Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.56-61
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2017
본 논문은 시간지연이 있는 데이터의 예측기법과 햅틱기반의 원격조작시스템에서의 응용방법을 다룬다. 일반적으로 네트워크 환경은 데이터 전송에 따른 시간지연이 필수적으로 동반되며, 햅틱기반의 원격조작시스템이 이러한 네트워크 환경에 구현되는 경우 시간지연으로 인해 전체 시스템의 성능저하를 피할 수 없다. 이러한 상황을 고려하여, 본 논문은 ARMA모델을 기반으로 모델파라미터의 학습방법과 실시간 예측을 위한 재귀적 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가상공간에 놓인 물체에 대하여 양방향 햅틱 상호작용의 상황에서 5ms의 샘플링 주기로 획득한 햅틱데이터에 적용되며, 그 결과로서 100ms 이후의 값을 예측함에 있어 위치수준 오차 1mm이내의 예측성능을 보였다.
영상에서 얼굴 및 얼굴 특징을 추출하기 위한 기법으로 active appearance model(AAM)이 있다. 본 논문에서는 두 개의 AAM을 이용하여 얼굴 특징을 추출하는 multiple active appearance model(MAAM) 기법을 제안한다. 두 개의 AAM은 학습 데이터에 대한 파라미터를 조절하여 상반되는 장단점을 가지도록 생성하고, 서로의 단점을 보완할 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 영상에 대해서 얼굴 특징추출 실험을 하였다. 실험 결과 기존의 AAM 하나만을 사용하는 기법에 비해 적은 횟수의 피팅만으로도 정확도 높은 결과를 얻을 수 있었다.
자속 역전식 전동기(Flux Reversal Motor: FRM)는 고정자 치 표면에 영구자석을 갖는 구조이며 회전자가 돌극 형태이므로 관성이 적고 기계적으로 강인한 특성을 지녀서 고속기로의 적용이 가능하다. 그러나 단상 FRM은 구조적 특징으로 인하여 영구자석의 감자가 쉽게 일어나며, 고속 구동시 스위칭 주파수가 커짐에 따라 철손이 크게 상승하게 된다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 유한요소법을 이용하여 단상 FRM의 설계 파라미터가 전동기의 감자특성에 주는 영향을 고찰해보았고 그 해결 방안을 제시하였으며 철손 특성을 분석하였다.
나노입자는 생체활성물질을 지능적으로 전달하는 다양한 응용분야를 위해 개발되고 응용되어왔다. 본 연구에서는 락토신과 메타크릴산-메틸메타크릴레이트 공중합체(eudragit L100)가 나노입자로 가공되었다. 이 eudragit 고분자는 락토신을 위산으로부터 보호해주고 장에서 용출되도록 할 수 있다. 아세톤과 pH 7의 버퍼용액을 각각 비용매, 용매로 사용하였을 경우, 가장 작은 입자크기인 290 nm를 얻을 수 있었다. 얻은 입자는 분산제인 carrageenan 존재하에 동결건조를 통해, 응집을 최소화하며 건조 분말로 전환시킬 수 있었다. 락토신과 eudragit을 이용하여 얻은 일차입자는 SEM 관찰을 통해 수십나노미터크기임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 원자로 또는 방사성 동위요소등에서 방사되는 방사선의 계수률을 선형적으로 미터로 지시할 수 있는 동시에 기록계로도 기록할 수 있는 완전 트랜지스터화된 선형 계수률계의 개발에 관한 연구이다. 이 계수률계는 양호한 안정을 위하여 트랜지스터 Chopper를 사용하였다. 교류증폭기의 입력단에는 높은 입력저항을 주기 위하여 composite emitter follower buffer stage를 사용하였으며 hybrid parameter 등가회로를 구성하여 해석하였다. 계수률은 수 CPS로 부터 100KCPS까지 4개 영역으로 나누어서 선형적으로 계수할 수 있으며 분해능은 0.5μsec 미만이고 상온에서의 출력 drift는 7시간 계속동작시켰을시에 ±0.5μA 정도이다.
본 연구는 문맥 독립형 화자 인식 알고리즘을 이용하여 보안시스템을 소프트웨어와 하드웨어로 구성한 논문이다. 화자인식을 이용한 보안시스템은 윈도우상에서 사운드카드를 이용하여 음성을 입력받고, 성도 모델링을 이용한 음성 파라미터를 추출하였으며, k-means 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 화자를 모델링하였다. 등록된 화자에 대한 인식된 결과는 PIC16F84 마이크로 프로세서를 이용하여 자물쇠를 개${\cdot}$폐하도록 구성하였다. OFF-LINE의 실험은 TIMIT데이터를 이용하였으며, 5명의 화자에 대하여 ON-LINE으로 인식한 결과 학습시킨 데이터에 대해서는 100%의 인식률을 얻었으며 학습을 시키지 않은 데이터에 대해서는 99%의 인식률을 얻었다. 그리고 사용자 거부율 1%, 사칭자 허용률 0%, 검증평균오류는 0.5%를 보였다.
태양광 발전은 특성상 간헐성과 불확실성이 항상 존재하기 때문에 정확한 예측은 어려우며, 실시간 발전량 진단을 위한 이상감지 기술이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 파라미터의 상관관계를 도출하고 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 정상데이터와 비정상데이터를 분류한다. 두 분류의 결과는 발전 시스템의 결함에 의한 아웃라이어와 구름 등에 의해 단기간 동안 발생하는 부분 음영 및 전체 음영의 일시적인 전력손실을 보여준다. 100kW 발전소 데이터를 대상으로 머신러닝 분석을 수행하여 테스트 결과를 산출하였으며 실제 이상치와 이상치 후보지를 검증하였다.
본 논문에서는 MOS 트랜지스터로만 이루어진 CMOS IADC(Current-mode Analog-to-Digital Converter)를 설계하였다. 각 단은 CSH(Current Sample-and-Hold)와 CCMP(Current Comparator)로 구성된 1.5-비트 비트 셀로 구성되었다. 비트 셀 전단은 CFT(Clock Feedthrough)가 제거된 9-비트 해상도의 차동 CSH를 배치하였고, 각 단 비트 셀의 ADSC(Analog-to-Digital Subconverter)는 2개의 래치 CCMP로 구성되었다. 제안된 IADC를 현대 0.65 ㎛ CMOS 파라미터로 ACAD 시뮬레이션 한 결과, 20 Ms/s에서 100 ㎑의 입력 신호에 대한 SINAD(Signal to Noise-Plus-Distortion)은 47 ㏈ SNR (Signal-to-Noise)는 50 ㏈(8-bit)을 얻었고 35.7 ㎽ 소비전력 특성을 나타냈다.
본 연구에서는 금속 전극사이에 팔라듐 나노선을 성장시키기 위해 직류와 이중전기영동 방법을 이용한 전기화학적 방법을 제안하였다. 팔라듐 나노선의 최적 성장 조건들을 파악하기 위해 교류의 인가 주파수 및 전압의 영향들이 조사되었다. 합성된 팔라듐 나노선들은 수백 나노미터의 직경과 $8\;{\mu}m$ 길이를 갖고 있으며, $1\;k{\Omega}$의 우수한 전기적 저항 특성을 보였다. 최종적으로 완성된 팔라듐 나노선들은 상온에서 수소 농도 100 ppm에서 2500 ppm의 범위에서 수소검출 평가를 수행하였으며, 수소센서에 적합한 우수한 검출 감도 및 응답시간을 보였다.
AMI는 스마트미터를 기반으로 전력소비자와 생산자간에 양방향 정보 교환을 가능하게 함으로서 에너지 효율을 극대화시키는 시스템이다. AMI 시스템을 성공적으로 구축하기 위해서는 안정된 통신망 구축이 필요하다. 본 논문은 다양한 통신방식 중 IEEE 802.11s 무선메쉬 기술을 AMI 시스템에 적용해 봄으로서 원격검침 통신망으로 활용가능성을 검증한다. 실험 결과, 802.11s 무선기술은 메쉬망을 통해 넓은 커버리지 뿐만 아니라 안정된 통신성능을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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