의용생체공학의 한분야인 재활공학의 많은 발전으로 상실된 인간의 사지기관의 일부는 거의 자연스런 기능을 갖는 장치로 대치할 수 있는 가능성이 높아지고 있으며, 일한 연구의 결과는 산업용 로보트의 개발에도 기여를 하고 있다. 그중에서도 핵심이 되고 있는 것이 근전도신호를 이용한 보철제어(Prosthesis Control)에 관한 연구이다. 근전도신호가 인공팔제어에 이용된 것은 1950년대 초 소련에서 처음 시도되었고 그후 유럽, 카나다 미국등에서 계속 이에 관한 연구가 성과를 나타내고 있다. 근전도 신호를 제어신호로 사용할 경우 가장 큰 문제점은 근전도신호의 저주파 잡음인데, 실제로 비례제어신호를 얻기위하여는 이 잡음이 제거되어야 한다. 그러므로 여기에서는 근전도신호 처리방법에 대한 개략적인 것을 소개하고, 잡음의 제거방법등을 검토해 보고자 한다.
현대사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 인공지능 및 자동화가 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론과 같이 영상처리의 비중이 높은 시스템의 경우 잡음과 같은 외부 요인의 영향을 받기 쉽다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 잡음 추정과 가중치에 기반한 디지털 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 잡음의 종류를 구분하였으며, 필터링 마스크의 잡음 수준을 판단하여 필터링 과정을 스위칭하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하여 기존 필터 알고리즘과 비교하였으며 결과를 분석하였다.
인공신경회로망 기술은 선형 또는 비선형성 계산 문제를 복잡도에 무관하게 학습에 의해 자동으로 근사한다. 또한 알고리즘이 단순하며 잡음에 강하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 반면 대상시스템의 특성이나 조건이 변경되면 계산성능을 보장할 수 없고, 계산의 신뢰성 보장 한계가 모호하기 때문에 제어문제에는 실용화가 어려운 것으로 알려져 있다. 제안 모델은 인공신경회로망의 장점을 유지하면서, 위와 같은 문제점을 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 모델은 기존 제어기에 비해 우수한 추종제어성능을 보이는 것으로 밝혀졌다.
지구물리탐사 자료의 잡음은 물리탐사 자료를 왜곡시켜 잘못된 결과 해석을 유도한다. 잡음을 만들어내는 원인으로는 인간의 활동으로 인하며 만들어지는 잡음과 자연 현상 및 기기 소음 등이 있으며 이러한 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 전통적인 잡음제거 방법들은 요소파 변환이나 필터링 과정에서 개인의 주관과 높은 계산 비용 그리고 많은 시간이 소모된다는 단점이 있으며 이런 문제를 해결하기 위해 영상 전처리 및 잡음제거를 위한 개선된 신경망을 구현하고자 하였다. 이 연구는 인공신경망, 합성곱 신경망, 오토인코더, 잔차 및 파형신경망의 다양한 유형의 신경망과 탄성파, 시간영역 전자탐사, 지표투과레이더 및 자기지전류의 잡음을 분석하고, 훈련 과정에 실제로 이용한 인공 신경망과 제시된 핵심 해결책을 분석 정리하였다. 이러한 분석을 통해 개선된 신경망이 지구물리탐사 자료의 잡음제거에 유용한 기법임을 알 수 있었다.
유방 자기공명영상검사 시 확산강조영상에서 발생하는 심장과 폐에 의한 불수의적 움직임 인공물과 감소된 영상영역 에코평면영상기법으로 발생하는 둘러겹침 인공물을 추가적인 사전포화기법을 사용하여 이를 저감화시키고자 하였다. 2014년 08월 1일부터 11월 30일까지 여성 환자 38명을 대상으로 하였으며 사용 장비로는 유방 검사에 최적화된 3.0T와 유방 전용 코일을 사용하였다. 영상의 평가와 분석은 정량적, 정성적 분석을 하였으며 통계적 유의성은 Paired T-test와 Wilcoxon rank test를 하였다. 결과적으로 추가적인 사전포화펄스의 사용으로 정량적인 평가에서는 병변에서 15.69%, 병변 근접 부위에서 13.72%, 지방에서 20.63%의 증가를 보였으며, 대조도 대 잡음비의 경우는 병변과 병변 근접 부위에서 10.58%, 병변과 지방 부위에서 12.03%의 증가로 나타났다. 정성적인 평가에서는 확산경사계수 0에서 22.05%, 1000에서 21.42%, 현성확산계수에서 16.10%의 증가로 나타났으며, 통계적 평가에서는 신호 대 잡음비와 대조도 잡음비, 확산경사계수와 현성확산계수에서 모두 유의한 결과로 나타났다(p<0.05). 따라서 사전포화펄스의 추가적인 사용으로 유방 자기공명영상 검사에서 확산강조영상 획득 시 위상 부호화 방향으로 발생하는 불수의적 움직임 인공물과 둘러겹침 인공물이 감소가 되어 최적의 영상을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 EMI 측정시험장으로 활용되고 있는 시설로서는 야외 시험장(open site)과 전자파 무반사실 (anechoic chamber)이 있다. 전자의 경우는 전자파 간섭 영향이 없어야 하고 반사 또는 커플링의 영향을 줄 수 있 는 장애물이 없어야 하는 시험환경 조건이 요구되지만, 근래의 전자기기 사용증가, 방송, 무선 통신시스템의 다양화 및 산업의 복잡화에 따른 인공잡음의 증대로 그 선정이 극히 어려워 도시에서 멀리 떨어진 곳, 즉 연구 개발 및 제품 생산 소재지로 부터 멀리 떨어진 곳에서나 가능하게 되었으며, 그외에도 기상조건에 의한 영향 및 주변 개발에 의한 잡음 환경의 변화로 성능 보존이 어렵다. 후자의 경우는 야외 시험장의 전자파 환경 문제점을 피할 수 있어, 도시나 혹은 제품 생산지 가까이에 설치 운용이 가능하나 이들 모두 수억에서 십수억원에 이르는 설치 비용이 들어 중소 업체에서 보유하기가 어렵다. 또한 안테나 를 송수신원으로 사용하므로서 저주파수대 측정이 어려울 뿐만 아니라 피시험체주변 공간(반경 3, 10M)에서의 1점 측정 방식으로 인해 측정시간이 많이 소요되는 기술적인 문제점을 지니고 있다.
In order to investigate the radiation characteristics of unmixed line noise from overhead high voltage AC transmission lines, a gap noise generator was manufactured. Disk size which decides capacitance between the noise generator and earth was selected through preliminary indoor experiments and analysis by charge simulation method. The capacitance is one of principal parameters related to inject a proper noise current into lines. The field experiments were performed with the noise generator installed in Kochang 765 kV full scale test line. As the results, the useful data which can be used to analysis the radiation characteristics of noise from transmission lines was obtained. Those are lateral profiles the directivity of antenna toward lines, frequency spectra and so on.
본 연구는 고밀도 지진 관측망 구축 시 지표 가속도 측정 및 조기경보 활용을 위한 효율적 관측소 설치 방법을 수립하기 위하여 테스트베드에 지표, 1m, 2m, 9m 깊이의 임시관측소를 설치하여 상시 잡음, 인공 가진 신호 및 지진 계측 자료의 깊이별 변화를 분석하였다. 연구대상지의 상시 잡음 분석 결과 1s 이하의 단주기 영역은 주변의 인위적 잡음이 우세하였으며, 1s 이상 장주기 영역은 풍속의 변동과 큰 상관성을 보였다. 2차원 지진계 배열을 통한 상시 잡음 진동수-파수(FK) 분석 결과 단주기 상시 잡음은 표면파 보다는 주로 체적파의 형태로 유입되는 것으로 추정된다. 잡음 수준 분석 결과 9m 이하에서는 낮은 수준의 상시 잡음이 관측되었으나, 지표, 1m, 2m 지진계에서는 토사층의 동적 거동에 의해 T < 0.1s에서 잡음의 증폭이 발생하는 것을 확인하였다. 인공 가진실험 및 괴산지진 계측 자료 분석 결과 전반적으로 깊이가 깊어질수록 신호의 크기가 감소함을 확인하였으며, 스펙트럼비 및 응답스펙트럼 분석 결과 지표와 1m에서 3m 깊이 토사층의 고유진동수에 해당하는 20Hz(T=0.05s) 대역의 지반운동이 크게 증폭되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 상시미동과 가진실험을 통해 대상구간의 관측환경을 조사하여 지진계 설치 방법 및 깊이 선정시 활용할 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다수의 지역에서 다양한 환경을 고려한 연구가 진행된다면 관측소 설치 깊이, 설치방법, 환경 조사방법에 대한 가이드라인을 제시하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
기존의 지진파 분류 특징은 강진에 초점이 맞추어져 있어서 미소지진과 같은 지진파는 다소 적합하지 않다. 본 연구에서는 강진과 더불어 미소지진, 인공지진, 잡음 분류에 적합한 특징 추출을 위해 주파수-시간 공간 내에서 히스토그램과 주성분 기반 특징 추출방법을 제안한다. 제안된 방법은 지진파의 주파수 관련 정보와 시간 관련 정보를 결합하는 방법을 적용한 히스토그램 기반 특징 추출방법과 주성분 기반 특징 추출방법을 이용하여 지진(강진, 미소지진, 인공지진)과 잡음, 미소지진과 잡음, 미소지진과 인공지진을 이진 분류한다. 2017년~2018년 최근 국내지진 자료와 분류 성능을 토대로 제안한 특징 추출방식의 효용성을 비교 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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