본 연구에서는 윈도우즈 PC용 연속동작 감지 카메라, Xtion을 이용한 PC-윈도우 플랫폼 기반의 연속동작 녹화 및 매칭방법의 개발 내용을 소개한다. 해당 방법을 개발하기 위해 카메라를 통해 얻은 깊이 정보, RGB 화상 정보, 뼈대 정보를 가공하고 비교하는 API를 먼저 개발하였다. 유효관절만을 선택적으로 비교하는 pose 비교 방법이 개발되었으며, 연속동작 비교에서는 pose 사이에 다른 틀린 pose가 섞여도 인식할 수 있는 방법이 개발되었다. 특정 pose나 연속동작 검출을 위해 샘플 데이터를 기록하고 테스트할 수 있는 도구가 개발되었다. 6종류의 다른 pose 및 연속동작을 촬영하고 테스트한 결과, pose는 100%의 인식성공과 연속동작은 99%의 인식성공이 이루어져 개발된 방법의 유용성을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 화소값 차영상 기법이 저속으로 움직이는 물체의 동작정보 감지에 취약한 점을 보완하기 위하여 실시간 영상 처리를 목적으로 연속된 프레임(Frame)에서 움직임이 있는 프레임을 찾아내고, 움직임 영역을 추출하는 움직임 검출에 관한 연구를 통해 웹캠 기반의 객체 감지시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 단일 객체뿐 아니라 다중 객체의 움직임까지 파악할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 입력전압을 감지하지 않는 전류연속/임계동작모드 active power factor correction(PFC) circuit을 제안하였다. 기존의 입력전압을 감지하지 않는 PFC circuit의 경우 출력전류가 낮은 경 부하 조건에서 DCM 동작을 수행하고, 이에 따라 PF가 감소하는 문제가 발생한다. 제안한 PFC circuit은 70KHz의 주파수로 CCM 동작을 수행하고, 경 부하 조건에서 최대 200KHz까지 스위칭 주파수가 가변되는 CRM 동작을 수행하도록 하였다. 이를 통해 경 부하 조건에서 PF가 감소하는 문제를 해결하였다. PFC controller IC는 $0.35{\mu}m$ BCDMOS 공정을 이용하여 제작하였으며, 240W급 PFC prototype을 제작하여 실험하였다. 제안한 PFC circuit은 기존의 PFC circcuit 대비 최대 10%의 역률이 향상되었고, IEC 61000-3-2 Class D 규격에 따른 경 부하 조건에서는 최대 4% 역률이 향상되었다.
본 논문은 I/Q 채널을 다 이용하여 표적의 후퇴와 접근을 감지하는 연속파 레이다의 신호처리에 대하여 분석한다. 표적이 레이다로부터 접근 혹은 후퇴할 때 Quadrature 신호의 위상이 달라지는 것을 이용하여 물체의 후퇴와 접근을 감지하며, 상용 MMIC칩과 MCU를 이용하여 모듈을 구현하고, MMIC로부터 나온 수신데이터를 분석하여 검증하였다. 또한 사람을 대상으로 접근, 후퇴하는 동작에 대한 신호처리를 MCU를 사용하여 확인하였다. 사용한 주파수는 24.125GHz이며, 송신기 출력전력은 7.2 dBm이다. 실제 구현한 레이다로 최대 검출가능거리는 약 12m를 달성하였다.
본 연구에서는 Pt/Sn $O_2$박막의 CO 감지특성을 향상시키기 위하여 표면 형상을 제어하였다. Pt/Sn $O_2$계 박막센서의 최적 동작온도는 175$^{\circ}C$이었다. Pt가 12초 동안 증착된 Sn $O_2$가 200ppm의 CO 가스에 대하여 1.23의 최대감도를 나타내었고, 그 이상의 Pt 증착시간 증가에 따라 Sn $O_2$위의 Pt의 coverage가 증가하여 센서의 감도를 감소시켰다. 다층박막(multi-layer thin film)의 단층의 Pt/Sn $O_2$복합체 위에 다시 Sn $O_2$및 Pt의 cluster 층들을 연속적으로 증착함으로서 제작되었다. 단지 하나의 Pt 층만을 증착한 Sn $O_2$막보다 다층의 Pt/Sn $O_2$막이 더욱 우수한 감도( $R_{air}$/ $R_{co}$=1.72, CO: 200 ppm)를 나타내었다. Pt/Sn $O_2$다층박막의 우수한 감도의 원인은 Pt와 Sn $O_2$사이의 계면적 증대 때문인 것으로 생각되어 진다.다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
본 논문이 제안하는 동작검출 알고리즘은 빛에 대한 불규칙성을 이용하여 동작영역을 탐색하는 방식으로, 기존 3 way-diff 알고리즘에서 주장한 반사된 빛 영역을 수식화하여 추출한다. 즉, 3 way-diff 알고리즘을 확장한 알고리즘이다. 3 way-diff 알고리즘은 연속된 3개의 이미지를 사용하여 반사된 빛 영역을 추출한다. 이 알고리즘에서 주장하는 반사된 빛 영역이란 이미지 제작과정에서 빛에 의해 발생된 영역으로 모든 사물 주변에 미세하게 생성된다. 이러한 영역을 추출하기 위해 하나의 과정을 보인다. 하지만 이 과정은 단순한 작업일 뿐 빛에 대한 수식이 정의되지 않았다. 본 논문은 3 way-diff 알고리즘에서 주장하는 반사된 빛 영역을 잡음의 일종이라 판단하여 반사된 빛 영역을 추출하는 수식을 정의한다. 제안된 알고리즘과 기존 알고리즘들에 실험을 통해 성능비교를 보인다.
본 논문은 화력 발전소 및 시멘트 산업에서 필요한 원자재의 운송 수단에 사용되는 컨베이어 시스템에서의 고장을 검출하는 방법을 제안하였다. 산업현장에서 사람이 접근하기가 힘들고 넓은 공간에 시스템이 동작 하는 점을 고려하여 소형 드론을 설계하였고 컨베이어의 이상을 감지하기 위하여 컨베이어에 내장된 모터의 이상 소음을 감지하는 방법을 임베디드 환경으로 설계하여 드론에 장착하는 구조로 제안하였다. 시스템을 임베디드 마이크로프로세서에 적용하기 위하여 제한된 메모리와 수행 시간을 고려한 하드웨어 및 알고리즘을 제안하였으며 주파수 분석을 통해 고장의 경향을 파악하여 알고리즘 화 하였다. 이때 고장 판별 방식은 측정을 통하여 피크주파수를 측정하고 고주파수의 연속성을 감지하는 방식으로 고장에 의한 소음의 높은 주파수를 분석하여 고장진단을 시행할 수 있었다. 제안된 시스템은 실제 화력 발전소에서 취득한 데이터를 바탕으로 실험 환경을 구성하였으며 드론에 설계된 시스템을 탑재하여 가상 환경 실험을 하여 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다. 향후에는 드론의 비행 안정성 향상과 고장 주파수에 대한 좀 더 정밀한 방법을 사용하여 판별성능을 향상 시키는 연구가 요구된다.
무선 센서 네트워크에서 선택적 활성화 기법은 객체를 감지하고 추적하는데 있어 에너지를 절약하기 위해 사용되는 기법이다. 최근 산불, 유해가스와 같은 연속객체를 추적하는데 선택적 활성화 기법을 사용한 프로토콜들이 제안되었는데 이들은 연속객체의 모양을 예측을 통해 그 객체의 경계 지역만 활성화하는 방법을 사용한다. 이 방법은 균일한 분포로 설치되어 있는 센서 네트워크에서는 잘 동작한다. 하지만, 현실적으로 랜덤하게 분포되어지는 무선 센서 네트워크에는 그대로 적용할 수 없다. 활성화 메시지는 순차적으로 전달되는데, 예측된 다음 경계 지역이 보이드 지역 내부에 위치했을 때, 이 활성화 메시지는 예측된 지역으로 전달될 수 없다. 이 때문에 센서가 적절한 시간에 활성화 되지 못하게 되고 센서는 많은 감지 오류를 유발하게 된다. 더욱이, 한번 활성화 제어가 실패하면 다음 활성화 제어도 실패할 확률이 매우 높다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 강건한 연속객체 추적을 위한 연결된 선택적 활성화 기법을 제안한다. 제안된 프로토콜은 네트워크 설정시 보이드 지역 정보 수집 후 그 정보를 고려하여 센서를 활성화 한다.
본 논문은 자동시험장비 (ATE) 시스템의 측정 회로에 사용하는 비교기 설계에 관한 것이다. 이 비교기 전체 블럭은 연속 형의 고속 비교기, 차동차이증폭기, 그리고 출력 단으로 구성되어 있다. 연속 형의 고속 비교기는 높은 주파수(1~800MHz) 및 넓은 범위(0~5V)의 입력신호를 받아들이기 위해, 고속의 rail-to-rail 증폭기를 첫 단에 두었다. 또한 동작 속도를 높이기 위하여 고속의 전치증폭기와 래치를 순차적으로 구성하였다. 두 시험 소자(DUT) 간 출력 신호 차이를 검출함에 있어, 공통 신호와 차동 신호 차이를 모두 감지하기 위하여 차동차이 증폭기(DDA)를 사용하였다. 이 비교기는 $0.18{\mu}m$ BCDMOS 공정을 사용하여 칩으로 구현되었으며, 5mV의 신호 차이를, 800 MHz의 신호까지 비교가 가능하다. 구현된 칩 면적은 $620{\mu}m{\times}830{\mu}m$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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