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.
동하중 측정 데이터에 추가되는 여러 가지 종류의 오차로 인하여, 신뢰할 수 있는 하중을 구하기 위해 측정 오차를 감소시키는 적절한 방법이 필요하다. 과도한 진동으로 인해 발생하는 측정 오류는 쉽게 제거하기 어렵다. 이러한 오류를 최소화하기 위하여 측정 장치 혹은 측정 대상의 수직 운동과 상호 관계가 전혀 없는 광 센서 시스템을 이용한다. 여러 가지 시료들의 흐름률을 광 센서를 이용하여 측정함으로써 로드셀을 이용한 부정확한 측정 부분을 보완한다. 동하중 측정시 발생하는 잡음 감소를 확인하기 위하여 모형 트레일러 시스템을 사용하며, 제안된 방법이 효과적임을 확인한다.
음향 재질의 복소수 모듈러스(Complex Young's modulus)는 정적하중하에서 주파수에 따라 변하므로 재질의 동특성 규명을 위해 손실을 가지는 rod로 모델링 된 원통형 시편을 사용, 한쪽 끝은 가진기로 축방향 조화가진을 하고, 타단에서는 부가 질량체를 부착시켜 이의 전달 함수를 구한다. 전달 함수 방법은 축방향으로 가진된 rod로 모델링하여 가진기의 주파수 범위인 50~20000Hz에서 이론 및 실험적으로 해석된다. 또한 발생가능한 오차의 원인을 규명하고자 시편이가지는 포아송비(Poisson's ratio)에 기인한 측면운동, 끝단효과(End Effect), 손실계수가 작은 경우의 측정오차 및 시편 끝단의 접착제 효과를 분석하였으며 형상계수의 도입에 의해 측면운동에 의한 오차를 보상하였다.
MRI 스캔중 촬상 대상물의 화강평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질열화를 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 미리 주어진 회전파라메타써 쌍일처 보간과 중첩 특성을 이용해서 k 공간 불균일 표본화 데이터를 수정하는 알고리즘과, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘 및 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩느를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 미지운동 파라메타를 예측하기 위해 찰상대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 활상 대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용했다. 이러만 성질을 이용해서 시뮬레이션 화상에 적용한 결과 제안한 방법에 대한 유효성을 확인하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.475-478
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2006
본 논문에서는 소형 무인항공기의 정확한 위치, 속도, 자세 정보를 제공하기 위해 저급의 MEMS IMU를 이용한 항법 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 비행체의 직선운동과 회전운동을 측정할 수 있는 관성측정기와 위성신호를 수신하여 항체의 위치, 속도 정보를 제공하는 GPS 수신기, 지구 자기장 정보를 이용하여 방향각 정보를 제공하는 지자기 센서들로 구성되었다. SDINS와 약결합 방식의 칼만필터를 이용한 항법 시스템은 초기정렬 알고리즘과 센서 오차 보상 알고리즘, 자력계 보상 알고리즘 및 복합항법 알고리즘으로 나뉘며, 설계된 항법 알고리즘들은 시뮬레이션과 차량 실험을 통해서 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 저가의 MEMS 관성 센서와 지자기 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 자세측정장치(ARHS)를 구현하였다. 저가형 IMU센서와 MCU를 이용하여 운동 자세각을 계산하는 DCM 알고리즘을 설계하고, 3축짐벌에 장착하여 연산결과의 정확도를 측정하였다. DCM 알고리즘을 이용 연산된 자세각의 정확도는 roll 및 pitch에 대하여 약 1.1%로 나타났으며, yaw각의 경우는 3.7%로 나타났다. Yaw 각의 경우에는 스텝핑 모터를 구동하는 실험환경에 따른 교란의 영향으로 그 오차가 상대적으로 크게 나타난 것으로 평가되었다. 짐벌 실험장치를 이용한 센서의 검증에서 더욱 정밀한 실험을 위해서는 주변 환경 요인에 대한 제어가 요구될 것으로 보이며, 실험장치의 스테핑 모터 구동 시 발생하는 진동 및 자기장의 영향과 실험 장치의 금속성 구조물의 영향으로 생각되는 센서 데이터의 오차 및 불안정 상태를 차단할 수 있는 장치의 보완이 필요할 것으로 보인다. 그리고 지자기 센서의 경우 좁은 범위의 측정에 추가하여 넓은 범위의 측정도 보완되어야 할 것으로 생각된다.
The rotation of a spindle unit must be accurate for high-quality machining and to improve the quality of the machine tools.Therefore, the proper measurement of the rotation accuracy and ensuring a proper analysis are very important. Separate processes are necessary because spindle errors and roundness errors associated with the test balls can both factor into the measured rotation error values. We used three methods to discern test ball errors and analyzed which could be deemed as the most proper technique in a test of the rotation accuracy of the main spindle of a machine tool.
This paper presents an on-machine measurement method of flatness error fur surface machining processes. There are two kinds of on-machine measurement methods available to measure flatness errors in workpieces: i.e., surface scanning method and sensor scanning method. However, motion errors are often engaged in both methods. This paper proposes an idea to realize a measurement system of flatness errors and its rigorous application for estimation of motion errors of the positioning system. The measurement system is made by modifying the straightness measurement system, which consists of a laser, a CCD camera and processing system, a sensor head, and some optical units. The sensor head is composed of a retroreflector, a ball and ball socket, a linear motion guide unit and adjustable arms. The experimental .results show that the proposed method is useful to identify flatness errors of machined workpieces as well as motion errors of positioning systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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