최근 국내에는 원활한 교통 흐름을 위해 연륙교, 연도교등 다수의 해상 교량을 보유함에 따라 통항 안전 관련 해상사고 발생 가능성이 증가하고 있다. 반송파 위상정보를 이용한 정밀측위기법을 선박항해에 적용하기 위해서는 항해시 교량 및 시설물 등의 영향으로 위성 신호세기가 미약해지는 환경에서도 정밀측위의 연속성을 유지해야한다. 그러나 반송파 위상 정보는 미약한 위성신호세기 환경에서 측정잡음이 급격히 증가하여 반송파 미지정수 검색 및 유지를 어렵게하고 이로 인해 정밀측위를 불가능하게 한다. 본 논문에서는 위성신호가 미약해지는 환경에서 정밀측위의 연속성을 유지하기 위하여 관성센서 정보를 이용하였다. 관성센서와 위성정보를 이용하여 해당위성의 ICP(Integrated Carrier Phase)를 추정한다. 추정한 ICP를 이용하여 반송파 위성을 재구성함으로써 끊김없이 반송파 미지정수를 유지하여 연속적이며 안정적인 측위결과를 생성한다.
스마트 구조물에 적합한 탄성파 검출 센서로서 고분자 압전센서를 이용한 부착형 센서에 대한 연구를 수행하였다. PVDF와 P(VDF-TrFE)에 대하여 센서로서의 특성을 평가하였으며 상용화된 PZT 센서와 비교하였다. 음향임피던스가 서로 다른 여러 가지 재료에 고분자 압전센서를 부착하여 연필심 파괴 시 발생하는 탄성파를 검출하여 분석하였다. 센서의 직경이 증가함에 따라 검출 신호의 최대 진폭 값은 증가하였으나 센서의 주파수 검출한계는 감소하는 것으로 나타났다. 시편의 음향임피던스가 감소할수록 검출신호의 최대 진폭 값은 증가하였으며 주로 저주파수의 주파수 성분의 신호에 민감한 것으로 분석되었다. 전반적으로 P(VDF-TrFE) 센서가 PVDF 센서보다 감도 면에서 다소 양호한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 심장의 심근세포의 탈분극과 재분극을 반영하는 불응기(Refractory Period)를 이용한 R-파 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-정점을 검출한다. 먼저 상대적으로 높은 전위 점을 R-정점 후보로 추출하고, 그 후보 점에 대해 첨도와 전위를 고려한 불응기를 구한다. 다음으로 불응기내에서 R-파의 형태학적 특징을 이용하여 R-정점을 검출한다. 제안 알고리즘은 적은 연산을 가지므로 실시간 처리가 가능하다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 99.7% 이상의 매우 우수한 검출율을 보였다.
GBAS 기반의 정밀 접근 서비스를 제공하기 위해서 항행 서비스 제공 주체는 GBAS 시스템의 성능이 국제 표준에 정의된 요구 조건을 만족하는지를 확인하여 사용 승인을 획득하여야 한다. 특히 항공기 안전에 직접적으로 영향을 미치는 무결성 성능의 검증을 위해서는 무결성 위협요인 정의와 검출기법 분석 및 구현된 시스템의 검출성능 평가 등의 작업이 시스템 제작자에 의하여 수행되어야 한다. 본 논문에서는 GBAS 무결성 위협요인 중 코드 반송파 발산 현상에 대응하기 위하여 KIMS 소프트웨어에 구현된 검출기법들의 검출성능 확인 통계시험 결과를 기술한다. 성능 확인을 위하여 개발된 분석 및 통계시험 절차를 소개하며, 절차에 따른 분석 결과 및 시험 시나리오 제작 방법, 수행된 시험의 결과를 분석하였다. 시험 결과 KIMS 소프트웨어에 구현된 검출기법들은 예측된 최소 검출가능 오차와 같은 크기의 발산이 발생하였을 때, 각 기법에 할당된 고장검출실패율 요구 조건을 만족하며 위협요인을 검출해 낼 수 있는 것을 확인하였다.
제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
간질은 신경세포의 일부가 짧은 시간동안 과도한 전기를 발생시킴으로써 일어나는 신경계의 발작적 증상으로 배경 활동파와는 구별되는 극파, 예파, 예파와 서파를 동반한 극서파 복합(sharp and slow complexes)의 뇌파 특징파를 갖는다. 장시간의 뇌파기록에서 시간의 절약과, 정량화를 위해 컴퓨터를 이용한 간질 파형의 자동 검출은 객관성을 높이고 정량적인 해석을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 간질 뇌파를 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 신경망을 사용하였다. 웨이브렛 변환은 잡음을 제거하고 간질 뇌파의 특징을 강조하며 신경망의 입력노드수를 줄였다. 전문가에 의해서 분류된 간질특성과 정상뇌파를 신경망에 입력시켜 최적의 신경망구조를 선택하였고, 검출 문턱치를 설정하였다. 신경망은 200ms(26개의 데이터포인트)신호의 웨이브렛 결과와 웨이브렛 변환후 데이터 상의 최대, 최소 기울기가 입력되어 전체 28개의 입력 노드로 구성하였다. 은닉층은 18노드, 문턱치값은 민감도와 선택도가 일치하는 0.65가 사용되었다. 결과로 임상 환자 데이터에 입력되어 78.54% 의 검출률을 보였다.
본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.
본 논문에서는 단상 전원의 위상 및 주파수 검출을 위해 전차원 상태관측기를 이용한 가상 2상 방식의 단상 위상고정루프(PLL: Phase Locked Loop) 제어기를 제안한다. 기존의 방식은 전원단에 주입된 저차 고조파를 완벽하게 제거하지 못하여 전체 PLL 시스템에 영향을 주게 된다. 제안된 알고리즘은 전차원 상태관측기를 사용하여 기본파와 고조파를 분리하고 고조파 성분을 효과적으로 제거 및 검출하여 기본파 성분만을 발생한다. 그리고 가상 발생신호 및 기존 입력신호를 함께 제어함으로써 기존방식보다 정상상태 오차를 감소시킬 수 있다. 모의실험결과 및 실제실험결과를 통하여 설계한 제어기에 의해 발생된 주파수가 실제값에 수렴하였으며 정상상태 추정 특성이 향상됨을 검증하였다. 또한 고조파 성분이 효과적으로 제거되고 기본파 성분만을 출력하는 것을 확인하였다.
인버터 구동 영구자석 동기전동기에서 고정자 권선과 인버터 스위치에 고장이 존재할 때 동작 중 실시간으로 고장을 검출하고 고장의 유형을 판별할 수 있는 진단 기법이 제시된다. 제안된 기법은 q축 전류의 2차 고조파를 실시간으로 관찰함으로써 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법을 이용해 구해진다. 고장 검출 시 진단 알고리즘은 고장 유형 판별모드로 전환되어 상전류의 파형 분석을 통해 고장의 유형을 판별한다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 시스템과 고조파 분석 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 요구하지 않으며 정상상태 조건이 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.
본 연구는 박판 용접부 결함 검출 기법의 확립을 위해서 실시된 기초 연구로서, 전기강판 소재의 모재에 인위적인 결함을 작성하고, 이론 및 시험적 결과를 이용하여 결함을 검출하기 위한 최적의 조건과 임계 검출 결함 크기를 조사한 것이다. 이를 위해서 소재의 dispersion curve를 구하고, 두께 2.4mm의 박판에 대해서 tone burst방식에 의한 초음파 탐상을 실시하였다. 실험적 검토를 행한 결과 840kHz의 가진 주파수와 30도 그리고 85도의 입사각이 최적의 탐상 조건임을 알았다. 한편, 초음파의 속도와 dispersion커브를 비교 검토하여 본 바, 30도의 입사각에서 발생하여 전파하는 초음파는 symmetic mode이고 85도의 입사각에서는 antisymmetric mode의 파가 전파하고 있었다. 결함의 위치와 형상에 따라 반사파의 특성이 다르게 나타나고 있었으며, 특히 표면 결함의 경우에는 antisymmetric 모드의 초음파가 symmetric 모드 보다 높은 반사파 에너지를 나타내고 있었다. 또한 이러한 초음파 모드의 종류와 결함 검출과의 관계에 대해서는 유도파의 구조에 의해서 설명이 가능했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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