화재와 같은 재난현장에서 재난대응활동을 수행하는 소방공무원은 진압 구조 구급활동을 하는 동안 열, 연기, 유독가스에 노출되며 정신적인 스트레스, 생물학적 유해인자, 그리고 화재 진압 시 요구되는 인체공학적으로 부자연스러운 자세로 인한 육체적 과부하 등의 다양한 유해인자에 노출되고 있다. 그러나 지금까지 이에 대한 연구는 개별적 수준에서는 일부 존재해 왔지만 화재현장에서 소방관에게 노출되는 유해인자를 종합적으로 정리하고 그 대책까지 제안한 연구는 존재하지 않았다. 본 연구의 목적은 재난현장에서의 안전 및 유해인자를 종합적으로 도출하고 그 대응방안까지 제시함으로써 소방공무원의 노출로 인한 건강장애 및 사고 예방에 기여하는 데 의미가 있다고 할 수 있다. 이에 소방업무환경별로 화재진압분야, 구조 및 구급분야, 생활환경분야로 나누어 환경분석을 하고 물리적 화학적 생물학적 심리적 측면으로 구분하여 화재현장의 유해인자를 도출하고 노출현황을 제시하였다. 그리고, 물리적 유해인자 중에는 특수건강검진 결과 가장 많은 케이이스수를 차지하는 소음분야에 대하여 대처방안을 모색하였다. 화학적 유해인자는 보호장비와 클린룸 운영방안을, 생물학적 유해인자는 감염예방교육과 예방접종, 주기적 관리점검 체계확립을, 심리적 유해인자는 PTSD 경감 부스 설치와 멘토링제도의 도입을 제시하였다.
납에 의한 노출에 대한 평가에는 주로 전혈 중 납을 사용하고 있으나 전혈 중 납은 납의 단기 노출에 대한 정보만을 제공한다는 단점이 있다. 납 노출의 만성적 노출지표인 혈장 중 납을 분석하기 위해서는 수 ng/L의 극미량 분석이 요구되어 납의 만성지표로서의 효용성 검증에 어려움이 있다. 본 연구에서는 납 노출 근로자의 만성 노출 지표로서 혈장 중 납을 분석하기 위하여 유도결합플라즈마 질량분석법을 정립하였다. 외부환경으로부터의 오염을 최소화시키기 위해 class 1,000 수준의 청정실을 설치한 후 가동 전과 후의 부유 분진량을 확인한 후 극미량 시료 분석을 수행하였다. 표준 우태아 혈청을 이용하여 표준물 첨가법에 의한 표준편차를 이용하여 계산한 최소검출한계는 4.3 ng/L, 최소정량한계는 12.2 ng/L이었으며, 신호-대-잡음 비로 계산한 최소검출한계는 7.0 ng/L, 최소정량한계는 22.1 ng/L이었다. 20 ng/L부터 2,000 ng/L 농도 범위에서 정밀도는 4% 이내였으며, 우태아 혈청에 20-2,000 ng/L의 농도로 첨가하여 계산한 회수율은 92.3-101.3%로 양호한 결과를 얻었다. 본 연구에서 제시한 방법을 사용하여 납 노출근로자의 혈장 및 혈청 중 납 분석이 가능하였으며 이를 통해 납의 만성노출에 대한 조사가 가능할 것으로 판단된다.
SqueeSAR 분석기법은 SAR 영상내에 있는 고정산란체(PS)와 분산산란체(DS)를 모두 이용하는 새로운 기법이다. 비록 도심지역에는 많은 PS가 존재하지만, SqueeSAR 기법은 관측밀도를 높이는데 기여할 수 있다. 차분간섭도 제작에 필요한 DEM 정확도에 의한 변위분석 결과의 영향을 분석하기 위해 SRTM 1-arc (~30 m)와 1 m LIDAR DEM을 사용한 분석을 수행하였다. 두개의 고도자료를 이용하여 PSInSAR와 SqueeSAR 분석을 수행한 결과 인공구조물과 같은 PS에서는 자료처리에 사용된 DEM 오차를 거의 정확하게 보정할 수 있기 때문에, 사용된 DEM의 정확도와 상관없이 최종 시계열 분석 결과는 동일하였다. 반면, 고정산란체가 아닌 Distributed Scatterer (DS)일 경우 사용된 DEM의 정확도에 따라 영향을 받게 되며, SqueeSAR의 경우 사용된 DEM이 정확할수록 분석 결과가 좋아짐을 확인하였다. 도심지역에서의 변위 관측에서도 SqueeSAR 기법이 PSInSAR 기법에 비해 약 5배 이상의 관측점을 추출하는데 기여했으며, 관측점의 오차도 PSInSAR 결과에 비해 현저하게 개선되었다.
GPS측위는 수신한 신호를 바탕으로 계산된 위성의 위치와, 의사거리를 이용하여 수신기의 위치를 결정한다. 위성의 신호는 전달되는 과정에서 주변 물체에 의해 반사 및 굴절되는데, 이에 신호전달이 지연되어 다중경로 오차가 유발된다. 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 영상을 활용한 다중경로 오차 경감 방식을 제안하고자한다. 연구의 목표는 영상처리를 이용하여 신호의 차폐환경을 계산하고 GPS측위에 적용하여 오차를 보정하는 것이다. 먼저, 영상의 잡음 제거를 위한 전처리 기법을 수행한다. 다음으로, 허프변환을 적용하여 건물옥상의 외곽선을 검출하고, 연산을 통해 차폐각과 허용가능한 방위각 범위를 계산한다. 이후, 영상처리 결과를 바탕으로 위성을 차폐에 따라 분류한다. 최종적으로, 분류된 위성에 서로 다른 무게를 적용하는 가중치 모델을 세우고 단독측위방식을 기반으로 수신기 위치를 결정한다. 실험에는 600개의 GPS데이터를 사용하였으며, 수평방향 RMSE의 경우 2.29m, 수직방향 RMSE의 경우 15.62m 오차가 절감된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서, GPS측위기술에 영상처리기술을 융합한 복합측위 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.
강화학습에서 근사함수로써 사용되는 딥 인공 신경망은 이론적으로도 실제와 같은 근접한 결과를 나타낸다. 다양한 실질적인 성공 사례에서 시간차 학습(TD) 은 몬테-칼로 학습(MC) 보다 더 나은 결과를 보여주고 있다. 하지만, 일부 선행 연구 중에서 리워드가 매우 드문드문 발생하는 환경이거나, 딜레이가 생기는 경우, MC 가 TD 보다 더 나음을 보여주고 있다. 또한, 에이전트가 환경으로부터 받는 정보가 부분적일 때에, MC가 TD보다 우수함을 나타낸다. 이러한 환경들은 대부분 5-스텝 큐-러닝이나 20-스텝 큐-러닝으로 볼 수 있는데, 이러한 환경들은 성능-퇴보를 낮추는데 도움 되는 긴 롤-아웃 없이도 실험이 계속 진행될 수 있는 환경들이다. 즉, 긴롤-아웃에 상관없는 노이지가 있는 네트웍이 대표적인데, 이때에는 TD 보다는 시간적 에러에 견고한 MC 이거나 MC와 거의 동일한 학습이 더 나은 결과를 보여주고 있다. 이러한 해당 선행 연구들은 TD가 MC보다 낫다고 하는 기존의 통념에 위배되는 것이다. 다시 말하면, 해당 연구들은 TD만의 사용이 아니라, MC와 TD의 병합된 사용이 더 나음을 이론적이기 보다 경험적 예시로써 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선행 연구들에서 보여준 결과를 바탕으로 하고, 해당 연구들에서 사용했던 특별한 리워드에 의한 복잡한 함수 없이, MC와 TD의 밸런스를 랜덤하게 맞추는 좀 더 간단한 방법으로 MC와 TD를 병합하고자 한다. 본 연구의 MC와 TD의 랜덤 병합에 의한 DQN과 TD-학습만을 사용한 이미 잘 알려진 DQN과 비교하여, 본 연구에서 제안한 MC와 TD의 랜덤 병합이 우수한 학습 방법임을 OpenAI Gym의 시뮬레이션을 통하여 증명하였다.
궤도틀림은 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 따라서 현장에서 발생하는 궤도의 틀림을 체계적으로 분석함으로써 이를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. 현재 국내에서 EM-120에 의해 검측된 틀림 데이터는 매우 불규칙적인 형태를 나타내며 데이터 분석 시 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 궤도의 효율적인 유지관리를 위해 검측된 틀림데이터의 효율적인 처리 기법을 개발하고, 정제된 데이터를 이용해 선로를 구성하고 있는 이음매, 도상, 노반, 체결구 등의 요소를 고려하여 레일 궤도 틀림의 진전 정도를 정량화 하였다. 또한 축적된 검측 데이터로부터 궤도의 건전도를 평가할 수 있는 방법을 정립하고 잔존수명을 예측하여 효율적 유지관리를 실현하기 위하여 검측 데이터의 확률론적 수명 산정 기법 개발 및 데이터를 이용한 구간 특성에 따른 궤도틀림 표준편차의 틀림 진전 정도에 대한 통계 및 확률적 분석을 수행하였다.
본 연구는 전통마을 보전과 개발에 적용할 수 있는 자원 평가기준 및 한국과 중국 전문가들 사이에서 나타나는 전통마을 자원 중요도 차이점을 도출하기 위하여 두 나라 관련 전문가를 대상으로 전통마을 자원에 대하여 AHP기반의 설문조사를 실시하였다. 평가항목은 전통마을 자원의 중요도 및 우선순위 도출을 목표로 3계층으로 구분하였다. 분석결과 Level 1에서는 자연자원, Lavel 2에서는 환경자원, 역사자원, 시설자원, Lavel 3에서는 공기, 지형, 전통주택, 농업경관, 공동생활시설, 도농교류활동, 씨족활동 등의 인자가 중요한 것으로 나타났으며, 한국과 중국 두 그룹에서 가장 중요하다고 평가한 인자는 동일하게 나타났다. 평가항목별 종합적인 중요도는 공기, 수질, 소음, 전통주택, 지형, 공동생활시설 등 인자가 한국과 중국 두 그룹에서 상대적으로 중요한 것으로 나타났다. 즉 전통마을은 문화자원요소들을 보전해야 한다는 필연성을 의무처럼 가지고 있지만 질 좋은 자연환경의 관리가 우선적으로 필요하다. 본 연구의 결과는 한국과 중국 전통마을 자원의 중요도에 대한 비교가 되었을 뿐만 아니라 전통마을의 보전과 관리를 위한 자원별 순위와 배점을 산출함으로써 두 나라 전통마을 자원 평가 시 정량적인 데이터 결과를 각각 적용할 수 있는 방안이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 기존 강화학습 기반 수중통신 예약방식에서 성능 저하 요인 중 하나인 긴 학습 시간을 단축시킴으로써 에너지 소모를 감소시킬 수 있는 향상된 채널 접속 기법을 제안한다. 수중 무선 네트워크에서 노드 간 거리를 추정하여 이를 바탕으로 기존 강화 학습 기반 채널 접속 방법의 학습 범위의 최대, 최소치를 결정한다. 이는 기존 강화학습의 학습 범위를 줄일 수 있다. 수중 무선 네트워크 환경의 특성에 따른 거리 추정값의 오차를 고려하여 NAV 학습 범위를 고려하며, 이를 적용하기 위해 인위적으로 간섭의 크기를 변경시켜가며 학습 진행률에 대한 성능 테스트를 진행하였다. 실험 결과 기존 방법 대비 제안된 AQ-NAV 방안의 경우, 20-40회 학습에서도 360개의 학습 배열 중 평균 340-350개 이상의 학습 배열이 학습이 진행되었고 50회 이상 학습에서는 모든 학습 배열에 대하여 학습이 진행되었다. 반면, 기존 연구의 경우 학습이 120회 이상 진행되어도 360개의 배열 중 300-320개의 배열에 대한 학습이 진행되었다. 실험에서는 기존 대비 적은 횟수의 시도로 학습이 가능함을 보여준다. AQ-NAV가 수중 무선 네트워크에 적용될 경우 에너지 소비 절감을 통해 기존의 방안의 문제점을 완화하고 네트워크 성능 향상을 이룰 것으로 예상된다.
The NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) onboard NEXTSat-1 is the near-infrared instrument onboard NEXTSat-1 which is being developed by KASI. The imaging low-resolution spectroscopic observation in the near-infrared range for nearby galaxies, low background regions, star-forming regions and so on will be performed on orbit. After the System Requirement Review, the optical design is changed from on-axis to the off-axis telescope which has a wide field of view (2 deg. ${\times}$ 2 deg.) as well as the wide wavelength range from 0.95 to $3.8{\mu}m$. The mechanical structure is considered to endure the launching condition as well as the space environment. The design of relay optics is optimized to maintain the uniform optical performance in the required wavelength range. The stray light analysis is being made to evade a light outside a field of view. The dewar is designed to operate the infrared detector at 80K stage. From the thermal analysis, we confirmed that the telescope can be cooled down to around 200K in order to reduce the large amount of thermal noise. Here, we report the current status of the NISS development.
본 논문에서는 동일채널간섭과 라이시안 페이딩 환경에서 Trellis Coded QPSK 시스템의 BER 생능올 분석 하였다. 고려되는 Trellis Coded QPSK 시스템은 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 최대비 합성(MRC) 다이버시티 수신법과 Reed-Solomon 부호를 사용하였다. 유도한 오율식을 이용하여 Trellis 부호화된 QPSK 시스템의 성능을 구하여, 신호 전력 대 잡음 전력비 (SNR), 신호 전력 대 간섭파의 전력비 (SIR), 라이시안 페이딩 파라미터 (KR), MRC 다이버시티의 가지수 (M), Reed-Solomon 부호의 천체 블럭 길이 (n), Reed-Solomon 부호의 정정 가능한 심볼의 수 (t), Trellis 부호기의 상태수를 함수로 하여 그래프로 나타내고 분석하였다. 분석결과, 제안하는 시스템의 성능은 마이크로셀 환경에서 동일채널간섭과 페이딩에 의하여 영향을 받음을 알 수 있었다. 또한 희망하는 신호의 전력이나 신호 전력 대 간섭파의 전력비를 증가시켜 Trellis 부호화된 QPSK 시스템의 BER 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다. 그리고 마이크로 셀룰러 시스템의 BER floor 현상은 동 일채널간섭에 의하여 발생하고, 이 현상은 신호 전력 대 간섭와의 전력배가 낮은 경우에는 높은 BER에서 발생 함을 알 수 있었다. 그리고 통일채널간섭과 라이시안 페이딩의 영향올 억압하기 위해서는 M=2인 MRC 다이버 시티 수신된 Trellis Coded QPSK 시스댐보다는 t=2, n=15인 Reed-Solomon 부호롤 척용한 Trellis Coded QPSK 시스템이 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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