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- 저자 : 하윤상 (검색결과 3 건)
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파손 방지용 금속 구조물 내부에 장착된 ISM 대역 무인 지상 차량(UGV)용 소형 안테나에 관한 연구
최근 미래전 양상은 네트워크 중심전으로 변화하고 있다. 그 중 무인전투체계의 통신기술은 이러한 네트워크 중심전의 핵심 기술이다. 특히, 기존의 무인지상차량에 사용하는 길이가 긴 모노폴 안테나의 문제점을 해결하기 위하여 소형 안테나를 설계하였다. 또한, 무인지상차량에 사용되는 금속 소재로 인하여 와전류 발생과 안테나의 공진 주파수 변화, 낮은 인덕턴스를 가지며 신뢰성 있는 통신을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문은 금속 환경에서 적용 가능한 ISM 대역(433.05 ~ 434.79, 902 ~ 928 MHz) 소형 안테나를 제안한다. 첫 번째, 소형 안테나를 위해 작은 부피의 직육면체형 유전체를 사용하여 PIFA 안테나를 설계하였다. 902 ~ 928 MHz 대역에서 두 개의 브랜치 라인으로 이중 공진을 유도하여 26 MHz의 넓은 대역폭을 만족하였다. 두 번째, 제안된 안테나는 파손 방지의 목적으로 둘러싸인 금속 소재와 무 인지상차량의 제작 소재인 금속으로 인해 안테나 성능이 저감되는 현상을 해결하기 위하여 0.4 mm 두께의 페라이트 시트를 사용하였다. 본 논문에서는 파손 방지용 금속 구조물 내부에 장착된 ISM 대역 무인 지상 차량 (UGV)용 소형 안테나를 제안한다. 따라서 제안된 안테나는 무인지상차량의 지휘·통제 분야에 적용할 수 있을 것으로 예상한다. Recently, the trend of future warfare is changing to Network Centric Warfare(NCW). The communication technology of the unmanned combat system among them is the core technology of these NCW. Particularly, in this thesis, a compact antenna is proposed and designed to solve the problem of monopole antenna used in conventional unmanned ground vehicles. Due to the metal material used in unmanned ground vehicles, eddy current, changes in resonant frequency of the antenna and low inductance may not provide reliable communication. In this these, the ISM band (433.05 ~ 434.79, 902 ~ 928 MHz) small antenna mounted within the metal environment is proposed. First, PIFA antenna is designed using small volume of rectangular parallelepiped dielectric for the miniaturized antenna. Second, in order to reduce performance deterioration of the antenna due to the metallic material surrounded for the purpose of damage prevention and the metal which is the material of the unmanned ground vehicle, the proposed antenna is designed with 0.4 mm thick ferrite sheet. In this theses, a miniaturized antenna, which is mounted within a metal structure for damage prevention, is proposed for ISM band unmanned ground vehicle. Therefore, the proposed antenna can be expected to be applicable to the command and control system of unmanned ground vehicles.
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규제혁신에 대한 행정부의 혁신저항행태에 관한 연구 : 서울시 심야시간 구역운송산업을 중심으로
본 논문은 2015년 8월부터 2016년 10월 사이에 서울시에서 심야시간 구역운송산업인 콜버스 서비스가 도입되는 과정에서 나타난 국토교통부와 서울시의 행태를 혁신저항이론을 바탕으로 분석하였다. 기존 규제이론이 행정부를 규제의 집행자로서 이해관계의 중재자로 상정하였지만, 사례에서 나타나는 행정부의 행태는 규제 2.0이라는 규제혁신에 대해 행위자로서 혁신에 저항하는 행태에 가깝다. 규제 2.0은 면허와 법규를 통한 기존 규제(규제 1.0)과 달리 사이버 스페이스를 구성하는 코드를 통해 참여자의 행동을 사전에 제약하고 데이터와 피드백을 바탕으로 실시간으로 코드를 업데이트하는 새로운 형태의 규제이다. 이에 대해 본 논문에서는 혁신저항이론의 분석틀을 차용하여 인지된 혁신의 특성, 소비자의 특성, 확산 메커니즘의 특성으로 나누어 행정부의 행태를 분석하였다. 분석 결과, 인지된 혁신의 특성에서 규제2.0은 사회적으로 적합한 형태이지만 규제1.0과 양립할 수 없는 특성을 가지고 있으며 현행 법체계상 채택 후 수정 및 취소가 불가능하였다. 소비자의 특성에서 행정부는 관료제의 특성을 가지고 있기 때문에 혁신에 저항적인 형태를 가지고 있다. 확산 메커니즘의 특성에서 콜버스랩이 사용한 언론과 성명서는 비접촉적 방식이 주를 이루었고, 규제에 대한 전문성이 떨어지고 규제2.0에 대한 연구와 논의가 부족하여 소비자인 행정부에게 충분한 정보를 제공하지 못하였다. This paper analyzes the behavior of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport and the Seoul Metropolitan Government on night time area passenger transport business in Seoul from August 2015 to October 2016 based on the innovation resistance theory. Although existing regulatory theory has placed government as the moderator of the regulations, the actual behavior of government in the case is close to innovation resistance behavior as an actor against regulatory innovations, regulation 2.0. Regulation 2.0, unlike previous regulations (Regulation 1.0) through licenses and laws, is a new form of regulation which pre-restricts participants ' behaviors by Code, which organizes the cyber space and is updated in real time based on data and feedback. In this paper, the government’s behavior was analyzed based on the analysis frame of the innovation resistance theory into the perceived innovation characteristics, consumer characteristics, and propagation mechanisms. As a result of the analysis, Regulation 2.0 was socially appropriate in terms of perceived innovation characteristics, but it had characteristics incompatible with Regulation 1.0 and could not be modified or withdrawn after its current legal system was adopted. From consumer characteristics, the government is apt to resist to innovation because it has the nature of bureaucracy. The media and statements used by CallbusLab in the propagation mechanisms were largely Impersonal, less specialized in regulations, and insufficient information on regulatory 2.0 to provide for the government.
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얼굴 이미지의 연구는 Intelligent HCI(Human Computer Interface)에 있어서 필수적이다. 화상 카메라를 이용하여 컴퓨터 이용자의 표정을 인식하고 시스템 스스로 반응하거나, 공항에서 보안 검색을 위하여 탑승객의 얼굴을 범죄인DB와 비교×검색하는 응용들이 최근에 활발히 연구되고 있으며 개발이 진행중이다. 이러한 얼굴 이미지 처리에 대한 연구는 얼굴 탐색(face detection), 얼굴 인식(face recognition), 얼굴 추적(face tracking),포즈 추정(pose estimation), 표정 인식(expression recognition)등으로 세분화할 수 있다. 이때 앞서의 얼굴 이미지 처리의 연구들에 있어서 먼저 선행되어야 하는 분야가 얼굴 탐색이다. 많은 기법들이 얼굴탐색을 위해 시도되었다. 특히 피부영역 검출, 신경회로망, 주성분분석, 독립요소분석, SVM등을 이용한 얼굴 탐색 기법이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 얼굴 탐색을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 이 알고리즘을 기반으로 하는 두가지 시스템의 성능을 비교×분석한다. 즉, 피부색 히스토그램 모델을 이용하여 피부 영역을 검출하고 추출된 피부 영역 안에서 픽셀단위로 이동하며 얻어진 윈도우 필터 이미지를 얼굴의 주분포 공간에 투영하여 계수를 얻어내게 된다. 그리고 그 계수를 신경회로망의 입력으로 하여 얼굴영역인지를 판단하게 된다. 이상의 알고리즘을 기반으로 본 논문에서는 얼굴 영역 전체의 주분포 공간을 이용한 Global Filtering 기법과 얼굴 내의 주요 Feature정보인 눈,코,입의 세부분으로 쪼개어 얻어진 각SubFace들의 주분포 공간들을 이용한 Local Filtering 기법의 얼굴 영역 탐색 시스템들 사이의 성능을 비교×분석한다. In Intelligent HCI(Humna Computer Interface), a research concerned with face image is important. Recently researches about reacting automatically after computer recognizes expression of user with CCD camera or comparing and checking passengers with criminal DB for a security in an airport are going on vigorously. Research for face image processing includes Face Detection, Face Recognition, Face Tracking, Pose Estimation, Expression Recognition. Face Detection is a required precondition of research for face image processing. And many methods were tried to detect face in images. In particular, methods using skin area detection, neural network, principal component analysis(PCA) and support vector machine(SVM) are being researched. This paper proposes a new algorithm to detect a face and compares and analyzes a performance of two systems based that algorithm. That is, the algorithm detects skin areas using skin color histogram model and each window filter image in this skin area is projected into principal distribution space of faces. After that, it will get coefficients for each window filter image whenever its filter image moves each pixel of skin area. At the end, the neural network verifies whether the window filter image contains a face after the coefficient is inputed into a neural network. Also this paper compares and analyzes a performance between Local Filtering method, using principal components space of each Subspace after splitting a face into eye, nose and mouth, and Global Filtering method, using principal components space of face itself, based on this algorithm.
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