지구물리탐사 자료의 잡음은 물리탐사 자료를 왜곡시켜 잘못된 결과 해석을 유도한다. 잡음을 만들어내는 원인으로는 인간의 활동으로 인하며 만들어지는 잡음과 자연 현상 및 기기 소음 등이 있으며 이러한 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 전통적인 잡음제거 방법들은 요소파 변환이나 필터링 과정에서 개인의 주관과 높은 계산 비용 그리고 많은 시간이 소모된다는 단점이 있으며 이런 문제를 해결하기 위해 영상 전처리 및 잡음제거를 위한 개선된 신경망을 구현하고자 하였다. 이 연구는 인공신경망, 합성곱 신경망, 오토인코더, 잔차 및 파형신경망의 다양한 유형의 신경망과 탄성파, 시간영역 전자탐사, 지표투과레이더 및 자기지전류의 잡음을 분석하고, 훈련 과정에 실제로 이용한 인공 신경망과 제시된 핵심 해결책을 분석 정리하였다. 이러한 분석을 통해 개선된 신경망이 지구물리탐사 자료의 잡음제거에 유용한 기법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.
본 연구에서는 방사선치료 시뮬레이터 장치에서 조사되는 X-선 빔의 강도로부터 관전압 측정과 관전압의 파형을 관찰 할 수 있는 비접속형 관전압계를 제작하였고, 그 성능을 분석하여 임상에 사용 가능성을 검토하였다. 관전압계의 검출부는 X-선 조사면(field)의 Y축 방향으로 ${\pm}1.4cm$ 지점에 두 개의 광다이오드를 배치하고 그 위에 두께가 다른 알루미늄여과체를 각각 놓아 구성하였다. 설정 피크 관전압에 대한 여과체의 두께 비에 비례하는 상대적인 출력 실효 전압비($r_{eff}$)를 측정하고, NERO 6000M 기준 관전압계로 설정 피크 관전압에 대한 실효 피크 관전압($kV_{p,eff}$)을 측정하여 자연 대수치를 구하였다. 관전압계의 교정을 위해 상대적인 출력 실효 전압 비($r_{eff}$)와 실효 피크 관전압 대수치($InkV_{p,eff}$)를 선형 회귀 분석하였다. 얻어진 선형 상관계수(r)는 0.996 이었다. 따라서 제작된 비접속형 관전압계는 충분한 정확도를 가지고 있어 임상에서의 사용이 가능하다고 생각된다.
정보통신설비의 피뢰설계는 정보통신기기 동작의 신뢰성을 향상시키기 위해서 매우 중요한 요소이다. 특히, 뇌격전류에 의한 접지전극의 과도전위상승은 전원설비 및 정보통신기기의 절연내력의 기초 자료가 되기 때문에 정확한 해석이 요구된다. 접지전극의 과도전위상승은 접지임피던스로부터 계산되어지며, 접지임피던스는 접지전극의 형상과 토양의 주파수의존성에 크게 의존적이다. 토양의 주파수의존성은 인가된 전계에 의한 토양의 유전체 특성을 해석할 수 있는 디바이식을 적용하였다. 또한 접지임피던스로부터 과도전위상승을 계산하는 방법을 제시하였다. 디바이식을 적용한 과도전위상승 결과를 분석하기 위해서 전송선로 모델과 대지저항률이 일정한 경우에 대해서 각각 시뮬레이션을 수행하였다. 수평접지전극은 30 m이며, 표준 뇌격전류파형에 대해서 대지저항률이 10, 100, $1000{\Omega}{\cdot}m$에 대해서 각각 분석하였다. 그 결과 디바이식을 적용하여 계산된 수평접지 전극의 과도전위상승이 다른 모델의 경우보다 더 낮게 나타났다.
본 연구는 만 70~85세의 고령여성을 대상으로 주 1회 아쿠아로빅과 주 2회 맨손근력운동을 실시하는 복합운동프로그램을 12주간 적용하여 혈중 염증인자, DHEA-s 및 동맥경직도에 미치는 영향을 구명하기 위하여 운동군 21명, 대조군 21명으로 구분하여 실시하였다. 1회 운동지속시간은 60분으로 4주 간격으로 운동강도를 점진적으로 증가시켜 실시하였다. 복합운동 전과 후에 측정된 자료의 상호작용 효과 검증을 위해 이원반복측정 분산분석을 실시하였고, T검정을 사용하여 사후분석을 하였으며, 유의수준은 .05로 설정하여 분석하였다. 그 결과 12주간의 복합운동은 고령여성의 염증반응을 감소 시켰으며, DHEA-s가 증가함에 따라 노화호르몬에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 동맥경직도는 중심동맥혈압(수축기, 이완기)이 감소하였고, 맥압 및 파형증가지수의 증가를 완화하였으며, 맥파전파속도를 감소시키는 것으로 나타났다. 이상의 결과 고령여성의 건강한 노화와 장수를 위해서 항염증, 노화호르몬의 개선 및 혈관건강의 역할로 규칙적이고 지속적인 복합운동이 권장 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 동적기계분석장치(dynamic mechanical analysis, DMA)와 시간-온도 중첩법(time-temperature superposition, TTS)을 이용하여 탄소섬유/에폭시 복합재의 장기 성능을 예측하고자 하였다. 이를 위해 단일 진동수 시험, 다중 진동수 시험, 크리프 TTS 시험을 수행하였다. 단일 진동수(single-frequency) 시험과 다중 진동수(multi-frequency) 시험에서는 $-30^{\circ}C$에서 $240^{\circ}C$까지 $2^{\circ}C/min$로 온도를 상승시키면서 $20{\mu}m$ 진폭의 사인(sine) 파형의 하중을 가하였으며 다중 진동수 시험에 적용된 진동수는 0.316, 1, 3.16, 10, 31.6 Hz이다. 크리프 TTS 시험에서는 $-30^{\circ}C$에서 $230^{\circ}C$까지 $10^{\circ}C$마다 15 MPa의 응력을 10분 동안 가하였다. 단일 진동수 시험을 통해 유리전이온도를 구하였으며 다중 진동수 시험을 통해 진동수 별 유리전이온도에서 활성화 에너지와 온도 별 저장탄성계수 선도를 구하였다. 또한 아레니우스 식(Arrhenius equation)을 통해 얻은 이동 인자를 적용하여 기준 온도에 대한 마스터 선도를 얻었다. 또한 크리프 TTS 시험을 통해서는 크리프 컴플라이언스 선도를 구하고 직접 이동 기법을 이용하여 구한 이동 인자를 적용하여 기준 온도에 대한 마스터 선도도 얻었다. 이와 같은 과정을 통해 얻은 마스터 선도를 이용하면 주어진 환경 조건에 대한 탄소섬유강화 복합재의 장기 성능을 예측할 수 있다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
최근 국내에서 발생한 20개의 중규모 지진으로부터 관측된 지반진동 파형을 이용하여 수직 대 수평 응답스펙트럼의 비율을 분석하였다. 연구에 이용된 지반진동은 수평성분 260개, 수직성분은 130개이며 고유진동수별 지반응답을 구하고 최대 지반 가속도 값을 이용하여 정규화 분석을 수행하였다. 국내에서 관측된 지반진동을 이용한 수직 대 수평성분 응답스펙트럼 비율의 특성은 민감도가 가장 높은 것으로 알려져 있는 진앙거리 및 고유진동수에 의한 영향이 뚜렷하게 존재하고 있음을 확인하였다. 0-50km 진앙거리 그룹의 수직 대 수평 응답스펙트럼 비율은 고유진동수 약 7-8Hz 이상 부터 2/3를 초과하고 있음을 보여주었다. 50-100km, 100-150km 및 150-200km의 진앙거리 그룹은 보다 높은 약 15Hz 이상부터 3 그룹 모두 2/3를 초과하고 있으며 또한 약 8-10Hz보다 낮은 고유진동수에서 역시 2/3 이하로 떨어지지 않고 오히려 다시 초과하고 있음을 보여주고 있다. 따라서 내진설계 대상인 구조물로부터 약 200km 이내 지진유발단층이 존재하는 경우 진앙거리마다 고유진동수값에 약간 차이가 존재하나 높은 및 낮은 고유진동수 영역에서 기존의 2/3값을 초과하기 때문에 수직성분의 보수성을 보다 심각하게 고려할 필요가 있다고 해석된다.
본 연구에서는 휴·폐광산 채굴 공동을 다른 목적으로 사용코자 할 경우, 특히 갱도 내에서 발생하는 반복 교통 진동이 채굴 공동의 장기적인 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상 광산은 주방식 채광법이 적용된 지하 석회석 광산이며, 해당 광산이 물류 창고로 활용되는 상황을 가정하여 동적 수치해석을 수행하였다. 특히 해당 광산에서 광산차량의 운행으로 실제 발생하는 교통진동을 직접 측정하여 이를 진동파형 형태로 동적수치해석용 입력자료로 반영하였다. 20,000회의 교통 진동이 반복된 상황을 고려한 동적수치해석 이후, 채굴 공동은 안정적인 것으로 분석되었지만, 해석 단면 전체에 걸쳐 최대주응력의 증가와 탄소성 거동 영역의 추가 발생이 확인되었다. 또한 채굴 공동 벽면의 변위와 체적 변형률, 최대주응력의 변화 양상에서 반복 교통 진동이 지속될 경우, 공동 주변의 응력 변화로 인해 공동의 불안정성이 증대될 수 있음을 확인하였다. 채굴 공동에 작용하는 교통 진동의 영향을 분석한 국내 연구 사례가 부족한 상황에서 본 연구는 국내 휴·폐광산 활용을 위한 기초연구자료로 활용될 것을 기대한다.
현대 사회에서는 세계 인구의 대부분이 도시에 몰려 있기 때문에, 도심의 소리는 중요한 의미를 가진다. 그 중 교통음은 가장 대표적인 도심소리 중에 하나이다. 일반적으로 도심 교통음은 환경소음으로, 대표적인 자연의 소리인 숲, 폭포소리등은 사람에게 긍정적인 효과를 주는 소리로 분류한다. 본 연구에서는 자연의 소리가 포함하는 백색잡음에 다양한 형태의 FFT보정 필터를 적용시켜, 사람이 가장 선호하는 형태의 백색잡음 주파수 특성을 발견하고 자연 소리와의 상관관계를 확인하였다. 그리고 여러 형태의 도심 교통음과 숲소리의 파형, 스펙트럼 비교를 통한 분석을 진행하였다. 분석 결과 도심 교통음이 숲소리에 비해 특정 주파수대역과 시점에 집중된 소리 에너지 특징이 있음을 발견하였으며, 이러한 특징이 사람에게 미칠 수 있는 부정적인 요소들을 확인하였다. 마지막으로 전극법 뇌파 실험을 통하여, 도심 교통음과 자연의 숲, 폭포소리를 직접 피실험자들에게 들려주어, 알파파와 베타파의 에너지 분포를 측정하였다. 측정결과 도심 교통음은 자연의 소리보다 현저하게 많은 양의 베타파를 발생 시켰으며, 반대로 자연의 소리는 많은 양의 알파파를 발생 시켰다. 이러한 결과를 통해 도심 교통음이 사람에게 미치는 부정적인 영향과 자연 소리의 긍정적인 영향을 직접적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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