석유탐사에서 자기공명검층은 저류층 내 유체의 양과 특성을 측정 및 평가 할 수 있는 물리검층 방법 중 하나로 평가되고 있다. 자기공명검층은 수소 원자의 자기모멘트와 외부 자기장을 이용하여 이 둘의 반응 즉, 분극과 이완을 측정, 분석하는 물리검층 방법이다. 측정된 자료는 저류층 내 유체의 수소밀도에 대한 정보와 감쇠 속도에 대한 정보를 포함 하고 있으며, 이를 바탕으로 적절한 자료 처리 과정을 거치면, 유체의 특성 및 유체의 양과 같은 저류층의 생산성과 관련된 중요한 정보를 취득할 수 있다. 뿐만 아니라 자기공명검층 결과를 이용한 투수성, 습윤성와 같은 생산공학적 측면의 해석방법에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 자기공명반응의 기본적인 이론과 자기공명검층의 역사 그리고 자기공명검층 장비를 통한 자료의 측정 원리에 대해 순서대로 알아보도록 하겠다. 또한 랜덤워크를 이용한 자기공명반응의 시뮬레이션에 대해서도 간략하게 소개하고자 한다.
본 연구에서는 거리기준 위치등록(Distance-Based Registration, DBR) 방법의 성능 개선 방안을 제안하고 그 성능을 분석한다. DBR 방법에서는 이동국이 새로운 셀에 진입할 때마다 현재 셀에서 가장 최근에 위치등록한 셀까지의 거리를 계산하여, 그 값이 기준거리 D 이상이면 위치등록을 수행하게 된다. 본 연구에서는 기존DBR 방법의 성능을 개선하기 위하여 2개의 위치영역을 가질 수 있는 이중영역 거리기준 위치등록(Two-Location Distance-Based Registration, TDBR) 방법을 제안하였다. TDBR에서는 이동국이 가장 최근에 위치등록한 위치영역뿐만 아니라 그 직전에 위치등록한 위치영역까지도 저장하게 되며 이 경우 저장된2개 위치영역을 넘나들 때는 위치등록이 필요 없게 된다. 반면에 페이징 부하는 DBR보다 증가하게 되므로 줄어드는 위치등록 부하와 늘어나는 페이징 부하의 절충이 필요하게 된다.본 연구에서는 육각형 셀 환경 하에서2차원 랜덤워크 모형에 기반을 둔 이동성 모형을 이용하여 두 위치등록 방법의 성능을 분석하고 비교하였다. 시뮬레이션과의 비교를 통하여 수리적 분석이 정확함을 보였으며, 다양한 환경에 대한 수리적 결과로부터 제안하는 TDBR 방법이 기존의 DBR 방법보다 대부분의 경우 성능이 우수함을 알 수 있었다.
위치 인식 기술의 발전 및 스마트 디바이스 사용의 활성화로 인해 위치 기반 서비스과 소셜 네트워크를 결합하여 사용자에게 정보를 공유하는 위치 기반 소셜 네트워크(LBSN: Location Based Social Network)이 활성화되고 있다. 위치 기반 소셜 네트워크에서 사용자의 체크인 기능을 이용하여 사용자가 가 흥미있어 할 만한 장소를 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 위치기반 소셜 네트워크에서 시간과 사용자 활동을 고려한 장소 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 논문에서 고려하지 못한 시간에 따른 사용자의 선호도 변화와 지역의 전문가, 희귀한 장소에 대한 사용자의 관심을 고려한다. 다시 말해, 사용자의 선호도 변화를 고려하기 위해 시간에 따른 체크인 이력을 사용하고 지역의 전문가를 판별하기 위해 사용자 활동 영역을 구분한다. 그리고 사용자가 선호하는 장소에 가중치를 주기 위하여 희귀한 장소를 고려한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
점차 인터넷이 다양하고 복잡해지고 사용자의 편리성 요구가 많고 다양해지고 있다. 사용자의 요구를 충족시키기 위해 미래의 인터넷을 어떻게 디자인 하는 것인지 그리고 이동성 관리는 고려되어야 될 메인 이슈중의 하나로 분산 시스템 구조에 방해가 되는 비용 비효율성 결과가 발생한다. 이 논문에서 우리는 미래의 모바일 인터넷 구조에 적용 가능한 새로운 기능-분산 이동성 관리 기술을 제안한다. 더불어 다양한 분석적 기법을 적용하여, 제안한 기능분산 이동성 시스템은 위치 업데이트 비용과 패킷 전송 비용 등의 비용 분석에서 우수한 성능을 보여준다.
이동 통신망에서 시간 기반 및 이동 기반의 위치 갱신 방법을 결합한 혼합형 위치 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 이동단말이 셀 경계를 n번 이동한 후 T의 시간이 지난 후에 자신의 위치를 갱신한다. 또한 사용자의 이동특성을 다중 상태의 지수분포 셀 체류시간 모델로 정의하여, 제안된 혼합형 위치 갱신 방법을 적용한다. 제안된 혼합형 위치 갱신 방법 및 다중 상태의 지수 분포 셀 체류시간 모델에 대한 수식적인 분석을 수행하였으며, 이를 모의 실험 분석을 통하여 검증하였다. 수식적인 분석과 모의 실험 분석의 결과, 다중 상태의 이동성 모델의 경우 제안하는 혼합형 위치 갱신 방법이 시간 기반의 위치 갱신 방법이나 이동 기반의 위치 갱신 방법 보다 뛰어남을 보여주며, 따라서 시간에 따라 수시로 변하는 이동성을 갖는 사용자에게 혼합형 위치 갱신 방법이 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 광센서용 광원에 적합한 1.55$\mu\textrm{m}$ 파장대의 InGaAsP/InP 반도체레이저를 제작하였다. 레이징을 억제시켜주기 위해서 bending type의 소자를 설계 및 제작하였으며, 제작된 소자의 출력은 펄스 구동전류 100㎃에서 1.6㎽이고, 스펙트럼 폭은 40nm의 값을 가졌다. 그리고, 제작된 광원을 적용하였을 때 광섬유 자이로스코프에 파이버 종단에서의 출력은 $25^{\circ}C$, 직류 100㎃에서 540㎻였고, 스펙트럼 폭은 53nm였다. 그리고, 불규칙잡음 계수는 2.5$\times$10$^3$deg/√hr였고, 자이로 출력 drift도 잡음수준으로 조사되었다. 따라서, 본 연구에서 제작한 광원을 광섬유 자이로 스코프에 사용 가능함을 확인하였다.
Structural damage detection (SDD) is a challenging task in the field of structural health monitoring (SHM). As an exploring attempt to the SDD problem, a hybrid self-adaptive Firefly-Nelder-Mead (SA-FNM) algorithm is proposed for the SDD problem in this study. First of all, the basic principle of firefly algorithm (FA) is introduced. The Nelder-Mead (NM) algorithm is incorporated into FA for improving the local searching ability. A new strategy for exchanging the information in the firefly group is introduced into the SA-FNM for reducing the computation cost. A random walk strategy for the best firefly and a self-adaptive control strategy of three key parameters, such as light absorption, randomization parameter and critical distance, are proposed for preferably balancing the exploitation and exploration ability of the SA-FNM. The computing performance of the SA-FNM is evaluated and compared with the basic FA by three benchmark functions. Secondly, the SDD problem is mathematically converted into a constrained optimization problem, which is then hopefully solved by the SA-FNM algorithm. A multi-step method is proposed for finding the minimum fitness with a big probability. In order to assess the accuracy and the feasibility of the proposed method, a two-storey rigid frame structure without considering the finite element model (FEM) error and a steel beam with considering the model error are taken examples for numerical simulations. Finally, a series of experimental studies on damage detection of a steel beam with four damage patterns are performed in laboratory. The illustrated results show that the proposed method can accurately identify the structural damage. Some valuable conclusions are made and related issues are discussed as well.
공적분검정은 변수들간의 장기적 균형관계에 따른 공적분벡터가 표본기간 동안 일정하다는 가정하에서 실시된다. 따라서 기존의 연구들은 변수들 사이의 공적분관계를 안정적 장기균형관계로 해석해왔으나 장기균형관계가 존재해도 유일하지 않을 수 있으며, 표본기간 중 중요한 사건이 발생하는 경우 이러한 관계에 영향을 미처 안정성이 반드시 성립될 수 없다는 사실은 간과해왔다. 본 연구에서는 추정된 공적분벡터가 안정성을 유지하는가를 확인하기 위해 추가로 통계적 검정을 실시하였다. 공적분회귀모형 모수의 안정성을 검정하는 방식을 세분${\cdot}$체계화하여 공적분백터의 안정성 및 변동형태를 검색하는 실증분석에 적용시켜 보았다.
간섭형 Fiber optic gyroscope(FOG)는 Sagnac 효과를 이용한 회전센서로 알려져 있으며, 성능 개선을 위한 연구가 수행되어 왔다. 본 논문은 개루프 방식의 FOG 개발과 FPGA를 이용한 디지털 신호처리 기술을 다루고 있다. 첫 번째 목표는 양호한 bias stability(0.22deg/h), Scale factor stability, 단일모드 광섬유를 이용한 낮은 Angle randomwalk(0.07deg/$\sqrt[]{h}$)와 저가의 중급 자이로(Pointing grade)의 설계를 목표로 하고 있다. 두 번째 목표는 광검출기의 출력신호를 고속 ADC로 직접 변환 후 디지털 신호처리를 하는 FOG용 FPGA 개발이다. 본 연구에서 사용한 Cascaded integrator-comb(CIC)타입의 데시메이션 필터는 Adder와 Shift register만으로 구성되어 적은 계산량을 요구하므로 모든 디지털 FOG 프로세서를 저가의 프로세서로도 사용이 가능하다.
군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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