경희대학교에서 제작중인 초소형 위성 TRIO-CINEMA (TRiplet Ionosphere Observatory-Cubesat for Ion, Neutral, Electron and MAgnetic fields)에 탑재될 입자검출기 STEIN (SupraThermal Electron, Ion, Neutral)은 정전 편향기를 이용하여 4~300keV의 대전입자 혹은 중성입자들을 분리하여 검출하도록 이루어져있다. CINEMA 운용 궤도에서는 STEIN 정전 편향기를 통하지 않고 검출기 내부로 들어오는 입자들로부터 생기는 배경계수가 포함되어 검출될 것으로 예상되므로 STEIN 검출기의 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 배경계수값을 예측할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SPENVIS (The Space Environment Information System)를 통해 CINEMA 운용 궤도에 존재하는 입자들의 유량을 계산하였고 GEANT4 (GEometry ANd Tracking)를 통해 CINEMA 운용 궤도상의 STEIN의 외부 환경을 모사하여 배경계수값을 예측하였다. 향후 STEIN의 측정값에 배경계수값을 차감한다면 측정값의 신뢰성이 높아질 것으로 기대된다.
신재생에너지원의 급속한 보급, 고신뢰 및 고효율 전원망에 대한 고객의 요구, 디지털부하의 급증 등 기술적 사회적 환경의 변화에 따라 직류배전망에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 직류배전망의 안전성에 대한 문제도 지속적으로 제기되고 있다. 특히 지락, 단락사고, 절연고장, 낙뢰, 아크, 전식 등으로부터 인체 감전과 기기의 소손, 정지 또는 오동작이 발생될 수 있으며 이로 인해 심각한 문제를 야기될 수 있다. 국제표준 IEC 60364에서는 전기설비에 따른 접지시스템을 TT, TN 및 IT접지의 3가지로 분류하고 있다. TN접지방식은 전원선과 설비외함의 노출 도전부를 보호도체를 사용하여 공통으로 접지하는 계통을 말한다. 따라서, 전원선이 외함에 접촉되거나 인체의 감전에 의한 누전사고가 발생하였을 때 전원선 전체를 통하여 흐르는 전류의 차이를 검출함으로서 사고전류의 검출이 즉각 이루어 질 수 있다. 교류계통에서는 영상전류검출기에 의하여 누설전류의 검출이 가능하지만 직류계통에서는 영상전류검출기를 사용할 수 없으므로 새로운 방식의 누전검출장치의 개발이 요구된다. 또한 감전 사고는 인체의 사고와 설비의 사고 두 가지로 구별되며, 효율적인 전력운영과 안전을 위하여 두가지 사고에 대해 통합적으로 구분 동작이 가능한 누설전류 검출기 개발이 요구된다. 본 연구에서는 TN접지계통에서 직류누설전류 검출이 가능한 홀 센서(HCT)를 사용하여 인체 및 설비의 누설전류 패턴에 따라 구분 동작이 가능한 직류용 누설전류 검출기 개발에 관한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 다중 위상주파수검출기를 사용하여 fractional 스퍼를 줄이는 주파수 합성기를 제안하였다. 기존의 fractional-N 위상고정루프에서 발생하는 스퍼를 줄여주는 구조의 위상주파수 검출기를 사용하여 fractional-N 위상고정루프에서 fractional 스퍼를 억제할 수 있는 주파수 합성기를 설계하였다. 제안된 구조는 두 가지의 에지 검출 방식을 갖는 새로운 구조의 위상주파수검출기를 사용하여 위상주파수검출기의 출력 신호의 최대 폭을 제한하여 fractional 스퍼의 크기를 줄이도록 하였다. 제안된 주파수 합성기는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정 파라미터들을 사용하여 HSPICE로 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션의 결과는 제안된 형태의 주파수 합성기는 빠른 위상고정시간을 가지고 fractional 스퍼를 감소시킬 수 있음을 보여준다.
천체 B-선 관측용으로 많이 이용되고 있는 X-선 비례계수관을 실험실형으로 재작하고 그 특성을 조사하였다. X-선 검출기의 구조는 10 $\times$ 20 $\times$ 2cm3 인 검출체적내에 10개의 전극선이 설치되어있는 다중선 비례계수관이며, 검출가스로서 Argon(90%) + CH4 (10%)인 g혼합가스를 사용하였다. 이러한 구조에서 5.9 keV에 대한 에너지 분해능은 16%를 얻었으나, 정상적인 전극연결방법에서는 검출기 끝측에 위치한 전극에서 생기는 electric field 변형매문에, 양극선 배열방향에서 조정된 이득의 군일성이 나쁘게 나타났다. 따라서 다중선들의 각 전극선에 전압보상법(voltage compansation method)을 적용하여 검출기 전반에 걸친 이득의 균일성을 2 % (rms 값) 이내로 보정할 수 있었다. 아울러 신호처리회로 중 에너지분석을 위한 파고분석기, 비 X-선 재거를 위한 상승시간선별기(rise-time discriminator)등을 제작하였으며 이들을 이용한 전반적인 신호처리회로의 구성에 대하여 논하고자 한다.
본 논문에서는 위상획득과정과 동기과정에서 trade-off 현상을 향상시킨 듀얼 위상 주파수 검출기를 제안하여 차지펌프 PLL을 설계하였다. 듀얼 위상 주파수 검출기는 상승에지에서 동작하는 POSITIVE 위상 주파수 검출기와 하강에지에서 동작하는 NEGATIVE 위상 주파수 검출기로 구성되어 있다. 제안한 차지펌프는 전류뺄셈회로를 이용하여 전류 부정합을 감소시켰으며, reference spurs와 전압제어발진기의 변동을 감소시킬 수 있도록 구현하였다. 제안한 차지펌프 PLL은 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 사용하여 SPICE로 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 1.6~1.85GHz의 넓은 동기범위를 나타내었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.1-4
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2001
본 논문은 통기 코드분할다중접속(CDMA)을 위해 블라인드 적응 다중 사용자 검출기를 발전시킨 것으로 심벌 오율 성능을 증가시키기 위해 결정 궤환 블라인드 적응 다중사용자 검출기(DFBD)를 제안하여, 블라인드 적응 다중 사용자 검출기(BD)와 비교하였으며, 시뮬레이션에 의해 제시한 검출기가 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 검출기의 중심축을 자동 보정하는 초소형 CT를 설계 및 제작하고 성능을 검증하였다. 3D CAD 데이터와 초소형 CT 검출기 중심축을 수동으로 보정하여 촬영한 X-ray 데이터를 사용하여 3차원 재구성 성능을 평가하였다. 그 결과, 중심축이 0.25° 이상 기울면 원형 깨짐 현상이 발생하면서 3차원 재구성 영상의 품질이 급격히 저하된다는 사실을 발견하였다. 검출기 중심축 자동보정 장치를 적용하여 검출기 중심축이 시편 회전축과 일치하도록 보정하여 3차원 재구성 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 동영상에서 제한된 종류의 동적 객체를 자동적으로 검출하여 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 객체 검출 기법[1]과 객체 추적 기법[2]의 협업을 통해 이를 수행한다. 검출기는 매 장면마다 객체들을 검출하고 이 중 높은 신뢰도의 객체에 대해 추적을 시작한다. 추적기는 이전 장면에서 학습된 분류기에 기반하여 객체를 추적한다. 추적 결과와 겹치는 검출 결과를 분석하여 현재 장면에서 객체의 정확한 위치와 모양을 추정한다. 겹치는 검출 결과가 없을 때는 검출기로 부터 추적 결과의 신뢰도를 측정하고 문턱값에 따라 추적을 계속 진행하거나 종료한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 검출 성능을 보임을 확인한다.
2-D OCDMA는 근거리 광통신망의 구현을 위한 유력한 기술적 해법으로 고려되고 있으며, 다양한 2-D OCMA 기법/기술에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단극부호를 사용하는 2D OCDA 통신망의 성능분석을 위한 새로운 다중접속 간섭모델을 제안하고 이 간섭모델을 기초로 하는 최대공산검출기를 유도한다. 또한, 이들 최대공산검출기와 기존에 제안된 보다 단순한 구조를 갖는 검출기의 검출성능을 컴퓨터 모의실험을 통해 비교한다. 상대적으로 복잡한 연산이 어려운 순수 광통신망에서의 적용을 고려하여 각 검출기의 구현복잡도를 평가하고, 그 결과 Pulse-Binomial 모델과 Pulse-Poisson 모델로부터 유도된 최대공산 검출기와 AND 검출기가 검출성능과 구현용이성측면에서 최적균형점에 있음을 확인한다.
자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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