본 연구에서는 도시하천을 대상으로 Monte Carlo Simulation (MCS)에 의한 모의발생 기법 적용으로 최적화된 강우-유출 모형과 홍수위 추적모형 연계를 통한 고수위 Rating Curve 작성법을 제안하였다. 대상유역의 관측 자료로부터 작성된 수위-유량곡선식은 유량측정의 오차와 더불어 고수위에 대한 불확실성을 내포하고 있음을 확인할 수 있었으며, 관측치와의 표준오차($S_e$)는 0.056으로, 무작위 불확실성($2S_{mr}$)은 평균 ${\pm}1.43%$, 최대 ${\pm}4.27%$로 분석되었다. 또한, 전대수지법과 Stevens방법에 의한 고수위 연장은 도시하천 유역 규모에 비하여 수위에 따른 홍수량이 과대 산정되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로, MCS에 의한 다량의 수문자료군 확보를 통한 수위-유량 관계곡선의 연장방법은 고수위에 대한 불확실성을 감소시켜며, 보다 신뢰성 있는 고수위 연장이 가능하였다. 향후 본 연구의 결과는 MCS에 의한 고수위 연장 시스템 구축을 통한 도시하천유역의 실시간 홍수 예 경보 활용에 적용이 가능할 것으로 사료된다.
무선 단말기용 전력증폭기의 모델링을 위한 최소 샘플링 주파수에 대해 실험 및 시뮬레이션을 통해 연구하였다. 비선형 소자의 모델링은 소자의 비선형성 해석 및 디지털 전치왜곡기 등의 응용분야에서 활용되나, 소자 모델링용 샘플링 주파수에 대한 그동안의 연구 결과에 의하면 최소한 입력신호의 Nyquist 조건이 만족될 경우 주어진 비선형 소자의 모델링이 가능하다고 보고되어 왔다. 하지만 광대역 신호용 소자 모델링의 경우 A/D 변환기 주파수 성능이 충분하지 못하거나 구현이 매우 난해하며, 높은 샘플링 주파수로 인한 전력소모가 무선단말에 적용하기에는 무시하지 못할 수준이다. 따라서 본 연구에서는 단말기용 메모리리스 전력증폭기의 선형화 기술에 사용되기 위한 샘플링 주파수에 있어, 입력 신호의 Nyquist 조건 이하로 샘플링하여 전력증폭기의 모델링에 성공적으로 적용할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이 경우 전체 시스템의 광대역 주파수 응답이 보장되어야하며 이를 위해 광대역 샘플러 및 시간 영역에서의 비선형 모델링이 제안되었다. 시뮬레이션 결과 샘플링 주파수 조건에 상관없이 동일한 AMAM, AMPM 비선형성을 해석할 수 있었으며, 880MHz, 23dBm 무선단말용 전력증폭기에 적용하여 측정한 결과 또한 샘플링 조건의 변화에 대해 모델링 결과는 0.8dB 이내의 변화를 보임을 알 수 있었다. 샘플링 시스템은 크기시호 복원을 위한 포락선 검출기, 복소신호 추출을 위한 위상천이기 및 광대역 샘플러 등으로 구성되었으며, QPSK 신호를 인가하여 전력증폭기의 비선형성 검출에 활용하였다. 이 시스템은 단말용 전치왜곡기에 활용하여 단말 출력 성능 개선에 활용 될 수 있다.
최근 빅데이터가 사회, 경제적으로 중요해지면서, 무분별한 적용으로 인해 많은 문제가 발생하고 있다. 빅데이터의 활용가치는 데이터 안에 숨어있는 가치 있는 정보의 의미를 알아내는 것이 중요하다. 특히 고객의 행동패턴이나 경험 등을 예측하기 위하여, 기업내의 CRM (Customer Relationship Management)에서 추출한 정형데이터나 SNS(Social Network Service) 등에서 추출한 비정형데이터를 모집단으로 규정하고, 해석하는 과정 등에서 수많은 오류가 발생할 수 있지만, 대부분 이를 간과하고 있는 것이 현실이다. 이는, 데이터 분석기술 외에 고려해야 할 사항이 유의미한 패턴으로 나타나야 할 데이터들이 모집단 안에 빠져있음을 나타내는 것이기도 한다. 이에 본 연구에서는 그 모집단 설정의 오류 발생의 원인이 사람과 사람, 사람과 사물간의 관계와 상호작용이 강한 경우에 발생하는 데이터의 측정과 해석은 그 강도가 강한 경우에는 User eXerience(UX)와 ethnography(민속지학) 관점으로 수집된 데이터를 모집단에 포함하는 것이 중요하다는 것을 Big data 적용의 다양한 사례를 비교하여 도출하였다. 그리고 도출된 의미를 파악하여 최적의 방향을 제안하였다.
본 논문에서는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템을 제안한다. 제안하는 장비는 열화상 카메라를 이용하여 사용자의 진행 전 피부 온도와 진행 후 피부온도의 차이에 따라 냉기 배출량 및 시스템을 제어한다. 피부의 온도가 비정상적으로 낮아지면 냉기공급을 차단하여 안전사고 발생 가능성을 방지한다. 피부 온도 감지센서를 열화상 카메라 온도측정으로 대체하여 경제적이고, 열화상 이미지로 온도를 확인할 수 있으므로 시각화가 가능하다. 또한, 제안하는 장비는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 안전을 위해 레이저 포인터를 듀얼로 사용하여 초점 거리를 산출하여 피부와의 거리를 측정하는 센서의 감도를 개선시킨다. 제안된 장비의 성능을 평가하기 위하여 외부공인 시험기관에서 실험하였다. 첫 번째로 측정된 온도 범위는 -100℃~-160℃로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 -150~-160℃(cryo generation/미국) 보다 넓은 온도 범위를 나타내었다. 또한 오차는 ±3.2%~±3.5%로 측정되어 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 두 번째로 측정된 거리 정확도는 ±4.0% 이하로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 세 번째로 질소 사용량은 최대 0.15 L/min 미만으로 확인되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 6 L/min(POLAR BEAR/미국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 본 본문에서 제안한 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 성능의 우수함이 판별되었다.
리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.
항공기 이착륙 시 정확한 유도는 중요하며, 이를 위해 계기착륙시스템 ILS (instrument landing system) 가 이용된다. 안정된 ILS 운용을 위하여 정기 점검이 진행되며, 지상차량 및 측정항공기 외 드론을 이용한 점검 수행 연구가 있다. 광대역 주파수 수신용 SDR과 단일보드컴퓨터를 이용하고, GNU Radio를 통해 ILS의 로컬라이저 신호를 수신 처리하는 소형시스템을 설계하였다. GNU Radio를 통한 신호처리 특성을 실행하고 MATLAB Simulink로 시뮬레이션 및 이론 값을 확인하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 항공기가 활주로 진입할 때 DDM (difference in depth of modulation)과 진입 각도를 계산할 수 있다. 또한 GNU Radio에서 TCP (transmission control protocol)를 통해 무선으로 실시간 신호를 처리할 수 있게 구현하였다. 이를 활용해 항공기가 활주로 중심선으로 진입할 때는 약 0.5%, 1도 각도로 진입할 때는 0.27% 이내 오차가 있는 결과를 얻었다. 항공기 또는 지상 차량 이용 ILS 신호 검사 및 유지보수 방식과 비교하여 차별성이 있는 드론 이용 검사에 장착 가능한 소형 SDR 사용 수신시스템 구현을 가능하게 할 것이라 예상한다.
목 적: 두피 악성종양의 치료에 광자선을 사용할 때 필요한 Bolus 재질들의 단점으로 인하여 3D Printer용 헬멧형 bolus가 제작되고 있다. 하지만 사용되는 재질인 PLA은 조직등가물질에 비해 높은 밀도를 가지고 있으며 환자가 착용할 경우 불편한 점들이 발생한다. 이에 본 연구에서는 3D Printer를 이용한 M3 wax 헬멧을 제작하여 악성 두피종양을 치료하는 방법을 시도해 보고자 한다. 대상 및 방법: 헬멧형 M3 wax의 모델링을 위해 두부인체모형팬텀을 CT로 촬영해 DICOM file로 획득하고, 두피 위에 헬멧이 위치할 부위를 Helmet contour로 제작하였다. M3 Wax 헬멧의 제작은 paraffin wax를 녹이고, 산화마그네슘, 탄산칼슘을 섞어 용해시킨 후 PLA 3D 헬멧의 내부에 넣고 표면의 PLA 3D 헬멧을 제거하였다. 치료계획은 총 10 Portal의 Intensity-Modulated Radiation Therapy(IMRT)로 세웠으며, 치료선량은 200 cGy로 eclipse의 Analytical Anisotropic Algorithm(AAA)를 사용하였다. 그 후 EBT3 film과 Mosfet(Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor: USA)를 이용해 선량검증을 실시하였으며, CT 모의치료실과 동일한 조건으로 두부인체모형팬텀을 재현해 IMRT Plan을 측정하였다. 결 과: CT상에서 측정된 Bolus의 Hounsfield unit(HU)는 $52{\pm}37.1$으로 나타났다. M3 wax bolus 측정점 A, B, C에서 TPS의 선량은 186.6 cGy, 193.2 cGy, 190.6 cGy으로 확인되었고, Mostet으로 3회 측정한 선량은 $179.66{\pm}2.62cGy$, $184.33{\pm}1.24cGy$, $195.33{\pm}1.69cGy$, 오차율은 -3.71 %, -4.59 %, +2.48 %였다. EBT3 Film으로 측정된 선량은 $182.00{\pm}1.63cGy$, $193.66{\pm}2.05cGy$, $196{\pm}2.16cGy$이었으며, 오차율은 -2.46%, +0.23 %, +2.83 %로 확인되었다. 결 론: M3 wax bolus는 2 cm의 두께로 제작되어 뇌 부분의 선량을 보다 쉽게 낮추어 치료계획을 수립할 수 있었다. 치료선량 검증에서의 EBT3 Film과 Mosfet의 선량계의 A, B, C 측정값에서도 두피의 표면선량 최대 오차율은 5 % 이내로 측정되었으며, 일반적으로 3 % 이내로 정확하게 측정되었다. M3 wax bolus는 제작과정 기간이 3D Printer보다 빠르고 비용이 저렴하며, 재사용 가능하고, 인체조직 등가물질로서 두피 악성종양 치료에 매우 유용한 Bolus이다. 따라서 3D Printer의 대용량 Bolus, Compensator의 제작시간 및 비용이 비싼 단점을 극복하는 주조형 M3 wax bolus의 사용이 추후 확대될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 전자전장비에 사용할 수 있는 주파수 분석의 정확도가 높으면서 소형화된 디지털주파수판별기 설계방안을 제안하였다. 전자전 장비는 레이더 신호로부터 주파수, 펄스폭, 펄스도착시간, 신호세기, 도달 방위각, 펄스 내 신호변조 등의 정보를 분석할 수 있어야 한다. 전자전장비는 레이더의 매우 좁은 펄스(100ns 이하) 신호를 분석 할 수 있어야 한다. 따라서 전자전장비는 특별한 형태의 수신기 구조가 필요하며, 주파수 측정을 위하여 순시주파수측정방식 구조의 설계가 일반적으로 사용된다. 이 중 대표적으로 사용되는 방식이 디지털주파수판별기다. 기존 디지털주파수판별기는 회로 소자가 개별부품으로 구성되어 부피와 중량이 크며, 고가인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 기존의 디지털주파수판별기는 4개의 지연선($1{\lambda}$, $4{\lambda}$, $16{\lambda}$, $64{\lambda}$)을 사용하는 반면, 제안한 디지털주파수판별기는 3개의 지연선($1{\lambda}$, $4{\lambda}$, $16{\lambda}$)을 사용하였으며, 국내에서도 비약적인 발전을 하고 있는 마이크로 집적회로 기법으로 설계하였다. 주파수 정확도를 향상하기 위한 방법으로 신호세기 검출과 온도보정을 실시하였다. 제안한 디지털주파수판별기는 실험결과 1.5MHz 이하의 높은 주파수정확도를 가지는 것을 확인하였다. 이것은 국외 도입되는 디지털주파수판별기보다 우수한 성능을 가진다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 이더넷 광 네트워크 구현을 위한 핵심 부품인 1.25 Gbps 광전 트라이플렉스 트랜시버 모듈(Opto-electric triplex transceiver module)의 동작성능 안정화를 위하여 모듈내에서 발생되는 전기적 혼신을 해석 및 측정하였으며, 혼신 감소를 위한 가상접지선(Dummy ground line)이 포함된 신호선 구조를 제안하였다. 광전 트라이플렉스 트랜시버 모듈은 전기신호를 광신호로 바꾸어 전송하는 송신부(Laser diode), 디지털 변조되어 입력된 광신호를 전기신호로 변환하는 디지털 수신부 (Digital photodetector)와 고해상도의 CATV (Community antenna or access television) 신호를 수신하는 아날로그 수신부 (Analog photodetector)가 실리콘 기판(Silicon substrate) 상에 하이브리드 집적되어 구성된다. 디지털 수신부와 아날로그 수신부의 수신감도는 각각 BER(Bit error rate) : $10^-{12}$에서 -24 dBm과 44 dB의 신호대잡음비(Signal-to-noise ratio, SNR)에서 -7.7 dBm을 만족해야하므로 모듈 내의 전기적 혼신은 DC에서 3 GHz까지 - 86 dB이하로 유지되어야한다. 전기적 혼신의 해석 및 측정 결과, 실리콘 기판상의 광원과 디지털 광검출기, 디지털 광검출기와 아날로그 광검출기 사이의 거리를 4 mm 이상 확보하며, 가상접지선을 디지털 광검출기와 아날로그 광검출기의 신호선과 $100\;{\mu}m$ 간격으로 설치하였을 경우, -86 dB 이하의 전기적 혼신 레벨을 만족할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 가상접지선을 사용하는 방법은 실리콘 기판상에 신호선을 형성할 때 동시에 형성할 수 있으므로 별도의 추가비용 없이 구현할 수 있으며, 단순히 광원 및 광 검출기의 사이간격을 충분히 확보하는 방법에 비하여 실리콘 기판의 크기를 감소시켜 최종 모듈의 크기를 약 $50\%$ 감소시킬 수 있다는 장점이 있다.
본 연구에서는 기준국을 달리함으로써 관측 횟수를 달리하여 RTK-GPS 측량을 시행하여 보고 이에 대한 정확도 분석을 토대로 지적측량에 효율적인 적용 방안을 제시하여 보고자 하였다. 실험지역을 선정하고 기준국을 달리하여 관측 후 기존 TS 성과와 비교한 결과, 제1기준국은 X좌표의 RMSE가 ${\pm}0.024m$, Y좌표의 RMSE가 ${\pm}0.016m$로 산출되었고, 제2기준국은 X좌표의 RMSE가 ${\pm}0.040m$, Y좌표의 RMSE가 ${\pm}0.029m$로 산출되었다. 이는 모두 현행 지적법령에서 규정하고 있는 성과인정 범위 이내의 오차이고, 더불어 두 성과의 차이는 크지 않았다. 따라서 GPS 위성자료 수신에 장애가 없다면 1회 관측으로도 충분히 안정적인 성과의 취득이 가능한 것으로 나타났다. 다만, 측량 환경에 따라 주변에 수신에 제약을 받는 요소가 있다면 이러한 지역에 대해서는 성과의 안정적인 취득을 위해 2회 이상의 관측이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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