본 논문에서는 커패시턴스를 이용해 수액 내에 있는 공기방울을 검출하고 수액의 성분을 구분 할 수 있는 측정기의 원리에 대해 제시해보려 한다. 이 측정기의 원리는 유전율의 변화를 감지하여 수액의 종류를 판단하고, 수액 내부의 기포를 검출해내는 등 의원성 사고를 근본적으로 막는 데에 그 의의가 있다. 실험결과 본 연구에서 제작한 측정기로 수액에 따른 값의 차이를 확인하였고, 발생한 기포에 대한 출력 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 커패시턴스 차폐의 정도가 결과의 신뢰도 측면에 중요한 요인으로 작용하고 있음을 확인 할 수 있었다. 향후 외부 간섭에 따른 노이즈에 대한 추가적인 커패시턴스 차폐 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 논문은 전력품질 향상을 목적으로 VSC의 새로운 제어 기법의 디자인에 대하여 기술하였다. 전압강하의 빠른 검출 기술은 동기 회전 d q-기준축에서 순시값의 검출을 통해서 구현되었다. 1차 디지털 필터는 노이즈에 대하여 둔감한 특성을 막을 수 있는 검출 알고리즘을 부가하였다. 필터의 전체 검출과 컷오프 주파수 사이에서 관계에 대하여 기술하였다. 에너지 저장 요소로서 사용되는 캐패시터 뱅크의 사이즈는 회로 해석으로서 입 출력 에너지의 관점에서 디자인 되었다. 마지막으로, 제안된 기법의 유효성은 모의실험을 통하여 증명되었다.
휠로더는 붐과 버켓을 제어하여 굴삭 및 덤핑 작업을 수행한다. 휠로더 장비 운전은 반복 작업이 많고, 작업환경이 열악하지만 오직 사람에 의한 수작업으로 진행되고 있다. 최근 전장품에서도 무인 자동화 시스템을 적용하려는 요구가 점차 증가하고 있다. 휠로더의 자동화 시스템은 안정된 제어를 위해 정확한 각도 검출을 검출이 필수적이다. 본 논문은 노이즈에 강인 하면서 정밀 각도 제어를 위한 신호처리시스템을 제안한다. 제안 시스템을 구현하여 휠로더 붐각도 시스템에 적용한 결과 약 0.1도 각도 변화 검출이 가능하였다.
본 논문은 Deep-learning 기반의 검출모델을 이용하여 연속적으로 입력되는 비디오 이미지 내의 해당 대상체를 의미별로 분류해야하는 문제에 대한 구현방법에 관한 논문이다. 기존의 대상체 검출모델은 Deep-learning 기반의 검출모델로서 유사한 대상체 분류를 위해서는 방대한 DATA의 수집과 기계학습과정을 통해서 가능했다. 대상체 검출모델의 구조개선을 통한 유사물체의 인식 및 분류를 위하여 기존의 검출모델을 이용한 분류 문제를 분석하고 처리구조를 변경하여 개선된 비전처리 모듈개발을 통해 이를 기존 인식모델에 접목함으로써 대상체에 대한 인식모델을 구현하였으며, 대상체의 분류를 위하여 검출모델의 구조변경을 통해 고유성과 유사성을 정의하고 이를 검출모델에 적용하였다. 실제 축구경기 영상을 이용하여 대상체의 특징점을 분류의 기준으로 설정하여 실시간으로 분류문제를 해결하여 인식모델의 활용성 검증을 통해 산업에서의 활용도를 확인하였다. 기존의 검출모델과 새롭게 구성한 인식모델을 활용하여 실시간 이미지를 색상과 강도의 구분이 용이한 HSV의 칼라공간으로 변환하는 비전기술을 이용하여 기존모델과 비교 검증하였고, 조도 및 노이즈 환경에서도 높은 검출률을 확보할 수 있는 실시간 환경의 인식모델 최적화를 위한 선행연구를 수행하였다.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 글러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역분할 시 노이즈문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화합으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
탐침형 정보 저장 장치는 원자 현미경의 원리를 이용한 차세대 고밀도 저장장치로 여겨진다. 정보의 크기가 수십 나노미터 이하이므로 정밀한 위치 제어 알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 별도의 위치 센서없이 복수개인 탐침을 이용하여 원하는 데이터 위치로 이동하는 servo algorithm, 정보 추종을 위한 tracking algorithm 및 위치 검출용 탐침의 수를 줄이고 최적 제어기 설계를 위한 노이즈 특성 안정화를 위한 servo code 설계법을 제안하고 제어기 설계법을 제안한다.
The corona in oil, the surface discharge in oil, the void discharge which could be in a transformer were imitated by using three electrodes with different shapes and the frequency bands of each ultrasonic signal were measured. After emitting artificial noises toward the transformer, only ultrasonic signals were extracted by frequency filtering, from the ultrasonic signals with noises at partial discharge. As a result, it was confirmed that the ultrasonic signals due to the corona in oil, the surface discharge in oil, the void discharge could be distinguished from the noises.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역 분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역 분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역 분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역 분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.
본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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