본 논문에서는 0.25-$\mu$m 디지털 CMOS공정으로 제작된 UHF대역 RFID를 위한 무선통신용 쿼드러처(Quadrature) 출력이 가능한 Integer-N방식의 PLL 주파수 합성기를 설계 및 제작하여 측정하였다. Integer-N 방식의 주파수 합성기의 주요 블록인 쿼드러처 전압제어 발진기(Voltage Controeld Oscillator, VCO)와 위상 주파수 검출기(Phase Frequency Detector, PFD), 차지 펌프(Charge Pump, CP)를 설계하고 제작하였다. 전압제어발진기는 우수한 위상노이즈 특성과 저전력 특성을 얻기 위해 LC 공진기를 사용하였으며 전압제어 가변 캐패시터는 P-channel MOSFET의 소스와 드레인 다이오드를 이용하여 설계되었으며 쿼드러처 출력을 위해 두 개의 전압제어발진기를 서로 90도 위상차를 가지도록 설계하였다. 주파수 분주기는 프리스케일러(Pre-scaler)와 아날로그 디바이스사의 칩 ADF4111을 사용하였으며 루프 필터는 3차 RC필터로 설계하여 측정하였다. 측정결과 주파수 합성기의 RF 출력 전력은 50옴 부하에서 -13dBm이고, 위상 잡음은 100KHz offset 주파수에서 -91.33dBc/Hz 이었으며, 동작 주파수영역은 최소 930MHz에서 최대 970MHz이고 고착시간은 약 600$\mu$s이다.
항공기용 복합재료 내부 여러 층에서 발생하는 박리를 정량적으로 평가하기 위한 X-ray 후방산란 검사장치를 개발하였다. 복합재료 두께방향으로의 역산란 밀도변화로부터 층간 박리를 검사하는 슬릿 방식의 카메라와 컴퓨터로 제어되는 X-ray 선원, 그리고 센서로 구성되는 X-ray 후방산란장치를 제작하여 그 성능을 충격하중에 의해 만들어진 인공결함시편을 이용해 검증하였다. 결함평가를 위해 복합재료내 산란장의 크기를 이론적으로 계산하는 수학적 해석 모델을 볼츠만 방정식을 이용하여 제안하였으며 적응필터 알고리즘을 사용하여 산란 노이즈를 최소화 하였다. 다중 박리 결함을 X-ray 후방산란장치를 통해 효과적으로 검출하였으며, 박리 위치와 박리 상태를 모두 정확하게 검사할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
LiDAR 자료의 전처리 방법에 관한 다양한 연구 및 이와 관련된 다양한 알고리즘이 개발되고 있으며 크게 원시 LiDAR 자료를 직접 활용하는 방법과 원시 LiDAR 자료를 DSM 혹은 영상(image)와 같은 정규격자형식의 자료로 변환하여 사용하는 방법으로 접근하고 있다. 정규격자형식으로 변환하여 사용하는 대표적인 방법인 영상처리 기법을 이용하는 방법은 수치해석기 법의 적용이 용이하고 평활화를 통하여 노이즈의 일부가 제거되고 모델링에 유리한 장점이 있으나 자료의 변환과정에서 원시자료의 정보손실의 단점이 있다. 본 연구에서는 일반적으로 정규격자형식의 자료에 적용되는 경계검출 알고리즘 및 필터링기법 등의 영상처리기법을 벡터형식의 LiDAR 원시자료에 직접 적용하기 위한 알고리즘을 제시하고 지면정보 추출 정확도를 비교함으로써 궁극적으로는 원시자료의 정보손실을 최소화한 지면정보 추출기법을 제시하고자 하였다.
비상체가 자세를 유지하기 위한 자세기준에는 비상체의 무게중심을 지나 서로 직교하는 3축을 취하는데 그것을 각각 롤(roll)축, 피치(pitch)축, 요(yaw)축 이라 부른다. 자세측정 장치는 이 3축에 대한 변동을 검출하는 센서이다. 본 논문에서는 HMD에 자세측정 장치를 부착하고. 이동로봇플랫폼에 팬틸트를 장착하여 카메라를 제어한다. 가속도센서는 진동에 매우 취약하기 때문에 센서데이터에 노이즈가 심하게 발생하며, 센서데이터를 매핑(mapping)하는 과정에서 데이터들의 간격이 많이 벌어지는 문제도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 평균필터와 Cosine Interpolation을 적용하여 팬틸트 동작을 방해하는 요소를 제거하였다. 제안한 성능을 평가하기 위해 실외환경에서 HMD에 부착한 센서데이터를 원격으로 전송하여 이동로봇에 탑재된 팬틸트 카메라를 제어하였다. 실험결과 약간의 지연은 발생하였으나 비교적 안정하게 팬틸트 카메라가 제어됨을 확인할 수 있었다. 또한, 이동로봇은 평지나 경사면 등 어떠한 지형에서도 주행이 가능함을 확인할 수 있었다.
PWM 전압원 인버터를 통상적인 스위칭 방법으로 동작시킬 때, 직류 전압원의 단락을 방지하기 위하여 스위칭 신호에 데드타임을 삽입한다. 이러한 데드타임은 인버터 시스템의 제어 성능에 좋지 않은 영향을 발생시킨다. 따라서 이 데드타임의 영향을 보상하는 것이 필요하다. 또한 이 데드타임의 영향을 근본적으로 방지할 수 있는 최선의 방법으로써 데드타임 최소화 스위칭 방법을 고려할 수도 있다. 본 논문에서는 데드타임 최소화 스위칭 방법의 하나인 새로운 스위칭 방법을 제안하였다. 제안한 스위칭방법에 의하면 전류 극성이 절환되는 경우에 있어서, 단 한 번의 매우 짧은 데드타임만이 적용된다. 적용되는 데드타임은 스위칭 소자의 턴오프 시간보다 짧거나 같다. 그리고 제안하는 방법은 인버터의 출력 전류를 제어하는 경우에 있어서는, 지령전류의 극성 정보에 의하여 구현될 수 있기 때문에 극성 절환 시점을 판단하기 위하여 실제 전류를 이용하는 경우에 비하여 레벨 검출의 난점, 노이즈 등등의 문제점을 해결하기 쉽다.
최근 공정 및 계측기술이 발전함에 따라 밀링, 그라인딩, 브로칭 등 공정작업의 온라인 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 온라인 모니터링 시스템은 공구의 마모나 파손 등과 같은 공정변화를 가급적 조기에 발견함으로써 설비를 보호하고 불필요한 비용의 발생을 억제하는 데 그 목적을 두고 있다 본 논문에서는 온라인 공정관측 데이터가 프로파일로 주어질 때 웨이블릿변환을 이용한 $T^2$-검정과 신경회로망의 모니터링 성능에 대해 고찰한다. 2006년 Axinte가 제시한 절삭력 데이터를 이용하여 수치실험을 수행한 결과, 웨이블릿기반 $T^2$는 양호한 검출력을 나타냈지만 그 검사특성은 자기상관에 매우 민감하게 반응하였다. 반면, 자기상관의 존재 하에서도 신경회로망은 $T^2$-검정에 비해 매우 안정적인 검사특성을 갖는 것으로 나타났다. 이는 웨이블릿기반 $T^2$-검정에 노이즈분석을 위한 적응적인 요소가 필요하다는 점을 시사한다
본 논문은 천이 검출기를 이용하여 아날로그-디지털 변환기(ADC)의 정적 파라미터를 테스트 하는 내장 자체 테스트 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ADC의 정적 테스트에서 가장 널리 사용되는 히스토그램 방법을 대체할 수 있다. 입력되는 테스트 신호는 상향 램프 신호를 사용하며 오프셋, 게인, INL(Integral Non-Linearity), DNL(Differential Non-Linearity)과 같은 정적 파라미터를 테스트 할 수 있다. 제안하는 방법은 실제 테스트 환경에서 랜덤 노이즈에 의해 발생할 수 있는 천이 구간 문제를 해결할 수 있으며, 테스트 스펙으로 주어지는 오차 허용 범위의 다양한 경우에 대해서 효율적으로 테스트를 수행할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 정적 테스트를 올바르게 수행하는 것과, 기존 방법에 비해 하드웨어 오버헤드가 줄어드는 것을 보여준다.
본 논문에서는 2.5[kW]급 선박용 HID 탐사등 조명을 위한 Soft-start 개방회로 전압 및 정전류 순차 제어 방식을 제안한다. 제안된 제어회로는 HID 탐사등의 안정적인 점등을 위하여 개방회로 전압과 점등 전류를 순차적으로 제어하는 방식으로, 특히 전원투입 상태에서의 안정성을 위하여 일정한 입력전압에 대해서 Soft-start 기법을 적용하여 개방회로 전압 제어모드로 동작하도록 설계되었다. 또한, 점등개시 신호의 입력에 따라 제어모드를 전압제어에서 전류 제어모드로 변경하여 단일 PWM 제어소자에서 동시에 처리하도록 하였다. 한편, 입력 노이즈 및 개방회로 전압의 검출을 간단한 원칩 마이크로 프로세서로 구현하여, 오동작 및 점등 실패에 대한 강인성을 부가하도록 하였다. 제안된 제어기는 실제 선박용 HID 탐사등의 적용 시험을 통하여 그 안정성을 시험하였다.
최근 효율적인 유도전동기 운전은 벡터제어에 의해 고성능 산업응용 분야에 쓰이고 있으며, 전동기 회전속도를 검출하기 위해 속도센서를 모터에 부착한다. 그러나 속도센서가 있으므로 나타나는 단점인 전기적 노이즈 발생을 최소화하도록 케이블 배치를 하여야 하며, 견고성이 떨어지고, 가격이 상승하는 등 단점이 많아 속도 센서가 없는 속도센서리스 벡터제어 이론에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 타부 탐색을 이용한 유도전동기의 센서리스 벡터제어기를 연구하였다. 제안된 유도전동기 센서리스 벡터제어기는 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 타부 탐색법을 이용하여 첫 번째는 속도 추정기 초기 PI 게인 파라미터를 최적화 하는 부분이며, 두 번째 부분은 속도 제어기 PI 게인 파라미터를 최적화 시키는 부분이다. 제안된 타부 탐색법은 이웃해 영역을 찾는 방법을 삼각형 랜덤 분포를 이용하여 탐색 성능을 향상 시켰다. 제안된 방법을 유도 전동기 센서리스 벡터제어기에 적용하였고 성능을 시뮬레이션과 실험으로 검증하였다. 그 결과 부하의 변동에도 안정적으로 동작하였으며 유용성을 입증하였다.
최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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