본 연구에서는 기존의 접촉식 센서를 이용한 생체신호 측정이 아닌 비접촉 방식으로 심박과 호흡을 추출하기 위해 2.4GHz 대역에서 동작하는 도플러 레이더 센서와 베이스 밴드 모듈로 구성된 도플러 레이더 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템은 인체표면의 변위변화에 의해 반사되는 위상변화를 이용하여 심폐 활동을 검출할 수 있다. 도플러 레이더 센서의 I/Q 채널에서 획득한 신호는 베이스 밴드 모듈의 전처리 필터부, 증폭부, 옵셋조정부를 통과하여 호흡과 심박 신호로 분리된다. 도플러 레이더 시스템으로부터 측정된 생체신호와 기존의 생체신호 간의 상관성을 확인하기 위해 호흡과 심박 대역이 각각 다른 쥐, 토끼, 사람을 대상으로 측정하여 그 결과를 비교하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템에서 분리된 호흡 및 심박 신호는 측정 대상의 움직임이 없는 상태에서는 높은 검출률을 보였으며, 도플러 레이더에서 심박과 호흡 신호를 검출한 결과 거리, 호흡과 심박의 변이량, 호흡과 심박대역에 따라 검출률이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 원거리에서 사람의 호흡 및 심박수를 측정할 수 있는 Ku-Band 대역의 도플러 레이더 시스템을 설계하였다. 레이더로 측정을 하는 동시에 ECG(Electrocardiogram)를 이용하여 호흡 및 심박수 측정을 하였다. 수신된 I/Q(Inphase & Quadrature-phase) 신호를 이용한 arctangent demodulation을 적용하였을 때 RMSE(Root Mean Square Error)값을 약 50 % 정도 개선시킬 수 있었다. CW(Continuous Wave) 도플러 레이더는 송수신단이 연속적으로 항상 열려 있기 때문에 송신안테나에서 수신 안테나로 누설되는 전력이 발생하게 된다. 출력 파워가 높아질수록 누설되는 전력은 시스템의 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 영향을 주게 된다. 따라서 본 연구에서는 원거리에서 감지가 가능하도록 누설 전력의 반대위상을 갖는 신호를 더해줌으로써 누설 전력으로 인한 수신단의 감도 저하를 최소화 시키는 기법을 적용하였다. 위의 leakage cancellation 기법을 적용하여 최대 35 m 거리 대상의 호흡 및 심박 수를 측정하였으며, 이와 비교하여 ECG 값에서 추출한 심박 수 값과 일치함을 볼 수 있다.
본 연구에서는 문헌 고찰을 기반으로 현상학적 접근 및 NOS-가족 유사성 접근을 적용하여 지구과학의 본성을 규명하는 방법을 제안하였다. 현상학적 접근은 지구과학에 고정된 본질이 있는 것이 아니라 시대와 상황의 요청에 따라 본성 자체가 유동적인 것임을 전제로 한다. 이는 직관적으로 드러난 감각적 현상들을 통해 지구과학의 다면적 특성을 편견 없이 모두 수집, 분석하고 종합하는 방법이다. 현상학적 접근은 학문적 세계의 토대를 이루는 생활세계를 직시하면서 지구과학의 본성을 탐구할 수 있는 통찰력을 제공한다. 이를 통해, 지구과학이 가지는 풍부함과 복잡성, 역동성을 드러낼 수 있다. 현상학적 관점에서 지구과학의 본성을 탐색하기 위한 방법으로, 과학의 본성(NOS)에 대한 가족유사성 접근을 제안하였다. NOS-가족유사성 접근을 통해, 조금씩 차이점을 가지는 다양한 과학의 영역들이 서로서로 공유하는 특성들을 조합함으로써 과학의 본성(NOS)을 포괄적으로 설명할 수 있다. 이를 지구과학의 본성에 적용하면 지구과학을 '가족'으로 만들어주는 일반적인(domain-general) 특성과 영역별로 특수한(domain-specific) 특성을 동시에 규명할 수 있다. 예컨대 지구과학을 구성하는 학문영역인 지질학, 대기 과학, 해양학, 천문학, 지구시스템 과학 등등이 서로 공유하는 특징들의 네트워킹을 통해 이들 학문영역을 지구과학이라는 가족으로 특징짓는 가족유사성을 추출할 수 있고, 이를 통해 지구과학의 본성을 총체적으로 드러낼 수 있을 것이다. 또한, 지구과학의 본성에 대한 가족유사성 접근을 통해 지구과학을 구성하는 하위 영역 학문의 특성이 달라짐에 따라 변화하는 지구과학의 본성을 파악할 수 있으며, 교과목으로서 지구과학의 위상과 발전체계를 정립하는 데에도 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 고조파 발생기의 짝수 고조파 성분을 이용하여 전력 증폭기의 3차와 5차 혼변조 왜곡 신호를 개별적으로 개선할 수 있는 전치 왜곡 선형화기를 제안하였다. 제안된 선형화기의 고조파 발생기는 2차와 4차 고조파 성분을 추출할 수 있는 소 신호 증폭기로 구성되어 있으며, 또 2차와 4차 고조파 성분들은 벡터 모듈레이터에서 주 신호와 진폭 변조되어 3차와 5차 전치 왜곡 혼변조 신호를 개별적으로 발생시킬 수 있게 된다. 이렇게 전치 왜곡된 신호는 2차와 4차 고조파 신호의 크기만 변화시킴으로써 각각의 혼변조 신호의 크기와 위상을 조절할 수 있으며, 이것을 이용하여 전력 증폭기의 3차와 5차 혼변조 왜곡 신호를 각각 억제하는 선형화기를 구현하였다. 이러한 전치 왜곡 선형화기의 타당성을 입증하기 위해 2-톤 신호를 전력 증폭기에 인가하여, 3차와 5차 혼변조 왜곡 신호를 각각 25 dB, 18 dB 개선을 시켰으며, IS-95 CDMA 신호를 인가하였을 경우 인접 채널 전력비가 7 dB 이상 개선되는 것을 확인하였다.
무선 단말기용 전력증폭기의 모델링을 위한 최소 샘플링 주파수에 대해 실험 및 시뮬레이션을 통해 연구하였다. 비선형 소자의 모델링은 소자의 비선형성 해석 및 디지털 전치왜곡기 등의 응용분야에서 활용되나, 소자 모델링용 샘플링 주파수에 대한 그동안의 연구 결과에 의하면 최소한 입력신호의 Nyquist 조건이 만족될 경우 주어진 비선형 소자의 모델링이 가능하다고 보고되어 왔다. 하지만 광대역 신호용 소자 모델링의 경우 A/D 변환기 주파수 성능이 충분하지 못하거나 구현이 매우 난해하며, 높은 샘플링 주파수로 인한 전력소모가 무선단말에 적용하기에는 무시하지 못할 수준이다. 따라서 본 연구에서는 단말기용 메모리리스 전력증폭기의 선형화 기술에 사용되기 위한 샘플링 주파수에 있어, 입력 신호의 Nyquist 조건 이하로 샘플링하여 전력증폭기의 모델링에 성공적으로 적용할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이 경우 전체 시스템의 광대역 주파수 응답이 보장되어야하며 이를 위해 광대역 샘플러 및 시간 영역에서의 비선형 모델링이 제안되었다. 시뮬레이션 결과 샘플링 주파수 조건에 상관없이 동일한 AMAM, AMPM 비선형성을 해석할 수 있었으며, 880MHz, 23dBm 무선단말용 전력증폭기에 적용하여 측정한 결과 또한 샘플링 조건의 변화에 대해 모델링 결과는 0.8dB 이내의 변화를 보임을 알 수 있었다. 샘플링 시스템은 크기시호 복원을 위한 포락선 검출기, 복소신호 추출을 위한 위상천이기 및 광대역 샘플러 등으로 구성되었으며, QPSK 신호를 인가하여 전력증폭기의 비선형성 검출에 활용하였다. 이 시스템은 단말용 전치왜곡기에 활용하여 단말 출력 성능 개선에 활용 될 수 있다.
현재 개발된 4 kbit/s이하의 저 전송율 음성부호화 시스템은 STC(Sinusoidal Transform Coding)나 MBE (Multi-band Excitation Coding)에 바탕을 두고 있다. 이러한 저 전송율 부호화기들은 대표적인 전이구간 신호인 유성음의 시작점과 끝점에서의 혼합신호(onset signal, offset signal), 비주기적인 신호(non-period signal) 등은 정확히 표현하지 못하기 때문에 자연스런 음질을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 유성음에는 하모닉 모델, 무성음에서는 스토케스틱 모델, 전이구간에는 하모닉 기반의 비주기적인 펄스의 위치를 추적하는 방식을 사용하여 효과적으로 전이구간을 모델링 하는 방법과 2.4 kbit/s 다중모드 부호화방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본신호에서 선형예측 부호화 방법으로 추출된 잔여신호를 신호의 성격에 따라 모델을 달리하는 방법이며, 자각의 신호의 성격에 따라 좋은 성능을 나타내는 모델을 사용하였다. 또한 효율적인 전이구간 모델링 방법의 도입으로 저 전송율에서 CELP(Code Excitation Linear Predictive) 부호화 방식에 의해 시간축에서 합성되는 여기신호와 선형위상을 이용한 하모닉 부호화 방식에 의해 주파수축에서 합성되는 여기신호를 효율적으로 결합이 가능하다는 것이 제안된 2.4 kbit/s 다중모드 부호화기의 장점이다. 제안된 방법의 2.4kbit/s 다중모드 부호화기는 미국 연방 표준부호화기인 2.4 kbit/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction) 부호화기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.
D-InSAR 기법이란 두 장의 SAR 영상의 위상 차이를 이용하여 지표면의 변위를 정밀하게 측정하는 기법이다. D-InSAR를 이용한 정밀한 지표변위량 산출을 위해서는 주영상과 부영상간의 높은 긴밀도가 필수적이다. 기존의 D-InSAR 방식은 주영상과 부영상의 전체 긴밀도를 토대로 지표변위량을 산출하기 때문에, 영상에 긴밀도가 낮은 산지나 나지 등이 포함될 경우 전체적인 지표변위량의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 0.7 이상의 시간적 긴밀도와 공간적 긴밀도를 갖는 지점을 추출하여 불규칙삼각망을 형성, 이를 토대로 지표변위량을 산출하였다. 또한 기존 D-InSAR 방식과 공간적 시간적 긴밀도를 고려한 D-InSAR 방식의 비교분석을 실시하였다. 그 결과 공간적 시간적 긴밀도를 고려한 D-InSAR 기법이 기존의 D-InSAR 기법보다 표준편차, 상대분산, 변동계수, 사분편차가 작게 나타났으며, 지표변위량의 일정한 추세를 파악하는데 용이함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 강제진동 기법을 이용하여 람다형상을 갖는 무미익 무인기의 동안정 미계수를 측정하였다. 강제진동 기법은 시험모델을 일정한 크기의 각 변위로 진동시키면서 항공기에 작용하는 공력의 시간이력(time history) 데이터를 측정하고, 입력진동 대비 공력데이터의 위상차와 진폭을 추출함으로써 비행체의 동안정 미계수를 계산하는 방법이다. 본 연구에서는 롤, 피치, 요 방향으로 각각 진동시킬 수 있는 실험 장치를 설계, 제작하여 국내 최초로 무미익 항공기의 동안정 미계수 측정 시험을 수행하였다. 롤 댐핑 동안정 미계수 측정 결과, 진동 주파수와 진동의 크기가 증가하여도 동안정 미계수의 경향성은 동일하게 나타나며, 전반적으로 측정 받음각 구간에서 안정한 특성을 보였다. 피치 댐핑 동안정 미계수의 경우 작은 진동 주파수에서 동적으로 더 안정해지며, 받음각 $15^{\circ}$ 이상에서는 동적으로 불안정해지는 경향성을 보였다. 각 시험데이터들은 반복성 시험을 통해 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 본 연구에 적용된 강제진동 기법이 무미익 항공기의 동안정 미계수를 성공적으로 측정할 수 있음을 확인하였다.
전통적인 교통계획 모형의 취약점으로서는 모형자체가 가지는 이론적 한계외에 이용자의 불편성(User-Unfriendness) 및 노동집약도(tabor-Intensiveness)를 들 수 있다. 본고의 핵심은 현재 정보 및 컴퓨터 분야에서 각광을 받고있는 지리정보체계(GIS)를 이용하여 기존 교통계획 모형이 가지는 몇 가지의 단점을 극복함과 동시에 모형사용의 효율화를 증진 해 보자는 데 있다. GIS의 교통계획에의 응용은 크게 두 가지로 대별되어질 수 있는 바, 첫 번째는 GIS 자료구조의 변형을 통한 응용이고 두 번째는 GIS가 지니는 그래픽 기능의 직접적 사용이다. 교통계획 및 공학의 직접적인 대상인 교통망은 교통연구의 시발이 되는 기본 자료로서 수정 및 조정이 필수불가결 한데도 기존의 계획모형에서는 교통망의 준비부터 그 수정까지는 많은 시간과 노력이 소모되었고 그에 따른 계획전반의 경직성이 나타난 것이 사실이다. 본고에서는 벡터방식의 GIS 자료가 가지는 특성의 하나인 위상관계로부터 교통망 자료를 도출하는 알고리즘이 FORTRAN을 기본으로 하여 개발되었고 이는 교통망의 수정 및 조정을 용이하게 할 뿐만 아니라 보다 정확한 교통망상의 교통량을 산출하기 위해 교통죤과 교통망간의 적합성(Zone-Network Compatibility)을 검증하는데도 매우 편리한 도구가 된다. 또한 GIS 자료구조 중 하나의 특성인 인접성(Adjacency) 정보는 지역적으로 동일한 특성을 갖는 지역의 통계적 분석을 통한 추출과 함께 교통죤(Traffic Analysis Zone:TAZ)의 공간적 재구성을 통한 모형의 적합도를 검증할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있다고 볼 수 있다. 또한, 이미 기존의 교통계획 모형 중 그래픽을 제공하는 것들이 있지만 그래픽은 GIS 자체가 가지는 고유한 기능중 하나인 만큼 교통계획 패키지가 제공하는 것보다 더욱 생생한 교통망 묘사(Network descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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