본 논문은 동축 공동 공진기를 이용한 레인센서를 설계하고 제작한다. 선형적으로 빗방울을 감지할 수 있는 레인센서는 전압 제어 발진기 (VCO), 동축 공동 공진기, RF 스위치, RF 검출기, A / D 컨버터, DAC 및 마이크로 컨트롤러로 구성되었다. 설계된 레인 센서의 작동 주파수 범위는 2.5GHz ~ 3.2GHz이며, 입력 전압과 전류 소스는 24 [V / DC]와 1 [A]이다. 설계된 센서 회로는 VCO, RF 스위치, 고주파수 3GHz에서 소자의 주파수 특성을 변화시키는 RF 검출기를 포함한다. 센서 회로의 주파수 특성에 대한 오차를 교정한다. 이를 위해 공진기에 신호를 보내지 않고 RF 검출기로 신호를 직접 전달하는 기준 경로를 만든다. 시뮬레이션 및 측정 결과에 따르면 시뮬레이션된 공진기 주파수와 제작된 공진기 주파수 사이에 0-50MHz 차이가 있음을 알 수 있다.
교류 전동기는 전류의 측정오차와 데드타임 등의 영향으로 전기각 주파수에 동기된 주기적인 토크 리플이 발생한다. 본 논문에서는 주기적인 토크리플 보상 알고리즘을 제안한다. 보상기는 속도리플 관측기와 토크리플 보상기로 나누어진다. 본 논문에서는 토크리플 보상기의 해석을 통해 정상상태에서 속도 리플이 제거됨을 증명하였고 속도리플 관측기는 속도의 리플을 검출하여 토크리플 보상기를 통해 토크리플 성분이 보상됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.
원자력발전소에서 발생되는 방사성폐기물들은 폐기물형태 및 방사능 농도가 다양하며 영구처분장으로 이송전까지는 발전소내의 임시 저장고에 안전하게 보관, 관리하고 있다. 생성된 폐기물드럼내에는 감마방출핵종을 비롯하여 알파 및 베타방출 핵종들이 균질 또는 비균질하게 존재하고 있으며 방사능의 세기나 폐기물의 특성에 따라 안정화시키거나 압축처리하여 드럼에 담겨져 있기 때문에 일반적인 파괴분석에 의한 화학분석법으로는 작업자의 피폭, 시료의 대표성 선정 및 장시간의 화학처리 시간소요 등으로 핵종분석이 곤란하다. 따라서 본 논문은 일반적으로 감마핵종분석시 흔히 사용하고 있는 고순도게르마늄(HPGe) 검출기를 이용하여 드럼의 감마핵종농도를 분석하는 방법과 장치의 개발에 대해 언급하였으며 알파나 베타핵종과 같이 직접 분석이 곤란한 핵종들은 각 폐기물드럼내에 존재하는 Co-60이나 Cs-137과의 상관관계를 미리 예측한 척도인자 (scaling factor)를 이용하여 간접적으로 구하는 방법을 사용하고 있으나 본 논문에서는 드럼으로부터 감마핵종만을 분석하는 방법에 대해서만 언급하였다. 또한 핵종분석시스템의 최적 운전조건을 도출하기 위해 드럼회전테이블의 속도결정 및 모의드럼을 이용한 방사능측정 등을 통해 핵종 농도 분석시의 오차를 30% 이내로 유지할 수 있었다.
본 연구에서는 기존 오실로메트리(oscillomatry) 혈압측정에서 가압 커프의 영향을 최소화 하기위하여, 캐패시턴스 센서를 추가하여 혈압측정 동안의 혈압 및 혈류의 변화량을 측정하여 얻은 신호로 수축기 혈압 및 이완기 혈압을 추정하였다. 필터를 적용한 캐패시턴스 센서의 값을 피크의 크기에 따른 알고리즘을 적용하였으며 얻어진 혈압값과 기존의 혈압계의 값을 비교분석 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}4$세의 15명을 기준으로 실험하였으며 알콜 및 운동 등 혈압에 영향을 미치는 요소들에 대해 제한 시켰으며 측정 전 15분의 안정을 취했다. 결과적으로 피험자 15명에 대해 수축기 혈압에서의 오차범위는 ${\pm}4$ mmHg이하로 나타났으며 평균 및 표준편차는 각각 2.13 mmHg 과 1.36 mmHg이었다. 이완기 혈압에서는 오차범위가 11명에 대해 수축기혈압과 같았으며 4명은 ${\pm}7mmHg$이상 이였고 평균과 표준편차는 4.20 mmHg와 2.24 mmHg 로 수축기 혈압에서 오차 및 분산 모두 이완기혈압 추정보다 비교적 정확한 값을 검출했다.
치료효과를 보증하기 위해서는 조사선량의 5% 이내의 선량오차가 방사선생물학적 의미가 높은 것으로 잘 알려져 있다. 따라서 종양치료를 위한 강내조사 선원이나 선형가속기의 고선량율의 선량 평가는 정확하고 안정적 평가가 이루어져야 된다. 선량을 평가 교정하기 위해 전리함의 교정 인정기관의 교정상수를 유지하기 위해 선진국에서는 기하학적으로 고정된 표준선원과 전리함의 사용을 오래 전부터 권고해 왔다. 본 연구는 전리함의 감도 변화를 측정할 수 있는 Sr-90 시험선원을 이용한 임의의 기준 전리함의장기간 안정성이 1.00$\pm$0.01 의 오차 범위에 있음을 알 수 있었고, 고선량률 원격강내조사선원인 Co-60 선원에 대한 기준전리함의 출력선량에 대한 임상측정용 전리함의 출력선량은 평균 0.997 $\pm$ 0.01의 오차범위에서 평가될 수 있었으며, 최대오차는 예상선량에 -2.5% 였다. 이 실험을 통해 반감기가 긴 시험선원을 이용하여 임상 측정용 공기전리함의 안정적 성능을 유지할 수 있음을 알 수 있다.
AC 부하를 갖는 동기전동기에 있어서, 동기전동기의 속도리플을 저감시키기 위한 문제를 풀기위해 3가지 제어기법에 대해 비교를 한 후 가장 강인한 제어기법에 대해 분석하였다. AC 부하를 갖는 특별한 제어 대상으로 엑스선 전산화 단층촬영 장치(CT)용 겐트리를 선정하였으며 시스템이 갖는 특별한 구조에 의해 이러한 시스템 특성을 갖는다. 동기전동기의 출력 축에 링(Fing) 모양의 원판 프레임을 갖으며, 이 원판 표면에 무게가 서로 다른 여러 장치(X_선 튜브, X-선 검출기, 고압발생장치, DAS 장치, 온도조절장치 등)를 부착하여 영상 획득 시스템의 회전부를 구축하기 때문이다. 이러한 시스템에서는 무게 평형을 갖지 못하는 편심 무게가 존재하게 되며 이로써 전동기 관점에서는 AC 부하처럼 인식되는 제어 조건으로 인식 될 수 있다. AC 부하를 갖는 동기전동기에 대해 일반적인 벡터제어 알고리즘으로 제어를 수행하면 정상상태에서도 속도 오차가 "0" 으로 줄어들지 않고 AC 형태의 오차 성분이 존재하며 편심 무게의 크기에 비례하여 진폭이 커지는 특성을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Sine파 보상전류를 갖는 속도제어기법, 펀심부하토크 관측기를 이용한 속도제어기법, 그리고 기준모델제어기법을 소개하였다. 각 방법에 대한 실험 결과로부터 편심무게의 변동과 편심 위치의 변동 조건에서 기준모델제어기법이 강인한 제어 특성과 리플저감 측면에서 가장 우수함을 검증하였다. 이로써 AC 부하 조건에서 고정도 속도 제어기가 요구되는 경우 좋은 선택의 지침이 될 수 있다고 본다.
GM 계수관을 방사선 검출기로서 사용하고, 검출기의 신호를 디지탈 펄스로 변환하는 펄스처리회로와 디지탈 통신방식의 하나인 FSK(frequency shift keying) 변복조회로를 설계하였으며, 휴대용 무전기로 송수신되는 방사선 검출신호를 방사선량과 방사선량율로 개인용 컴퓨터의 화면에 표시하는 단일채널 무선 방사선측정 시스템을 개발하고 성능을 평가하였다. 성능검증 실험에서 펄스를 입력한 경우와 검출기에 방사선을 조사시킨 경우 펄스처리회로에서 약 5V의 동일한 디지탈 펄스가 출력되었고, 무선통신계통에서도 입력과 출력이 왜곡없이 송수신되고 있음을 확인하였다. 검출기에 표준방사선원(Cs-137)으로 방사선을 조사시켜 선량률을 측정한 결과 측정오차는 조사된 선량률의 10% 이내를 나타내었다. 본 시스템은 국내에선 처음으로 설계되었으며, 향후 다중채널로 구성하여 실시간 개인방사선피폭선량계, 방사선감시기 등 여러 용도의 방사선측정기에 응용함으로써 방사선방어에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 VSB 전송방식의 HDTV 수신기에 입력되는 신호의 위상잡음 및 이득오차를 없애주는 위상 추적 루프를 설계하였다. 위상 추적 루프는 VSB 신호가 가지는 신호점과 입력된 I 채널의 표본화된 데이터를 이용하여 신호점들의 Q 채널 성분을 추정한 다음 복소곱셈기를 이용하여 입력신호와 곱합으로써 위상의 에러값을 보상하는 구조로 되어 잇다. 위상오차를 검출하는 알고리즘으로 시그늄 함수를 이용함으로써 하드웨어의 부담을 줄이면서 넓은 선형영역을 가질 수 있게 되어 우수한 추적 성능을 가지는 위상 추적 루프를 구현하였고 소프트웨어 심류레이션을 통하여 제시한 알고리즘의 효율성을 입증한 후 ASIC으로 구현하였다.
본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분(Part)으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하여 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 3.9°의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame per second)로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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