본 논문에서는 선형궤환 등화방식과 결정궤환 복조방식을 결합하여 차동 PSK 신호검출에 필요한 등화기 구조를 제안한다. 이 등화기의 출력을 등화기의 궤환부로 입력하기 앞서, 결정궤환 복조방식에 근거하여 적절히 변형함으로써 제안된 구조는 마치 결정궤한 등화기처럼 동작한다. 모의 실험 결과는 실제로 제안된 등화기가 기존의 차동검파 방식의 등화기 보다 월등한 성능을 나타내고, 동기검파를 위한 결정궤환 등화기에 근접한 성능을 가짐을 보여준다.
변압기의 고체 절연이 열화 되거나 불순물 및 수분이 혼입되어 임계치 이상의 고전계가 인가되면 결합부분에서 부분방전이 발생한다. 현재 변압기에서 부분방전을 검출하기 위해서는 부싱탭을 이용하거나 전류센서, 초음파센서 등을 이용하여 부분방전을 검출하고 있지만 전기적인 부싱탭이나 전류센서를 이용한 검출 방법은 주변 잡음의 영향을 많이 받고 초음파법은 감도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이에, UHF 방식을 이용한 부분방전 검출 기술이 전력기기의 초기 고장진단을 발견하는 효과적인 방법으로 인식되고 있다. 최근에는 이러한 UHF 진단방식의 높은 감도, 외부노이즈에 대한 적은 영향, 온라인 측정의 가능성의 장점으로 전력용 변압기에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 전력 변압기에서 PD 진단에 적합한 UHF 센서의 개발에 대해서 소개한다. 제안된 UHF 센서는 광대역(500 ~ 1,500MHz)에서 측정이 가능하며 감도가 우수하며 특정 대역에서 공진점을 가지는 다중 공진 모노폴 안테나 타입이다. 안테나 시뮬레이션 및 해석을 통해 유중 부분방전을 모의하여 감도 측정을 실시한 결과 제안된 UHF 센서가 전력용 변압기의 부분방전 측정에서 높은 감도를 나타냈으며, 기존 측정 방식의 단점을 보완할 수 있는 방안으로서 전자파를 이용한 부분방전 측정에 대한 기초연구를 실시하여 변압기 운전중에 전자파 측정에 의한 부분방전 감시가 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 X-ray 영상을 얻기 위한 검출기 중 직접 검출방식에 쓰이고 있는 광도전체(Photoconductor)의 전극으로 Au를 사용하여 전기적인 특성을 파악하였다. Au는 유기물에 대한 반응이 적고 전기 전도도가 좋은 물질로서 투명전극으로 많이 쓰이고 있는 인듐 주석 산화물(ITO)을 대체할 수 있는 물질로 각광받고 있다. 우선 시편 제작을 위해 투명한 기판(Corning Glass, 0.7t)위에 하부전극으로 Au를 $3cm{\times}3cm$의 크기로 Physical Vapor Deposition(PVD) 방식을 이용하여 증착하였다. 이 때 챔버 내 저진공은 Rotary Pump를 이용하여 $3.9{\times}10-2Torr$ 이하를 유지하고 고진공은 Diffusion Pump를 이용하여 $5.3{\times}10-5Torr$ 이하를 유지하였다. 완성된 하부전극 위에 광도전체인 $HgI_2$를 폴리머 물질에 교반하여 메탈 폴리머 결합을 가진 Paste를 제조하고 이 Paste를 Screen Printing Method를 이용하여 증착 후 건조하였다. 마지막으로 시편위에 상부전극을 하부전극과 같은 조건으로 증착함으로서 시편을 완성한다. 상하부 전극으로 쓰이는 Au의 증착 조건을 변화시키면서 그에 따른 시편의 전기적인 특성 변화를 관찰하였다. 그 결과, Au의 증착온도와 질량에 따라 특성이 변화함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 디지털 방사선 검출기에서 Au 전극의 적용 가능성을 확인하였으며, 추후 Au 증착 조건의 최적화를 통해 방사선 검출기의 효율 향상을 위한 연구를 하고자 한다.
본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발된 시역계측알고리즘[1]을 실제시스템에 구현한 후 문제점을 분석하고, 그 문제점을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구팀에서 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발한 이전의 시역계측기술[1]은 기존의 비올라-존스 얼굴 검출기[2]에 의한 얼굴검출 결과와 비올라-존스 얼굴 검출기의 단점을 보완하기 위해 새롭게 추가된 옵티컬-플로우 특징점 추적 알고리즘[3]에 의한 얼굴검출의 두 결과를 선형적으로 결합하여 시청자의 시역위치를 예측하였다. 하지만, 모바일 3D 디스플레이의 특성한 급격한 조명의 변화에서 옵티컬-플로우에 의한 특징점 추적알고리즘에 심각한 오류가 발생하는 문제점이 있다. 이러한 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다.
캡술내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한번의 검사에 평균 8~12 시간 정도의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 수작업으로 진행되고 있어, 캡술내시경 영상 분석 자동화에 대한 기술적인 수요가 높아지고 있는 추세이다. 이를 위해, 캡슐내시경 영상 분석에 대한 많은 연구가 진행되고 있는데, 본 연구에서는 그 중에서도 폴립 영상에 대한 검출 자동화 연구에 주목하였다. 폴립이란 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변으로, 많은 연구에서 기계학습 혹은 딥러닝 방식을 적용하여 이를 검출하기 위한 연구를 수행하였다. 그러나 캡슐내시경 영상의 특성상, 병번이 있는 영상이 굉장히 적기 때문에 일반적인 딥러닝 방식의 적용으로 좋은 성능을 내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 폴립 검출 컨볼루션 신경망 설계를 위한 멀티 스케일에 대한 원형 검출기법을 결합하여 폴립이 의심되는 영역을 추출해주는 특징 추출 기법으로, 수집한 데이터 150장에 대한 실험한 결과 약 82%의 성능을 보였다.
객체 검출은 다양한 컴퓨터 비전 응용 분야의 핵심 기술이지만 조명 변화와 기하학적 왜곡에 강인성을 갖기 위해서는 막대한 계산이 필요한 기술이다. 최근에 이 문제를 분류기의 토대로 체계화함으로써 효과적으로 해결하기 위한 접근법들이 소개되고 있다. 그 중 무작위 fern 알고리즘은 단순한 구조와 높은 인식 성능으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 무작위 fern 알고리즘은 화소간의 밝기 차이만으로 특징을 추출하고 있어 대조, 조명 변화와 같은 밝기 변화나 잡음에 대해 취약점을 갖는다. 본 논문에서는 기존의 무작위 fern의 단점을 개선하기 위해 패치의 기하학적 구조를 반영할 수 있는 깊이 정보를 결합시킨 결합형 무작위 fern을 새로이 제안하고 이를 이용한 객체 검출기의 성능 개선 방안을 제시한다. 모의실험을 통해 결합형 무작위 fern이 기존 방식보다 조명의 영향이나 잡음에 강인함을 보인다.
본 논문에서는 개별 센싱 결과를 결합하기 위해 센싱의 성능은 연판정 방식보다 낮지만, 시스템의 부담이 적고 비교적 단순한 방식인 경판정 방식을 적용하였으며, 센싱의 성능을 높이기 위해 각 CR 기기의 검출 확률을 반영하여 가중치를 설정하고, 계산된 가중치가 개별 센싱 결과에 재반영되어 결합하는 최적화된 경판정 방식을 제안한다. 기존의 경판정 방식과 달리 가중치를 적용하여 센싱 성능을 높이도록 하였고, 모의 실험 및 분석을 통하여 성능을 나타내었다. 1차 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였고, 1차 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다.
질화티타늄(Titanium Nitride, TiN)은 화학적 안정성이 우수하고, N/Ti 원소 비율에 따라 열전도성 및 전기전도성이 변화하는 특성을 가지고 있어서 Metal Insulator Silicon (MIS) 나 Metal Insulator Metal (MIM) capacitor의 metal electrode 물질로 적용되고 있다. $TiCl_4$와 $NH_3$ gas를 이용하여 $500^{\circ}C$ 이상의 고온 조건에서 Chemical Vapor Deposition (CVD) 법으로 TiN 박막을 증착하는 방식이 가장 널리 사용되고 있으나, TiN 박막 내의 Chlorine (Cl) 원소가 SiO2 두께와 누설전류 밀도를 증가시키는 요인으로 작용하므로 Cl의 거동 및 함량 제어를 통한 전기적인 특성의 향상 평가가 요구되고 있다[1-3]. 본 실험에서는 $SiO_2$ 위에 TiN을 적층 한 구조에서 magnetic sector type의 Secondary Ion Mass Spectrometry (SIMS)를 이용하여 Cl 원소의 검출도 개선 방법을 연구하였다. 일반적인 $Cs^+$ 이온을 이용하여 $Cl^-$ 이온을 검출할 경우에는 TiN 하부에 $SiO_2$가 존재함에 따른 charging effect와 mass interference가 발생되는 문제점이 관찰되었다. 이를 개선하기 위해 Cl과 Cs 원소가 결합된 $ClCs^+$ cluster ion을 검출하는 방법을 시도하였으나, Cl- 이온 검출 방식에 비해 오히려 낮은 검출도를 나타내었으나 Cl 원소가 속하는 halogen 족 원소의 높은 전자 친화도 특성을 이용한 $ClCs_2^+$ cluster ion을 검출하는 방법[4]을 적용한 경우에는 $ClCs^+$ 방식에 비해 검출도가 3order 개선되는 결과를 확보하였으며, 이 결과를 토대로 Cl dose ($atoms/cm^2$) 와 Rs (ohm/sq) 간의 상관 관계에 대해 고찰하고자 한다.
샷 경계 검출(Shot Boundary Detection)은 영상 콘텐츠 분석을 위한 필수적인 기술이며, 다양한 방식으로 편집된 영상의 샷 경계를 정확하게 검출하기 위한 연구가 지속되어 왔다. 그러나 기존에 연구들은 고정된 샷 경계 검출 알고리즘이나 매뉴얼한 작업과 같이 학습이 불가능한 과정이 포함되어 있어 성능 개선에 한계가 있었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 제거한 End-to-End 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시공간 정보 추출성능을 높이기 위해 행동 인식 데이터셋을 이용한 전이학습을 사용하고, 샷 경계 검출 성능을 높이기 위해 개선된 지식의 증류기법(Knowledge Distillation)을 결합한다. 제안하는 모델은 ClipShots 데이터셋에서 DeepSBD 에 비해 cut transition 과 gradual transition 이 각각 5.4%, 41.29% 높은 성능을 보였고, DSM 과의 비교에서 cut transition 의 정확도가 1.3% 더 높은 결과를 보였다.
본 논문에서는 SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 기반 상호협력 릴레이 시스템에서 MS(Mobile Station)와 RS(Relay Station)가 서로 다른 DFT 확산 크기를 갖는 제 적용 가능한 두 가지의 수신 다이버시티 결합 기법들을 제안한다. 첫번째 기법인 simplified-MRC (5-MRC) 기법은 추정된 채널 가중치와 SC-FDMA 신호 검출에 의해 얻은 초기 검출치를 사용하여 시간 영역에서 다이버시티 결합한다. 두번째 기법인 interference rejection-MRC (IR-MRC) 기법은 수신단에서 DFT 확산 길이를 조절하여 주파수 영역에서 다이버시티 결합한다. 모의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 수신 다이버시티 결합 기법들이 ZF(Zero Forcing) 검출 방식을 이용한 기존 MRC 기법과 비교하여 크게 성능 이득이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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