• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.367-372
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• 2018

오래된 구조물의 내부 결함은 그 구조물의 안전에 큰 영향을 미친다. 따라서 안전에 문제가 생기기 전에 미리 검사를 진행하고 발견하는 것이 중요하다. 가장 쉽고 효율적인 방법은 육안으로 구조물을 진단하는 것이나, 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 교량과 같은 구조물에서 부식이나 공극 같은 결함들은 피복으로 감싸져 있어 육안으로는 확인이 불가하다. 따라서 내부 결함도 진단할 수 있는 비파괴검사방법을 이용하여 진단해야 한다. 본 연구에서 사용되는 기술은 전력용 케이블을 진단할 때 주로 사용되는 시간 영역의 반사파 계측법과 시간-주파수 영역의 반사파를 적용하여 종단지점에 부착된 측정기계에서 인가한 신호가 이동하는 중 전기적 임피던스 변화에 의해 발생하는 반사파를 분석하는 기술로 측정시간 단축, 검사의 간편 성과 같은 측면에서 훨씬 큰 효율성을 가진다. 하지만 토목 구조물은 전력용 케이블과 달리 내부 구조가 복잡하여, 실제 진단을 진행하는데 어려움이 있기에 본 연구에서는 실제 실험과 COMSOL을 이용한 시뮬레이션의 결과를 확인 및 비교하여 시뮬레이션의 정확도와 적용가능성을 확인하였고, 반사파 계측법이 복잡한 구조물을 대상으로도 사용 가능한지 그 가능성 또한 보았다. 또한 더 나아가, 시뮬레이션을 통해 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 교량의 덕트 내부에 공극 및 부식과 같은 결함이 생겼을 때, 그 결함들이 반사파에 미치는 영향을 보았다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.151-157
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• 2019

방송 및 통신에 널리 이용하는 정지궤도 위성 통신에서는 경로 상에서 신호 전력이 크게 감소하는 경로 손실 (path loss)이 발생한다. Ka 밴드 주파수는 강우 감쇠에 취약하여 링크 버짓을 계산할 때 강우 감쇠를 고려하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 한국의 4개 지역(서울, 인천, 부산, 제주)의 2000년도 이후 강우 데이터를 이용하여 강우 추이를 분석하고 강우 강도 및 강우 감쇠를 계산하였다. 이를 이용하여 천리안 위성의 다운 링크에 대한 위성 링크 버짓 및 수신 성능을 해석하였다. 본 연구에서 18년간의 강우 데이터를 이용하여 연시간율 0.5%인 강우강도일 때 계산한 G/T 결과는 국제전기통신연합(ITU)의 Zone-K 강우 모델의 경우와 비교하여 약 $8.5dBK^{-1}$ 증가하였고, 한국정보통신기술협회(TTA)에서 13년간의 강우 데이터로 계산한 G/T 보다 약 $1.2dBK^{-1}$ 감소하였다. 본 연구의 결과는 국내 설치 위성 지구국의 G/T 설계에 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.309-316
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• 2019

본 논문은 로컬 클록 왜곡을 보상하는 낮은 지터 성능의 지연 고정 루프를 제시한다. 제안된 DLL은 위상 스플리터, 위상 검출기(PD), 차지 펌프, 바이어스 생성기, 전압 제어 지연 라인(Voltage Controlled Delay Line) 및 레벨 변환기로 구성된다. VCDL(: Voltage Controlled Delay Line)은 CML(: Current Mode Logic)을 사용하는 자체 바이어스 지연 셀을 사용하여 온도에 민감하지 않고 잡음을 공급한다. 위상 스플리터는 VCDL의 차동 입력으로 사용되는 두 개의 기준 클록을 생성한다. 제안된 회로의 PD는 CML에 비해 적은 전력을 소비하는 CMOS 로직을 사용하기 때문에 PD는 위상 스플리터의 유일한 단일 클록을 사용한다. 따라서 VCDL의 출력은 로컬 클록 분배 회로뿐만 아니라 PD에 사용되므로 레벨 변환기에 의해 레일-투-레일 신호로 변환된다. 제안된 회로는 $0.13{\mu}m\;CMOS$ 공정으로 설계되었으며, 주파수가 1GHz인 클록이 외부에서 인가된다. 약 19 사이클 후에 제안된 DLL은 잠금이 되며, 클록의 지터는 1.05ps이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.27-33
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• 2022

수면은 건강한 삶을 사는데 필수적 요인이나 많은 현대인들이 수면상태의 불편함을 호소하고 있다. 이러한 사람들을 위해 수면상태를 간단하게 평가하고 관리할 수 있는 수단의 필요성이 높아지면서 검사자의 모니터링 없이 집에서 수면 상태를 검사 할 수 있는 기기들이 개발되고 있다. 본 사용성 평가의 대상인 스마트 수면 안대는 잠을 잘 때 생체신호 모니터링을 제공하여 수면 상태를 스스로 편리하게 측정하고 관리할 수 있도록 해준다. 스마트 수면 안대의 사용성과 안전성을 평가하여 발생할 수 있는 사용오류에 관한 잠재적인 요인을 찾아내어 방지하고 본 제품의 사용감과 안전성을 발전시켜 해당 기기의 보급과 개발을 위한 지침을 제시하고자 하였다. 수면안대 시제품을 형성평가를 시행한 결과, 전원 켜기, 결과 확인이 어렵다는 의견과 수면 안대 착용감이 좋지 않다는 의견이 있었고 수면안대 크기과 무게에 대해 연령별로 다른 의견이 제시되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.705-713
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• 2021

케이지 조립체는 발사대의 사격 플랫폼 역할을 하므로 목표물에 대한 사격 정확성을 확보하기 위한 정확한 조준이 필수적이다. 그러나 천무 발사대의 방향성 오류로 인한 케이지의 비정상적인 회전으로 장비에 대한 품질 문제가 지속적으로 발생하였다. 이러한 무기체계의 품질문제는 우리 군의 전력 손실에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 현재 운용중인 천무 발사대 케이지의 방향성 오류 현상을 대상으로 결함 고찰 및 원인분석을 수행하여, 개선방안을 도출하였다. 또한 케이지 방향 결정 신호 흐름 구성 분석을 통해 방향성 오류 발생이 가능한 예상 원인을 모두 도출하여 소프트웨어 방어 설계를 통해 방향성 상실 문제를 완전 차단하고자 하였다. 본 연구를 통해 데이터의 불특정한 신호를 방지하여 레졸버의 신호오류를 개선하였다. 또한 데이터의 왜곡을 최소화하기 위하여, 방향성 판단방식을 개선하였다. 마지막으로 케이지 회전방향에 대한 데이터가 저장오류나 통신오류로부터 영향을 받지 않도록 방향성 저장공간과 확인방식을 개선하였다. 개선사항에 대한 신뢰성은 체계 적용성 검증을 수행하여 입증되었다. 본 연구는 향후 유사무기체계에 대한 고장분석 및 설계에 참고자료가 될 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.561-568
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• 2020

항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 기존의 파랑관측 방법인 부이식 파고계, 압력식 파고계, 초음파식 파고계에 비해 많은 이점이 있다. 예를 들면 유실과 파손의 위험이 없고, 유지관리 비용이 적게 들며, 심해부터 천해까지 파랑의 공간적 분포를 알 수 있다. 본 논문에서는 레이다형 파고계의 유의파고 측정 정확도를 높이는 인공신경망을 이용한 알고리즘을 제시하였다. 레이다형 파고계에서 유의파고를 추정하는 전통적인 방법은 신호 대 잡음 비율(${\sqrt{SNR}}$) 또는 신호 대 잡음 비율과 첨두주기(TP)를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 신호 대 잡음 비율, 첨두주기 및 레이다 이미지 해상도 비율(Rval > k)을 입력변수로 하는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 유의파고 추정의 정확도를 향상시켰다. 개발된 알고리즘을 울진 후정해수욕장에서 초음파식 파고계로 측정한 유의파고의 시계열과 비교하여 정확도 향상을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.341-353
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• 2022

도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.

• 감성과학
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• 제24권2호
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• pp.25-38
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• 2021

본 연구의 목적은 형광직물과 재귀반사 소재만으로 제작, 보급되고 있는 현 안전의복에, 광섬유 적용으로 시인성을 높여 야간이나 기상악화 시 안전사고로부터 작업자나 보행자를 보호하는데 있다. 이를 위하여 LED를 촉매로 한 광섬유와, 에너지 하베스팅 기술을 적용하여 설계·제작한 안전조끼를 개발하였다. 안전조끼는 필름에 일체화된 자동 점멸 광섬유에 의해 빛을 방출하도록 설계되었고 이 조끼를 착용한 작업자의 움직임으로, 버려지는 에너지를 수확하여 광섬유의 발광을 더 지속적으로 구동시키기 위해 에너지 하베스터를 제작하여 부착하였다. 그 결과, 첫째로 조끼 착용자의 신체는 광섬유(optical fiber)와 재귀반사 테이프를 통해 멀리서 인식 가능하도록 시인성이 높아져 사고예방에 도움이 된다. 즉 야간에 실시하는 도로변이나 고지대에서의 작업, 구조대원의 활동, 스포츠 활동 시 사고를 예방하거나, 비상상황이 발생할 경우 광섬유 발광을 변화시키는 신호로 사고 지점을 빨리 발견할 수 있어 인명구조에도 도움이 될 것이다. 둘째, 생활 속 버려지는 에너지를 활용하기 위하여 압전소자 발전 시스템을 개발하여 압전 에너지 하베스팅 장치를 탑재한 결과, 배터리부의 유효 충전량을 활성화하고 보조 충전을 함으로써 에너지를 소량일지라도 효율적으로 생산할 수 있었다. 동시에 안전조끼에 내장하여 제작함으로써 탈착이 용이하도록 하여 활용도를 높였다. 기존 안전 조끼의 경우 야간에 주변 조명이 없을 때는 조끼를 착용한 사람을 인식하는 것이 거의 불가능하지만, 본 연구에서는 안전조끼의 빛 신호로 주변 조명이 없을 때에도 100m 이내에서 착용자를 식별할 수 있었다. 또한 광섬유적용 안전조끼는 측면에서의 시인성 향상뿐만 아니라 가볍고 (물)세탁이 가능하여 실용적 측면에서 현존하는 LED적용 안전의류보다 우수하다. 그러므로 본 연구에서 개발한, 광섬유와 에너지 하베스터를 장착한 안전조끼는 실용도가 높고 안전사고 발생 예방과 감소, 나아가 인명구조에 이바지할 것으로 추정된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.31-38
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• 2022

심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2022

고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.