본 논문은 소의 모색에 관여하는 Melanocortin I recepter (MCIR) 유전자의 염기서열을 기초로 정확하게 한우와 젖소를 구분할 수 있는 단일 염기 변이를 이용하여 기존의 방법보다 2배 이상으로 빠른 속도로 한우와 젖소를 판별할 수 있는 multiplex PCR 기술에 관한 것이다. 또한, 동 기술에 적용된 기술에는 기존의 방법으로는 동시 판별을 할 수 없었던 소의 암수 구분이 가능하도록 수컷 판별을 위한 표지 유전자인 SRY 유전자를 적용함으로써 한우와 젖소 그리고 압수를 고속으로 동시 판별이 가능하게 되어 젖소가 한우로 둔갑되는 현재의 불법 유통의 문제점을 해결해 주는 새로운 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
지폐 인식 자동화기기가 여러 분야에 보편화되면서 다양한 지폐를 고속으로 처리할 수 있는 고속지폐 인식 자동화 기기가 요구되고 있다. 하지만 대부분의 지폐 인식 자동화 기기가 고속화에 적합하지 않은 구조로 설계되어 있고 신권 추가가 용이하지 않다. 본 논문은 고속 Paper Currency 인식 시스템에 적합한 범용 하드웨어 시스템과 Bayes Rule 기반의 고속 인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 범용 하드웨어 구조는 고속의 CIS(Contact Image Sensor)와 DSP(Digital Signal Processor) 그리고 Dual Memory System으로 구성되었다. Bayes Rule에 기초한 고속 인식 알고리즘은 기존의 Paper Currency 인식 시스템에 사용되었던 기계학습 방법에 비해 신권 추가가 쉽고 적은 연산으로 권종을 판별할 수 있어 고속 지폐 인식 자동화기기에 적합하다. 본 논문에서는 제안된 방법들을 실제 자동화기기로 구현하여 그 유용성을 검증한다.
본 논문에서는 움직임 추정시 인접된 블록간의 탐색 영역이 중첩됨을 이용하여 전역 탐색 기법과 동일한 성능을 유지하면서 계산량을 현저히 감소시킬수 있는 고속 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 현재 움직임 추정을 행하고자 하는 블록에 대한 탐색점 중에서 인접된 블록과 중첩되는 탐색점에 대하여는 먼저 평균 절대 오차 (mean absoulte difference; MAD)를 계산할 필요가 있을지에 대한 판별을 행한 뒤 MAD 계산이 필요한 경우에 대하여서만 MAD를 구한다. MAD 계산 여부에 대한 판별에는 현재 블록과 인접 블록간의 MAD 와 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD를 이용한다. 여기에 사용된 현재 블록과 인접 블록간의 MAD는 각 블록에 대하여 한번만 계산하면 되고, 인접 블록의 각 탐색점에 대한 MAD는 이미 구해져 있기 때문에 한번의 MAD 계산을 추가함으로써 탐색점 수를 현저히 감소시킬 수 있었다. 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 전역 탐색 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 트래픽 정보취득을 위하여 영상의 라인 샘플링을 이용한 고속이동물체 속도 측정 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 트래픽 정보 취득을 위한 속도 측정은 도로에 제 1 샘플라인과 제 2 샘플라인을 설정해 놓고, 물체가 샘플라인을 통과할 때 취득된 영상의 시변환 색조 데이터와 기준영상 색조 데이터 사이에서 차영상 기법으로 자동차를 검출하고, 자동차가 두 샘플라인 사이에 거리를 통과할 때 점유하는 프레임수로 속도를 측정하였다. 제 1 샘플라인과 제 2 샘플라인에서 각각 검출된 자동차의 색조로 동일성 판별을 하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 주행하는 자동차를 대상으로 동일성 판별 및 속도 측정을 한 결과, 동일성 판별은 두 개의 샘플링 라인을 통과하는 자동차의 색조 데이터로 판별됨을 보였고, 자동차의 속도 측정은 X-밴드 속도 측정 시스템과 비교한 결과 3% 이내임을 보였다.
최근 절삭공정은 다량의 칩을 생성시킬 수 있는 고능률화를 지향하고 있으므로 공작기계의 능력을 충분히 이용하려면 고속 가공에 따른 칩처리 문제가 선결되어야 한다. 고속가공시 발생하는 연속형 칩은 공구의 마모를 촉진하고 제품의 표면에 흠집을 내기도 하며 절삭점 부근에 칩이 엉기는 경우 여러가지 트럭블을 일으키게 되므로 가공계의 무인화, 자동화를 가로막는 가장 큰 요소가 되고 있다. 본 연구에서는 방사온도계를 이용하여 각 가공에 있어서 칩 상태에 따른 방사온도계의 출력값을 검토한 후 퍼지추론을 통하여 실시간으로 칩상태를 판별할수 있는 알고리즘을 개발하여 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
본 논문은 고속 영구자석형 동기전동기의 센서리스 제어에 관한 것이다. 정지상태에서 초기 기동시 부터 고속영역까지 센서리스 알고리즘을 구현하기 위하여 슬라이딩 모드 관측기를 적용하여 회전자의 회전각을 실시간으로 관측하여 벡터제어 알고리즘을 구현하였다. 슬라이딩 모드 관측기의 채트링을 개선하고 넓은 속도 범위에서 안정된 응답을 얻기 위하여 속도에 따른 가변 이득 알고리즘과 관측기의 수렴을 여부를 판별하여 제한된 PWM 주기 내에서 관측기를 반복수행 관측기의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안 하였다. 또한 제안된 알고리즘을 실험을 통하여 검증을 하였다. 초기 기동시 및 고속 영역에서 우수한 성능의 센서리스 알고리즘 구현되었을 확인하였다.
이상유동은 원자력 발전소 내 노심과 석유 수송 등 여러 산업 분야에서 빈번히 관찰된다. 이상유동영역은 두 상의 성질과 유량의 차이, 그리고 유로의 구조에 따라 결정된다. 유동영역의 판별은 시스템 설계 및 안전 해석에 있어 중요하기 때문에 많은 이론과 실험 연구들이 수행되었다. 본 연구는 파이프 내의 이상유동장에서 각 이상유동영역 및 천이경계에서의 특징 파악을 위한 기초 연구로서, 30 mm의 내경을 갖는 수직관의 수직상향류 공기-물 이상유동영역을 고속카메라와 Wire-mesh sensor(WMS)를 이용하여 판별하였다. 또한 유동양식을 정량적으로 판별하기 위해 액막 두께를 적용하였다. 판별한 실험 데이터를 Taitel 외와 Mishima와 Ishii의 유동양식선도와 비교하였다. 실험을 통해 판별한 유동영역은 기존의 유동양식선도와 전체적으로 잘 일치함을 보였다.
인간은 오감을 풍요롭게 느끼면서 생활하기 때문에 인간의 행복한 삶을 영위하기 위해서는 청력이 손상되지 않도록 주의하여야 한다. 생활환경에서 입게 되는 청력손상은 특정 주파수대역이 먼저 손상되는 부분대역에서 청력손상이 일반적이다. 그러나 청력손상의 초기 통증이 별로 나타나지 않아서 그 증세를 초기단계에는 알아내기가 어렵다. 본 연구에서는 간단한 어플 등을 통해 손쉽고 빠르게 청력손상을 자가 측정할 수 있는 고속 측정법을 제안하였다. 이 방법은 voice soub-band별 이득 보상된 pure tone 9개를 번갈아 양쪽 귀에 들려줌으로써 자신의 청력손상을 스스로 고속 판별하게 된다. 1인당 27초 동안 18번의 톤 펄스를 들려주었을 때, 12명의 피험자들 중에서 1명이 부분청력손상 의심자로 확인되었다. 그리고 피험자들에게 들린 횟수 청력판별법을 알려주니, 실험참가자들 스스로가 자신의 청력손상여부를 바로 판별해 내었다. 이러한 측정방법은 스마트 폰으로 27초 내에 양쪽 귀의 청력을 간단히 판단함으로서 병원에서는 10분 이상 소요되었던 청력측정이 비교적 정확하게 이루어져서, 시간과 비용을 줄이면서 청력건강을 유지할 수 있음을 파악하였다.
數MHz의 대역폭을 갖는 표준 주파수 대역폭의 애널로그(analogue) 신호를 8it) 정도의 디지틀(digital)신호로 정확하게 변환할 수 있는 대부분의 A/D변환기는 구성이 복잡하고 값도 고가이다. 따라서 본 논문에서는 전압제어 발진기(voltage-controlld oscillator)와 디지틀 판별기를 사용하여 간단한 고속 디지틀 變換機를 구성함으로써 종래의 고속 A/D 변환기에서 사용되어 오던 복잡한 論理回路를 제거하여 속도를 개선함과 동시에 회로의 단순화에 따른 경제적인 실리를 기하였다. 이 방법은 음성이나 영상신호를 8비트의 정도의 2진 부호로 변환 전송하는데 적합할 것이다.
얼라인(Align) 보정은 제품 생산 전/후 빈번하게 사용되는 머신비전 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 생산품에 각인된 마커(Marker) 또는 생산품에 존재하는 유니크한 패턴을 이용하여 생산품의 각도와 위치를 고속으로 판별하고 보정하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 템플릿매칭(Template Matching)의 속도를 개선한 적분 히스토그램(Integral Histogram)의 변형을 이용하여 후보들을 추출하고, 클러스터링을 적용하여 후보들을 축소하는 방법을 적용 후 마커의 각도와 위치를 판별하는 방법을 제안하였다. 실험결과, 클러스터링을 적용하기 전 보다 클러스터링을 적용 후 약 5s 719ms 개선된 것을 알 수 있었고, 각도 판별에서도 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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