토석류를 포함하는 산사태 재해는 빠른 이동속도로 인한 대응 및 대피가 어려운 특성으로 인해 발생 초기에 그 위험성을 파악, 예방대책을 수립하는 것이 무엇보다 필요하다 할 수 있다. 하지만 현재까지 다양한 방법들이 초기 산사태 재해의 발생 및 위험도를 파악하기 위해 활용되었으나, 분석과정과 입력변수의 복잡함, 그리고 이로 인한 모델의 단순화로 인해 산정된 산사태 위험도의 정확성에는 많은 의문이 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 산사태 재해예방을 목적으로 실제 지형의 특성을 파악, 이를 초기 산사태 위험도 평가에 적용하는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 지형특성 분석을 위해 방향성 벡터의 통계적 방법을 이용한 벡터분산(vector dispersion)과 평면도(planarity) 기법을 이용, 지형특성과 산사태 위험도간의 상관관계를 규명하고자 하였다. 분석결과는 제안한 두 방법 모두 초기 산사태 위험도 분석에 있어 매우 효과적인 것으로 나타났다. 결국, 지형특성은 산사태 위험도에 영향을 미치고 있으며, 보다 객관적인 산사태 위험성 평가를 수행하기 위해서는 개별 모형보다는 다수의 모형을 이용, 각각의 장점을 극대화할 필요가 있다. 이는 결국 산사태의 발생이 단순한 특정 요소만으로 결정되는 것이 아니며, 내 외부적인 요인들간의 상호작용에 의해 유발되는 복합적인 자연현상임을 인지하고 보다 다양한 방법들을 통해 산사태 발생 메커니즘에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.
Persons with sensorineural hearing impairment have troubles in hearing at noisy environments because of their deteriorated hearing levels and low-spectral resolution of the auditory system and therefore, they use hearing aids to compensate weakened hearing abilities. Various algorithms for hearing loss compensation and environmental noise reduction have been implemented in the hearing aid; however, the performance of these algorithms vary in accordance with external sound situations and therefore, it is important to tune the operation of the hearing aid appropriately in accordance with a wide variety of sound situations. In this study, a sound classification algorithm that can be applied to the hearing aid was suggested. The proposed algorithm can classify the different types of speech situations into four categories: 1) speech-only, 2) noise-only, 3) speech-in-noise, and 4) music-only. The proposed classification algorithm consists of two sub-parts: a feature extractor and a speech situation classifier. The former extracts seven characteristic features - short time energy and zero crossing rate in the time domain; spectral centroid, spectral flux and spectral roll-off in the frequency domain; mel frequency cepstral coefficients and power values of mel bands - from the recent input signals of two microphones, and the latter classifies the current speech situation. The experimental results showed that the proposed algorithm could classify the kinds of speech situations with an accuracy of over 94.4%. Based on these results, we believe that the proposed algorithm can be applied to the hearing aid to improve speech intelligibility in noisy environments.
최근 과학기술 및 공학 전 분야에서 기계 학습을 적용하는 연구들이 매우 활발하게 수행되고 있다. 탄성파 탐사 분야 또한 해석, 처리, 취득 등 모든 영역에서 기계 학습을 적용한 연구들이 빠르게 증가하는 추세이다. 그 중 단층 해석은 탄성파 자료 해석 분야에 있어 가장 중요한 기술 중 하나이며, 기계 학습을 적용하기에 가장 적합한 분야이기도 하다. 이 논문에서는 다양한 기계 학습 기법들에 대해 소개하고 단층 해석에 적합한 기법들과 그 이유를 기술하였다. 물리탐사 분야의 저명한 국제 학술지에 게재된 논문과 국제 학술대회 발표 사례들을 조사하여 연도별, 분야별 연구 현황을 정리하였으며, 그 중 기계 학습을 사용한 단층 해석 연구들을 집중적으로 분석하였다. 단층 해석 기술은 입력 자료 및 기계 학습 모델의 형태에 따라 탄성파 속성 기반 기술, 탄성파 이미지 기반 기술, 원시자료 기반 기술로 나누어 그 장단점을 기술하였다.
본 논문은 철도차량의 추진용 유입식 변압기 및 AC/DC 컨버터를 대체하기 위한 지능형 변압기의 구조를 제안한다. 제안된 지능형 변압기는 반도체 스위칭 소자 및 고주파 변압기를 사용한 양방향 전력 변환 컨버터의 형태로써, 기존 변압기에 비해 경량화 되고, 역률 제어 등의 능동적인 제어 성능으로 인해 단상 계통 전원의 효율적인 활용을 가능하게 한다. 제안하는 지능형 변압기는 60Hz 교류 고전압을 직류 고전압으로 변환하기 위한 정류단으로 Neutral point clamped type 의 H-bridge 컨버터를 여러 개 직렬 연결해 구성했다. 직류로 변환된 입력단 전력은 고주파 변압기와 Neutral point clamped type H-bridge 컨버터 2개로 구성된 Dual-Active-Bridge 컨버터를 이용해 출력측에 필요한 저전압을 공급할 수 있도록 했다. 또한, 본 논문에서는 다수의 컨버터 모듈 내부 직류단 전압을 균형제어하며, 단상 교류 전원에서 직류 출력 전원간의 양방향 전력 제어를 가능하게 하는 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 지능형 변압기의 구조 및 제어 시스템은 75kVA 급 3.3kVrms 입력, 750VDC 출력의 지능형 변압기를 설계 및 회로 시뮬레이션 결과를 통해 검증했다.
차대차의 측면충돌에서 충돌부위에 따라 차체의 변형정도는 크게 달라진다. 충돌로 인하여 차체에 변형이 일어나는 경우에 속도에너지가 변형에너지로 전달되어 거동이 달라진다. 일반적으로 교통사고분석에서는 충돌 후 차량의 거동을 운동량 보존법칙으로 분석하며 차체의 변형에 따른 에너지 흡수량은 반발계수를 입력하여 그 오차를 보정할 수 있으나 측면충돌에 대한 연구결과는 그다지 많지 않으므로 전방충돌과 후방추돌에 대한 연구결과를 참고해서 반발계수를 적용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 차체의 구조와 각 부품의 재질을 적용한 유한요소 차량모델을 외연적 유한요소법으로 해석하였으며, 그 결과를 분석하여 측면충돌에서 차량의 접촉부위에 따른 반발계수와 충돌감지시간을 도출하였다. 최종적으로 산출된 반발계수와 충돌감지시간을 적용하여 운동량보존법칙에 의해 얻어진 해석결과를 실제 차량의 충돌결과와 비교하였다. 그 결과로 유한요소해석 모델을 이용하여 도출한 초기 입력값을 적용했을 때 기존의 분석기법보다 해석의 신뢰도가 높다는 결과를 얻게 되었다.
최근 전기기기로 인한 화재발생이 급증함에 따라 기기에 대한 안전진단의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 지능형의 Fuzzy기술을 이용한 전기기기의 안전진단에 관한 것으로 기기의 사용전류특성, 누적사용시간, 열화특성 및 Arc특성 등의 복합적인 전기안전 요인을 검출하여 진단한다. 이들 안전요인을 실시간으로 추출하기 위하여 각종 Sensor회로, DSP(Digital Signal Processor) 신호처리회로, 무선통신회로 등으로 구성된 Board를 설계하였고, 추출된 4가지 진단정보를 이용하여, 기기의 안전정도를 퍼지수치 값으로 표시하기 위하여 각 정보마다 Gaussian function을 사용한 퍼지 알고리즘을 설계하고 DSP에 실장 하였다. 지능적인 퍼지알고리즘은 4가지의 진단정보를 입력받아 퍼지엔진으로 추론하고 해당기기의 종합적인 안전 상태를 사람의 감성에 익숙한 100단계의 아날로그 퍼지 값으로 출력한다. 본 연구에서 구현된 DSP 하드웨어와 퍼지 알고리즘을 융합한 보드의 실험을 통하여, 전기기기의 운전 중 실시간 안전 상태를 복합적으로 검출하고, 사람에게 친화적인 감성적 퍼지 값으로 진단결과를 출력하는 기능을 소형의 DSP Board에서 구현할 수 있음을 입증하였다. 향후 인공지능 전용 Micom이 출시된다면 지능을 바탕으로 보다 진보된 진단 시스템을 연구할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 무선 센서 망을 위한 트래픽 적응적 수면시간 기반 매체 접근 제어 (Traffic Adaptive Sleep based Medium Access Control; TAS-MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안 된 프로토콜은 클러스터를 구성하는 센서노드에 적용되며 TDMA를 기본 방식으로 사용한다. 기존에 제시된 LEACH와 BMA-MAC과 같은 전형적인 스케줄링 방식을 사용하지만 입력 데이터가 없거나 주변으로부터 발생되는 이벤트 발생이 없는 긴 침묵시간을 고려한다. 이를 위하여 간단한 트래픽 측정기법을 사용하며 기존 중앙집중식 MAC에서 수행하는 불필요한 스케줄링 시간을 줄임으로서 에너지 소모를 적게 한다. 제안된 프로토콜의 프레임은 조사(I), 전송(T), 그리고 수면기간(S)로 구성되며 I-기간 동안 필요한 정보를 수집하여 긴 침묵 시간에 대응한 적당한 수면시간을 동적으로 결정한다. 또한 한 노드에서 클러스터 헤드로 전송할 데이터가 하나 이상일 때, T-기간 동안 다중의 데이터 전송이 가능하도록 TAS-MAC 프로토콜을 개선하여 데이터의 평균 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 에너지 소비와 전송 지연을 분석하고 기존 방식에 비해 에너지 효율이 향상됨을 보인다. 제안된 방식은 에너지 효율이 증가되면서 지연이 상대적으로 증가하는데 에너지 감소 요구를 만족시키는 방안도 논의한다.
본 논문에서는 10비트 해상도를 가지면서 0.5V부터 1.2V까지의 전원 전압에서 10MS/s 이상 100MS/s 까지 재구성이 가능한 저전력 2단 파이프라인 ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 0.5V의 전원 전압 조건에서도 10비트 해상도를 얻기 위해 입력단 SHA 회로에는 낮은 문턱 전압을 가지는 소자를 사용한 게이트-부트스트래핑 기법 기반의 샘플링 스위치를 사용하였으며, SHA 회로와 MDAC 회로에 사용된 증폭기에도 넓은 대역폭을 얻기 위해 입력단에는 낮은 문턱 전압을 가지는 소자를 사용하였다. 또한 온-칩으로 집적된 조정 가능한 기준 전류 발생기는 10비트의 해상도를 가지고, 넓은 영역의 전원 전압에서 동작할 수 있도록 증폭기의 정적 및 동적 성능을 최적화시킨다. MDAC 회로에는 커패시터 열의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 전 방향 대칭 구조의 레이아웃 기법을 제안하였다. 한편, flash ADC 회로 블록에는 비교기에서 소모되는 전력을 최소화하기 위해 스위치 기반의 바이어스 전력 최소화 기법을 적용하였다. 시제품 ADC는 0.13um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 최대 DNL 및 INL은 각각 0.35LSB 및 0.49LSB 수준을 보인다. 또한, 0.8V의 전원 전압 60MS/s의 동작 속도에서 최대 SNDR 및 SFDR이 각각 56.0dB, 69.6dB이고, 19.2mW의 전력을 소모하며, ADC의 칩 면적은 $0.98mm^2$이다.
기존의 트랜지스터 기반의 논리 연산자를 비휘발성 소자인 MTJ(Magnetic Tunneling Junction)로 대체하는 자기논리(magneto-logic) 회로는 그동안 기억 소자 분야에만 국한되어온 MTJ를 스핀전자공학 분야의 새로운 응용으로 논리 회로까지 확장하여 적용 가능하게 한다. 자기논리 회로는 회로 면적 면에서 우수하고 전원이 꺼져도 정보를 유지할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한, 불(Boolean) 연산을 수행함에 있어서 유연성을 보여, 단순히 입력을 바꾸는 것만으로도 한 MTJ 소자로 모든 논리 연산자를 구현 가능하게 한다. 이로써 물리적으로 완성된 회로 내에서, 재구성 가능한 자기논리 회로를 설계할 수 있다. 본 논문에서는 종래의 다층 입력 구조의 MTJ에 비해, 공정이 간단하고, 보다 유연한 함수 구현 능력을 갖는 단층 입력 구조의 새로운 MTJ 소자를 제안하며, 그 예로, 4비트 그레이 카운터를 설계하여 그 동작을 이전 논문에서 제안된 바 있는 macro-model을 보완 적용하여 검증하였다.
본 연구는 자료포락분석법(DEA)을 이용하여 기업의 경영관리비용인 접대비, 광고 선전비, 인건비를 중심으로 국내 해운기업의 경영효율성을 평가하고자 하였다. 분석의 대상은 2010년부터 2014년까지 국내증시에 상장된 해운기업이다. 투입변수로 접대비, 광고 선전비, 인건비를 설정하였으며 산출변수는 매출액과 당기순이익으로 하였다. 본 연구에서는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 및 규모수익을 도출하였으며 비효율 DMU의 효율성 개선방안을 제시하였다. 효율성 측정 결과 CCR모형의 기술효율성 분석에서 6개의 DMU와 BCC모형의 순수기술효율성 분석에서 8개의 DMU가 효율적인 상태인 것으로 나타났다. 규모의 수익측면에서는 전체 DMU의 24%인 6개의 DMU가 규모수익체증상태이며, 전체 DMU의 52%인 13개 DMU가 규모수익체감상태인 것으로 나타났다. 기술효율성 분석결과 복수의 효율적인 상태의 DMU가 존재하여 초효율성 분석을 실시한다. 본 연구에서는 초효율성 분석 결과 가장 효율성이 높은 DMU의 효율성 수준은 1.314, 다음은 1.243으로 나타났다. 이는 광고 선전비, 접대비, 인건비 투입에서 각각 31.4%, 24.3% 증가시키더라도 현재의 효율적인 상태를 유지할 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구는 해운기업의 접대비와 광고 선전비, 인건비의 효율성을 평가하고, 초효율성 분석을 통해 의사결정단위의 순위를 파악하였으며 비효율 의사결정단위의 비효율성 개선을 위한 목표치를 제시하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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