신호등을 제어하는 교통신호제어기는 차량의 흐름을 제어하는 중요한 역할을 하는 장치이다. 만약 도심지에서 교통신호제어기가 침해되었을 경우 교통마비 현상이 발생하거나 자칫 교통사고까지 유발할 수 있다. 하지만 현 교통신호제어기는 물리적 보안 이외 인증, 행위제어, 통신구간에 대한 보안이 무척 취약하다. 따라서 이를 보안하기 위해 각각의 위험 요소에 대해 분석하고 그에 맞는 대응방안을 마련할 필요가 있다. 본 논문에서는 신호등 교통신호제어기의 취약점을 분석하고 각각의 취약점에 대해서 대응책을 제시하고자 한다.
최근 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 둥을 제공하는 멀티미디어 장치에서 2 개의 스피커나 헤드폰을 이용하여 3 차원 입체 음향효과를 내고자 하는 가상 입체음향 기법에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다 가상 입체음향 기법 중 다채널 입체음향을 이용하여 입체음향효과를 가진 2 채널 출력을 구성하는 방식의 대표적인 것으로는 입체음향 정위효과를 내는 HRTF(Head Related Transfer Function)이 있다. 그러나 이 방법은 전달함수와 입력 신호의 컨볼루션(Convolution)방법을 이용함으로써 계산량이 복잡하여 실시간 구현에 많은 제약을 주고 있다. 본 논문에서는 다채널 입력으로 현재의 DVD, HDTV 등에서 사용되는 Dolby-Digital 복호화기를 사용하여 입체음향 시스템을 구현할 경우 가상입체음향 신호처리에 사용되는 HRTF 계수를 MDCT 계수로 구성하여 이를 통한 가상입체음향 신호처리방식의 계산량 감소방법에 대하여 설명하고 있다.
목적: fMRI와 뇌파의 동시측정 방법은 높은 시간적-공간적 해상도를 동시에 달성할 수 있는 뇌기능 측정을 가능케 하고, 각각의 방법이 제공하는 정보를 상호보완적으로 동시에 이용할 수 있도록 하는 유용한 방법이다. 그러나 자기공명영상을 얻기 위한 경사자계가 유발하는 잡음과 높은 자기장 내에서의 심장박동으로 인한 미세한 움직임 때문에 생기는 잡음이 뇌파신호의 질을 크게 저하하는 요소로 작용하여 이를 해결하기 위한 계측시스템의 최적화와 신호처리 방법의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 평균차감법과 recursive least square 적응 필터링 방법에 기반한 심장 박동잡음의 감소를 위한 신호처리 방법의 개발 결과에 대한 연구 결과를 제시한다.
최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.
실외 환경에서는 일반적으로 드론의 위치 측정 또는 위치 제어를 위해서 위성항법장치를 사용한다. 위성항법장치는 실내 환경에서 신호 수신이 어렵기 때문에 실내에서의 위치 측정과 항법을 수행하기 위해서 많은 연구가 이루어진다. 기존의 연구들은 드론에 추가적인 센서를 요구하거나 사전 실내 환경 설정을 가정한다. 그러나 추가적인 장치나 환경 설정 없이 드론의 관성항법장치만으로도 위치 측정이 가능하다. 관성항법장치는 가속도를 적분하여 이동한 거리를 파악하기 때문에 시간이 지날수록 오차가 누적되는 문제점이 있으며 비행 중 기체 진동으로 인한 측정 오차로 정확한 이동거리를 산출해내는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제들을 드론의 특성을 반영하여 관성항법장치로부터 발생한 오차를 줄여 보다 정확한 드론의 실내 위치측정 방법을 제안한다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이런한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 싶어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이러한 전동차 신호전달시스템 분석을 년 연구에서 하고자 한다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이런한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이러한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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