본 연구의 목적은 스마트 헬스케어를 위해 접촉식 직물전극의 구조가 심장활동 신호 획득에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 심장활동 신호 측정을 위하여 전극의 크기와 구성방식을 조작한 6종의 접촉식 직물전극을 컴퓨터 자수 방식으로 구현하였고, 이를 가슴밴드에 부착하여 응용형 리드 II(modified Lead II) 방식으로 심장활동 신호를 검출하였다. 건강한 신체의 남성 4명을 대상으로 서서 정지한 자세에서 각 직물전극을 사용하여 심장활동 신호를 검출하였으며, 모든 유형의 전극에 걸쳐 4회씩 반복측정 하였다. 심장활동 신호의 수집을 위해 BIOPAC ECG100 장비를 사용하여 1 kHz로 샘플링하였으며, 검출된 원 신호를 대역통과 필터를 사용하여 필터링하였다. 직물전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능을 비교하기 위하여 신호의 파형과 크기를 파라미터로 하여 정성적 분석을 실시하였고, 각 전극을 통하여 획득된 심장활동 신호의 SPR(signal power ratio)을 산출함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 산출된 SPR 값을 대상으로 하여 비모수 통계분석 방식의 차이검정과 사후검정을 실시함으로써 6개 전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능 차이를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과 접촉식 직물전극의 구조에 따라 심장활동 신호의 품질에는 정성적, 정량적 측면에 걸쳐 모두 주요한 차이가 있는 것이 고찰되었다. 접촉식 직물전극의 구성 측면에 있어서는 입체전극이 평면전극에 비해 더 우수한 품질의 신호가 검출되는 것으로 나타났다. 한편 3가지 전극 크기에 따른 심장활동 신호 획득의 유의한 성능 차이는 발견되지 않았다. 이러한 결과는 심장활동 신호 획득을 위한 접촉식 직물전극 구조의 두 가지 요건 중 구성방식(평면/입체)이 웨어러블 헬스케어를 위한 심장활동 신호 획득의 성능에 주요한 영향을 미치는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 직물전극이 일체형으로 통합된 의복형 플랫폼을 구현하고 성능 고도화 방안을 연구함으로써, 시공간의 제약 없이 고품질의 심장활동 모니터링이 가능한 스마트 의류 기술을 개발하고자 한다.
핵자기공명(Nuclear Magnetic Resonance)에서 신호 획득 시에 가장 중요한 부분중의 하나인 rf-탐침(radio-frequency-probe)은 실험대상이 되는 시료의 기하학적 모양과 획득하고자 하는 정보 등에 따라서 적절히 설계 및 제작되어야 최적의 신호를 얻을 수 있다. 일반적으로, rf-탐침은 시료를 둘러싸는 형태와 시료 표면에 위치하는 형태 등 두 가지로 제작된다. 그러나, 시료나 인체 부위가 관모양을 하고 있으며 관 모양 주위로부터의 신호를 관측하는 경우, 앞에서 기술한 두가지 형태의 탐침을 이용해서는 신호대 잡음비의 저하로 인해 만족할 만한 신호 획득이 어려워진다. 이때, 탐침을 관 모양의 시료 내부에 위치시키고, 관찰하고자 하는 부위에 최대로 가까이하며 탐침의 품격인자를 높이는 것이 최적의 신호획득에 중요한 조건이 되게 된다. 본 논문에서는 탐침을 시료 내부에 넣고 탐침 외부로부터 신호를 얻는 뒤집음-탐침을 역-솔레노이드 saddle 및 이중표면코일 등의 세가지 형태로 제작하고 최적신호의 획득에 대한 시도를 해보았고, 컴퓨터를 이용한 계산을 통하여 기하학적인 모양의 차이에 따른 rf-자기장 발생 상태를 알아보았다. 아울러, 시험시료로부터 발생되는 영상신호를 얻고 영상 영역 내에서 신호대잡음비를 측정하여 탐침들의 성능을 비교 분석했다. 본 연구에서 제작된 뒤집음-탐침의 경우, 어떠한 상품화된 탐침과 비교할 때, 뛰어난 신호대잡음비와 탐침 주위에서 매우 높은 균일성이 유지되었다. 또한, 제작된 형태의 뒤집음-탐침을 이용한 인체 진단에의 응용성은 매우 높을 것으로 예상된다.
본 논문은 OFDM의 Cyclic Prefix를 사용하여 적은 계산랑을 통해 보다 빠른 초기 시간동기획득을 구현하였다. QPSK 매핑 신호를 입력으로 하고 수신단에서 계산의 복잡도를 줄이기 위해 실수 부와 허수 부를 양자화를 하고 양자화된 신호를 이용하였다. 또한 양자화된 신호의 개수를 줄이는 방법으로 샘플링을 통해 기존의 상관성 알고리즘에 적용할 데이터 량을 줄였다. 즉, 계산량과 복잡도를 줄여 초기 시간 동기 획득률을 유지하면서 복잡도를 줄였다.
본 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.
감마카메라에서 영상을 획득하기 위해서 직선성 보정을 시행해야 한다. 이를 위해서 섬광체와 감마선이 상호작용한 위치에 대한 정확한 위치 지정을 위해 직선성 맵을 활용하여 디지털 좌표를 획득한다. 본 연구에서는 직선성 맵을 사용하지 않고 순람표와 최대우도함수를 사용하여 왜곡되지 않은 영상을 획득함과 동시에 디지털 좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. DETECT2000 시뮬레이션을 통해 소형의 감마카메라를 구성하여 제시된 방법에 대해 검증을 실시하였다. GAGG 섬광체와 SiPM 광센서를 사용하여 감마카메라를 구성하였고, 섬광체의 중심에서 감마선 반응을 일으켜 SiPM에서 획득한 신호의 비율을 사용하여 순람표를 작성하였다. 작성된 순람표와 최대우도함수를 통해 감마선 반응에 의해 획득한 신호의 위치를 디지털 좌표로 획득하여 영상을 구성하였다. 그 결과 일반적으로 획득되는 영상에 비해 직선성이 유지되었으며, 감마선 반응을 발생시킨 위치의 정확도가 우수하였으며, 위치 간 간격이 일정하게 나타났다. 시뮬레이션을 통해 획득한 순람표는 신호의 비율을 사용하여 작성되므로 이를 실험에 직접 활용할 수 있어, 직선성 맵을 작성하지 않고 편리하게 직선성이 보정된 디지털 좌표로 신호의 위치를 획득할 수 있다.
ATSC 3.0 시스템에서는 각 프레임의 시작에 부트스트랩 (bootstrap) 신호가 먼저 전송된다. 본 논문에서는 부트스트랩 신호를 이용하여 ATSC 3.0 시스템의 초기 동기를 획득하는 방법을 제시한다. ATSC 3.0의 부트스트랩 신호는 시간 영역에서 반복되는 구조를 가지며 제안하는 방법은 이러한 구조를 이용하여 수신기에서 초기 동기를 획득한다. 또한, 전산 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 매우 낮은 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio)에서도 초기 동기를 획득할 수 있음을 보여준다.
차세대 위성항법 시스템은 높은 변조율을 갖는 이진 천이 반송파 변조된 확산신호를 사용한다. 그런데 부호 획득을 위해 기존 선형탐색 기법을 사용할 경우 변조율 증가에 따라 탐색회수가 크게 증가하여 초기고정시간도 증가하는 단점이 나타난다. 이에 본 논문은 차세대 위성항법 시스템이 사용하는 높은 변조율을 갖는 이진천이 반송파 변조된 확산신호를 위한 빠른 부호획득 기법을 제안하고, 복잡도를 분석한다.
본 논문에서는 다양한 페이딩 채널을 모델화 할 수 있는 나카가미-m 확률밀도함수를 이용하여 이동통신 채널 환경에서 필연적으로 존재하는 페이딩 환경을 고려한 MC DS-CDMA시스템의 직 병렬 혼합 동기 획득 성능을 분석 하였다. 동기 획득 시스템은 검색모드(Search Mode)와 확인모드(Verification Mode)를 갖도록 설계하여 나카가미-m 확률밀도 함수를 이용하여 동기 획득에 필요한 신호검출확률(Probability of Detection), 탐지 실패 확률 (Probability of Miss), 및 오경보율(False Alarm Rate)을 이론적으로 유도하여 직 병렬 혼합 동기 획득 알고리즘의 평균 동기 획득 시간(MAT)를 유도하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 연구에서는 화학 기계 연마(CMP) 공정 중 발생하는 다양한 영역대의 신호를 분석하기 위하여 음향 방출 센서(AE)를 이용하였다. 특히 음향 방출 센서는 공정 중 발생하는 기계적 소음을 전기적 신호로 변환하기 용이하며, 특히 고주파 영역대의 신호를 감지하기에 용이하다. 그래서 본 연구에서는 CMP 장비에 음향 방출 센서를 부착하여 CMP 공정 중 발생하는 신호를 동시에 획득하였다. 본 음향 방출 모니터링 시스템은 CMP 공정 조건 변화 및 패드, 슬러리, 웨이퍼와 같은 소모재의 변화에 따른 신호분석을 하기 위해 제작 되었다. 본 연구에서는 산화막 웨이퍼와 구리막 웨이퍼에 본 시스템을 적용하였다. 음향 방출 센서로 획득한 신호로 Raw 신호 분석, 주파수 분석, 진폭 분석을 통해서 CMP 공정중 발생하는 현상을 분석하였다. 최종적으로 다양한 대역폭의 신호를 음향 방출 센서로 획득하여 CMP 공정 모니터링이 가능함을 확인하고자 하였다.
야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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