본 논문에서는 Debye 분산 특성을 가지는 복제 방지용 PUF를 설계하기 위한 전자계 해석 방안을 고려하였다. 공기층과 유전체 기판 위에 형성된 분산매질(Si)로 구성된 1차원 모델 내에 전파하는 펄스를 모형하기 위해 FDTD법을 이용하였다. 불연속 경계면에 도달한 펄스는 일부 반사되고 일부는 투과되어 빠르게 감쇠되는 것으로 나타났다. 그 결과 FDTD법에 의한 유전체 기판을 고려한 Debye 분산특성을 가지는 1차원 복제방지용 PUF 모델링에 적용 가능한 것을 확인하였다.
전자탐사에서 Born 근사는 이상체내에서의 전기장을 이상체가 없는 균질 매질에서의 일차장으로 대치하는 방법으로 복잡한 전자기 산란(EM scattering)문제를 근사하는데 널리 사용되고 있는 방법이다. 그러나 Born 근사는 이상체의 전도도가 주변 매질에 비하여 너무 크거나, 이상체의 크기가 클 때는 상당히 부정확한 결과를 나타낸다. 확장된 Born근사법은 이러한 Born근사의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 방법으로 이상체내의 전기장을 탈분극 텐서와 일차 전기장의 곱으로 근사하는 방법이다. 한편 전자탐사에 3차원 송신원을 사용하는 2차원 모델링은 주로 유한차분법과 유한요소법이 이용되었다. 일반적으로 이들 미분 방정식을 이용하는 2차원 전자탐사 모델링에서 3차원 송신원 문제의 해결을 위하여 Fourier변환을 통해 파수영역(wavenumber domain)으로 이동하는 방법이 사용되어 왔다. 또한 파수영 역에서 계산된 결과는 Fourier 역변환을 통하여 다시 공간영역(space domain)으로 이동해야 하는 번거로움이 있다. 따라서 이들 방법은 계산시간이 많이 걸리고 이상체가 없는 지역도 미소체로 분할해야 하므로 수치계산시 대량의 기억용량이 필요하다. 본 연구에서는 Born근사의 문제점 및 전자탐사 2차원 모델링시 3차원 송신원 문제를 해결할 수 있는 확장된 Born 근사법에 근거한 전자탐사 2.5차원 모델링 프로그램을 개발하였다. 이 모델링 프로그램을 이용하여 수직 자기 쌍극자를 송신원으로 하는 시추공간 전자탐사법에 대한 2차 자기 장을 계산하고 적분 방정식에 의한 3차원 모델링 결과와 비교, 분석하였다. 모든 주파수 대역에서 확장된 Born근사에 의한 2.5차원 모델링 결과가 3차원 모델링 결과와 잘 일치하고 있다. 그러나 이상체의 전도도와 모암의 전도도 차이가 10배 이상의 경우일 때는 두 반응은 상당한 차이를 보인다. 따라서 본 연구에서 개발된 확장된 Born 근사에 의한 2.5차원 모델링은 이상체와 모암의 전도도 차이가 너무 크지 않을 경우 이상체의 위치 및 형상을 파악하는데 효과적일 것으로 기대된다.
확장된 Born 근사법에 의한 반무한 공간에서의 전자탐사(EM) 3차원 모형반응 알고리듬을 개발하였다. 이 근사법의 정확성을 검토하기 위하여 수직 자기쌍극자(VMD, vertical magnetic dipole)원을 사용하여 자기장의 수평 및 수직성분에 대한 확장된 Born 근사법의 결과를 적분방정식법의 결과와 비교하였다. 그 결과 확장된 Born 근사법과 적분방정식법은 송신원의 주파수가 20 kHz보다 작고 전도도비가 1:10이하에서 정확한 결과를 보였다. 이보다 더 큰 전도도비를 갖는 경우 확장된 Born 근사법의 결과는 적분방정식법의 결과와 약간의 차이를 나타낸다. 따라서, 확장된 Born 근사법의 정확한 결과를 얻기 위해서는 전도도비가 1:10보다 작은 범위에 있어야 한다. 그러나 20 kHz부터 100 kHz의 송신원의 주파수 범위에서는 두 값의 차가 비교적 작기 때문에 확장된 Born 근사법은 EM 3차원 모형반응 알고리듬으로 사용 가능한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위해서 expectation-maximization (EM) 방식을 이용하여 잡음의 평균값을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 온라인상의 인식용 음성이 직접 Bayesian 적응을 위해서 사용되며, 또한 훈련데이터를 이용하여 잡음의 평균값에 대한 사전 (prior) 분포를 알아낸 후 Bayesian 적응시에 이용한다. 잡음 음성의 모델링을 위해서는 PMC (parallel model combination) 방식을 이용하였고, 제안된 방식을 이용하여 자동차 잡음 환경 하에서 인식 실험을 수행한 결과, 기존의 PMC 방식에 비해서 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.
EM(Expectation Maximization)은 불확실한 데이터들을 가지고 분포를 모델링하는, 널리 알려진 군집화 알고리즘이다. EM 알고리즘에서, 정규 분포는 기대(Expectation)-최대화(Maximization)과정을 반복하는 과정에서 그 윤곽을 다져간다. 이 때 이 과정은 EM 알고리즘의 다양한 확률 초기화에 따라 다른 결과를 내게 된다, 본 논문에서는 이 확률 초기화 값의 조정을 통하여 HAPS(High Altitude Platform Station) 기반 네트워크에서 이동 기지국의 위치를 실시간으로 결정하고자 하는 문제를 풀기 위한 조건을 몇 가지 반영시켜 확률 초기 값을 결정해 보고, 그 결과를 제시한다. 이에 더불어, ITU에서 제한하고 있는 이동 기지국의 서비스 반경을 고려하는 방법을 제시한다.
최근 인공송신원 전자탐사 분야에서 시추공 케이싱의 영향에 대한 연구가 큰 주목을 받고 있다. 이 연구에서는 케이싱을 전기 쌍극자 송신원의 집합으로 근사하는 방법에 기초하여 시추공 케이싱을 고려한 전자탐사 모델링 알고리듬을 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 개발된 알고리듬을 이용해 시추공 케이싱이 측정되는 전자기반응에 미치는 영향을 확인하기 위해, 지열 저류층을 모사하는 합성모델을 구성하였으며 이를 통해 케이싱으로 인한 전자기반응의 변화 양상을 확인하였다. 시추공 케이싱에 의한 전자기반응의 변화는 케이싱 주변부에서 지배적으로 나타나며 송신원이 케이싱에 가까워짐에 따라 크게 나타나는 것이 확인되었다. 또한, 청수의 주입으로 인한 파쇄영역 형성에 따른 반응 분석을 통해, 송신원과 케이싱이 충분히 멀 때에는 주입 후의 자료를 케이싱에 대한 고려 없이 역산하여 파쇄영역을 영상화할 수 있다고 판단하였다. 하지만 송신원과 케이싱이 가까울 때에는 시추공 케이싱에 의한 영향이 커지므로 이러한 접근이 불가능 하지만 이 경우에는 주입 전과 후의 자료의 차이를 이용하면 케이싱을 고려하지 않는 해석이 가능함을 보여주었다. 이러한 다양한 연구는 모니터링 환경에 대한 정밀한 분석이 선행될 때 가능하며, 이 연구에서 소개된 접근법 및 알고리듬이 이러한 분석을 수행하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
한국전력거래소에서 운영중인 EMS(Energy Management System)와 MOS(Market Operation System) 설비는 각각 Alstom사와 ABB사에 의해 우리나라의 전력계통 특성에 맞게 제작되어 공급된 전력계통과 전력시장의 운영을 자동화한 시스템이다. EMS는 전력계통 감시와 효율적인 운영을 위해 전력계통을 모델링한 데이터를 활용하며, MOS는 실시간 급전계획 수립을 위한 기반자료로 전력계통을 모델링한 데이터를 사용하게 된다. 그러나, 대한민국 전력산업의 핵심인 두 시스템은 시스템 설계 방식 및 DB 구조가 상이하여 전력계통의 신.증설 및 변경 시 동일한 데이터를 양 시스템에 각각 따로 구축, 운영해야하는 실정이다. 이에 따라 DB작업을 위한 자료 준비부터 입력, 수정, 검증 등 모든 과정에 중복된 관리가 이루어지고 있다. 중복 관리는 양 시스템 간 DB의 주요 데이터 특성 및 명칭이 상이하여 일률적인 관리가 어렵고, 시스템별 특성 및 운영노하우가 없이는 인적실수에 의한 입력오류 개연성이 폭넓게 존재하는 등 현 상황에서 피할 수 없는 현실이었다. EMS와 MOS 시스템 중 최소한 개의 시스템을 전면 재구축하지 않으면 해결되지 않을 본 문제를 해소하기 위하여 전력거래소는 특정 시스템에 구축된 데이터를 변환알고리즘을 통해 나머지 하나의 시스템에 자동 구축할 수 있는 시스템을 개발하여 활용하고자 한다. 이것이 바로 EMS에 입력되어 정확성이 검증된 계통데이터를 추출하여 MOS의 데이터 형식으로 변환하고, 변환된 데이터를 MOS시스템에 자동으로 입력할 수 있는 MOS/EMS 데이터 자동변환시스템이다.
본 연구에서는 배터리 내부의 회로 모델링, 다이나믹 다이오드를 이용한 인버터, 2-D EM Tool을 이용한 모터의 해석 결과를 합친 EV/HEV용 모터 구동시스템의 통합 시뮬레이션 방법을 제안한다. 배터리의 모델링을 위해서 충전상태(DOD: Depth of Discharge)에 따라서 변화하는 인덕턴스, 저항, 캐패시턴스 성분을 AC 임피던스 분석법을 이용하여 산출하였으며, 역회복 시간이 반영된 다이나믹 다이오드를 사용하여 인버터를 모델링하였다. 모터의 특성은 매입형 영구 자석 모터의 EM 필드 해석을 Ansys Maxwell 15.0 버전을 사용하여 모델링하였다. 즉, 배터리 및 인버터의 회로 모델과 EM 필드 해석을 통한 모터 해석 모델을 통합한 시뮬레이션 방법을 제시하고, 전체의 통합 모델링을 Ansys Simplorer 10.0 버전을 사용하여 수행하였다. 그리고 이를 통하여 EV/HEV 모터 구동회로의 전도성 노이즈 스펙트럼 분석을 수행하였고, 그 분석 결과가 정성적으로 유의미함을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 DGS의 전송특성을 ABCD 파라미터로 모델링하여 연속한 N개의 DGS 분석 및 설계를 용이 하게 하였다. 모델링된 식의 검증을 위해 연속된 N개의 주기적 DGS에서 전송특성을 이론, 회로 시뮬레이션, EM 시뮬레이션을 비교하였다. 또한 응용 예로서, 능동안테나의 불요 고조파가 방사하는 것을 저지하기 위한 DGS를 설계 및 시뮬레이션하여 제시된 방법론의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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