국내와 국외에서 생산된 두 가지 종류의 AAS 기기를 이용하여 대기분진 시료를 분석하였다. 국내에서 생산된 제품의 경우, 단색화 장치의 성능면에서 선택된 파장들에 대한 광량의 세기가 우수하게 관찰되었다. 그리고 원자화장치의 경우, 재현성을 높이기 위하여 미세방울을 제외한 모든 큰 방울을 폐기 잔유물이 남지 않도록 하였다. 기기의 검출부에서는 저역 통과 filter를 사용하여, 데이터의 노이즈를 줄였다. Au 표준 용액을 이용한 검출한계 실험 분석치는 약 $0.015{\mu}g/L$ 수준의 높은 감도로서 외국사의 성능과 뚜렷한 큰 차이를 구분하기는 어려웠다. 본 연구진은 이러한 분석기법을 활용하여 서울시내 7개 지역 주요 관측점을 중심으로 2001년부터 2002년 봄까지 일년 동안 대기보전시료를 채취하였다. 이들 시료를 이용하여 분진 중에 결합된 중금속성분의 (Pb, Cu, Mn, Cd, Ni, Fe, Cr, Co, Mg, Al) 농도를 분석하였다.
납축전지는 가장 오래된 충전식 배터리 시스템으로 현재까지 충전식 배터리 분야에서 자리를 지키고 있다. 이 배터리는 다양한 이유로 열폭주 현상이 생기는데 이는 큰 사고로 이어질 가능성이 있다. 그렇기 때문에 열폭주 현상을 예방하는 것은 배터리 관리 시스템의 핵심부분이다. 최근에는 열폭주 위험 배터리 셀을 기계학습으로분류하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 비지도학습인 DBSCAN 클러스터링과 통계적 방법을 사용하여 열폭주 위험 셀 탐지 및 검증 알고리즘을 제안하였다. BMS에서 측정한 lead-acid 배터리의 저항 값만을 사용하여 열폭주 위험 셀 분류 실험을 진행하였고 본 논문에서 제안한 알고리즘이 열폭주 위험 셀을 정확히 검출해 냄을 보여주었다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 배터리 내 열폭주 위험이 있는 셀과 노이즈가 심한 셀을 분류할 수 있었으며 그리드 서치를 통한 DBSCAN 파라미터 최적화를 통해 열폭주 위험 셀을 초기에 검출해 낼 수 있었다.
실시간 동작영역 검출 알고리즘의 차영상 기법은 배경프레임을 이용한 방식과 이전프레임을 이용한 방식으로 구분된다. 배경프레임을 이용한 방식은 사전에 분석한 배경정보를 기반으로 정확한 동작영역을 검출할 수 있는 방법이다. 하지만 배경정보가 변경될 경우 정보갱신이 요구되므로, 실시간 응용분야에 제한적이다. 이전프레임을 이용한 방식은 현재프레임과 시차간격이 존재하는 이전프레임을 취득하여 동작의 윤곽선을 검출한다. 하지만 실제 윤곽선과 오차를 보여 보정이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문이 제안하는 3 way-diff 알고리즘은 프레임 제작과정 중 발생되는 반사된 빛 영역과 차영상 기법을 이용해 동작의 윤곽선을 구하므로, 기존 방식들에 배경의존성 및 부정확성을 보완한다. 다중 차영상 기법 및 비트단위의 AND 연산으로 수행되며, 이 과정으로 배경프레임을 이용한 방식의 정확성과 이전프레임을 이용한 방식의 환경적응력을 융합하며 노이즈의 발생을 감소시킨다. 또한 제안하는 기법의 성능은 CASIA의 Gait 데이터베이스 샘플을 이용해 각 기법에 대한 성능평가로 증명한다.
최근, 인체 내 양성자 빔의 선량 분포를 검증하기 위해 새로운 개념의 영상기법인 감마 꼭지점 영상(gamma vertex imaging, GVI)이 제안되었다. GVI는 양성자 빔과 매질과의 핵반응으로 인해 발생하는 즉발감마선의 발생 위치를 결정하기 위해 입사한 감마선을 전자 변환기에서 전자로 변환한 후 전자의 궤적을 추적하는 방법을 사용한다. GVI 영상장치는 감마선을 전자로 변환하기 위한 전자 변환기, 전자 궤적을 추적하기 위한 2대의 양면 실리콘 스트립 검출기(double-sided silicon strip detector, DSSD)와 전자의 에너지 결정을 위한 섬광체 흡수부 검출기로 이루어진다. 본 연구에서는 GVI 영상 장치를 구성하는 DSSD 전용의 신호처리 장치를 구성하는 핵심 장치인 전하 민감형 전치증폭기(charge sensitive preamplifier, CSP) 모듈과 성형 증폭기 모듈을 개발하였으며, 상용 제품과 성능을 비교해 보았다. 감마선원의 에너지 스펙트럼 측정 결과, 자체제작 CSP 모듈이 상용 제품보다 에너지 분해능이 약간 낮은 것을 확인하였으며, 성형 증폭기의 경우 거의 동일한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 개발된 신호처리 장치의 노이즈의 크기를 나타내는 $V_{rms}$ 값은 6.48 keV으로 평가되었으며, 이는 145 ${\mu}m$의 DSSD에 전달되는 전자의 에너지( > ~51 keV)를 고려할 때 본 장치를 이용하여 전자의 궤적을 충분히 정확하게 결정할 수 있음을 확인할 수 있음을 보여준다.
최근 많은 TV 영상에서 시청자의 시각적 편의와 이해를 고려하여 자막을 삽입하는 경우가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자막을 비디오 내 하단부에 위치하는 인위적으로 추가된 글자 영역으로 정의한다. 이러한 자막 영역의 추출은 비디오 정보 검색(video information retrieval)이나 비디오 색인(video indexing)과 같은 응용에서 글자 추출을 위한 첫 단계로 널리 쓰인다. 기존의 자막 영역 추출은 자막의 색, 자막과 배경의 자기 대비, 에지(edge), 글자 필터 등을 이용한 방법을 사용하였다. 그러나 비디오 영상내 자막이 갖는 낮은 해상도와 복잡한 배경으로 인해 자막 추출에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 코너검출기(corner detector)를 이용한 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 해리스 코너 검출기를 이용한 코너 맵 생성, 코너 밀도를 이용한 자막 영역 후보군 추출, 레이블링(labeling)을 이용한 최종 자막 영역 결정, 노이즈(noise) 제거 및 영역 채우기의 네 단계로 구성된다. 제안하는 알고리즘은 색 정보를 이용하지 않기 때문에 여러 가지 색으로 표현되는 자막 영역 추출에 적용가능하며 글자 모양이 아닌 글자의 코너를 이용하기 때문에 언어의 종류에 관계없이 사용 될 수 있다. 또한 프레임간 자막 영역 업데이트를 통해 자막 영역 추출의 효율을 높였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 비디오 자막 영역 추출 방법임을 보이고자 한다.
선택적 릴레이는 일반적으로 신호대잡음비(SNR)를 평가하여 재전송을 결정한다. 하지만, 이 방식은 릴레이에서 instantaneous 노이즈를 고려하지 않게 되므로 릴레이에서 오류가 있는 신호를 재전송할 위험이 있으며, 이는 결과적으로 목적지에서의 심볼 검출에 악영향을 끼친다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 본 논문에서는 수신된 심볼의 신뢰성을 위해 SNR 대신 새로운 심볼에러확률(SEP)를 제안한다. 모의실험 결과는 제안한 SEP-based SR이 릴레이의 위치와 문턱 값에 상관없이 기존의 SNR-based SR에 비해 좋은 성능을 가짐을 알 수 있다.
본 논문에서는, 움직이는 영상을 충돌방지 시스템에 의해 검출한다. 이런 영상의 노이즈는 평균 필터로 제거시킨다. 그리고, 이진 차 영상을 이용하여 움직임이 감지되었을 경우에는 라벨링과 투영방법에 의해 움직임 영역만 정확히 추출하였다. 그 후에 시스템의 추적모드에 의해서 이미지가 천천히 움직일 경우 추적창의 중심은 이전 프레임의 추적창으로부터 이동한다. 그리고, 추적 창은 추적모드와 탐지모드로 나누고, 차 영상 데이터의 대차 상관 값에 의해 결정하였다. 탐지모드는 외란에 의한 에러를 감소하기 위해서 탐지-시간 값의 비교로 추적단계를 계속 진행할 것인지 아닌지를 결정하였다. 이와 같은 움직이는 영상의 탐지와 추적을 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 연구에서는 항원-항체 결합반응을 통해 액상의 단백질 분자를 감지할 수 있는 SH형 SAW센서를 개발하였다. 측정하고자 하는 항원으로는 anti-Human-immune-globulin (anti-HigG) 단백질을, 이에 대응하는 항체로는 HigG를 채택하였다. 압전 단결정 LiTaO₃를 사용하여 100 MHz로 발진되는 센서를 제작하고, 센서의 지연선 위에 Ti/Au층을 증착하였다. 증착된 Au층 위에 SAM (self assembled monolayer)을 형성시켜서 추가되는 항원의 농도에 의한 센서의 주파수 변화를 측정하였다. 개발된 센서의 최소검출단위는 노이즈 레벨 400 Hz 이하 값에 10.8 ng/ml/Hz의 민감도를 가지며, anti-HigG 항원의 질량하중 효과에 대해 안정적인 반응을 보였다.
본 연구에서는 적외선 카메라 기반의 비접촉식 측정 방법을 이용하여 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는데 그 목적이 있다. 실험에는 10명(남 6명, 여 4명, M ± SD = 24.17 ± 2.16세)의 피험자가 참여하였다. 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 과제는 얼굴 표정 모방 과제와 얼굴 표정 자발적 표현 과제로 구분되어 두 사람은 표정으로 상호작용하였고, 2번씩 반복 진행하며 적외선 카메라를 통해 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이동 평균 기법을 활용해 눈깜빡임 노이즈를 제거하고 동공 크기 개인차로 데이터 표준화를 진행하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.508 ± 1.278)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.681 ± 0.968) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(18) = -2.313, p = 0.033). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감의 유무를 추정하는 규칙을 정의하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
엑스선 디지털 검출기의 내부 픽셀들은 조금씩 다른 감도와 오프셋 변동을 가지게 되어 불균일한 영상이 얻어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 flat-field 보정 방법이 개발되었고, 이는 디지털 의료 영상 시스템의 전처리 과정에서 필수적으로 수행된다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 이유로 균일하지 않은 영상이 획득되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 디지털 의료 영상 장비에서 획득된 불균일한 영상에 flat-field 보정을 다시 적용시켜 화질이 개선되는 것을 확인하였다. 그리고 객관적인 화질의 평가를 위해 보정 전후의 NPS를 각각 산출하여 비교하였다. 주파수 영역에서 잡음의 변화를 분석한 결과 저주파수 성분의 잡음이 flat-field 보정 후에 크게 제거된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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