본 논문은 코드분할다중접속 순방향 링크에서 파일롯 선호가 존재하는 경우 하이브리드 동기 획득에 대한 성능을 평가한다. 하이브리드 동기 획득 방식은 병렬 및 직렬 동기 획득 방식의 결합된 형태이다. 제안된 동기 획득 방식의 성능 평가는 평균 동기 획득 시간에 의해 이루어지는데 평균 동기 획득 시간은 두 가지 유형(유형 1, 2)을 고려하여 유도하였다. 여기서 유형l은 정확한 코드 위상 오프셋들이 하나의 부분 탐색 구간에 모두 포함되어 있는 경우이고 유형 2는 정확한 코드 위상 오프셋틀이 두개의 부분 탐색 구간에 분포되어 있는 경우이다. 또한 신호 검출, 오경보, 그리고 miss 확률들은 다경로 페이딩과 다수의 정확한 코드 위상 오프셋이 존재하는 상황을 고려하여 유도하였다. 수치해석 결과는 탐색 및 확인 모드에서의 후치 검출 적분 길이, 부분 탐색 구간 크기, 그리고 동기 획득 시간에 따른 I/Q 넌코히런트 상관기의 수 등의 시스템 설계 파라미터에 대한 하이브리드 동기 획득 성능을 분석하고, 하이브리드 및 병렬 동기 획득에 동일한 하드웨어를 적용했을 경우에 대하여 동기 획득 시간의 관점에 서 두 가지의 동기 획득 시스템의 성능을 비교하였다.
본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 18F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 무향실에서 녹음된 모노 음으로부터 효과적인 음의 확산감을 얻기 위해서 스테레오 헤드폰을 이용한 개선된 입체음향 시스템의 구현을 위한 알고리듬을 제안하고자 한다. 머리전달함수(HRTF)를 이용해서 음상을 정위하고 음의 확산 효과를 위해서 시간 지연을 삽입한 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한다. 좌$.$우 머리전달함수의 샘플링률을 변화시키면서 음상 정위의 왜곡 정도를 파악한다. 계산의 복잡도를 고려하여 공간상의 정보를 잃지 않는 가장 낮은 샘플링률을 갖는 머리전달함수와 실험 음원과의 컨벌루션 처리를 통해서 2 채널의 스테레오 음을 획득한다. 헤드폰의 좌$.$우측 신호에 대한 상관계수 값의 제어를 통해서 음의 확산 정도를 비교한다. 잔향처리를 통하여 최종적인 확산 음원을 획득한다.
본 논문에서는 근전도 신호 획득 및 분석을 위한 웨어러블 디바이스용 센서 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 임상용 근전도 시스템에서 획득된 근전도 신호와 근피로도 및 근활성도의 상관성 분석에 의해 평가되었으며 실측된 소비 전력이 상용 근전도 시스템들과 비교되었다. 5명의 피실험자들의 이두박근 및 삼두박근에서 수집된 근전도 신호를 통한 실험에서, 구현된 시스템이 임상용 근전도 센서 시스템과 근피로도는 1.1~1.4의 상관성을, 근활성도는 약 1.0의 강한 양의 상관 경향성을 보여주었다. 또한 소비전력의 비교에서 구현된 시스템의 소비전력이 상용 근전도 시스템보다 25%~50%의 감소하였다.
열상장비는 물체가 방출하는 적외선 영역의 미약한 에너지를 검출하여 눈에 보이는 영상으로 변환하는 장비이다. 주간과 동일한 영상을 야간에도 획득할 수 있기 때문에 야간 감시등 군사용 장비로 활용되지만 최근에는 송전선로의 이상 유무 판단, 저장 탱크의 저장량 확인, 사스 환자의 체열 검색 등 산업계와 의료계의 이용도 증가하고 있다. 본 논문에서는 최신 기술인 주사방식 초점면 배열 열상장비의 아날로그 및 디지털신호처리기 설계와 제작 기술을 다룬다. $480{\times}6$ 배열의 고밀도 검출 소자를 이용하여 고속, 저잡음 신호처리를 함으로써 안정된 열 영상을 실시간으로 획득하였다.
능동 유동 제어의 되먹임 신호 및 벽면 전단 응력 측정 등을 위해 벽면 유동 센서가 사용되고 있다. 본 연구에서는 광학 마우스에 사용되는 미세 영상 장치를 이용하여 벽면 근처에서 2차원 및 3차원 유체 속도를 측정할 수 있는 센서를 개발하였다. 미세 영상 장치에서 나오는 영상 신호 획득 시스템을 구축하고 획득한 영상에 입자화상속도기법과 초점이탈 영상기법을 적용하여 측정 영역에서의 산란 입자의 위치를 측정하였다. 모사 유동 실험을 통해, 개발된 벽면 유동 센서의 공간 해상도 및 측정 정확도를 검증하였고 기존 미세 영상 장치의 quadrature 신호 결과와 비교하여 입자화상속도기법을 적용할 경우, 측정 정확도 및 측정 범위가 확대되는 것을 확인하였다.
본 논문은 고유값분석을 이용하여 주파수영역 독립성분석(FDICA)의 수렴속도를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 소나 시스템 등에서는 지연정보를 획득하여 간섭신호원을 빠른 속도로 제거하는 알고리즘이 중요하다. 두 개의 독립신호가 $2{\times}2$ 지연 혼합된 경우에 대한 고유값 분석을 통하여, 초기값 파라미터로 사용할 지연정보를 획득할 수 있다. 본 알고리즘을 검증하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 수렴속도와 잡음제거에서의 성능향상을 보여준다. 초기조건이 목표값에 근접하고 있기 때문에 3회 정도의 반복수렴 실험으로도 잡음제거에 상당한 성능을 나타낸다. 수렴 후에도 기존 알고리즘보다 1~3dB 더 나은 잡음제거 성능을 볼 수 있다.
신경신호의 계측은 신경계의 연구에 필수적인 도구로 최근 반도체미세전극기술 등 수십, 수백개의 채널로부터 신경신호를 기록할 수 있는 방법들이 발달함에 따라 많은 수의 뉴런으로부터 신경 신호를 측정하여 컴퓨터로 그 신호를 처리할 수 있는 시스템의 필요성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 최대 16채널의 신경신호를 실시간에 측정하여 기록하고, 저장된 신호로부터 활동전위를 검출하며, 단일 뉴런들로부터의 신호를 분류하여 spike train의 형태로 저장한 뒤 여러 뉴런들간의 상관관계를 분석하기 위한 spike train 해석이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 보통사양의 PC이외에는 단지 신호획득보드만을 포함하여 다채널미세전극으로부터 뉴런의 신호를 측정, 증폭하여 호스트PC로 전송하고 저장하며 이로부터 활동전위를 검출하여 단일뉴런으로부터의 spike train으로 분류할 수 있다. 또한 저장된 spike train들로부터 신경회로망을 이루는 여러뉴런 들간의 관계를 분석하여 기능들이 시스템에 포함되어있다. 개발된 시스템을 사용하여 개구리 감각 신경의 신호를 실시간에 동시기록하여 활동전위을 검출하고 특징추출방법과 principal component analysis를 이용하여 분류한 뒤 spike train 해석을 수행하였다.
본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 인터넷을 이용 원거리에 있는 Device를 PDA로 제어하는 영상감시 솔루션에 대해 연구하였다. 우선 서버는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 획득한 영상에 대해 2단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통해 Client(PDA)로 전송한다. PDA는 수신한 프레임만을 가지고 역 웨이블릿 변환을 하고 사용자에게 영상을 보여주게 된다. 카메라는 스텝 모터와 마이크로프로세서 80C196KC에 의해서 컨트롤되고, 사용자는 서버에서 보내는 영상을 PDA를 이용해서 감시한다. 그리고 PDA를 이용 원거리에 있는 서버 80C196KC에 제어 신호를 보내고 자신이 원하는 영상을 감시할 수 있다.
본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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