호흡 움직임은 종양에 대한 방사선치료의 부정확한 방사선조사가 유도되도록 복부 및 흉부에서 움직임을 야기한다. 그러므로 치료시 이러한 움직임에 대한 정확한 계산은 정상조직에는 저 선량을 조사되도록 CTV의 마진을 줄일 수 있고 방사선치료에 발생되는 부작용을 줄일 수 있다. Intrafraction motion을 고려하는 기술로는 호흡 멈춤, 호흡동조, 4차원 또는 종양추적 기술이 있다. 호흡동조 방법은 환자의 호흡 신호가 호흡주기의 일정한 범위에 위치할 때 주기적으로 빔을 조사하고 그 범위를 벗어날 때는 빔을 조사하지 않는 방법이다. 이러한 기술은 내부장기 움직임과 상관관계가 있는 호흡 움직임 신호의 획득이 요구된다. 호흡동조 방사선치료를 위한 예비연구로 본 연구자들은 호흡 움직임 신호 측정을 수행하였다. 환자의 호흡 움직임 신호 측정을 위해서, 호흡측정시스템을 3 가지 센서, 4 채널 데이터 획득 시스템, 신호처리용 컴퓨터로 구성하였다. 2명의 환자를 대상으로 본 연구자들은 호흡측정시스템을 가지고 호흡주기 및 파형을 평가하였다. 그 결과 호흡주기는 시간의 함수에 따라 일반적으로 정확한 대칭 형태는 아니지만 주기적인 형태로 측정되었다. 호흡측정 시스템은 기대했던 만큼 환자의 호흡을 잘 추적하였으며 실험에 적용하기 위해 쉽게 컨트롤 할 수 있었다.
고농도의 산소를 흡입하는 경우에 자기공명영상의 FLAIR(fluid attenuated inversion-recovery, FLAIR) 영상에서 뇌척수액에서 신호가 억제되지 않고 고신호로 나타나는 경우가 있다는 보고가 있었다. 본 연구는 아가 젤로 고정한 팬텀을 제작하여 산소를 주입한 생리식염수와 조영제를 희석한 생리식염수의 신호를 FLAIR 기법의 반전시간(TI : inversion time)을 변화하여 영상을 획득하고, 분석하여 기초자료를 마련 하고자 하였다. 부산 P병원의 Philips Achieva MR 3.0T를 이용한 결과에서 자기공명영상의 FLAIR 기법에서 산소가 주입된 생리식염수의 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)는 산소가 주입되지 않은 생리식염수 보다 증가되었다. 하지만 희석된 조영제보다는 높지 않았다. 반전시간 1,800ms에서는 산소에 의한 신호 증강이 없는 영상을 획득할 수 있었다. 산소가 주입된 생리식염수와 조영제의 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio)에서도 임상에서 주로 사용하는 반전시간 2,800ms보다 1,800ms에서 높게 증가되었다. 본 실험의 결과가 자기공명영상의 FLAIR 기법에서 산소 주입에 따른 뇌척수액의 신호 변화 연구에 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 근전도 신호 기반의 무선 착용형 컴퓨터 인터페이스를 개발하였다. 밴드 형태의 무선 착용형 단말기는 4 채널 근전도 센서와 붙어있으며, 대역통과 필터 및 차단 필터, 신호증폭기를 이용하여 구별 가능한 근전도 신호를 추출하였다. 얻어진 신호는 무선통신을 통해 컴퓨터로 전송하게 된다. 컴퓨터 인터페이스를 위해 손목 움직임을 사용하였으며, 움직임으로부터 획득된 신호를 다층 인식 신경망을 사용하여 손목 움직임을 인식하게 하였다. 이를 통하여 마우스 커서의 움직임을 제어하고, 마우스 버튼을 클릭하는 동작을 할 수 있으며, 시각 디스플레이 장치에 표시된 핸드폰 자판과 같은 유저 인터페이스를 통해 컴퓨터에 글자를 입력할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 인체의 심박 신호를 측정하여 검사자의 심장 상태를 체크할 수 있는 심박신호 측정 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심박 측정 단말기, 게이트웨이, 자료 수집 및 처리를 위한 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비 프로토콜을 통하여 센서네트워크를 구성한다. 서버는 센서 노드에서 측정된 데이터를 2차 미분을 수행하여 원하는 심박 신호를 획득하며, 이를 데이터베이스에 저장, 관리한다. 이 시스템을 통하여 무구속, 무자각으로 심박신호를 측정하여 피검자의 심장 상태를 파악할 수 있게 되었다. 실험결과 지그비통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 플라즈마 감시에 의한 용접성 평가방식을 채택한다. 플라즈마에서 발생하는 자외선신호를 반도체 광센서를 사용하여 검출하고, 감시장치로 쓰이는 개인용 컴퓨터에 고속으로 전달, 저장하는 장치를 개발한다. 이 장치를 사용하여 용접 데이터베이스를 구축하고, 용접성과 플라즈마 신호와의 관계를 평가하고, 분석할 것이다. 이 분야에 대한 연구동향을 하면 표2와 같다. 그러나 이 연구들은 모두 사용한 장치의 특성, 플라즈마발생원에 대한 센서의 상대적 위치 및 자세와 획득 신호와의 관계, 용접할 때 발생하는 열의 센서에 대한 영향, 잡음이 취득된 신호에 미치는 영향 및 회피방법 둥에 대한 언급이 없다. 따라서 논문에 실린 신호의 파형은 대부분 일관성이 없으며, 참고가 어렵다. 본 연구에서는 이러한 관계를 도출하고, 특히 잡음의 영향을 최소화하는 장치화에 주안점을 둔다.
센서노드의 위치 측정 방법은 신호 도착시간차(Time of arrival, ToA), 수신신호세기(Received Signal Strength, RSS), 신호각도(Angle of Arrival, AoA) 방법을 비롯하여 다양한 방법들이 연구/발표되고 있다. 본 논문에서는 센서노드의 위치 정확도 향상을 위해 일반 센서노드에서 획득할 수 있는 신호도착 시간과 신호세기를 이용한 ToA와 RSS를 상호 보정하는 방법을 제안한다. 실내/외 실험결과 제안 알고리즘은 노드간 실제 거리와의 오차를 기존의 ToA 보다 30%이상의 성능 향상을 기대할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 센서노드의 위치측정 방법은 센서노드간 거리 측정의 정확도를 향상시킬 수 있고, 이를 이용하여 센서네트워크 환경에서 향상된 노드의 위치 식별에 기여할 것으로 판단한다.
본 논문은 신체의 운동 이후에 자세의 움직임 변화를 주고, 다중파라미터를 이용하여 자세균형의 변화를 나타내는 시스템이다. 신체에 동작을 주어 자세 균형의 변화된 신호를 시스템에서 측정하고, 이를 분석하여 자세균형의 변화상태를 나타냈다. 신체의 자세변화는 머리와 상체를 움직여서 변화를 주었고, 자세 변화로 발생된 신호는 파라미터의 형태로 구성하여 측정할 수 있도록 하는 시스템으로 구성하였다. 데이터 신호는 데이터 획득 장치를 통하여 얻고, 신호 전달 과정에서 신호를 분석하여 논리적으로 분석하여 자세에 대한 평가를 할 수 있도록 조정하였다. 측정파라미터의 항목은 시각(Vision), 전정기관(Vestibular), 체성감각(Somatosensory), 중추신경계(CNS)이고, 측정파라미터의 평가는 안정성(Stability)으로 확인하였다. 본연구의 결과로 운동부하에 따른 인체의 자세변화에 따른 신체의 변화 상태를 분석할 수 있는 시스템을 구성 할 수 있음을 확인하고, 다양한 신체적 파라미터를 통한 모니터링 기능을 갖춘 시스템관리가 형성 될 것으로 예상한다.
본 논문에서는 자기 표적 검출시스템의 신호 대 잡음비 개선을 위하여 자기환경 필터를 설계하고 하드웨어로 구현하였다. 자기환경 필터를 이용하면 간섭성 잡음을 제거시켜 신호 대 잡음비를 개선시킬 수 있다. 시뮬레이션 결과 자기환경 필터는 간섭성 잡음을 소거시킬 뿐만 아니라 센서의 오배치에 의한 오차를 제거하고 지역적으로 국한된 규칙적인 잡음도 제거할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 자기표적 검출 시스템의 하드웨어를 설계, 제작하고 실험을 통하여 획득된 신호에 자기환경 필터 알고리즘을 적용할 경우 약 19dB 정도의 신호 대 잡음비 개선효과를 확인하였으며 자기원 신호의 손상이 거의 없는 상태에서 간섭성 잡음을 제거할 수 있음을 확인하였다.
고주파 대역의 소오나를 이용하여 해저면 상태, 즉 해저면 거칠기 및 비균질성의 변화에 따른 음파 산란 영향을 파악하기 위한 실험을 실시하였다. 지음향 요소 중, 평균 입도 크기(mean grain size)는 입도 분석을 통하여 결정하였으며, 이를 기초로 하여 나머지 요소들(Density, Velocity Ratio 등)을 결정하였다. 또한 공극률을 측정하여 평균 입도 크기와 비교함으로써, 공극률과 입자 크기 사이의 관계를 나타내보고자 하였다. 이렇게 파악된 해저면 특성들과 해저면에 의해 산란되어 들어오는 신호의 분석을 통하여 해저면의 상태에 따른 신호의 변화를 비교하였다. 획득된 자료들은 해저면의 상태, 즉 해저면 연흔(ripple)의 유무와 해저면내의 비균질성에 따라 수신되는 신호에 차이를 나타내었으며, 또한 입사각, 산란 각 및 방위각의 변화에 따라 신호에 차이를 보였다. 수신된 신호들간의 비교를 통하여 해저면내의 비균질성의 차이에 따른 산란 음파의 변화 양상을 파악하고자 하였다.
산업 시설 등에서 운전 중인 회전 기계의 동작, 감시, 진단은 설비의 효율적인 운용 및 사고 방지 등을 위해 매우 중요한 일이다. 이상 진단 기술은 기기에 설치된 센서로부터 취득된 데이터의 특징을 추출하는 것과 분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호를 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를 비교하여 입력 신호의 정상/비정상을 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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