자들은 문서의 내용을 좀 더 쉽게 예측할 수 있다. 본 연구에서는 문서가 주어졌을 때 언어와 스타일에 따라 제목을 자동 생성하는'교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성 모델을 제안한다. 모델을 학습하기 위해서는 같은 내용을 다른 언어와 다른 스타일로 작성한 병렬데이터가 필요하다. 그러나 이러한 종류의 병렬데이터는 구축하기 매우 어렵다. 반면, 단일 언어와 단일 스타일로 구축된 제목 생성 데이터는 많으므로 본 연구에서는 제로샷(zero-shot) 학습으로 제목 생성을 수행하고자 한다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성을 학습하기 위해 다중 언어로 사전 학습된 트랜스포머 모델에 각 언어, 스타일, 기계번역을 위한 어댑터를 추가하였다. 기계 번역용 병렬데이터를 이용하여 기계번역을 먼저 학습한 후, 동일 스타일의 제목 생성을 학습하였다. 이때, 필요한 어댑터만을 학습하고 다른 부분의 파라미터는 모두 고정시킨다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목을 생성할 때에는 목적 언어와 목적 스타일에 해당하는 어댑터만을 활성화시킨다. 실험 결과로는 각 모델을 따로 학습시켜 파이프라인으로 연결시킨 베이스라인에 비해 본 연구에서 제안한 제로샷 제목 생성의 성능이 크게 떨어지지 않았다. 최근 대규모 언어 모델의 등장으로 인한 자연어 생성에서의 많은 변화가 있다. 그러나 제한된 자원과 제한된 데이터만을 이용하여 자연어 생성의 성능을 개선하는 연구는 계속되어야 하며, 그런 점에서 본 연구의 의의를 모색한다.
본 기술논문은 정지궤도위성의 탑재 궤도 생성 알고리듬 개발에 대하여 다루고 있다. 정지궤도위성 실시간 궤도 생성에 사용되었던 기존 알고리듬의 정밀도를 향상시키기 위한 연구 결과를 제시하였다. 여기서 제시한 알고리듬을 토대로 궤도 오차 요인들의 영향성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 초기 궤도 결정 오차가 50 m 이내이고, 지상시스템과 탑재 컴퓨터에서 사용되는 위성위치각 (sidereal oscillator) 오차가 ${\pm}0.0025deg$ 이내로 유지되어야만 궤도 요구조건을 만족함을 알 수 있었다. 본 알고리듬에 대한 탑재코드 개발이 이루어졌으며, 소프트웨어 기반 검증 시뮬레이터를 사용한 성능 검증이 수행되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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