일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
무선 네트워크가 요즘 들어 기술적인 도약을 이루면서 그 적용범위나 역할이 중요해지고 있다. 국방 분야에서도 무선 네트워크를 도입하여 유선의 한계를 극복하고 개선하려는 움직임도 적지 않으며 특히 현재 해군 함정 내부에서의 대부분의 통신을 유선을 이용하기 때문에 복잡하고 비효율적이다. 본 논문에서는 함정 내 무선 네트워크 구축을 위해서 일반적인 실내 전파환경과는 많은 차이점을 가지는 함정 내 격실 및 복도에 대해 전파 환경 측정실험을 실시하고 모델링을 하였다. 함체 전체가 철 구조물로 이뤄진 특수 환경인 함정 내에서 2.4GHz 대역의 주파수에 대한 CW 측정을 통해 전파환경 특성을 분석하고 함정 내부공간에 대한 전파 경로 손실 모델을 제시하며, 전파 추적 시뮬레이션 기법을 통해 측정 결과와 비교 분석하였다. 더욱이, 기존에 연구되었던 실내 전파환경에 대한 전파 경로손실 모텔과 비교 분석하여 차이점을 도출하여 함정 내 무선 네트워크의 활용방안에 대해 고찰하였다.
본 연구에서는 위성통신을 이용한 방송 및 멀티미디어 서비스의 확대를 앞두고 20[GHz] 이상의 높은 주파수 대역의 강우에 의한 전파 손실 예측 모델을 제안하고 강우량에 따른 감쇠 정도를 기존의 모델과 비교 분석하였다. 특히 위성 방송대역으로 이용될 Ka 대역에서 강우 감쇠에 의한 전파 손실을 제시하고 Ka 대역 위성통신 링크 설계를 위한 기본 자료를 제공하고 강우 감쇠 극복 대책을 제시하고자 한다.
응력확대계수비와 하중 주파수가 각각 'R=0.1, f=0.1 Hz', 'R=0.3, f=0.3 Hz' 및 'R=0.5, f=0.5 Hz'인 세가지 하중 조건에서 피로균열전파 실험을 하였으며 이를 바탕으로 고성능 강재의 피로균열전파거동 분석과 피로수명평가를 수행하였다. 하중 조건에 따른 피로균열전파거동을 모사하기 위해 수정된 Forman 모델을 제안하였으며 제안된 모델은 하한 응력확대계수폭과 균열 닫힘 현상에 의한 유효 응력확대계수폭을 고려함으로써 거동의 전 영역을 모사할 수 있었다. 응력확대계수비와 하중 주파수가 0.1 인 경우, 균열이 약 5.0 mm 전파될 때 피로수명을 평가한 결과, Forman 모델은 8,814 cycles, 수정된 모델은 12,292 cycles 의 계산결과를 얻었으며, 이를 12,774 cycles 의 실제 실험결과와 비교할 때 수정된 Forman 모델이 실제 피로균열전파거동을 보다 효과적으로 모사하고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유리섬유 직물 강화 복합재 소재위에 Cross-Dipole 패턴이 배치된 정형적 Circuit Analog(CA) 전파 흡수 구조 설계를 위한 머신러닝 및 딥러닝 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 Cross-Dipole 패턴의 형상에 따라서 Ku-band (12-18 GHz)에서의 전파흡수성능을 3차원 전자파 수치해석 없이 바로 계산할 수 있다. 이를 위하여 다양한 머신러닝 및 딥러닝 기술을 적용한 최적 학습 모델을 도출하고, 학습 모델이 계산한 결과를 3차원 전자파 수치해석결과로 얻은 전파흡수특성과 비교함으로써 각각의 모델 간의 성능의 비교우위를 평가하였다. 개발된 모델들은 대부분 수치해석결과와 유사한 계산결과를 보여주었지만, 그 중 Fully-Connected 모델이 가장 유사한 계산결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 복제본을 갱신할 때 동시성을 유지하기 위해 발생하는 질의 전달비용을 최적화하는 갱신 전파 기법을 제안한다. 그리드 데이터베이스에서는 일반적으로 데이터를 처리 성능과 가용성 향상을 위해 서로 다른 위치에 복제하여 저장한다. 복제본이 수정되는 경우 다른 복제본으로 최신 데이터를 전송하고 반영하는 갱신 전파 과정이 수행된다. 갱신 전파 과정은 질의 전파와 로그 전파 기법으로 구분된다. 그러나 각각의 기법은 갱신 질의의 특성 및 환경에 따라 전송비용이 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제의 해결을 위해 제안 기법은 기존의 두 가지 갱신 전파 기법의 비용 모델을 정의하였으며, 이를 통해 갱신 질의의 적용 환경에 따라 나타날 수 있는 세 가지 클래스를 얻는다. 또한 각각의 클래스에 따라 산출되는 비용 모델을 기준으로 최적의 갱신 전파 기법을 선택할 수 있는 갱신 전파 기법을 설계한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 질의의 특성과 환경이 변화되는 환경에서 최소의 전송비용으로 최적의 성능을 유지함을 보인다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
초광대역 주파수 특성을 가지며, 제2층에 십자형 슬롯을 가지는 2층형 전파흡수체의 광대역 설계법을 제안하였다 이와같은 광대역 전파흡수체는 등가재료정수법을 적용한 이론 모델을 이용하여 설계할 수 있다. 제안한 모델을 바탕으로 30MHz~3,170MHz의 주파수 범위에서 우수한 반사감쇠 특성을 가지는 초광대역 전파흡수체를 설계하였다.
중성입자가 함께 존재하는 불균일한 플라즈마 내로 입사하는 전파들은 플라즈마의 전자 밀도와 전자-중성입자 충돌에 의해 영향을 받게 된다. 특히 전자들의 운동이 중요한 높은 주파수 파동들은 상위 혼합 공명(Upper Hybrid Resonance)과 주변 자기장 현상에 의한 파동 모드 변환(mode conversion)으로 전파의 성질이 변하게 된다. 그리고 전자-중성입자에 의한 충돌은 에너지의 감쇄 등의 영향을 미치게 된다. 이러한 조건을 모두 고려한 유체 수치 모델을 이용하여 지구의 전리층이나 약한 자기권을 가지고 있는 행성 대기와 같이 플라즈마와 중성입자가 섞여있는 매질에서의 전자기파 파동의 특성을 조사하였다. 주파수, 중성대기 밀도 및 입사 각도에 따라 파동의 공명 흡수량과 감쇄량을 각각 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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