액정을 이용하는 X-선 검출기에서 전면광원을 적용하는 액정 X선 검출기를 제안하였고 X선 영상을 찍어 작동을 확인하였다. 제안한 방식은 빛을 이용하므로 트랜지스터를 이용하는 방식에 비해 잡음이 적고 제작 비용을 낮출 수 있다. 액정을 이용하는 검출기는 광도전층을 이용하여 입사 X선을 액정의 분자 배열 변화로 유도하고 액정을 통과하는 빛의 변화량을 읽도록 한다. X선을 조사하고 잰 빛의 투과율과 이것에 대응되는 기준투과율 곡선의 전압으로부터 X선 조사량을 교정(Calibration)하는 과정을 정립하였다. 비정질 셀레늄을 광도전층으로 적용하였으며 200℃ 이상의 고온 처리가 필요한 배향막 공정 대신 패럴린 배향막을 사용하는 공정을 확립하였다. 제안된 액정 X선 검출기의 경우, 방사선량을 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 시뮬레이션으로 보였다. 제안된 방식의 X-선 검출기를 제작하고 액정 바이어스 전압을 조절하며 X-선 라인 영상을 비교하였으며 고정 바이어스에서 시간에 따른 이미지 변화를 관찰하였다. 영상사진으로 10 lines/mm의 선패턴을 구별할 수 있었다. 이러한 실험을 바탕으로 검출 패널의 위상이 3π 정도인 17인치 시제품에 적용하여 저선량 액정 X선 검출기의 상용화를 추진할 예정이다.
본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.
본 논문은 동축 공동 공진기를 이용한 레인센서를 설계하고 제작한다. 선형적으로 빗방울을 감지할 수 있는 레인센서는 전압 제어 발진기 (VCO), 동축 공동 공진기, RF 스위치, RF 검출기, A / D 컨버터, DAC 및 마이크로 컨트롤러로 구성되었다. 설계된 레인 센서의 작동 주파수 범위는 2.5GHz ~ 3.2GHz이며, 입력 전압과 전류 소스는 24 [V / DC]와 1 [A]이다. 설계된 센서 회로는 VCO, RF 스위치, 고주파수 3GHz에서 소자의 주파수 특성을 변화시키는 RF 검출기를 포함한다. 센서 회로의 주파수 특성에 대한 오차를 교정한다. 이를 위해 공진기에 신호를 보내지 않고 RF 검출기로 신호를 직접 전달하는 기준 경로를 만든다. 시뮬레이션 및 측정 결과에 따르면 시뮬레이션된 공진기 주파수와 제작된 공진기 주파수 사이에 0-50MHz 차이가 있음을 알 수 있다.
네트워크 분석기를 이용하여 GIS용 UHF 부분방전 검출장치가 CIGRE 권고안을 만족시킴을 보일 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 운전중인 GIS에서도 활용이 가능하며 주파수 영역에서 GIS 내 부분방전신호의 감쇠율을 정확히 측정할 수 있고 측정 시스템의 개별부품에 대한 교정이 필요치 않다. 또한 측정한 GIS의 구간별 감쇠율을 이용해 센서의 종류와 부분방전검출장치 및 GIS의 구성에 따라 센서의 위치를 손쉽게 결정할 수 있다.
생체내선량측정법(In vivo dosimetry)은 방사선치료 시 선량학적 오차 및 치료장비의 비정상적인 작동을 검출할 수 있는 환자 치료검증방법이다 본 연구에서는 생체내선량측정법 중 환자 체표면에 선량계를 부착하여 환자 치료와 동시에 치료 검증을 할 수 있는 체표면선량측정법을 연구하였다. 이를 위해 선량 재현성 및 방향성이 우수한 MOSFET 검출기를 이용하였다. 선량 검증의 유용성 평가를 위해 치료계획장비의 치료계획검증기능을 이용하여 선량측정지점의 전달선량을 획득하였으며, 이를 MOSFET 검출기의 측정 결과와 비교 분석하였다. 그 결과 MOSFET 검출기의 교정값 및 재현성은 제작사가 제시한 기준값에 대해 ${\pm}2%$ 이내에서 일치하였고, 각 환자에서의 체표면선량측정값은 치료계획에서 얻은 값과 ${\pm}5%$이내에서 일치함을 알 수 있었다. 기존의 전리함과 다이오드 검출기를 사용한 체표면선량측정법은 단순한 치료기법에만 한정하여 사용할 수 있었다. 그러나 본 연구에서 이용한 MOSFET 검출기는 복잡한 방사선치료기법(3 dimensional radiotherapy, intensity modulated radiotherapy)에서 치료계획상의 전달선량을 환자 체표면에서 직접적으로 측정할 수 있어 임상적용의 유용함을 알 수 있었다.
외국인 유학생과 국내 체류 외국인 등 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 국어 문서에서 자주 사용되는 표현을 추천 교정으로 제시하기 위해 말뭉치를 활용한다. 말뭉치에서 추출된 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 사용하여 입력된 작문에 대한 교정 후보 집합을 얻고, 외국인의 작문 특성을 반영하는 편집거리 계산 방법을 사용하여 순위화된 추천 교정을 제시한다. 구현된 시스템에서는 사용성 향상을 위해 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 다른 응용프로그램에서의 입력과 동시에 문장 교정 결과를 얻을 수 있다. 외국인의 작문 환경에 대한 평가에서는 타 시스템에 비해 검출률을 약 45% 향상시켜, 제안된 시스템을 사용하는 경우 외국인 사용자가 스스로 작문 오류를 판단하고 수정할 수 있어 한국어 학습에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
양성자 치료 시 양성자 빔의 특성을 이용하여 치료 부위에 국부적인 선량을 부여하고 정상조직에 불필요한 선량을 줄이기 위해서는 인체 내 양성자 빔의 비정을 실시간으로 확인하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구팀은 24개의 섬광검출기 배열 및 24채널의 신호 처리 시스템으로 구성된 즉발감마선 카메라 모듈을 개발하고 있다. 본 연구에서는 다채널의 섬광 검출기 신호를 처리하기 위하여 이중모드 다채널 신호 처리 모듈을 개발하여 그 성능을 평가해보았다. 성능을 평가한 결과 에너지 교정 모드를 통해 다채널의 섬광검출기에 대하여 동시에 에너지 교정이 가능함을 확인하였고, 이를 통하여 정확하게 3 MeV에 해당하는 측정 하한 값을 결정할 수 있었다. 고속 데이터 획득 모드를 통해 45 MeV 양성자 빔에서 발생한 즉발감마선 분포를 측정한 결과 $3{\times}10^9$개의 양성자 빔에서도 양성자 선량 분포와 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 빔 비정을 평가한 결과 $17.13{\pm}0.76mm$로 EBT film을 통하여 측정한 비정인 16.15 mm와 굉장히 밀접한 관련이 있음을 확인하였다.
한국광학회 1991년도 제6회 파동 및 레이저 학술발표회 Prodeedings of 6th Conference on Waves and Lasers
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pp.144-149
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1991
코헤런트 라만분광학 실험에 사용할 다중채널 데이터 수집과 제어장치를 제작하고 프로그램을 개발하였다. CARS 신호를 규격화하기 위해 두 레이저의 세기를 측정하기 위해 최대값 검출기를 제작하였고, 제작한 로직제어기를 프로그램으로 제어하여 측정을 동기시켰다. 또한 우라늄 음극전구의 optogalvanic 신호를 측정하여 섹소레이저의 파장을 교정할 수 있었다. 프로그램은 매뉴선택방식으로 작성하여 수정과 사용이 용이하도록 하였다. 실제로 압력이 100 Torr 인 질소의 CARS 신호를 측정하여 이 장치의 유용성을 확인하였다.
번역 품질 예측은 기계번역 시스템이 생성한 번역문의 품질을 정답 번역문을 참고하지 않고 예측하는 과정으로, 번역문의 사후 교정을 위한 번역 오류 검출의 역할을 담당하는 중요한 연구이다. 본 논문은 문장 수준의 번역 품질 예측 문제를 HTER 구간의 분류 문제로 간주하여, 번역 품질 말뭉치의 HTER 분포 불균형으로 인한 성능 제약을 완화하기 위해 인조 사후 교정 말뭉치를 이용하는 방법을 제안하였다. 결과적으로 HTER 분포를 균등하게 조정한 학습 말뭉치가 그렇지 않은 쪽에 비해 번역 품질 예측에 더 효과적인 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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