연도를 기반으로 중요한 자료를 해석하는 분야에 있어서 기억법은 교육 효과를 높일 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 수치 기억법과 관련된 연구는 기존의 단순한 이미지 형태의 정보를 보여줌으로써 기억률을 높이는 형태로 진행되고 있다. 모바일 환경에서 기억법 기반 실수 수정 수치 알고리즘 논문에서 제안한 방법을 보완하고자 한다. 사용자가 이용하는 앱에서 수치 정보를 입력했을 때 발생되는 오류를 보완해주는 방법이었다. 본 연구에서는 실수 수정에 있어서 단순히 환기 데이터를 보여주는데 그치지 않고 각도 개념을 부과하여 2차원 정보를 기반으로 기억률을 높이고자 한다. 이를 위해 개발된 앱을 이용해 문제 해결 과정을 제안하고 짧은 거리 유효 알고리즘을 구현 평가한다.

As low-power wide-area network (LPWAN) end devices (EDs) are deployed in mas-sive scale, their economic and environmental costs of operation are becoming too significant to ignore and too difficult to estimate. While LPWAN architectures and protocols are designed to primarily save energy, this study shows that energy saving does not necessarily lead to lower cost or environmental footprint of the network. Accordingly, a theoretical framework is proposed to estimate the operational expend-iture (OpEx) and environmental footprint of LPWAN EDs. An extended constrained optimization model is provided for the ED link assignment to gateways (GWs) based on heterogeneous ED configurations and hardware specifications. Based on the mod-els, a simulation framework is developed which demonstrates that OpEx, energy consumption, and environmental footprint can be in conflict with each other as con-strained optimization objectives. We demonstrate different ways to achieve compro-mises in each dimension for overall improved network performance

본 연구에서는 한국 남동해역에 발생하는 냉수대의 공간적인 분포를 구분하기 위해 2016 ∼ 2018년의 고리, 양포의 해양 관측 부이 수온자료와 GHTSST Level 4 재분석 해수면 온도자료를 K-means clustering 기법을 활용하여 분석하였다. 부이자료는 남동해역에서 고리와 양포 지점의 수온변화 및 냉수대 발생을 파악하기 위해 활용하였다. 그 결과 냉수대 발생 시점에 고리와 양포의 수온이 동일하게 감소하였다. 이에 냉수대 발생시 SST의 변화를 보기 위해 수온의 역수와 SST의 분산을 비교하였다. 수온이 변화하는 시점에 SST의 분산도 증가하는 것을 나타내었는데 이를 통해 냉수대 발생시 해역의 SST의 수온분포에 변화가 있다는 것을 알 수 있었다. 냉수대 발생해역을 분류하기 위해 K-means clustering을 활용하였다. Elbow 기법을 활용하여 분류를 위한 최적의 K값을 찾아낸 후 분류를 진행한 결과 연안의 차가운 해수가 존재하는 지역을 찾아낼 수 있었다. 이를 통해 냉수대 발생해역의 공간적인 분포 및 확산범위를 추정하여 향후 냉수대로 인한 피해 파악 및 공간적인 확산 예측연구에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

딥러닝 기술의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 특정한 분야의 문제를 해결하기 위해서는 그 문제에 적합한 딥러닝 모델을 작성해야 한다. 근래에는 COVID-19 사태로 인하여 다양한 문제들을 딥러닝으로 해결하고자 하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 일환으로 본 논문에서는 갑자기 급증할 수 있는 병원의 외래환자들을 미리 예측을 위한 시계열의 딥러닝 모델을 제시하고자 한다. 제시하는 딥러닝 모델은 주피터 노트북에서 케라스로 작성하였다. 예측결과는 실제 데이터와 그래프로 비교하며 유효성 데이터를 활용하여 과소적합과 과대적합의 여부를 손실률로 분석할 수 있도록 하였다.

다양한 함량으로 네오디뮴이 도핑된 황화아연 박막제작은 RF 마그네트론 스퍼터링 장비를 이용하여 황화아연과 네오디뮴을 동시 증착하여 박막을 제작하였고, 후처리 공정으로 급속열처리를 400℃에서 30분간 실시하였다. 다양한 네오디뮴의 도핑 함량(0.35at.%, 1.31at.%, 1.82at.% 및 1.90at.%)을 갖는 ZnS 박막의 구조, 형태, 광학적 특성을 연구하였다. X-선 회절 패턴은 모든 박막에서 (111)방향의 큐빅 구조로 성장하였다. SEM 이미 지와 AFM 이미지를 통해 네오디뮴 도핑 함량에 의한 박막의 표면 및 구조적 형태에 대하여 설명하였다. EDAX를 통해 다른 불순물이 포함되지 않은 Zn, S 및 Nd의 원소만을 확인하였다. UV-vis 스펙트럼을 이용하여 제작된 박막의 투과율과 밴드갭을 확인하였다.

본 논문에서는 다층 평면 손실 구조에 대한 반사 전력 및 전송 전력을 계산하기 위해 전자파 전송 행렬식을 새롭게 제안하였다. 적용된 인체 다리는 피부, 지방, 근육 및 뼈의 4층 평면 구조로 모델링하였으며 각 층의 손실을 고려하기 위하여 복소 유전 상수는 4극 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였다. 피부면에 전자파가 입사할 때 0.1 ~ 20.0GHz의 주파수 대역에서 총 반사 및 투과 전력과 인체 손실을 계산하였다. 그리고 다양한 근육 두께에 대해 최외곽 뼈에서 반사되어 피부에서 재방사되는 전력도 계산하였다. 그 결과 근육두께 3.0mm, 주파수 4.6GHz일 때 반사손실은 -6.13dB로 평균값보다 3.42dB 낮게 나타났다.

본 연구에서는 더 나은 음식 주문 메커니즘을 제공하고 글로벌 고객의 맞춤형 음식 주문에 대한 레시피 성분 비율을 실시간으로 선택할 수 있는 인터페이스를 구현하였다. 각 레시피 재료의 기본 비율을 보여주는 주문 시스템 화면에 선택 메뉴를 배치하여 글로벌 고객에게 적절한 음식을 제공하고, 단순히 음식 메뉴를 선택하고 주문하는 시스템 없이 레시피 그래프를 구성하여 맞춤형 레시피 재료 구성 비율을 제공하는 알고리즘을 연구하였다. 상호 작용을 가능하게 하여 사용자가 음식 메뉴 주문 장치에서 다양한 레시피 재료의 비율 조정을 통해 맞춤형 서비스를 제공한다.

본 논문은 외부환경을 인식하고 오염도에 따라 자동으로 오염물질을 제거하는, 스마트 필터 시스템의 구현에 관한 연구이다. 최근 실내외 공간에서 다양한 오염물질의 발생은 인체에 악영향을 미치고 있으며 특히 대기 중에서 발생되는 다양한 미세먼지는 밀폐된 주거 공간이나 사무공간에서 심해진다. 환기 등을 통해 일시적인 공기질 오염도를 낮출 수는 있으나 미세먼지 변화를 실시간적으로 대응하는 것이 어려워 가정이나 산업체와 같이 다수의 인력이 상주하는 공간에서 이와 같은 문제점은 심각해진다. 따라서 거주 공간의 내부의 미세먼지 농도를 실시간적으로 측정하고, 외부와의 자동 환기를 통해, 실내 환기의 오염농도를 저감시킬 필요성이 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 외부환경 인식용 스마트 필터 시스템에 대한 구현을 제안하고자 한다. 실내외부의 공기질을 자동으로 측정하고, 오염물질을 제거하는 스마트 필터 시스템에 대한 구조를 설계하고 기능을 구현하였으며, 시제품을 제작하여 동작성을 확인하였다. 최종적으로는 스마트 필터 시스템의 미세먼지 문제 해결에 대한 효용성을 검토하였다.

본 연구에서는 SCDF를 사용하여 전력공급의 가치를 산정하고, 부하점별 중요도를 다면적인 평가를 하는 방법을 제시한다. 이의 방법으로 지속정전, 순간정전, 전압 Sag/Swell에 대응할 수 있는 SCDF를 제공하고, 이 SCDF를 사용하여 정전과 관련하여 어느 부하점에 어느 정도의 비용이 발생하는지를 계산하였으며, 이들 비용을 다면평가를 통해 어느 부분이 어느정도 취약한지를 평가하고 어느 부분의 확장이 필요한 지를 수치적으로 설명할 수 있도록 하였다. 본 연구를 우리나라의 실배전계통에 적용하여 평가하고 유용성을 검증하였다.

외곽 침입감지 시스템은 물리 보안에 있어서 중요한 비중을 차지하고 있다. 본 연구에서는 외곽 침입감지를 위해 IoT 환경에서 적용할 수 있는 MEMS 센서를 활용한 초소형 스마트 디바이스를 개발하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 개발한 스마트 디바이스를 적용한 외곽 침입감지 시스템은 다양한 재질, 형태의 철조망이 도심, 바닷가, 산속 등 다양한 설치환경에 설치되어 외부의 침입과 그 위치를 감지할 수 있을 뿐 아니라, 오경보율과 구축비용 등을 최소화할 수 있는 스마트 센서로 국가 및 민간 주요 시설의 외각 침입 감지 위해 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

건설 현장은 다양한 위험요소가 존재하고 있다. 안전재해를 줄이고자하는 다양한 접근이 있으나 어느 정도 한계성을 가지고 있다. IT의 무선통신 기술과 빠르게 발전하고 있는 이미지 처리 기술을 활용하여 위험요소를 사전에 식별하고 능동적으로 대응한다면 건설 현장에서의 재해를 감소시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 건설 현장의 위험요소를 사전에 발견할 수 있는 시스템을 구성하고 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 OpenCV를 이용하여 건축현장의 위험요소를 발견하고 대응할 수 있도록 하는 시스템을 제안하였다.

인공지능은 오랜 역사가 있으며, 이미지 인식이나 자동번역 분야를 포함한 여러 분야에서 활용되고 있다. 그래서 처음 인공지능을 접하는 경우에 많은 용어와 개념, 기술 때문에 연구의 방향 설정이나 수행에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이번 연구는 이러한 어려움을 겪는 연구자들에게 도움이 될 수 있도록 인공지능에 관련된 중요 개념을 정리하고, 지난 60년의 발전 과정을 요약한다. 이를 통하여 방대한 인공지능 기술 활용의 기초를 확립하고 올바른 연구의 방향성을 수립할 수 있다.

본 논문에서는 다이폴 형태인 기존의 부분방전 센서의 특성을 개선하고자 센서 부분을 사다리꼴 형태로 변형시킴으로써 기존의 부분방전(PD: Partial Discharge) 센서의 단점인 협대역 특성을 개선하였다. 또한 외부부착 센서용으로 사용함에 따라 외부로 부터의 전자파 신호를 원천적으로 차단시킬 수 있는 구조인 캐버티 (Cavity) 구조를 적용함으로써 저자세와 설치의 편리성을 갖는 구조적인 장점을 살리는 부분방전 센서를 제안하고자 한다. 실험 결과 중심주파수 2.45GHz에서 약 70.5%의 광대역(1.59∼3.32GHz) 특성이 있음을 보여, 광대역 특성을 확인할 수 있었다.

This paper addresses Very large-scale integration (VLSI) placement optimization, which is important because of the rapid development of VLSI design technologies. The goal of this study is to develop a hybrid algorithm for VLSI placement. The proposed algorithm includes a sequential combination of a genetic algorithm and an evolutionary algorithm. It is commonly known that local search algorithms, such as random forest, hill climbing, and variable neighborhoods, can be effectively applied to NP-hard problem-solving. They provide improved solutions, which are obtained after a global search. The scientific novelty of this research is based on the development of systems, principles, and methods for creating a hybrid (combined) placement algorithm. The principal difference in the proposed algorithm is that it obtains a set of alternative solutions in parallel and then selects the best one. Nonstandard genetic operators, based on problem knowledge, are used in the proposed algorithm. An investigational study shows an objective-function improvement of 13%. The time complexity of the hybrid placement algorithm is O(N2).

본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.

본 연구에서는 계통 연계 3상 인버터를 위한 LCL 필터를 설계 방법론을 연구하였다. 먼저, 대표적인 필터구조들에 대해서 3상 인버터의 계통 연계를 위한 필터로서의 적용 시 장단점을 분석하였다. 다음, 3상 인버터의 계통 연계를 위한 필터 설계 방법론들을 분석하여 그리드 연계 시 고조파 요구 조건을 만족할 수 있는 효과적인 필터 설계 방법론을 결정하였다. 그리고 설계 방법론의 유효성을 확인하기 위해서 EMTP-RV를 이용하여 3상 인버터, LCL 필터 그리고 필터의 성능을 평가하기 위한 성능 평가 시스템을 모델링 하였다. 끝으로, 하나의 3상 인버터에 대한 LCL 필터를 설계하였으며, EMTP-RV 시뮬레이션 작업을 통해 3상 인버터의 출력전류 리플의 크기가 제한됨을 확인함으로서 설계 방법론의 유효성을 검증할 수 있었다.

동축 마그네틱 기어는 비접촉 동력전달을 사용하기 때문에 기존 기계식 기어의 동력전달과정에서 발생하는 마찰, 마모, 소음, 발열을 최소화할 수 있다. 현재 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나 동축 마그네틱 기어가 갖는 특징 중, 높은 기어비에서 토크밀도가 급격히 감소하는 문제가 거론되었다. 본 논문은 높은 토크밀도를 갖는 저 기어비 동축 마그네틱 기어를 이용하여, 이들을 다중으로 결합하는 방향을 제시하였다. 해당 방법의 유효성을 확인하기 위해 단일형태의 고 기어비 모델과 토크밀도를 비교하고 다중 동축 마그네틱 기어의 기어비 조합을 분석함으로써 가장 우수한 조합을 선정하는 설계 방향을 나타내었다.

무선기술 및 통신 서비스의 급속한 발전에 따라 주파수 자원의 부족과 인접 대역 전파 간섭 등의 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 해결방안으로 정부에서는 주파수자원분석시스템(Spectrum Management Intelligent System, SMIS)을 운영 중이다. 본 논문은 주파수자원분석시스템의 신뢰성을 검증하기 위하여, SMIS 시뮬레이션 값을 상용툴 ATDI 결과값 및 ITU-R Matlab 코드 결과값과 비교하였다. 전파 모델 중 방송망과 연관이 있는 권고서 ITU-R P.526, P.1546, P.1812를 선정하였다. 분석 결과, SMIS의 추출값은 전체적으로 1dB이내의 작은 오차를 갖는다. 본 연구는 향후 주파수 분배와 인접 대역간 간섭분석 정책 수립과 연구 개발 등에 활용 될 수 있을 것으로 예상한다.

본 논문에서는 유도전동기 고정자 고장 진단에 있어서 활성화 함수가 미치는 영향을 분석하여 효율적인 CNN 활용 방법을 제안하였다. 일반적으로 유도전동기 고정자 고장 진단의 주된 목적은 미세한 턴 단락을 빠르게 진단함으로 고장을 미리 방지함에 있다. 이에 활성화 함수 활용에 있어서 전반적인 고정자 고장에는 ReLu가 우수성을 보임을 알 수 있었으나, 미세한 턴 단락인 2턴 단락에 있어서는 Sigmoid 함수가 ReLu 함수보다 진단의 정확도에 있어서 23.23% 유용함을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

LED-to-LED VLC(: Visible Light Communications) 기술은 기존의 VLC 기술과 달리 송신부와 수신부를 모두 LED로 사용한 기술이다. 본 논문에서는 Micro LED를 송신부로 사용한 Micro LED-to-LED VLC 기술을 연구하였다. Red, Yellow, Green, Blue, White 색상의 송/수신부 LED에 따라 통신 시스템의 상승 시간과 신호 대 잡음비를 측정하여 채널 용량을 비교하였다. 본 실험 결과에 따르면, 송신부 Micro LED가 Blue이고 수신부 LED가 Green일 때에 통신 시스템 중에서 가장 좋은 결과인 125 kbps의 채널 용량을 갖는 것을 확인하였다. 또한, OFDM(: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호를 사용하여 비트 에러율을 확인한 결과, 250 kbps까지는 통신이 가능함을 실험적으로 확인하였다.