본 논문에서는 콘크리트 보의 표면에 부착된 CFRP (Carbon Fiber Reinforced Plastic) 보강재의 박리 손상 진단을 위한 구조 건전성 모니터링 기법을 소개한다. 이를 위해 압전 능동 센서를 이용한 셀프센싱 회로 기반의 다중 스케일 계측 기법이 적용되었다. 다중 스케일 계측 시스템으로부터 셀프센싱 임피던스 계측을 통한 주파수 영역 구조 응답 및 셀프센싱 유도 초음파 계측을 통한 특정 주파수에서의 구조 응답을 획득할 수 있다. 박리 손상의 정량화를 위하여 임피던스 및 유도 초음파 신호로부터 추출된 손상 특성을 이용하여 2차원 손상 지수를 도출하고 이를 지도학습 기반 확률론적 패턴인식 기법에 적용하였다.
인체의 기도 내 섬모 세포는 세포간의 동기화된 고 속의 움직임을 통하여 호흡기를 통하여 들어오는 유해한 물질을 제거하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 자동화된 영상처리 기법을 기반으로 CBF를 객관적이고 정량적인 방법으로 측정할 수 있는 방법을 연구하였다. 광학 현미경의 세포 영상은 영상 수집 보드를 통하여 연속적으로 디지털화 된다. 이러한 디지털 영상으로부터 분석에 필요한 신호가 추출되고 분석된다. 획득된 영상을 현미경의 배율을 고려하여 적당한 크기의 사각형 블록으로 나눈 다음 각각에 대하여 FFT 방법에 의해 파워 스펙트럼을 구한다. 파워 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBF로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF분포를 시각적으로 보여주는 CBF 분포도가 구성된다. 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBFD로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF 분포를 시각적으로 보여주는 CBF분포도가 구성된다. CBF분포도는 세포간의 CBF차이를 쉽게 구분할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 CBF분포의 전체적인 변화 양상을 파악하기 쉽게 해준다. 관찰자가 지정하는 다각형의 윈도우 내의 CBF히스토그램 분포를 통하여 세포 또는 세포 크러스트의 특정 부분의 CBF를 측정할 수 있다.
지진 발생시 건축물의 내부상태를 탐사하는데 있어 콘크리트 구조물의 두께, 철근의 피복깊이, 공동의 유무를 탐사하게 되고, 이것을 통해 건축물의 손상을 추정할 수 있다. 이때 콘크리트 내부를 탐사하는 방법으로 지중 탐사 레이더(ground penetrating radar)가 효과적으로 이용될 수 있다. 기존의 레이더 측정 방법에서는 콘크리트 내부를 탐사하기 위해 시간영역에 있는 데이터로 콘크리트의 유전상수를 구하고 시간을 거리로 환산하여 육안 식별에 의해서 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 콘크리트 시편을 측정한 후 측정된 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 분석과 필터링을 통한 방법으로 신호 처리하여 시간영역에서의 데이터 분석능력을 향상 시켰다. 데이터 획득을 위해 주로 사용되는 900MHz, 1GHz, 그리고 1.5㎓ 중심 주파수를 갖는 세 개의 안테나를 사용하여 철근시편을 탐사하였다. 주파수 영역에서 차단 주파수(cutoff frequency)를 1/3 옥타브에 의하여 변화시키면서 저역 통과, 고역 통과, 그리고, 대역 통과 등의 필터링을 하였고, 각각의 중심 주파수에 대한 가장 효과적인 차단 주파수를 찾으려고 했다. 차단 주파수의 범위는 최대 하위 2옥타브에서 상위 1옥타브와 최소 하위 2옥타브에서 하위 1옥타브가 적합하였고, 주파수 영역에서 필터링을 통해 콘크리트 내부 정보 분석력 향상을 위한 토대를 마련하였다.
본 논문의 목적은 사이드 스캔 소나 자료를 이용하여 해저면의 지질을 분류하는 알고리 즘을 제안하는 것이다. 사이드 스캔 소나 시스템에서 획득된 수치 자료에 대하여 탐사선의 항해 자료를 근거로 모자이킹을 수행하고 2차원 영상 자료를 생성하여, 평활화(Smoothing)와 같은 영 상 처리기법을 적용하여 보간을 수행하였다. 그리고, 모자익 영상의 텍스쳐 특성을 이용하여 영상 분할(Segmentation)을 실시하였다. 토우-휘시(Tow-fish)의 좌우현 센서의 특성 차이로 발생하는 좌우현음압의 차이와 센서에서 먼 곳에서 온 신호일 수록 음압이 작기 때문에 음압 자료의 보정 이 필수적이다. 본 논문에서는 토우-휘시 고도별 평균을 이용한 보정치로 음압 자료를 보정하였 고, 보정된 음압 자료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료를 보정하였고, 보정된 음압 자 료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료로 모자익한 결과를 비교하여 음압 보정된 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 영상의 분할 방법은 그레이 레벨 동시발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용한 텍스쳐 특성을 기초로 그레이 레벨 최대 발생 특징식을 제안하 고, 그 결과를 제시하였다.
LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스 열의 믹서 출력 신호를 이용하면 높은 샘플링 주파수의 ADC 없이 높은 거리해상도를 얻을 수 있으므로 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)에 사용되어 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만 펄스 폭이 길거나 비행체와 표적 간의 상대속도가 빠를 때는 stop-and-go 근사화에 따른 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 근사화 없이 표적의 위치마다 다른 필터를 적용하는 기법인 시간 영역 상관관계(time domain correlation: TDC)를 사용한 직하 방향 영상형성을 제안한다. 특히, 영상에서 고스트 영상(ghost image)이 나타나는 것을 막기 위해 회전하는 안테나 구조를 제안하고, 모의실험 결과에서 회전하지 않는 안테나 구조를 사용했을 때 획득한 영상과 비교, 분석한다.
복잡한 도심의 도로 상황에서 긴급 상황 발생 시 이동하는 특수목적 차량(경찰, 소방, 구급 등)에 대한 신속한 양보가 필요하다. 이러한 긴급 차량의 이동 상황을 도로 인프라가 인지해 교통 신호 제어기 및 일반 차량들에 WAVE나 TPEG 등 무선 네트워크를 통해 먼 곳까지 메시지를 전달한다면 일반 차량들이 길을 양보하기 위한 사전 준비 작업이 가능해져 특수목적 차량들이 훨씬 더 신속하게 이동할 수 있게 된다. 본 논문에서는 마크 인식 알고리즘을 통해 특수차량의 지붕에 설치한 루프 마크를 활용하여 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩으로 마크를 검출하고 내부의 정보를 획득한다. 실험 결과 마크의 크기가 $88cm{\times}88cm$ 이상일 때 50Km/h의 속도에서 100% 인식이 되고 마크 내부의 디지털 데이터도 93.3% 인식 가능함을 확인하였다.
수배전분야는 고압 수배전반, 저압 수배전반, 모터 컨트롤 센터(motor control center; MCC)로 구성되며, MCC는 모터의 운전 및 정지를 할 수 있고, 이상상황 발생 시 비상정지 및 이상 상황에 대한 통보를 할 수 있도록 전자식 모터보호계전기(electronic over current relay; EOCR)가 사용되고 있다. 기존 EOCR은 과전류, 부족전류, 결상, 역상, 전류 불평형, 지락과 같은 전기적 결함 탐지는 가능하지만, 구속보호, 모터 고정자 및 회전자, 베어링 결함과 같은 기계적 결함은 탐지가 어렵다. 본 논문에서는 모터의 전기적, 기계적 결함을 탐지하기 위해 기존 EOCR의 전기적 결함 탐지에 기계적 결함 탐지를 결합하여 회전기기 보호장치를 위한 전기적인 결함과 기계적인 결함을 통합적으로 탐지할 수 있는 시스템을 제안한다. 회전기기 결함탐지를 위한 신호입력부 및 제어부, 시스템 인터페이스, 데이터 획득장치를 설계하였으며, 절연저항 측정, 모터 구속 측정 및 제어, MC 카운터 및 베어링 온도 측정 및 제어를 통해 전기적 결함과 기계적 결함 탐지가 가능하였다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 효율적으로 분해하기 위해서 다양한 웨이블릿 함수들을 이용한 프레넬릿 변환 방식을 제안하였다. 제안한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환들을 구현한 후에 디지털 홀로그램에 적용하고 계수들의 에너지에 대한 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환은 광학적으로 획득되거나 혹은 컴퓨터 생성 홀로그램 기법으로 생성된 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. 스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 광학적 간섭 현상을 통해 생성된 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 제안하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 웨이블릿 함수기반의 프레넬릿 변환을 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다. 결과를 살펴보면 랜덤 위상의 포함여부에 따라 계수들의 에너지 분포가 크게 다르다는 것을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.
기상 레이다 시스템은 일반적으로 강우 및 풍속 등과 관련된 기상 현상을 나타낸다. 이러한 시스템은 대부분의 경우 장거리용이며 비교적 높은 고도를 지향하고 있어 넓은 지역에서의 전체적인 기상 현상을 파악하는 목적으로는 매우 유용하다. 그러나 최근에 와서 국지적인 폭우나 또는 돌풍 등에 의한 재난현상이 빈번히 발생되고 있기 때문에 이러한 기상이변 현상의 탐지가 매우 중요한 문제이다. 국지적인 기상 이변 탐지목적의 기상 레이다는 저고도 탐지 및 급변하는 국지적인 기상상황의 빠른 탐지가 필요하다. 이러한 운용환경에서는 상대적으로 지표면 클러터가 큰 영향을 미치며 안테나의 신호 획득시간도 매우 짧아진다. 따라서 기존의 도플러 스펙트럼 추정방법에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 AR(autoregressive) 도플러 스펙트럼 추정 방법들을 적용하고 결과들을 고찰하였다. 적용된 방법들을 이용하면 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방법에 비하여 향상된 도플러 스펙트럼 추정이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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