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무선 센서 네트워크에서 이동하는 표적의 위치를 추정하기 위한 연구는 센서 노드의 에너지가 제한 되어 있어 센서 노드 상호간의 협력적인 신호처리 기법이 필수적이다. 기존의 무선 센서 네트워크에서 이동 표적의 위치를 추정하는 방법은 각 센서 노드에서 이동 표적으로부터 수신된 신호를 이용해 수신신호강도, 잡음제거, 압축 등의 신호처리를 수행하고 기지국으로 전송하는 형태이다. 이런 기존의 기법은 애드 호크 방법의 무선 센서 네트워크에는 적용이 어렵고, 각 센서 노드에서 신호처리 및 통신에 의한 에너지 소모가 크기 때문에 무선 센서 네트워크의 생존 시간이 짧아지게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반의 무선 센서 네트워크의 협력적 신호 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환을 이용한 센서노드에서의 에너지 효율적 특징추출을 수행하고 각 센서 노드간의 특징 전송을 통해 표적의 위치를 추정한다.

BLDC는 낮은관성, 빠른응답, 높은 전력밀도, 높은 신뢰성 및 유지보수를 요구하지 않기 때문에 산업용 어플리케이션에 널리 이용되고 있다. BLDC는 종래의 영구자석 DC모터의 운영 특성을 보이고 있지만 기계적인 정류자와 브러쉬를 제거 하였다. BLDC의 경우 자속이 일정하기 때문에 속도 제어가 중요하다. 회전자의 속도를 제어하기 위해 전류 지령치를 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 제어치를 추정한다.

다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.

무선 센서 네트워크는 화산 감시, 전장 감시, 동물 서식지 감시, 건축물의 감시, 농장 관리, 의료분야등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 국내에서도 국가 정책 사업으로 교량 및 건축물의 균열 감시, 표적의 침입 탐지 및 식별을 위한 무선 센서 네트워크 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 무선 센서 네트워크의 다양한 분야의 연구 중에서 철조망을 이용한 표적의 침입 탐지 및 식별에 관한 연구는 산업 시설, 보안지역, 교도소, 군사지역, 공항 등 다양한 분야에서 사용된다. 현재 철조망 감시는 대부분 유선 센서 노드를 통한 유선 센서 네트워크 환경에서 이루어지고 있다. 기존의 유선 센서 네트워크는 높은 데이터 전송률을 통해 수신되는 높은 정보의 신호를 이용하여 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석 기법을 사용해 왔다. 하지만, 유선 센서 네트워크의 높은 데이터 전송률과 비교하여 무선 센서 네트워크의 센서 노드는 유선 센서 네트워크에 비해 매우 낮은 데이터 전송률을 가진다. 따라서 무선 센서 네트워크에서 수신되는 신호의 정보가 매우 낮고, 유선 센서 네트워크에서 사용된 고속 푸리에 변환에 의한 신호의 주파수 분석에 따른 주파수별 특징 추출을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 철조망 감시를 위한 높은 데이터 전송률을 보장하는 유선 센서 네트워크에 비해 제한된 통신자원과 센서 노드의 낮은 데이터 전송률로 인해 수신되는 한정적인 신호의 정보를 이용한 무선 센서 네트 워크에서 철조망의 표적 침입 탐지 및 식별을 위한 특징 추출 알고리즘을 제안한다.

이 논문에서는 단일방향 및 크로스-플라이 섬유강화 복합재에서의 동적 균열 전파를 모사하기 위해 특별히 고안된 스펙트랄 방법의 정식화와 수치적 구현 방법에 대해 제시한다. 이 방법은 균열면에서 작용하는 힘과 변위 사이의 스펙트랄 관계식에 기초하고 있고, 재료는 횡등방성 고체로 가정된다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 섬유보강 복합재에서 전파하는 균열문제가 대해 검토 해석되며, 실험 및 문헌에 나와 있는 결과와 비교된다. 이 방법은 FRP 보강 철근 콘크리트 구조물에서의 균열해석문제에 직접 적용이 가능하다.

This paper presents the formulation and numerical implementation of a spectral scheme specially developed to simulate dynamic fracture events in unidirectional and cross-ply fiber-reinforced composites. The formulation is based on the spectral representation of the transversely isotropic elastodynamic relations between the traction stresses along the fracture plane and the resulting displacements. Example problem of dynamically propagating cracks in fiber-reinforced composites is investigated and compared with reference solutions available in the literature and/or experimental observations. This scheme can be directly applicable to the interfacial fracture analysis in the FRP reinforced concrete structures.

In this paper, we develop the vision control systems of auto tracking based on image processing techniques for video conference. The developed auto tracking vision control system consists of control hardware including vision, two dc motors and dc motor drivers. Image processing techniques are used to pixel of two images. Motion detection algorithm is applied to eliminate the noise. Experiment results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the approaches proposed.

The traditional computational fluid or structure dynamics analysis approaches have contributed to solve many delicate engineering problems. But for the most of recent engineering problems which are influenced by fluid-structure interaction effect strongly, traditional individual approaches have limited analysis abilities for the exact simulation. Owing to above-mentioned reason, nowadays fluid-structure interaction analysis has become a matter of concern and interest. FSI analysis require several unprecedented techniques for the combining individual analysis tool into integrated analysis tool. The Arbitrary Lagrangian-Eulerian(ALE, in short) method is the new description of continum motion,which combines the advantages of the classical kinematical descriptions, i.e. Lagrangian and Eulerian description, while minimizing their respective drawbacks. In this paper, the ALE description is adapted to simulate fluid-structure interaction problems. An automatic re-mesh algorithm and a fluid-structure coupling process are included to analyze the interaction and moving motion during the 2-D axisymmetric solid rocket interior FSI phenomena simulation.

무선 센서 네트워크에서 표적의 감시는 크게 표적의 탐지 및 추적과 표적의 식별로 나누어진다. 기존의 센서 노드에서의 신호 처리는 표적으로부터 수신된 신호의 에너지를 계산하여 표적의 존재 유무만을 기지국으로 전송하는 방법이 많이 사용되었다. 이런 기존의 방법은 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서는 표적의 정보가 한정적이므로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 표적의 감시를 위한 무선 센서 네트워크에서 필요한 시간정보와 표적의 주파수 정보를 포함하는 센서 노드에서의 특징 추출 기법을 제안한다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추출된 웨이블릿 상수에서 표적의 시간 정보와 잡음이 제거된 표적의 식별 정보를 추출함으로서 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 구현하고 추출된 특징을 전송하여 통신에 소모되는 에너지를 줄이는 알고리듬을 제안한다.

무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 그 목적에 따라 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거 등의 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 에너지 효율적인 신호처리 기법은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별이라는 목적에 대한 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리를 Lifting scheme wavelet 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리 기법을 제안한다.

본 논문에서는 다중 균열 구조물에서의 균열 진전에 따른 에너지 해방을 및 고차 미분값을 구할 수 있는 가상균열 진전법을 제시한다. 이 방법은 다중 균열 체계의 에너지 해방율과 고차 미분값이 단 한번의 해석으로 수행될 수 있는 장점이 있다. 예제에서 얻어진 해의 최대 오차는 에너지 해방율 0.2%, 일차 미분값 $2\sim3%$, 이차 미분값 $5\sim10%$이다 이 방법으로 구한 에너지 해방률의 미분값들은 파괴 확률을 구하거나, sire effect law에 적용될 수 있다.

In this paper, we further generalize the work of Lin and Abel to the case of the first and the second order derivatives of energy release rates for two-dimensional, multiply cracked systems. The direct integral expressions are presented for the energy release rates and their first and second order derivatives. The salient feature of this numerical method is that the energy release rates and their first and second order derivatives can be computed in a single analysis. It is demonstrated through a set of examples that the proposed method gives expectedly decreasing, but acceptably accurate results for the energy release rates and their first and second order derivatives. The computed errors were approximately 0.5% for the energy release rates, $3\sim5%$ for their first order derivatives and $10\sim20%$ for their second order derivatives for the mesh densities used in the examples. Potential applications of the present method include a universal size effect model and a probabilistic fracture analysis of cracked structures.

본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.

This Paper Presents new transient signal classification algorithms for underwater transient signals. In general. the ambient noise has small spectral deviation and energy variation. while a transient signal has large fluctuation. Hence to detect the transient signal, we use the spectral deviation and power variation. To classify the detected transient signal. the feature Parameters are obtained by using the Wigner-Ville distribution based eigenvalue decomposition. The correlation is then calculated between the feature vector of the detected signal and all the feature vectors of the reference templates frame-by-frame basis, and the detected transient signal is classified by the frame mapping rate among the class database.