본 논문은 차량 번호판용 RFID 태그 안테나의 인식 거리를 향상시키기 위한 최적 지향성 설계에 대해서 기술하고 있다. 제안된 수동형 안테나의 지향성 패턴은 미앤더 선로의 위치와 태그 안테나가 부착되는 범퍼의 크기에 의해 결정된다. 계산된 지향성 패턴과 인식 거리의 타당성을 입증하기 위하여 태그 안테나를 제작하고 전파 암실에서 측정을 행하였다. 능동형과 수동형 안테나의 측정된 방사 패턴의 최대 지향성 이득은 각각 2.32 dBi와 3.1 dBi로 관측되었다. 수동형 태그 안테나의 최대 인식 거리는 차량 진행 방향(방위각 $0^{\circ}$)을 기준으로 ${\pm}45^{\circ}$의 빔 방향에서 약 8.5 m로 측정되었다.
지금까지 질의 점을 중심으로 최근접 객체(Nearest Neighbor : NN)를 찾는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 질의 점과 객체의 거리만을 고려하기 때문에 질의 점을 둘러싸고 있는 객체들을 찾을 수 없다는 문제점이 있다. 이것을 해결하기 위해서 제안 된 것이 최근접 주변객체(Nearest Surrounder : NS) 질의 처리이다. 최근접 주변 객체는 질의 점을 둘러싸고 있으면서 가장 가까운 객체들을 찾는 것에 대한 연구이다. 기존의 NS를 찾는 방법은 객체 인덱싱을 위하여 R-tree를 사용하며, 질의 점과 최소경계사각형(minimum bounding rectangle : MBR)이 이루는 각의 범위를 계산한다. 계산 수행 결과 각 MBR들 이 이루는 각의 범위가 겹치는 부분이 발생하면 해당 각 범위 내에서 질의 점으로부터 최소거리에 있는 MBR을 선택해야 하므로 범위별 질의 점과 MBR들의 최대 최소 거리를 구해야 한다. 이러한 범위별 계산 과정은 계산 비용을 높이는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NS를 필요로 하는 영역에서 각 범위별 겹쳐지는 MBR들의 꼭지점 좌표만을 비교한다. 이것은 기존 연구에서 계산 비용을 높이는 공통 각 계산 절차를 개선하고, 최대 최소 거리 계산 수행은 생략하여 NS를 찾는다. 제안 기법을 위해 논문에서 사용하는 각 알고리즘은 이전 연구보다 나은 계산비용 절감 효과를 가져 올 수 있다.
주어진 계획 문제로부터 휴리스틱을 이용하여 최적의 해 계획을 구하기 위해서는 허용 가능한 휴리스틱을 이용하여야 한다. 이러한 허용 가능한 휴리스틱은 실제 목표 도달거리보다 짧거나 같아야 하는데 휴리스틱 평가치가 실제 목표 도달거리에 가까울수록 계획생성을 위한 탐색 효율성이 높아진다. 하지만, 이러한 허용 가능한 휴리스틱 평가치를 구하는 과정은 매우 복잡하며 계산량이 많기 때문에 실제 계획 생성 과정에서 사용하기는 어렵다. 때문에 최대 휴리스틱과 같은 허용성을 만족하는 간단한 휴리스틱을 이용하고 있으며, 이로 인해 최적의 계획 결과를 얻을 수는 있지만, 탐색의 효율성이 떨어지는 결과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 계획그래프를 개선한 새로운 계획그래프인 확장된 계획그래프(EPG)를 이용한 MAX+ 휴리스틱 계산법을 소개한다. 확장된 계획그래프는 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 기존의 간략화된 계획그래프를 목표조건들 간의 상호작용을 확인 할 수 있도록 확장한 자료구조로써 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용을 찾는다. 이를 위해서 모든 목표조건들이 등장할 때까지 그래프를 전개하는 기본 전개 과정과 함께, 이 과정에서 발견된 동작과 목표 조건들과의 관계를 바탕으로 한 추가 전개 과정으로 이루어져 있다. 그리고 이 과정을 통해서 목표조건들간의 상호작용과 최단 거리를 구하게 된다. MAX+ 휴리스틱 계산에서는 이러한 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용의 존재 유무를 찾아내게 됨으로써 전체 목표 집합에 대한 보다 정확한 최소 도달거리에 대한 평가치를 찾게 된다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 기존의 최대 휴리스틱 보다 더 정보력 높은 휴리스틱을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱의 계산 과정과 MAX+ 휴리스틱의 정확성과 이를 바탕으로 한 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
4-코일 자기 공진 무선 전력 전송 시스템의 해석법 중 critical point analysis(CA)와 impedance matching analysis(IA)를 분석하고, 두 결과를 비교하였다. 4-코일 시스템은 가까운 거리에서는 주파수 분리 현상이 나타나고, 먼 거리에서는 효율이 급격히 감소하는 특징을 나타낸다. 따라서 고정된 주파수에서 사용할 경우, 목표하는 거리와 효율에 따라 최적화가 필요하다. CA는 전체 거리에서 효율이 최대가 되는 critical point를 이용하여 최적화하는 방법이고, IA는 목표 지점에서 임피던스 정합을 이뤄 최대 효율을 만족시키는 방법이다. 기존의 해석은 두 가지 방법을 비교하고 시스템 특성을 이해하는데 부족한 점이 있었기 때문에, 본 논문에서 두 방법의 이론을 좀 더 자세히 분석하고 비교하였다. 두 방법의 비교 결과를 통해 IA가 더 우수함을 보였다. 또한, 한쪽만 정합할 경우 발생되는 트레이드-오프에 대해서도 설명하였다. 스파이럴 공진 코일을 이용한 실험에서는 이론 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
목적 : 정상인을 대상으로 팔뻗기 수행 시 물체 크기와 뻗기 거리가 상지의 운동형상학적 요소에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구 방법 : 대상자는 부산시 D대학교에 재학 중인 대학생 30명이며 측정 도구는 삼차원 동작 분석기인 CMS-70P(Zebris Medizintechnik Gmbh, Germany)를 사용하였다. 과제는 6가지 조건이다. 팔뻗기 수행시 물체 크기(2cm, 10cm)와 뻗기 거리(15%, 37.5%, 60%)의 변화에 따른 움직임의 평균 속도, 평균 가속도, 최대 속도, 속도의 정점수를 측정하였다. 대상자의 일반적 특성은 기술통계를 사용하였다. 두 가지 물체 크기에서 세 가지 뻗기 거리로 팔뻗기 과제를 수행했을 때 변수를 비교하기 위해 일원분산분석(One-way ANOVA measure)으로 분석하였고, 사후검정은 Tukey 검정을 실시하였다. 또한 세 가지 뻗기 거리에서 두 가지 물체 크기에 따른 운동형상학적 차이를 분석하기 위해서 독립 t검정(Independent t-test)을 사용하였다. 팔뻗기 거리(15%, 37.5%, 60%)와 물체 크기(2cm, 10cm)에 따른 상호작용효과를 확인하기 위해 이원분산분석(3×2 Two-way ANOVA measure)을 실시하였다. 통계적 유의수준 α는 .05로 설정하였다. 결과 : 정상인은 물체 크기와 뻗기 거리의 변화에 따라 상지 움직임에 유의한 차이가 있었다. 물체 크기가 동일한 경우 뻗기 거리가 길어질수록 평균 속도, 최대속도가 증가하였고, 속도의 정점 수는 감소하였다. 뻗기 거리가 동일한 경우 물체 크기가 커질수록 평균 속도, 최대 속도가 증가하였고 속도의 정점 수는 감소하였다. 물체 크기와 뻗기 거리의 변화는 평균 가속도에 영향을 미치지 않았으며 유의한 차이가 없었다. 결론 : 과제를 시간적, 공간적 특성으로 제한하는 것은 대상자의 상지 움직임에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 결과를 토대로 신경학적 기능수준에 따라 세밀하게 등급화된 과제제공에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 유도전동기의 손실을 고려한 최대 효율제어기법을 전기자동차 구동시스템에 적용하고, 그 효과를 검증하기 위해 최대 효율제어를 적용하였을 때와 기존의 일정자속 제어방식을 적용하였을 경우에 대해 각각 미국의 F.T.P-72와 E.P.A의 HWFET(Highway Fuel Effciency Test)에서 정한 시내 주행모드(LA-4 Mode) 와 고속 주행 모드에서의 주행시험을 통해 그 결과를 비교 제시하였다. 또한 시험을 통해 전기자동차의 주행거리 증대를 위해 최대 효율제어 적용시 효과를 검토하였다.
온라인 쇼핑객의 구매 규칙을 예견하기 위해 기업은 데이터 마이닝 기법을 사용하는데, 최대 빈발 패턴은 특정한 고객의 구매 원칙을 드러내기 때문에, 최대 빈발 패턴에 대한 마이닝은 최근 시장 분석에서 핵심적 이슈가 되고 있다. 본 논문에서 우리는 오리지널 데이터세트로부터 널 트랜잭션(Null Transaction)을 제거한 후, 최대 빈발 패턴을 발생시키기 위한 BRE-트리(Bottom-up Row Enumeration Tree)를 적용시켰다. 다음으로 온라인 거래 데이터베이스에서 고객 구매 규칙의 마이닝을 위한 항목들 간의 거리를 계산하기 위해, SCL(Sequence Close Level)의 변형된 버전을 사용하였다. 실험결과는 합리적인 시간 내에 고객의 구매 규칙을 더 정확하게 예견할 수 있음을 보여준다.
현재 인터넷 통신에 주로 사용하고 있는 x-DSLL 제품에 있어, ADSL은 대략 3.5km의 전송거리를 갖고 VDSL은 2km 이내의 전송거리를 갖는다. 즉, 전화선을 이용한 인터넷 전송속도는 전송선로의 특성상 통신속도와 반비례하여 전송거리가 결정되는 물리적 구조를 갖는다. 인터넷 전송방식에 따른 통신속도를 결정하는 또 다른 요소로 AM방송에 의한 ADSL회선의 속도저하, 단파통신에 의해 VDSL의 전송대역과 중첩되어 속도를 저하 시킨다. 본 연구에서는 Field to cable에 의해 유도된 공중파를 제거시키면서 신호를 증폭 전송대역을 최대로 확보하여 최적거리내 확보된 통신속도로 전송거리를 2배정도 향상시키는 제품개발에 관한 연구결과이다.
항공기용 레이다의 성능을 나타내는 최대 탐지 거리는 누적 탐지 확률로 규정된다. 이는 지상클러터에 의해 단일 탐지 확률이 거리에 따라 오르내리기 때문에 단일 탐지 확률로 탐지거리를 규정하기 어렵기 때문이다. 따라서 단조 증가하는 누적 탐지 확률을 이용하여 규정한다. 본 논문에서는 일정한 주기를 가지는 탐색 레이다에서 탐색 빔의 위치와 표적의 거리를 고려한 평균 누적 탐지 확률 계산법을 제시하며, 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 동일함을 보였다. 수치적 계산에 의해 검증된 몬테카를로 시뮬레이션 모델은 추후 다양한 시나리오에 대한 시스템의 성능을 평가하는 데에 사용될 수 있을 것이다.
집중 광증폭기에 의해 손실이 주기적으로 보상되는 광섬유에서 광솔리톤 펄스 열의 안정된 전송을 위한 영역을 모의실험을 통하여 조사하였다. 광섬유 손실이 0.2dB/Km이고 증폭기 간의 거리 L이 25km인 경우, 허용 가능한 솔리톤의 초기 크기 A의 범위는 1.2~1.5이었고 이때 솔리톤의 전치반폭으로 정규화된 솔리톤 간의 거리 의 최소값은 대략 6으로 나타났다. 증폭기간의 거리 L이 50km인 경우, 정규화된 솔리톤간의 거리 를 6으로 유지할 때, 허용 가능한 A의 범위는 1.5~1.7로 나타났다. 안정된 솔리톤 전송을 위한 집중 증폭기 각각의 최대 허용가능한 손실 보상의 변화량은 L=25[km], A=1.3 및 -6일 때 +-4%로 나타났으며, L=50[km], A=1.6 및 =는 6일 때는 +-2%로 나타났다. 일반적으로 솔리톤 초기진폭 A 및 증폭기 이득의 허용 가능한 범위는 증폭기간의 거리 L에 반비례 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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