대기경계층고도 (Planetary Boundary Layer Height, PBLH)는 기상예측모델과 대기확산모델에 중요한 예측 인자이다. PBLH는 지역의 특성에 따라 시공간 빠르게 변화하기 때문에 이를 분석하기 위하여 시공간 고해상도로 관측된 자료가 필요하다. 본 연구에서 국립기상과학원 재해기상연구센터에서 운영중인 차량에 탑재된 라이다 시스템(Lidar observation Vehicle, LIVE)을 소개하고 이것으로 관측된 PBLH의 분석결과를 제시하였다. 분석기간 (2014년 6월 26일~30일) LIVE에서 산출된 PBLH는 WRF와 라디오존데에서 산출된 값과 비교하여 결정계수가 각각 0.68, 0.72로 높은 상관도를 나타내었다. 하지만, 라이다로 산출된 PBLH는 WRF, 라디오존데와 비교하여 값을 과대모의 하는 경향을 보였다. 이는 라이다가 중첩고도 이하 (< 300m)에서 나타나는 PBLH를 찾아내지 못하고 중첩고도 이상에서 나타나는 잔류층 (Residual Layer, RL)을 PBLH로 산출한 결과라 생각된다. 라이다를 활용하여 10분 시간 해상도로 산출된 PBLH는 일출 뒤 성장하다 태양의 남중이 최고가 되는 시점의 2시간 이후 서서히 감소하는 전형적인 일변화 경향을 보여주었다. 분석기간 평균 PBLH의 성장률은 1.79 (-2.9 ~ 5.7) m $min^{-1}$ 였다. 또한, 이동 중 관측된 라이다 신호를 고정관측 기반자료와 비교한 결과 잡음이 적은 것으로 나타났다. 이동 중 관측된 PBLH의 평균은 1065 m 였으며 인근 속초에서 비양된 라디오존데 (1150 m)와 유사한 값을 보였다. 본 연구에서 LIVE가 고해상도의 시공간 자료를 안정적으로 산출 할 수 있음을 제시하였다. 이 같은 LIVE의 장점은 에어로졸 및 대기구조에 대한 새로운 관측 패러다임 제시와 관측기술선진화에 기여도가 클 것으로 기대된다.
이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.
형상의 제한이 없는 장애물들로 구성된 미지의 2차원 환경에서 주어진 목표점을 향하는 로보트의 효율적인 경로를 생성하기 위한 지능적인 경로를 생성하기 위한 지능적 운동 계획 시스템을 제안하였다. 지능적 운동 계획 시스템은 지능적인 운동을 만들어 내기 위한 세 가지의 성분으로 이루어져 있으며, 불연속 경계 방식에 기초한 실시간 경로계획 알고리즘과, 경험적인 지식을 표현하기 위한 퍼지 신경회로망 판단 시스템, 그리고 기억의 손실과 보장 기능이 있는 외부 지도 생성 기술로 나뉘어진다. 먼저 실시한 경로 계획 알고리즘 부분에서는 중간 목표점을 생성하기 위한 행동 기준 구성 방식을 이용한다. 각 행동약식은 새롭게 제안된 실시간 충돌회피 얄고리즘인 불연속경계 방식을 이용하여 독립적으로 중간 목표점을 생성할 수 있다. 중간 목표점을 수행하기 위하여 퍼지 신경회로망 판단 시스템을 이용하였으며 지능적인 판단을 위한 경험적인 규칙들은 퍼지 신경회로망 내에 삽입되어 있다. 마지막 부분은 외부 환경 지도를 생성하기 위한 기억의 손실과 보강기능이 있는 기억 기술로서, 격자 공간 내에서 활성된 모든 기억 소자들의 활성 값은 점진적으로 감소하며 결국에는 모든 기억이 사라진다. 그러나 기억 소자가 재활성 되었을 때는 퍼지 규칙을 이용하여 더욱 길어진 활성 시간을 갖게 되므로 충분한 이동 후에는 동적인 장애물들이 존재하여도 고정적인 외부 환경 지도를 생성한다. 다양한 예제를 통하여 제안된 지능적 운동 계획 시스템이 여러 형태의 장애물들로 구성된 미지의 환경속에서 주어진 목표점에 효율적으로 도달할 수 있음을 보였다.
전력 에너지 소비의 급격한 증가와 환경오염, 화석연료의 고갈, 그리고 고유가에 대한 에너지 자원의 대처방안으로 신재생 에너지원에 대한 연구가 진행되고 있다. 다양한 대체 에너지들 중에서 연료전지 발전은 지속적인 원료공급시 연속적으로 화학반응 에너지를 직접 전기에너지로 변환시키는 기술로서 연료비 부담이 없으며, 에너지 변환효율이 높고, 대기오염이나 폐기물 발생이 없다. 또한 소규모 구성과 복합 구성이 가능하고, 전형적인 발전시스템과 달리 기계적인 진동과 소음이 낮다. 이처럼 연료전지를 이용한 발전시스템 분야의 연구와 실용화가 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 PSCAB/EMTDC를 사용하여 삼상 380[V], 50[kW]급 연료전지 발전시스템의 모델링 및 구성된 연료전지 발전시스템의 전력신호를 웨이블릿 기법으로 분석하고, 분석된 결과를 전력품질의 관점으로 평가하여 해당 시스템의 모의 성능을 평가하고자 한다. 이를 통하여 보다 상세한 연료전지 발전 모델과 운전에 따른 문제점을 도출할 수 있으며, 특히 계통연계 시 발생하는 다양한 전력품질 및 신호 특성을 선행하여 연구할 수 있다.
센서 네트워크는 어떤 현상을 감지하기 위해서 관찰 지역 내에 뿌려진 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 하나의 센서 노드가 배터리수명을 다하여 죽게 되었을 때 이는 센서 네트워크의 분할을 가져 올 수도 있다. 각 센서 노드들의 수명은 각 노드들의 배터리 용량에 달려있다. 그러므로 네트워크에 있는 모든 센서 노드들이 공평하게 오래 사는 것이 전체 네트워크의 수명을 길게 하는 것이다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 효율적인 데이타 전송을 지원한다. 기존의 제안된 Directed Diffusion과 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)은 다수의 유동성 싱크와 다수의 소스가 존재하는 네트워크를 지원하기 위해서 많은 컨트롤 패킷들을 네트워크에 플러딩해야 한다. 이는 센서노드들의 많은 배터리 소모를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 센서 노드가 자신의 위치를 알뿐만 아니라 변경하지 않는다는 사실을 이용하여 하나의 영구적인 그리드 구조를 만들어 네트워크에 플러딩 되는 컨트롤 패킷의 수를 줄인다. 이는 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜의 성능평가를 위해서 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜과 비교 분석하였다. 결과는 제안한 라우팅 프로토콜이 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜 비해서 더 에너지 효율적이라는 결과를 보여준다.
목적 : 본 논문에서는 자기공명영상 데이터 획득 시 객체의 움직임이 병렬 자기공명영상에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 일반적으로 병렬 자기공명영상 방법의 경우 데이터 획득 시간이 일반 자기공명영상 방법보다 짧기 때문에 움직임에 강인하다고 알려져 있다. 그러나 생체내의 비자발적인 장기 운동 등과 같은 불가피한 움직임이 포함된 경우 병렬 영상의 움직임 아티펙트는 일반적인 영상에 비하여 더 심각할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 환경에서 나타날 수 있는 다양한 움직임 종류를 정의하고, 이러한 움직임이 발생하였을 때 병렬 자기공명영상에 나타나는 영향을 일반적인 영상방법과 비교하여 살펴보았다. 대상 및 방법 : 병렬 자기공명영상 데이터를 획득할 때 발생하는 움직임에 의한 영향을 확인하기 위하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 5가지 움직임 종류를 정의하였다. 즉 움직임-1과 2는 서로 다른 크기와 주기를 갖는 주기적인 움직임이고, 움직임-3과 4는 일정 시간 (segment) 단위로 운동하는 선형적인 움직임이다. 마지막으로 움직임-5는 비 주기 랜덤 운동이다. 사용된 영상 방법은 직각 좌표 기반 영상과 나선 주사 (비 직각 좌표) 영상으로 각각에 대해 병렬 영상법과 일반적인 영상법을 적용하여 움직임 효과를 살펴 보았다. 결과 : 본 논문에서 정의한 움직임 종류에 대한 병렬 자기공명영상에서의 움직임 효과를 알아보았다. 움직임-3과 4와 같이 병렬 자기공명영상에 의하여 움직임이 감소하는 경우 움직임 아티팩트는 일반 자기공명영상에 비하여 줄어들었다. 그러나 움직임-1과 2와 같이 주기적으로 진동할 경우 병렬 영상의 왜곡이 일반 자기공명영상에 비하여 더 크게 나타났다. 움직임-5와 같이 랜덤 한 경우 일반 자기공명영상과 병렬 자기공명영상이 서로 유사하게 나타났다. 결론 : 본 논문에서는 자기공명영상 데이터 획득 시 객체의 움직임이 병렬 자기공명영상에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 그 결과 병렬 자기공명영상을 통해 움직임이 줄어드는 경우를 제외한 다른 움직임 종류에 대해서는 병렬 자기공명영상보다 일반 자기공명영상이 더 좋은 화질을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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