해양 탄성파 탐사 시 깊은 심도의 지하구조를 영상화하기 위해서는 원거리 벌림자료의 취득 및 처리가 필수적이다. 이러한 원거리 벌림자료에 대해 일반적인 자료처리를 적용하게 되면 탄성파 이방성으로 인해 과도한 수직 시간차 늘어짐과 비쌍곡선 무브아웃 현상이 발생하여 정확한 지하구조를 도출하기가 어렵다. 한국지질자원연구원은 2017년 울릉분지 해역의 심부 지질구조 파악을 위하여 5.7 km 스트리머와 해저면 지진계를 이용해서 2차원 해양·해저면 복합 탄성파 탐사를 수행하였다. 이 연구에서는 스트리머를 이용해 취득된 원거리 벌림자료에 대해 속도와 이방성 변수의 순차 반복적인 갱신을 통해 실제 지질구조를 반영한 속도 및 이방성 변수를 최종적으로 획득하고 이를 이용하여 이방성 참반사보정을 수행하였다. 그 결과 등방성 참반사보정과 달리 탄성파 이방성의 영향으로 인해 긴 벌림거리 트레이스에서 비쌍곡선 무브아웃을 보이던 반사파 에너지가 수평으로 잘 정렬되는 것을 확인하였다. 또한 반사에너지의 늘어짐이 줄어들어 반사면 모양 및 위치 왜곡 문제가 해소되어 보다 정밀하고 정확한 참반사보정 단면을 획득할 수 있었다.
Distance relay is widely used for the protection of long transmission line. Most of distance relay used to calculate line impedance by measuring voltage and current using DFT. So if there is a computation error due to the influence of phasor by DC offset component, due to excessive vibration by measuring line impedance, overreach or underreach can be occurs, and then abnormal and non-operation of distance relay can be issue. It is very important to implement the robust distance relaying that is not affected by DC offset component. This paper describes an enhanced distance relaying based on the DC offset elimination filter to minimize the effects of DC offset on a long transmission line. The proposed DC offset elimination filter has not need any prior information. The phase angle delay of the proposed DC offset filter did not occurred and the gain error was not found. The enhanced distance relay uses fault current as well as residual current. The behavior of the proposed distance relaying using off-line simulation has been verified using data about several fault conditions generated by the ATP simulation software.
ISO/IEC/WD 24753은 장거리 RFID 통신을 위하여 새로운 변 복조 방법과 센서 데이터 처리를 위한 응용 프로토콜을 정의하고 있다. 이 표준안에 따르면, 태그의 주파수 오프셋은 4%이다. 일반적인 무선통신 시스템에서 많이 사용되는 동기방식의 수신기는 성능이 우수한 것으로 알려져 있으나, 만약 주파수 오프셋이 크면 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 장거리 센서태그 시스템의 주파수 오프셋 문제를 해결하기 위하여 비동기 방식의 수신기 구조를 설계하였다. 본 논문에서는 4% 주파수 오프셋을 갖는 수신 신호로부터 최적 주파수를 추정하기 위하여 9쌍의 상관기로 구성되는 주파수 추정 블록을 설계 하였으며, 수신 데이터로부터 페이로드의 시작 시점을 결정하기 위하여 별도로 구성된 이중 상관기를 이용하는 SFD(Start Frame delimiter) 검출 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 앞에서 제안한 방법들을 이용하여 장거리 RFID 리더를 구현하였으며, 유/무선 시험망을 통하여 그 성능을 평가하였다. 본 논문에서 구현한 장거리 RFID 리더는 인식거리 측면에서 기존의 방법을 사용하는 RFID 리더기보다 더 우수한 성능을 나타내었다.
Fault location estimation is an important element for rapid recovery of power system when fault occur in transmission line. In order to calculate line impedance, most of fault location algorithm uses by measuring relaying waveform using DFT. So if there is a calculation error due to the influence of phasor by DC offset component, due to large vibration by line impedance computation, abnormal and non-operation of fault locator can be issue. It is very important to implement the robust fault location algorithm that is not affected by DC offset component. This paper describes an enhanced fault location algorithm based on the DC offset elimination filter to minimize the effects of DC offset on a long transmission line. The proposed DC offset elimination filter has not need any erstwhile information. The phase angle delay of the proposed DC offset filter did not occurred and the gain error was not found. The enhanced fault location algorithm uses DFT filter as well as the proposed DC offset filter. The behavior of the proposed fault location algorithm using off-line simulation has been verified by data about several fault conditions generated by the ATP simulation program.
IPTV 셋톱박스에서 가장 많이 사용하는 저장장치인 하드디스크는 가격에 비해 저장용량이 크고 입출력 속도가 빠르지만 스핀들 모터의 기계적 동작으로 인해 전력 소모가 많다는 단점이 있다. 셋톱박스에서 스트리밍 데이터를 재생하기 위하여 하드디스크의 스핀들 모터는 최대 전력을 사용하는 활성모드를 계속 유지해야 한다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 재생 시 전력 소모를 감소시키는 오프셋-버퍼링(Offset-Buffering)과 다중모드 스핀-다운(Multi Mode Spin-Down) 기법을 제안한다. 오프셋-버퍼링은 사용자의 시청 패턴을 분석하고 분석된 결과를 통해 버퍼링을 하므로 스핀들 모터의 모드를 대기모드로 길게 유지할 수 있다. 또한 오프셋 버퍼의 크기에 따라 다양한 모드로 스핀-다운을 하여 전력 소모를 줄일 수 있다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 오프셋-버퍼링과 다중모드 스핀-다운은 기존의 풀-버퍼링(Full-Buffering)보다 28.3% 전력 소모량을 감소시켰으며, 스핀-업 횟수를 12.5% 줄였다.
전 지구적으로 기후 변화와 해수면상승에 대한 관심이 집중되면서 빙하의 변위 속도에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 빙하의 속도와 관련된 연구에서 현장관측 방법이 가장 정확한 데이터를 취득할 수 있으나 데이터 취득의 어려움으로 위성레이더를 활용한 오프셋 트래킹 기법이 활발하게 활용되고 있다. 오프셋 트래킹은 관측 정밀도가 위상 기반의 지표변위 관측 기법(위성레이더 간섭기법, 위성레이더 다중개구간섭기법)에 비하여 떨어지는 한계가 존재하였으나 최근 연구에 의하여 개선되었다. $Uv{\hat{e}}rsbreen$ 빙하 지역은 최근 연구에 의하여 1.5 m/year의 속도로 빙하의 고도가 저하된다는 사실이 밝혀졌다. 그 만큼 이 지역은 빙하 변위 속도는 기후변화에 큰 영향을 받고 있으며 장기적인 기후변화를 관측하고 예측하는 데에 중요하게 활용될 수 있다. 하지만 이 지역에 대한 구체적인 연구 사례는 거의 존재하지 않는다. 본 연구에서는 개선된 위성레이더 오프셋 트래킹 기법을 활용하여 $Uv{\hat{e}}rsbreen$ 지역의 2차원 변위 속도를 관측하였다. 그 결과 연간 최대 133.7 m/year의 속도로 빙하가 이동하는 것이 확인되었다. 관측 정밀도는 아지무스 방향과 레인지 방향에 대하여 각각 5.4 그리고 3.3 m/year이었다. 이 결과는 장기적인 빙하의 고도 변화에 관한 연구 그리고 기후 변화에 따른 환경 영향 평가 연구에 활용될 것이다.
본 논문에서는 광 통신망에서 서비스 차별화를 제공하기 위하여 광 버스트 교환 (Optical Burst Switching; OBS) 기술의 특징을 이용한다. 제시된 기법은 제어 패킷과 버스트 데이터간의 offset 시간을 이용하는 방식으로서 다중 서비스를 지원하기 위하여 서비스마다 서로 다른 크기의 offset 시간을 이용한다. 이를 위하여 서비스 차등률과 보존 법칙에 의해서 버스트 손실률을 결정하고 이 서비스 요구 QoS 에 맞는 offset 시간을 결정한다. 제시된 첫 번째 방식은 상위 클래스와 하위 클래스로 분류되는 두 종류의 서비스를 고려하여 상위 클래스의 요구 QoS에 적합한 offset 시간을 결정하는 알고리즘이다 두 번째 알고리즘은 두 종류이상의 다중 서비스 클래스 환경에 맞도록 첫 번째 알고리즘에 이용된 분석 방법을 확장한다. 제시된 알고리즘은 서비스를 상위 그룹과 하위 그룹으로 구분하며 상위 그룹의 QoS를 위한 offset 시간을 먼저 결정하고, 이것을 이용하여 각서비스에 맞는 offset 시간을 최종적으로 결정한다. 제시된 알고리즘의 성능 평가는 시뮬레이션을 이용한다. 사용자가 요구하는 서비스 차등률에 맞는 offset 시간을 제안된 알고리즘에 의해서 결정하고 요구 버스트 손실률이 만족됨을 보인다.
본 논문은 미국이 추진하고 있는 국방 인공지능 관련 정책 및 3차 상쇄전략의 주요 과제와 경과를 살펴봄으로써, 미국 국방전략의 핵심 지향점 및 추진 동향 등을 분석하고, 미래 국방환경에서 우리나라의 안보를 담보하기 위한 유효적절한 정책적 시사점을 도출하였다. 이에, 미래 국방환경을 위한 첨단 무기체계에 대한 개발 능력 및 핵심기술 확보를 위한 대응방안을 미국의 국방 인공지능 정책과 연계하여 다음과 같이 모색하였다. 인공지능 기반의 국방혁신을 성공적으로 추진하기 위해서는 첫째, 무인·로봇, 자율무기체계 전력 운용을 위한 장기적인 추진전략이 마련되어 져야 한다. 둘째, 국방 데이터의 안전한 수집·저장·관리, 알고리즘 개발 및 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 인공지능 플랫폼 개발이 필요하다. 마지막으로, 한미 동맹에 기반하여 우리나라가 참여 가능한 첨단부품 및 핵심기술을 식별하고, 미국과의 기술협력을 강화해 나가야 한다.
NARX(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input) neural network was used for prediction of nuclear reactor behavior which was influenced by control rods in short-term period and also by xenon and boron in long-term period in load following operations. The developed model was designed to predict reactor power, xenon worth and axial offset with different burnup rates when control rod and boron were adjusted in load following operations. Data of UCN 3 were collected by ONED94 code. The test results presented exhibit the capability of the NARX neural network model to capture the long term and short term dynamics of the reactor core and seems to be utilized as a handy tool for the use of a plant simulation.
NARX(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input) neural network was used for prediction of nuclear reactor behavior which was influenced by control rods in short-term period and also by the concentration of xenon and boron in long-term period in load following operations. The developed model was designed to predict reactor power, xenon worth and axial offset with different burnup states when control rods and boron were adjusted in load following operations. Data of the Korea Next Generation PWR were collected by ONED94 code. The test results presented exhibit the capability of the NARX neural network model to capture the long term and short term dynamics of the reactor core and the developed model seems to be utilized as a handy tool for the use of a plant simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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