본 논문은 자동 분할과 extreme learning machine (ELM)을 이용하여 연속 심음신호에 의한 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 자동 분할을 위한 전처리 단계에서 비정상적인 심음신호는 심잡음 (murmur)과 클릭음 (click)을 포함하고 있기 때문에 제1음 (S1)과 제2음 (S2) 시작점 검출 결과가 부정확하거나 누락되어 기존의 심장질환 분류 시스템의 정확도를 저하시키게된다. 이러한 분할 오류에 의한 성능 저하를 감소하기 위해 S1 및 S2의 위치를 찾고, S1 및 S2의 시간 차이를 이용하여 부정확한 시작점을 교정한 다음 한 주기 심음 신호를 추출한다. 특징벡터로는 단일 주기의 심음 신호로부터 추출된 멜척도 필터뱅크 로그 에너지 계수와 포락선을 사용한다. 심장질환을 분류하기 위하여 한 개의 은닉층을 가진 ELM 알고리듬을 사용한다. 9가지 심장질환 분류 실험을 수행한 결과, 제안 방법은 81.6%의 분류 정확도를 나타내며, multi-layer perceptron(MLP), support vector machine (SVM), hidden Markov model (HMM) 중에서 가장 높은 분류 정확도를 보여준다.
목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.
음성신호의 음소경계 추출방법 중 음소에 대한 사전지식 없이 음성 데이타, 혹은 특징벡터의 변화를 감지하여 음소경계를 추출해 내는 맹목 세그먼테이션은 연속음형 인식시스템이나 코퍼스 제작에 중요한 역할을 하며 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 맹목 세그먼테이션 방법은 사전지식을 필요로 하지 않아 비교적 쉽게 접근할 수 있으나 음운학적인 지식, 또는 음소나 음소경계에 대한 지식과 경험 데이타 등을 이용하는 지식 기반 세그먼테이션 방법에 비해 성능이 좋지 못한 단점이 있다. 본고에서는 우리말의 연속 음성을 맹목 세그먼테이션해서 후보 경계를 추출한 다음, 음절핵의 위치정보를 이용하여 후보 경계를 후처리함으로써 세그먼테이션 효율을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 전처리과정에서는 확률적인 거리 모델을 이용한 클러스터링 방법을 이용하였으며, 후처리과정에서는 음절의 핵 사이에 위치할 수 있는 음소의 수는 제한된다는 선험적인 지식을 이용하였다. 실험결과, 제안하는 방법을 이용했을 때의 삽입오류는 맹목 세그먼테이션에 비해 약 25% 감소하였다.
3.5 kHz 또는 첩(chirp) 천부해저 지층탐사는 해양지질 조사나 엔지니어링 탐사에 널리 사용되고 있다. 그러나 해상에서의 너울은 탐사자료의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 너울의 영향을 보정함으로써 연속성이 향상된 탐사자료를 얻을 수 있다. 정확한 해저면의 위치 선정은 너울영향 보정에 매우 중요하다. 이 연구에서는 원자료와 이를 엔벨로프 또는 에너지비율자료로 변형시킨 자료들에 대해 최대 진폭값의 일정 기준을 초과하는 지점을 선정하는 방법으로 해저면 위치 선정을 시도하였다. 그러나 파도의 잡음으로 인하여 해저면 신호가 분명하지 않은 품질이 낮은 자료에서는 개별 트레이스에서의 자동적인 해저면 위치 선정이 어려웠다. 이 연구에서는 이전 트레이스에서 구한 해저면 평균값을 고려하여 해저면 선정범위 내에서 해저면을 선정하는 방법과, 선정 결과의 신뢰도가 낮은 경우에는 이를 보정에서 제외하는 방법을 사용함으로써 품질이 낮은 자료의 해저면 선정에서도 만족스러운 결과를 얻었다. 개별 트레이스에서 해저면을 선정할 때에는 에너지비율자료를 사용한 경우에 오류가 가장 적었으며, 이전 트레이스 해저면 평균값을 고려하는 방법에서는 원자료를 직접 사용한 경우에 보정결과가 비교적 양호하였다.
본 논문에서는 4.4GHz 대역에서 항공기내 무선 통신을 위한 채널 링크 버짓을 분석하였다. 항공기내의 채널을 일반적인 경로 손실, 장애물로 인한 음영효과, 그리고 다중 경로 신호로 인한 페이딩의 조합으로 모델링하였다. 그리고, 항공기내에 존재할 수 있는 송수신기의 다양한 위치에 따라서 채널을 A~F의 6개 그룹으로 분류하고, 6개의 채널 그룹별로 최대 전송 가능 거리와 전송 오류 확률 측면에서 링크 버짓을 분석하였다. 다양한 분석과 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, A, B, F 채널 그룹이 C, D, E 그룹 대비 우수한 전파 특성을 가지며, 그룹 E의 전파 특성이 가장 열악한 것으로 확인되었다. 이러한 결과들은 항공기내 또는 이와 유사한 환경에서의 채널 분석을 위한 기초자료로 활용 가능하다.
브러시리스 직류 전동기(Brushless U Motor : BLDCM)는 기존의 직류 전동기의 단점인 브러시를 제거한 것으로 제어가 간단하면서도 넓은 범위에서 속도 제어가 가능하고 효율이 높으며 경제적으로 제어기 제작이 가능하여 산업용 뿐 아니라 가전에까지 널리 사용된다. 그러나 BLDCM을 구동하는데 필수적인 센서는 제품 가격을 증가시킬 뿐만 아니라 운전 환경이 열악한 곳에서는 동작 오류를 발생하는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 BLDCM의 센서리스 구동에서 정상상태 운전뿐만 아니라 안정된 초기 구동에 관한 연구를 수행한다. 정상상태 운전은 측정된 역기전력을 이용하여 회전자의 위치를 결정함으로써 이루어지며, 초기 구동을 개선하기 위해 환류 다이오드로부터 측정된 전류 신호를 이용하여 초기 구동을 하게 된다. 이것은 실험을 통해 타당성을 확인하였다.
IEEE 1588 PTP는 두 시스템이 GPS의 도움 없이 송수신 시간 정보를 포함한 패킷을 주고받으면서 동기화하는 정밀 시각 프로토콜인데 시각 동기화 과정에서 전파 지연 시간을 계산하고 이를 이용하여 두 시스템 간의 거리를 측정할 수 있다. 본 논문에서는 수신 패킷의 프리앰블에서 추출한 타이밍 오류 정보를 이용하여 변조 심벌 주기 이하로 거리 측정 정밀도를 향상하는 방법을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 거리 측정 정밀도는 프리앰블 PN 시퀀스의 길이와 신호대잡음비에 비례하는 것을 보였다.
본 논문에서는 광 부호분할다중접속(OCDMA) 시스템 구현을 위해 각 가입자의 시간ㆍ파장영역의 2차원 부호 할당과 변경이 가능하고 다중 사용자의 암호화된 데이터의 동시 전송과 모든 수신 노드에서 복원이 가능한 배열형 가변 부호기/복호기(RAE/RAD)를 갖는 OCDMA구조를 제안하였다. 수신노드에서 부호화된 데이터의 레벨을 일정하게 제한하는 1차 하드리미터의 기능을 제한증폭기를 사용하여 구현하였고, 부호화된 데이터의 위치 검출 및 복원을 위한 2차 하드리미터의 기능을 AND 검출기를 사용하여 이중 하드리미터(Double Hard Limiter)를 최초로 구현하였다. FPGA와 4개의 서로 다른 파장을 갖는 DFB-LD를 부호다중화된 16채널의 신호중에서 특정 채널의 신호를 복원하는 실험을 성공적으로 수행하였다. 1-D OCDMA 시스템에서의 채널 증가에 따른 부호길이 증가문제를 시간과 파장 영역의 2차원 부호다중화를 사용함으로써 개선하였고, 채널 증가에 따른 MAI로 인한 기존의 문턱값 검출기의 식별력(Autocorrelation peak-to-sideloobe ratio) 저하와 비트 오류 문제를 제한증폭기와 AND 검출기를 갖는 이중 하드리미터를 적용하여 개선하였다.
GBAS는 Differential GPS(DGPS) 개념을 활용하여 공항근처 23NM 반경 이내에 위치한 항공기에 정밀위치서비스와 정밀접근서비스를 제공하는 시스템으로, GBAS 지상장비는 공항에 설치된 이후에 지상 및 비행시험평가를 통해 그 기능 및 성능을 검증하도록 되어있다. 본 논문에서는 김포국제공항에 설치된 GBAS 지상장비에 대해 비행검사용 항공기를 이용한 비행시험 방법 및 결과를 분석하여 기술하였다. 시험 결과 김포공항의 GBAS 신호통달범위 내에서 VDB 데이터가 오류 없이 정상적으로 수신되었으며, VDB 전계강도, 보호수준, 코스정렬 정확도 등도 평가 요구조건을 충분히 만족시키는 것을 확인하였다.
물위나 육지에서 끄는 방식의 전기비저항 배열법의 등장은 그 자료량의 규모를 항공전자탐사의 규모에 가깝게 만들었으며, 이렇게 얻어진 자료들의 대부분은 해석을 위한 1 차원 역산이 시도되었다. 이 자료들의 믿을만한 해석과 자료처리를 실행 가능화시키기 위해서는 강력하고 완벽한 자동화 공정은 필수 불가결한 요소이다. 하상이나 염수 대수층의 상부와 같은 뾰족한 경계를 찾아내야 하므로 평활화제한법의 이용은 최소화 시켜야 한다. 적절한 역산 방식이라면 신호를 감쇠시키는 전도성 기반암의 경우에는 해석의 오류를 피하기 위해 낮은 신호대 잡음비를 현명하게 다룰 수 있어야 한다. 이를 위해 각각의 전극 배열법에 대해 하나의 탄력적 두께를 갖는 층을 운용하는 잡음 인지 역산 방법이 코딩되었다. 잡음 인지 역산법은 만약 전도성 기반암이 선호를 감쇠시켜 잡음 수준보다 작게 만들면 이를 감지하여 적당한 위치에 전도성 기반암을 갖는 모형을 구성해 준다. 초기모형의 층들은 4 극으로 구성된 각 전기 배열법의 유효깊이가 미치는 범위 내에서 제 위치를 찾아가게 된다. 이 알고리듬은 4 극의 유효깊이가 대략 지수함수적인 배열을 이루어 자료가 얻어졌을 때 가장 최상의 결과를 나타낸다. 접지저항을 줄이기 위한 선전극이나 용량선 안테나(capacitive-antenna)에 의한 자료의 역산도 가능하다. 이 논문은 이론자료와 오스트레일리아의 Murray 강의 염분차단 계획의 예를 들어 개발된 알고리듬의 유용성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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