본 고에서는 광통신 시스템 송신단에 영향을 주는 파라미터를 분류하고 기술하였다. 광통신 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 성능 관련 파라미터에 대한 기준값을 정해야 한다. 본 고에서는 송신단의 기준 파라미터로 평균결합전력을 선정하고 이 값에 영향을 주는 요인들을 분석했으며, ITU-T에서 권고한 평균결합전력값을 분석하였다. 또한 측정기를 이용하여 실제로 평균결합전력을 측정하는 방법에 대해서도 기술하였다.
본 논문에서는 무선광연결에서 끈사적 평균잡음검출을 이용한 차동검출방식에 대하여 소개한다 이 방식은 기존의 잠음광의 영향을 소거하는 차동검출기의 기능을 보완한다. 근사적 평균잡음전압을 이용하여 차동검출하면. 물체나 사람의 이동에 의하여 나타날 수 있는 잡음광 결합비의 순간적 변화에 의한 출력전압의 변동을 줄일 수 있다 이 것은 장음광의 공간적 분포가 수시로 변동하는 환경에서 무선광연결을 구성하는 경우 잡음광을 소거하는 데에 매우 효과적이다
제주도 북서해역에서의 해수의 광학적 성질을 조사하기 위하여, 1980년 7월에 제주도에서 소흑산도에 이르는 7개 관측점에서 투명도, 수색, 태양광의 4가지색(Clear; 400~720nm, Red; 600~700nm, Green; 475~600nm, Blue; 400~475nm)에 대한 해수의 표면조도 및 수중조도 등을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 본 조사해역의 평균투명도는 16.1m(11~19m)였고, 평균수색은 4.3(3~5)였다. 2. 해수의 평균흡수계수는 적색광이 0.135(0.106~0.184), 백색광이 0.106(0.084~0.152), 청색광이 0.097(0.073~0.136), 녹색광이 0.089(0.069~0.130)순으로 적게 나타났다. 3. 해수의 흡수계수 k와 투명도 D와의 관계는 적색광이 k=2.12/D, 백색광이 k=1.66/D, 청색광이 k=1.15/D, 녹색광이 k=1.38/D 순으로 작게 나타났다. 4. 태양광선의 표면광에 대한 평균해중투과율은 녹색광(수심 5m층에서 62.29%, 15m층에서 26.43%, 30m층에서 7.74%, 50m층에서 1.56%), 청색광(수심 5m층에서 59.29%, 15m층에서 23.43%, 30m층에서 6.10%, 50m층에서 1.08%), 백색광(수심 5m층에서 56.57%, 15m층에서 20.54%, 30m층에서 4.60%, 50m층에서 0.68%), 적색광(수심 5m층에서 50.14%, 10m층에서 14.29%, 30m층에서 2.37%, 50m층에서 0.23%)의 순으로 적게 나타났다. 5. 투명도층에서의 태양광의 평균해중투과율은 녹색광이 표면광의 24.3%(20~25.8%), 청색광이 21.21%(17.3~24%), 백색광이 18.29%(15.5~20%), 적색광이 12.4%(10.3~15%)의 순으로 적게 나타났다.
본 연구의 목적은 초기 우식 병소에서 광원에 따른 형광효과를 비교하는 것으로 정량 분석형 laser/light 형광법(Quantitative laser/light-induced fluorescence, QLF)을 이용하여 아르곤 레이저광, 할로겐광, 발광다이오드광(LED), 플라즈마광의 형광효과를 비교하였다. 발거된 60개의 치아를 선정한 후, 인공우식용액에 노출되지 않을 부분에 nail varnish를 도포하였고 치아는 24, 48, 72시간 동안 인공우식용액에 보관되었다. 건조 후 QLF영상으로 초기 우식 부위의 광밀도 차이에 의한 탈회정도가 기록되었다. 또한 조영제를 이용하여 동일한 방법으로 실험하였고 다음과 같은 결과를 얻었다 염료를 이용하여 같은 방법으로 실험하여 또 다른 결과를 얻었다. 1. 각 군의 평균 광밀도를 볼 때, 플라즈마광이 세 군 모두에서 다른 광원들 보다 높았다(p<0.05). 2. 세 군 사이에서 평균 광밀도를 비교해 볼 때, 플라즈마광과 할로겐광이 차이를 보였다(p<0.05). 3. 조영제를 사용하였을 경우 평균 광밀도를 비교해 볼 때, 플라즈마광이 세 군 모두에서 다른 광원들보다 높았고 (p<0.05), 발광다이오드광(LED)와 아르곤 레이저광을 제외한 모든 광원이 차이를 보였다(p<0.05). 4. 조영제를 사용하지 않은 경우와 사용한 경우 평균 광밀도를 비교해 볼 때, 사용한 경우에 모든 광원의 평균 광밀도 차이가 컸다.
피부의 관리를 위한 방법 중 광을 이용한 케어는 비침습적인 방법으로 세포를 활성화 시켜 도움을 주는 매우 유용한 방법이다. 최근에는 낮은 에너지의 LED를 광원으로 이용하는 LLLT (Low Level Light Therapy)가 많이 적용이 된다. 본 논문에서는 피부 미용기기에서 많이 사용되고 있는 가시광 영역의 적색과 황색, 그리고 적외선 영역의 LED를 이용하여 array를 제작하였다. 제작된 LED array는 5V의 전압과 50mA의 전류로 구동되며, 적색이 평균 $10.7mW/cm^2$, 황색이 평균 $1.8mW/cm^2$, 적외선이 평균 $5.5mW/cm^2$의 광출력을 갖는다. 이를 배양된 human cell plate에 각각 10, 20, 40분의 시간으로 조사하였으며, LED array와 조사면 사이에 20 mm의 거리를 두어 균일한 광량이 조사 될 수 있도록 하였다. 실험결과, wound healing의 경우는 적색광을 조사하였을 때, injury line의 길이가 $604.36{\mu}m$에서 10분 조사 시 $368.92{\mu}m$, 20분 조사 시 $298.04{\mu}m$, 40분 조사 시 $491.22{\mu}m$로 줄어드는 효과를 보였으며 특히 20분간 조사하였을 경우의 효과가 가장 좋았다. Cell regeneration의 경우는 황색광을 20분간 조사하였을 경우에 UV 에 의해 손상된 세포 수가 가장 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 photorejuvenation 효과를 줄 수 있는 wound healing과 cell regeneration에는 적색 및 황색광의 LED array를 20분간 조사하였을 때가 가장 효과적이었으며, 적외광의 경우에는 모든 실험에서 효과가 없음을 확인할 수 있었다.
한국 남해에서의 해수의 광학적 성질을 조사하기 위하여, 1980년 7월에 부산에서 제주도에 이르는 10개 관측점에서 투명도, 수색, 태양광의 4가지색(Clear ; 400~720nm, Red ; 600~700nm, Green ; 475~600nm, Blue ; 400~475nm)에 대한 해수의 표면조도 및 수중조도 등을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 본 조사해역의 평균투명도는 17.1m (13~25m) 였고, 평균수색은 3.9 (3~5)였다. 2. 해수의 평균흡수계수는 적색광이 0.119 (0.069~0.154), 백색광이 0.102 (0.066~0.137), 청색광이 0.095 (0.056~0.129), 녹색광이 0.091 (0.054~0.123) 순으로 적게 나타났다. 3. 해수의 흡수계수 k와 투명도 D와의 관계는 적색광이 k=2.01/D, 백색광이 k=1.71/D, 청색광이 k=1.60/D, 녹색광이 k=1.52/D 순으로 적게 나타났다. 4. 태양광선의 표면광에 대한 평균 해중 투과율은 녹색광(수심 5m층에서 60.9%, 15m층에서 24.51%, 30m층에서 7.11%, 50m층에서 1.56%), 청색광(수심 5m층에서 59.4%, 15m층에서 22.92%, 30m층에서 6.09%, 50m층에서 1.29%), 백색광(수심 5m층에서 57.3%, 15m층에서 20.82%, 30m층에서 5.16%, 50m층에서 0.94%), 적색광(수심 5m층에서 52.2%, 15m층에서 15.99%, 30m층에서 2.99%, 50m층에서 0.39%)의 순으로 적게 나타났다.
최근 신재생에너지 정책의 영향으로 태양광발전소 건설이 꾸준히 증가하고 있다. 고효율 태양광발전소 사업을 위해서는 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석자료를 이용하여 태양광 패널에 대한 최적의 위치와 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 UAV 공간정보를 기반으로 취득한 DEM 자료를 이용하여 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석을 실시하였다. 분석 결과 2017년 평균 일사량은 $1,474,466W/m^2$ 로 계산되었으며 대상면적을 고려한 전체 일사량은 $33,639MW/m^2$를 보였다. 월별 일사량을 분석하는 것은 태양광발전소 유지보수 업무 측면에서 중요하다. 월별 태양광발전소 부지의 평균일사량 분석에서는 5~7월의 평균 일사량이 $160,000W/m^2$ 이상으로 계산되었으며 1~2월 및 11~12월의 평균 일사량은 $80,000W/m^2$ 이하로 나타났다. 또한 본 연구에서는 UAV 공간정보로부터 계산된 일사량과 국립기상과학원에서 제시한 결과와 비교하였으며, 대상지역의 93.7%가 남향으로 구성되어 있기 때문에 대상지의 평균 일사량이 국립기상과학원의 전국 자료에 비해 약간 높게 나타났다. 따라서 본 연구는 UAV를 이용하여 새로 개발된 태양광발전소 부지에 대한 일사량을 신속하게 계산하는데 이용될 수 있으리라 판단된다.
1976년 9월 20일 부터 24일 사이에 북서태평양(Kamchatka 근해에서 투명도, 태양광선의 적색광(과장 : 600\~620\;nm)에 대한 표면조도 및 수심별 수중조도와 태양고도, 기온 및 표층수온 등을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 본 조사해역의 평균투명도는 $10.6m(9\~l2m)\$로 나타났다. 2. 태양광선의 적색광에 대한 해수의 흡수계수는 $0.178\~0.376$(평균 0.278)였다. 3. 적색광에 대한 해수의 흡수계수 m와 투명도 D와의 관계는 m=3.347/D로 나타났다. 4. 관측된 평균기온은 $9.49^{\circ}C(7.8-12.6^{\circ}C)$ 였고, 평균표층수온은 $6.58^{\circ}(5.8-7.6^{\circ}C$)로 나타났다. 5. m층에서 적색광에 대한 수중투과율은 수심 5 m층에서 표면창의 $6.45\~23.5\%$(평균 $16.36\%$), 수심 10 m층에서는 $1.38\~7.31포$(평균 $3.65\%$)였고, 수심 20 m층에서는 $0.048\~0.647\% $(평균 0.276\%)로 나타났다.
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
태양광 발전 시스템에서 전력 생산은 기상 상태에 따라 크게 영향을 받으므로 안정적인 부하 운용을 위해 태양광 에너지에 대한 예측이 필수적이다. 따라서 태양광 에너지 예측을 위한 기계학습 알고리즘의 입력으로 기상 상태에 대한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 알고리즘에 대한 입력 데이터로 표면의 3시간 동안 누적된 강수량, 상 하향 장파 복사선 평균, 상 하향 단파 복사선 평균, 지상 2m에서의 3시간 동안 온도, 표면에서의 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용한다. 기상 데이터의 통계적 특성을 파악하고 상관관계를 분석하여 태양광 에너지와 70% 이상의 높은 상관성을 갖는 하향 단파 복사선 평균과 상향 단파 복사선 평균을 특징벡터의 주요 원소로 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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