수증기는 다양한 규모의 대기 순환을 유도하고 온실효과의 약 60%를 설명하는 중요한 기후 변수이다 (Karl and Trenberth, 2003). 본 연구의 목적은 Terra/Aqua 위성의 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 통해 생산된 총 가강수량 (Total Precipitable Water, TPW) 자료의 장기적인 변화를 분석하고 강수 및 기온 실측자료와의 비교를 통해 TPW의 변화가 한반도를 포함한 동아시아 지역의 기후에 미치는 영향을 정량적으로 파악하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 TPW와 강수 및 기온과의 상관을 알아보기 위하여 선형회귀분석을 실시하였고 TPW와 강수 및 기온의 주기 변화 양상을 분석하기 위하여 조화분석을 실시하였다. 선형회귀분석 결과 TPW와 강수 및 기온과의 상관성이 높게 나타났다(TPW-기온의 결정계수 (determination coefficient, $R^2$): 0.94, TPW아노말리-기온 아노말리의 결정계수: 0.8, TPW-강수량의 결정계수: 0.73, TPW아노말리-강수량 아노말리의 결정계수: 0.69). 조화분석 결과 2년에서 5년 사이의 다년주기 성분 중에서 TPW와 강수량 모두 3.5년 주기성분에서 진폭의 기여도가 높게 나타났으며 TPW와 강수량의 3.5년 주기 성분의 위상이 유사한 시기에 나타났다.
본 논문의 목적은 고속철도 콘크리트 궤도 및 노반 측정 데이터(노반압력, 진동가속도, 탄성변위 등)를 이용하여 토공노반의 장기거동을 분석하고 궤도 노반의 장기성능을 평가하고자 하는데 있다. 최근 고속철도 궤도 형식이 콘크리트 슬래브로 채택되고 있다. 그러나 콘크리트 궤도는 노반 침하에 취약하다. 자갈궤도의 경우 노반이 침하되어도 유지보수로 원상복구가 용이하다. 반면에 콘크리트 궤도의 경우 노반의 과도한 침하가 발생하면 도상 및 침목에 균열이 지속적으로 발생되고 사용성이 크게 저하된다. 이와 같은 이유로 부분보수만으로 원상복구가 어렵다. 본 논문에서는 운영 중 콘크리트 궤도에 대하여 건설 초부터 매설된 센서의 측정 데이터를 개통 후 약 3년까지 모니터링하여 장기성능평가를 수행하였다. 성능평가 방법은 열차별 궤도 토공노반 및 장기 궤도 노반 성능평가, 장기침하에 따른 궤도 노반 성능 영향 분석 및 장기 침하 영향인자 분석 등이다. 열차별 궤도 노반 성능평가에서는 KTX-산천중련의 노반응답이 가장 컸다. 장기 궤도 노반 성능평가 결과는 측정항목이 기준치이내로 측정되었다. 장기침하에 따른 궤도 노반 성능영향 평가는 TCL처짐은 침하와 깊은 연관이 있는 것으로 분석되었다. 장기침하의 외부영향인자 분석을 통해 함수비와 지하수위의 영향성을 확인하였다. 이와같은 방법을 통해 궤도상 토공노반의 안정성을 확보할 수 있을 것으로 사료된다.
한국천문연구원은 차세대소형위성 1호의 근적외선 영상분광기 NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) 탑재체를 개발하여 2017년 6월 30일에 최종 비행모델을 납품하였고, 이 발표는 탑재체 NISS 구조체의 비행모델 개발 결과를 보고한다. NISS는 0.9 - 2.5um (R~20) 근적외선 파장에서 관측을 해야 하기 때문에, 구조체의 배경잡음을 없애기 위해서 200K까지 passive cooling으로 냉각되며, H2RG 검출기는 소형 냉동기에 의해 약 88K에서 운영된다. NISS 구조체의 passive cooling을 효율적으로 수행하기 위해서 방열판, Kevlar 지지대, MLI, 표면제어용 필름 등을 조립하였고, 실제 지상 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS 구조체는 최종 시스템 조립 과정에서 전자부 하네스 조립을 함께 수행했으며, 온도 모니터링 센서를 부착하고 소형 냉동기 피드백 온도를 반복 시험을 통해서 결정하였다. NISS 구조체는 미러 및 렌즈를 지지하는 광기계부를 함께 포함하기 때문에 발사 및 우주환경에서 광학 성능을 유지하기 위한 설계를 거쳐서 제작 되었으며, 최종 시스템 검교정 시험, 진동 및 열진공 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS를 탑재한 차세대소형위성 1호는 2018년 상반기에 미국의 Falcon 9 발사체에 실려서 발사될 예정이다.
본 논문은 모바일 광학식 손떨림 보정(OIS) 움직임 검출부의 성능과 안정도를 높이기 위하여 퍼지기반 손떨림 상태 검출 및 오차 보상 알고리즘의 설계 및 구현을 기술한다. OIS 움직임 검출을 위한 자이로 센서 출력에는 소자의 고유 오차가 포함되어 있기 때문에 신속한 손떨림 보정과 안정적인 손떨림 상태 검출을 위해서 정확한 오차 보상이 요구된다. 본 연구에서는 퍼지 알고리즘을 기반으로 낮은 연산량을 통해서 손떨림 주파수에 대한 각도 및 위상 오차를 신속하게 줄여서 보정 성능을 개선하였다. 또한 손떨림 각도 크기에 따라 {정지, 작은 손떨림, 큰 손떨림, 팬/틸트} 등의 손떨림 상태를 적절히 구분해서 시스템의 안정성을 향상시켰다. 모바일 OIS 움직임 검출부를 위해 제안된 알고리즘의 성능 및 안정도를 실제 손떨림과 같은 2~12Hz 주파수 범위의 ${\pm}0.5^{\circ}$, ${\pm}0.8^{\circ}$ 손떨림 진동에 대해서 정량적 및 정성적 실험으로써 평가하였다. 실험결과를 통해서 기존 BACF/DCF 알고리즘과 비교해서 평균 3.71dB의 개선된 성능을 검증하였고, 4가지 손떨림 상태를 안정적으로 검출하는 동작을 확인하였다.
본 논문에서는 대공무기체계의 DC 전동기에 적용 가능한 타코 제너레이터의 개발 내용을 담고 있다. 일반적으로 DC 전동기의 제어를 위한 피드백 장치로 타코 제너레이터, 리졸버, 아날로그 홀 이펙트 센서 등의 장치가 사용되는데, 이 중 대공무기체계 운용 특성에 맞추어, 충격 부하와 진동에 견고한 특성을 지닐 뿐만 아니라, 운용 온도 범위가 넓은 타코 제너레이터를 개발하였다. 개발 목표 성능은 현재 운용 중인 타코 제너레이터의 제원 및 요구성능을 토대로 설정하였으며, 이를 바탕으로 타코 제너레이터의 구성품인 모터의 축에 결합되는 회전자와 모터의 하우징에 결합된 고정자를 설계 및 제작하였다. 개발 제품의 시험결과, 일반적인 전기적 특성인 인덕턴스는 31.0 mH, 단자저항은 147.7 Ω로 기준을 충족하였으며, 회전 측도 인자는 9.500 ± 0.475 V/krpm의 기준에 대하여 일반 운용 및 최고속도 이후 운용 조건하에서 모두 충족하였다. 아울러 적용 장비에 대한 환경적 적합성은 단위 온도 변화율을 통해서 확인하였는데, 모두 0.03 %/℃ 이내로 온도 특성이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.
근접장 마이크로파 현미경을 이용하여 수중에서 시료의 표면이미지에 대한 비파괴적 측정에 관한 연구를 하였다. 이때 근접장 마이크로파 현미경은 3.5-5.5 GHz에서 작동되었다. 본 연구에서는 수중에서 시료의 표면특성을 손상 없이 측정하기 위해 강성힘을 이용한 튜닝폭(tuning fork) 거리조절 시스템으로 팁과 시료 사이의 거리를 10 nm로 유지하였다. 더불어, 공기 및 수중에서 튜닝폭의 진동진폭의 변화와 공진주파수의 변화를 측정하여 수중에서 튜닝폭리 반응특성을 저하시키는 원인에 대해 알아보았다. 물 속에 시료가 충분히 잠기고, 동시에 물의 영향을 최소화하기 위해 팁의 길이를 2 mm로 제작하여 튜닝폭의 한 쪽면에 붙였다. 또한 측정과정에서 나타나는 증발현상을 해소하기 위해 엑츄에이터를 이용하여 보충용 수조를 제작하였으며, 보다 정확한 수중측정을 위해 보정프로그램을 응용하였다. 이를 통해, 시료의 공기 및 수중 측정의 가능성을 확인하기 위해 도체시료의 표면특성을 관측하고 비교하였다.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
True color 영상은 자연색과 유사한 색상이 표출되며 이는 복잡한 지구의 대기 현상 및 지표의 변화에 빠른 모니터링이 가능하다는 장점이 있다. 현재 다양한 기관에서 true color 영상을 생산 중이며 우리나라에서도 차세대 기상위성으로 세대교체가 이루어져 true color 영상 생산의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Himawari-8 위성에 탑재된 Advanced Himawari Imager(AHI) 센서의 Top of Atmosphere(TOA) 자료를 이용해 true color 영상 생산을 위한 시각화 향상을 수행하였다. 시각화 향상을 위해 본 연구는 Nonlinear enhancement과 Histogram equalization 두 가지 기법을 각각 수행하였다. 이를 비교해 본 결과, Histogram equalization는 Nonlinear enhancement 대비 Solar Zenith Angle(SZA) $70^{\circ}$ 이상 지역과 해양 영역에서 청색 계열이 강한 영상이 나타났으며, Nonlinear enhancement 기법의 경우 Histogram equalization 기법과 비교했을 때 식생 영역이 붉은 특징이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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