거동이 불편한 노인 및 장애인의 이동을 위한 휠체어 사용 시, 사용하지 않는 상 하지의 근력 저하 등 운동 능력의 감소를 초래할 수 있다. 특히, 척수손상 및 뇌졸중 편마비와 같은 중증 장애인은 거동이 제한되어 운동이 부족하고 근력 유지가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 중증 장애인의 특성을 고려하여 상 하지 운동 및 재활훈련이 가능한 지능형 휠체어 로봇 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 전동 휠체어, 개인의 특성 파악을 위한 생체인식모듈, 그리고 상 하지 재활 로봇으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 개발된 로봇의 설계 및 구성에 대해 설명하고 운용 방법을 제시한다. 또한, 제안한 시스템의 추종 성능을 검증하기 위하여, 비장애인 피험자를 대상으로 재활 운동 수행시 생체 신호 변화에 따른 위험상황 분석과 휠체어 로봇이 이동하면서 상 하지 재활운동 기능에 대한 성능평가를 수행한 결과, 피험자의 재활 운동 수행 시 위험상황 분석에 대한 평균 정확도는 86.7%, 관절각도 최대 오차는 상지 2.5도, 하지 2.3도로 재활 운동 수행에 충분한 추종성능을 나타냈다.
연구개발활동, 그리고 그 성과물인 지적재산이 가져오는 경제적 효과는 오래전부터 경제학자들에게 매력적인 연구분야로 인식되어 왔다. 그러나 우리나라의 경우에는 가용 자료의 부족 등의 이유로 이 분야의 연구가 그다지 활발히 이루어지지 못하였다. 이러한 문제인식하에 본 연구는 지적재산의 대표적 형태라고 할 수 있는 '특허'가 우리나라 상장기업들의 시장가치에 미친 영향을 분석해보고자 시도하였으며, 가능한 한 다양한 각도에서 문제에 접근하기 위하여 사건연구와 패널분석의 두 가지 분석기법을 병행하였다. 먼저, 특허취득 공시에 대한 일별주가의 반응을 사건연구기법을 통해 분석한 결과, 기업의 특허취득이 가지는 경제적 가치가 상당히 높은 것으로 파악되었다. 특허공시가 시장에 유의한 주가상승 신호를 주는 것으로 파악되었으며, 이러한 효과는 비교적 오랜 기간에 걸쳐서 유지되는 것으로 나타났다. 또한 증권거래소 상장기업들의 연간 패널자료를 토대로 분석한 결과 역시 특허취득이 누적적으로 기업의 시장가치에 유의하고 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 행해진 분석들은 우리나라의 특허제도가 가지는 유효성을 지지하는 결과로 해석할 수 있다. 그러나 이러한 연구결과가 현행 특허제도의 최적성을 지지하는 것은 아니며, 특허제도가 경제에 미치는 파급효과를 극대화하기 위해서는 추후 보다 심도 깊은 경제학적 분석들이 활발히 이루어져야 할 것이다.
해저면에 착저된 물체를 탐지하는 문제는 다양한 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 천해에서 평탄한 해저면에 물체가 놓여있는 경우 이것의 위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존 방법으로는 사이드스캔소나를 사용하여 탐지영역내에서 영상을 얻고 영상신호처리 기술을 이용하여 원통을 인식하는 연구들이 수행되어 왔으나 이는 높은 주파수를 사용하기 때문에 탐지거리가 짧고 깨끗한 영상을 얻기 위한 탐지시간이 길다. 본 논문에서는 6~20KHz의 중주파수의 linear frequency modulated (LFM) signal을 사용하는 monostatic active sonar system을 사용하여 수심 100m 내외의 천해에서 연속적인 ping에 따른 received reflected signals 간의 모델링을 수행하여 이 모델링 error의 변화에 따라 착저된 물체의 유무를 결정짓게 된다. 이 방법은 해저면이 균일한 sediment로 구성되었다는 가정만을 기반하며, 추가적으로 sediment를 구성하는 종류에 대한 사전 정보가 필요없다는 장점이 있다. 탐지확률과 탐지거리 측면에서 제안된 방법의 가능성을 모의실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 무선으로 전력과 데이터를 받는 온서 센서 태그 칩을 $0.18-{\mu}m$ CMOS공정으로 제작하였다. 태그 칩 구동에 필요한 전력은 쇼트키 다이오드로 구성된 전압체배기를 이용하여 리더로부터 받는 UHF 대역 (900 MHz) RF 신호를 이용하여 발생시킨다. 태그 칩이 위치한 부분의 온도는 sub-threshold 모드에서 동작하는 새로운 저전력 온도-전압 변환기를 이용하여 측정되고, 이 아날로그 전압은 8-bit 아날로그-디지털 변환기를 통해 디지털 데이터로 표시된다. ASK 복조기와 간단한 디지털 회로로 구성된 회로 블록을 이용해 여러 태그 칩 중에 단일 칩을 선택할 수 있는 식별자 정보를 인식할 수 있다. 제작된 온도 센서는 주변 환경 온도 $20^{\circ}C$ to $100^{\circ}C$ 사이의 온도를 측정한 결과, $0.64^{\circ}C/LSB$의 해상도를 나타내었다. 온도 센서 구동에 필요한 입력 전력은 -11 dBm이었고, 온도 오차는 최대 $0.5^{\circ}C$, 칩 면적은 $1.1{\times}0.34mm^2$, 동작주파수는 100 kHz, 전력소모는 64 ${\mu}W$, 변환율은 12.5 k-samples/sec을 가진다.
본 연구에서는 기업가치평가에서 발생액에 대한 정보를 투자자들이 기업가치에 반영하는지를 실증적으로 검증하였다. 즉, 기업이 제공하는 재무제표 정보에 대해 경영자의 회계적 선택에 대한 특성, 기업의 회계시스템의 특성 및 투자자의 특성을 고려하여 발생액의 의미를 구분하고, 자본시장에서 투자자들이 발생액에 어떠한 의미를 부여하고 있는지를 실증적으로 검증하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 재량적 발생액은 기업가치와 음(-)의 상관관계를 나타내 투자자들은 경영자의 회계적 선택에 대해 부정적인 시각을 가지거나 또는 기업가치평가요소 정보의 노이즈(noise)로 인식하는 것으로 나타난 반면 비재량적 발생액은 그렇지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 재량적 발생액은 순장부가치 정보에 대한 노이즈로 작용하는 것으로 나타났으며, 비재량적 발생액은 그러한 영향이 없는 것으로 나타났다. 셋째, 재량적 발생액은 순이익 정보에 대한 노이즈로 작용하며, 비재량적 발생액도 그러한 영향이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 발생액이 기업가치평가에서 가지는 의미를 분석하였다. 본 연구의 결과로 볼 때, 발생액은 기업가치를 증가시키는 정보가 아니며, 투자자들은 재량적 발생액을 고려하여 기업가치평가요소 정보를 해석하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 경영자들은 시장의 평가를 높이기 위해 재량적 발생액을 사용하여 신호하는 것은 바람직한 전략이 될 수 없음을 시사한다.
본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
선천성 면역은 병원성균의 침입에 대항하기 위한 숙주의 최초 방어체계라 할 수 있다. 이러한 선천성 면역반응은 병원균들이 가지고 있는 독특한 구조를 인식하는 TLRs에 의해서 조절되어 진다고 알려져 있다. 숙주에 침입한 여러 병원성균들이 TLRs를 자극하며 이렇게 자극된 신호들은 아래로 전달되어 전사요소 $NF-{\kappa}B$의 활성화를 유도하고 결국 COX-2와 같은 염증 유발인자를 유도하여 암이나 질병을 유발하게 된다. 우리는 이번 연구를 통하여 생강 추출물중의 하나인 6-shogaol이 어떻게 $NF-{\kappa}B$ 활성화나 COX-2 발현을 조절하여 항염증 효과를 가지고 있는지를 알아보았다. 6-shogaol은 TLR2, TLR3, TLR4 agonists에 의해서 유도된 $NF-{\kappa}B$ 활성화와 COX-2 발현을 억제하였다. 이러한 결과는6-shogaol이 여러 병원균들로부터 유도되는 염증반응이나 만성적인 질병들을 조절할 수 있다는 중요한 결과를 보여주는 것이라 할 수 있다.
디지털 방사선 시스템은 영상의학에서 큰 비중을 차지하고 있다. 잘못된 영상이 제공 된다면 이는 환자의 건강에 나쁜 영향을 줄 수 있기에, 올바른 디지털 방사선 영상이 제공되어야만 한다. 또한, artifact는 오진으로 이어질 수 있다. 디지털 방사선 시스템에서 발생하는 artifact를 종류별로 분석하여 그 결과 분석하였다. 본 연구에서 사용된 artifact는 서울의 종합병원 급 의료기관에서 2007년부터 2014년까지 수집된 자료들이다. 수집된 자료는 발생 원인별로 구별하여 그 원인을 분석하였다. artifact는 하드웨어적 artifact, 소프트웨어적 artifact, 사용자 오류, 시스템 artifact 및 기타로 구분하였다. 하드웨어적 artifact는 Ghost가 가장 빈번하게 관찰되었으며, 이는 신호의 잔류에 의한 것이다. 다음은 RF 잡음에 의한 오류, 장비 내 이물질에 의한 오류 순이다. 소프트웨어 artifact는 많은 원인이 있다. 부정확한 영상 교정에 의한 artifact가 가장 많았으며, EDR 인식오류, 접합면 처리 오류 등이 있으며, 소프트웨어 artifact는 매우 다양한 경향을 나타낸다. 사용자 오류는 디지털 의료 영상 시스템을 바르게 이해하지 못해 발생시킨 것들이 많았다. 아울러, 시스템 artifact는 DICOM 헤더 정보 오류, 압축 오류가 있다. 분명하게 나타나는 artifact는 재촬영의 원인이 되어 환자의 피폭을 증가시키고, 불분명하게 나타나는 artifact는 오진을 유발 시킬 수 있다. 따라서 방사선사에게서 이러한 artifact를 바로 구별 할 수 있는 능력이 요구 된다. 그러므로 artifact가 발생되는 원인과 그 특성을 분명하게 이해함으로 지속적인 교육과 안정적인 시스템 운영에 힘써야 할 것으로 사료된다.
수십 센터미터 이내의 오차를 만족시키는 거리/위치인식 기능 및 저속 데이터 송수신 기능 구현을 주목적으로 발족된 저속 WPAN(LR-WPAN: Low Rate Wireless Personal Area Network)의 표준화 그룹인 IEEE802.15.4a에서는 간단하고 경제적이며 전력 소모가 적은 송수신기 구조를 요구한다. 이에 본 논문에서는 PEWB(Parallel Energy Window Banks)를 이용한 독창적인 비동기 OOK(On-Off Keying) 방식 UWB(Ultra-Wide Band) 송수신기 구조를 제안한다. 또한 무선 다중경로 페이딩 채널 상황을 다소 극복할 수 있게 유연성 있는 운영이 가능한 송수신기 구조를 위해 펄스 및 비트 반복 기법을 사용한다. 제안된 송수신기 구조의 잡음 특성 분석을 위해 chi-square 분포가 적용되며, 반복적 계산을 통해 얻어진 최적임계값을 적용하며 비트오율 성능을 분석한다. 모의실험 결과, 10-5의 비트오율을 얻기 위한 신호대잡음비 및 수신에너지 적분시간은, LOS(Line-Of-Sight) 주거 환경의 경우 15.3dB, 32ns이고, NLOS(Non-Line-Of-Sight) 실외 환경의 경우 16.2dB, 72ns이다. 최소의 비트오율을 얻기 위한 적분에너지 대 전체 수신에너지 비는 약 $86\%$이다.
잡음이 많고 여러 사람이 있는 공간에서 음성인식의 성능은 깨끗한 환경보다 저하될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 신호가 섞인 혼합 음성에서 관심 있는 화자의 음성만 추출한다. 중첩된 구간에서도 효과적으로 분리해내기 위해 VoiceFilter 모델을 사용하였으며, VoiceFilter 모델은 여러 화자의 발화로 이루어진 음성과 관심 있는 화자의 발화로만 이루어진 참조 음성이 입력으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA) 유사도 점수로 군집화하여 혼합 음성만으로도 참조 음성을 대체해 사용하였다. 군집화로 생성한 음성에서 추출한 화자 특징과 혼합 음성을 VoiceFilter 모델에 넣어 관심 있는 화자의 음성만 분리함으로써 혼합 음성만으로 화자 구분 시스템을 구축하였다. 2명의 화자로 이루어진 전화 상담 데이터로 화자 구분 시스템의 성능을 평가하였으며, 분리 전 상담사(Rx)와 고객(Tx)의 음성 Source to Distortion Ratio(SDR)은 각각 5.22 dB와 -5.22 dB에서 분리 후 각각 11.26 dB와 8.53 dB로 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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