전원부의 Current에 Inductance적으로 유도되어 추가된 Voltage Noise를 측정할 때, 기존의 측정방법에서는 IBIS 1개만을 측정에 사용하기 때문에 Output Current의 정확한 값을 측정하지 못하였다. High Frequency를 사용하는 Device가 증가하고 이에 따른 SI의 정확한 검증에 대한 필요성이 커짐에 따라, 본 연구에서는 Switching Current Source로 Inverter를 사용하여 신뢰할 수 있는 모델을 구현하고 이를 검증한다.
본 논문에서는 WSN(Wireless Sensor Network)에서 RSSI(Receive Strength Signal Indicator)를 이용해 미지노드의 위치측정을 위한 퍼지 모델링 기법을 제안한다. RSSI는 거리에 따른 전파의 감쇠를 나타내는 것으로 측정 환경에 따라 신호 반사 및 잡음의 영향에 민감하다. 본 논문에서는 퍼지를 이용하여 측정된 RSSI를 거리로 환산하고 가장 짧은 거리와 그에 따른 거리오차를 모델링한다. 출력으로 입력 거리에 따른 가중치를 얻은 뒤 가중치를 적용한 거리의 무게 중심을 구하고 실제 미지노드의 위치와 비교함으로써 제안한 기법이 응용 가능함을 증명한다.
실험용 PDP에 동화상 계조 바를 구현하고 이를 추적 촬영하는 동화상 의사윤곽 노이즈 측정/평가 시스템을 개발하였다. 측정결과, 계조 바의 배열에 따라 두 계조 바의 경계에 어둡거나 밝은 띠의 노이즈가 나타났으며, 화소의 이동속도가 빨라질 경우 노이즈의 범위가 확대됨을 확인 할 수 있었다. 또한 노이즈는 CCD 센서를 정지시켰을 경우에는 측정되지 않았다. 이것은 기존의 연구결과와도 잘 일치하므로 본 연구에서 개발한 측정 시스템은 PDP의 의사윤곽 노이즈를 정량적으로 평가하는 데 유용하다.
강우량계는 기상관측 장비중 비가 온 양을 측정하기 위한 장비로 전도형, 저수형, 중량형, 로드셀형 등 다양한 종류의 강우량계가 있다. 전도형 우량계의 경우 단순한 측정방법 및 유지보수의 용이성, 접점방식에 의한 신호의 디지털화 적용성이 우수하기 때문에 가장 널리 사용되고 있다. 전도형 우량계는 분해능에 따라 0.1mm, 0.2mm, 0.5mm, 그리고 1.0mm급으로 분류며, 저수지 관리를 위해 사용되고 있는 우량계는 1.0mm 급을 주로 사용하고 있으며, 보다 정밀하게 측정하기 위하여 0.5mm 급 우량계도 사용하고 있다. 이러한 전도형 우량계의 정확도를 검정하기 위한 방법으로 수자원연구원에 질량측정에 의한 검 교정을 할 수 있는 표준교정시스템이 구축되어 있으며, 이 시스템을 이용하여 0.5mm 및 1.0mm 전도형 우량계에 대하여 강우강도를 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160, 180, 200 mm/h로 가변하면서 강우강도의 변화에 따른 분해능이 다른 우량계의 오차특성을 비교 분석하고자 한다.
네트워크 분석기를 이용하여 GIS용 UHF 부분방전 검출장치가 CIGRE 권고안을 만족시킴을 보일 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 운전중인 GIS에서도 활용이 가능하며 주파수 영역에서 GIS 내 부분방전신호의 감쇠율을 정확히 측정할 수 있고 측정 시스템의 개별부품에 대한 교정이 필요치 않다. 또한 측정한 GIS의 구간별 감쇠율을 이용해 센서의 종류와 부분방전검출장치 및 GIS의 구성에 따라 센서의 위치를 손쉽게 결정할 수 있다.
일반적으로 ECG(electrocardiogram)파형은 정상인의 경우에도 그 형태가 일정하지 않으며, 측정시간 및 측정인의 상태에 따라서도 파형이 변화하기 때문에 표준화된 ECG파형 검사로는 개인의 특성에 따른 정밀 진단이 어려웠다. 따라서 자동화된 개인별 맞춤형 진단을 위해서는 측정대상에 대한 사용자인식 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지 잡음제거법을 이용하여 파형의 잡음성분을 제거하고, ECG Limb Lead III 파형의 다양한 신호간격(interval) 특성치와 미분변화량을 통한 꼭짓점 분석 등을 통하여 파형으로부터 특정인의 특징을 추출한 후 신경회로망을 이용하여 생체인식을 수행하였다. 실험은 동일한 연령대인 7명의 성인남녀를 대상으로 하였고, 재현성을 평가하기 위해서 인위적인 변화(커피, 담배, 알코올 섭취 및 스트레스)후의 ECG파형을 측정, 특정인 인식률을 실험한 결과 실험에 이용된 제한된 변동 내에서 90.9%의 인식률을 보였다.
수문관측용으로 사용되는 우설량계는 측정의 편의성과 강인성의 장점 때문에 대부분 전도형 우설량계를 사용하고 있으며, 하절기에는 강우량을 측정하고 동절기에는 강설량을 측정할 수 있도록 구성되어 있다. 동절기에 강설량을 측정하기 위하여 자동 히팅하는 장치가 포함되어 있어, 눈이 생성될 수 있는 온도조건에서 히터가 작동되고 적정온도가 되면 히터의 동작을 멈출 수 있도록 히터 및 온도센서가 구성되어 있다. 우설량계의 유지.관리 측면에서 주기적으로 동작상태 등을 점검하고 있으며, 히팅장치도 점검의 대상이다. 그러나 히팅장치의 동작 유무를 판단하는 방법에 있어서 효율적인 방법을 사용하고 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 평상시에 우설량계 점검시 온도센서에 의해 감지되는 가변적인 온도신호에 따라 히터가 제대로 작동되는지의 여부를 판단하기 위하여, 사전에 점검하기 용이하도록 우설량계 히터 동작시험 장치를 개발하였으며, 이 장치에 대한 동작특성을 분석하고자 한다.
전문적인 지식이 없는 UHF 부분방전 측정장치 사용자를 위해 자동으로 측정된 신호로부터 GIS 내부의 결함을 추론할 수 있는 신경망회로 엔진을 연구하였다. 측정된 방전신호로부터 적절한 변수들을 계산하고 이를 신경망회로를 이용하여 미리 분류한 GIS 결함들 중 가장 유사한 결함을 자동으로 표현하는 기능을 엔진이 가지도록 하였다. 특히 본 엔진은 3상 일괄형 GIS나 GIS의 전압 위상에 동기되지 않은 부분방전 측정시스템에도 방전 원인을 잘 추론함을 실험을 통하여 확인하였다.
Oscillatory magnetic fields produced in the brain due to neuronal activity can be measured by the sensor. Magnetoencephalography (MEG) is a non-invasive technique to record such neuronal activity due to excellent temporal and fair amount of spatial resolution, which gives information about the brain's functional activity. Potential utilization of high spatial resolution in MEG is likely to provide information related to in-depth brain functioning and underlying factors responsible for changes in neuronal waves in some diseases under resting state or task state. This review is a comprehensive report to introduce statistical models from MEG data including graphical network modelling. It is also meaningful to note that statisticians should play an important role in the brain science field.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.5
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pp.418-426
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2019
Recently, many studies on vital sign detection using a radar sensor related to Internet of Things(IoT) smart home systems have been conducted. Because vital signs such as respiration and cardiac rates generally cause micro-motions in the chest or back, the phase of the received echo signal from a target fluctuates according to the micro-motion. Therefore, vital signs are usually detected via spectral analysis of the phase. However, the probability of false alarms in cardiac rate detection increases as a result of various problems in the measurement environment, such as very weak phase fluctuations caused by the cardiac rate. Therefore, this study analyzes the difficulties of vital sign detection and proposes an efficient vital sign detection algorithm consisting of four main stages: 1) phase decomposition, 2) phase differentiation and filtering, 3) vital sign detection, and 4) reduction of the probability of false alarm. Experimental results using impulse-radio ultra-wideband radar show that the proposed algorithm is very efficient in terms of computation and accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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