본 논문에서 제안하는 잡음제거 방법은 hard 임계치 방법의 문제점을 개선한 제로점의 탄젠트 곡선 보간에 의한 잡음제거 기술이다. 자연계에서 관측되는 대기 전기변동량과 같은 신호의 시간적 변동량이나 가상현실을 이용하여 추출한사람의 빠른 움직임의 동작 곡선 등은 실제로 복잡하다. 따라서 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점에 대한 특징을 정확히 결정하는 것이 매우 중요하다. 특히 자연계의 측정 신호는 잡음이 포함되어 있어서 잡음을 제거하고 특징을 추출하는 것이 필요하다. 본 논문에서 제안한 새로운 방식에 의하여 잡음을 제거하고 변곡점을 추출하며 종래의 방식인 hard 임계치에 비하여 잡음지수가 5인 경우의 noise II 변곡점 신호에 대하여 SNR이 3.4dB 개선된 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
위전도(EGG electrogastrography)는 비관혈적으로 복부에 전극을 부착하여 위에서 발생하는 위 근육의 전기적인 활동성(gastric electrical activity)을 측정하는 방법이다. 위전도 신호는 주파수가 매우 낮으며(0.0083~0.15 Hz) 진폭이 매우 작기(10~100 uV) 때문에 잡음의 영향을 많이 받게 된다. 이로 인해 FIR(finite impulse response) 필터나 IIR(infinite impulse response) 필터에서는 위전도 신호와 같이 0.1417 Hz의 좁은 대역폭을 가지는 신호를 필터링하기 위해서는 높은 차수로 인해 불안정해지거나 신호가 왜곡되는 경우가 발생한다. 그래서 본 연구에서는 Daubechies 모웨이브렛을 7단계로 확장한 웨이브렛 다단계 분해 필터를 사용하였으며 기존에 많이 사용되는 2종류의 FIR 필터, 4종류의 IIR 필터들을 신호대 잡음비(SNR : signal to noise ratio)과 재생신호 자승오차(RSE : reconstruction squared error) 등의 파라미터를 이용하여 시뮬레이션 위전도 신호를 이용하여 성능을 평가하였다. 정규분포임의잡음(normal distribution random noise)이 합성된 시뮬레이션 위전도 신호를 사용한 웨이브렛 다단계 분해 필터의 SNR은 비교대상이 된 필터들 중, 최고의 SNR에 비해 잡음의 레벨에 따라 각각 9.5, 6.9, 4.7 dB 더 좋은 성능을 보여주었다. RSE에서도 $1.22{\times}10^6, 1.16{\times}10^6, 1.02{\times}10^6$이 더 적은 에러를 보여주었다.
본 연구는 HMD(Head Mounted Display), 적외선 카메라, 웹 카메라, 데이터 글러브, 그리고 생리신호 측정 센서를 이용한 증강현실 게임 플랫폼 설계를 목적으로 하고 있다. HMD 는 사용자의 머리의 움직임을 파악하고, 사용자에게 가상 물체를 디스플레이화면에 제공한다. 적외선 카메라는 HMD 하단에 부착하여 사용자의 시선을 추적한다. 웹 카메라는 HMD 상단에 부착하여 전방 영상을 취득 후, 현실영상을 HMD 디스플레이를 통하여 사용자에게 제공한다. 데이터 글러브는 사용자의 손동작을 파악한다. 자율신경계반응은 GSR(Galvanic Skin Response), PPG(PhotoPlethysmoGraphy), 그리고 SKT(SKin Temperature) 센서로 측정한다. 측정된 피부전기반응, 맥파, 그리고 피부온도는 실시간 데이터분석을 통하여 집중 정도를 파악하게 된다. 사용자의 머리 움직임, 시선, 그리고 손동작은 직관적 인터랙션에 사용되고, 집중 정도는 직관적 인터랙션과 결합하여 사용자의 의도파악에 사용된다. 따라서, 본 연구는 멀티모달 인터랙션을 이용하여 직관적 인터랙션 구현과 집중력 분석을 통하여 사용자의 의도를 파악할 수 있는 새로운 증강현실 게임 플랫폼을 설계하였다.
표면탄성파를 이용한 RF소자의 성능을 단순히 작동 유무로만 평가할 수 있는 전기적인 성능 평가방법과 달리 위치에 따른 표면탄성파의 형성 정도를 실시간으로 검사할 수 있는 광학적 방법을 제시하였다. 광학적 방법을 이용한 표면 탄성파의 측정 조건과 한계를 제시하였고 간섭 및 회절 현상을 이용하여 RF신호의 입력 유무에 따른 광학적 해석을 하였다. 단일 모드 레이저를 이용하여 중심 주파수가 105MHz인 중계기 필터의 동작을 실험적으로 측정하고 이론적으로 분석하였다. 본 논문에서는 다기능 서비스를 제공하는 복합 주파수 RF 모듈의 고품질화를 위한 방법으로 표면탄성파의 에너지 분포를 시각화하고 실시간으로 평가할 수 있는 광학적 방법을 제시하였다.
낮은 저항이나 좋은 전기투과도 지점으로 알려진 생물학적 활성점(biological active points, BAP)인 BAP검출을 위한 새로운 방법으로 적응주파수추적필터와 과도이벤트검출을 기반으로 하는 생체임피던스측정시스템을 사용하는 방식에 대해 제안하였다. 이 생체임피던스장치에 다중주파수 전류주입과 전압측정 모두 표면전극을 사용하였다. 또한 마이크로컨트롤러를 통하여 적응주파수추적필터를 사용한 다중주파수요소에 의해 변조된 신호의 연속적인 복조를 처리하였다. 또한 위상공간방식의 과도이벤트검출방식이 제안된 BAP등가모델에 각주파수에 대해 적용되었다.
Co계 비정질 리본인 Metglass$^{(R)}$2714A 코어를 사용하여, 자기장 측정 범위가 ${\pm}100\;{\mu}T$, 측정 주파수 범위가 dc~10 Hz인 3-축의 피드백형 플럭스게이트 마그네토미터를 제작하였다. 제작된 마그네토미터의 아날로그 출력의 전기잡음은 5 pT/$\sqrt{Hz}$ at 1 Hz 이었으며, Micro-controller와 24 bit ADC(Analog to Digital Converter)를 사용한 마그네토미터의 출력을 0.1 nT의 분해능으로 디지털로 출력 할 수 있게 하였다. 디지털 신호로 출력되는 마그네토미터의 선형도는 $1{\times}10^{-4}$ 이하였으며, 1시간 동안 영점 변화는 0.2 nT 이하였다.
본 논문에서는 수배전반 내 코로나 및 직렬아크 발생 시 나타나는 초음파 신호의 측정 및 분석에 대해 기술하였다. 휴대용 초음파 감지기는 전기 시스템에서 발생하는 코로나와 같은 방전 현상 감지에 유용하다. 그러나 일반적인 휴대용 초음파 감지기는 방전 여부에 대한 판단 결과가 사용자의 주관적 반응에 영향을 미치며, 음향 특성을 듣고 결과를 예측함으로써 문제 유형을 판별하는 것이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 초음파 특성을 구별하는 새로운 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 초음파 감지기로 측정 한 초음파 음향을 시각화하기 위한 초음파 분석 사례를 연구하였다. 실험 결과 초음파탐지계통은 외부소음의 영향을 받지 않고 배전반에서 코로나 및 직렬 아크 방전을 검출할 수 있었다.
도심에서 배전선로는 지중과 가공 선로의 구성, 연가, 건물과 나무로 인한 시야 방해로 추적하기가 어렵다. 이러한 3상 4선식 배전계통에서 특정 수용가가 어떤 변압기 또는 어떤 선로로부터 공급되는지를 결정하는 것이 현장의 전기 기술자에게 어려운 문제다. 배전선로 사이의 부하 평형 등을 위해 선로의 정확한 추적기술이 필요하다. 기존의 임펄스 전류를 사선에 주입하는 방식과는 다르게 활선에 고주파 신호를 주입하는 식별 방법을 제안한다. 배전선로에 고주파 전력 신호를 주입하여 분석 한 결과 고주파 신호는 배전선에서 전달 능력에 한계 능력을 갖는다. 보통 배전계통의 전력 변압기는 그러한 고주파 신호의 전달을 차폐하게 된다. 이러한 전송제한 특성을 사용하여 변압기와 배전선로를 식별하는 방법을 제안한다. 측정 배전선로의 양단에서 전기신호에 대한 동일 선로 여부를 판별하는 방식이다. 어려운 점은 원격 두 지점이 동기화되어야 하는데, 동기화 시간을 제공하는 GPS를 사용하지 않고 두 지점에 동기화를 달성한다. 새로운 형태의 선로 및 변압기 식별시스템을 설계 및 구현한다. 시스템은 전력선 통신 모듈을 바탕으로 송수신기로 구성된다. 이론적 개념을 검증하기 위해서 일반 상업용 건물에서 실험이 행하여진다.
최근 기술의 발달로 국내에 10명 중 8명은 스마트폰을 사용하고 있다. 또한, 스마트폰을 이용한 다양한 어플리케이션들이 개발되었다. 이로 인해, 스마트폰 중독현상이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 특히, 스마트폰 중독은 스스로가 조절하기 어렵고, 자각하기 힘들다. 주로 설문지를 중심으로한 연구들에서, 스마트폰 중독을 진단하기 위해 예를 들면 S-척도와 같은 연구를 수행해왔다. 본 연구에서는 ECG(심전도)와 Eye Gaze 신호를 이용한 검출 방법을 제안하고자 한다. 피험자가 감정 영상을 시청했을 때, 피험자의 ECG 신호와 Eye Gaze 신호를 각각 Shimmer와 스마트아이를 이용하여 측정한다. 더불어, ECG 신호의 S-transform 결과를 특징으로 추출한다. 또한 동공의 직경, 시선과의 거리, 눈 깜빡임으로 구성된 Eye Gaze 신호로부터 12개의 특징을 추출한다. 분류기는 랜덤 포레스트를 이용하여 학습시키고 피험자의 데이터를 이용하여 스마트폰 중독군을 검출한다. 검출한 결과와 실험 전 진행한 S-척도 결과와 비교한 결과 ECG는 87.89%의 정확도, Eye Gaze는 60.25%의 정확도를 보여주는 것을 알 수 있었다.
고속 정밀 파면측정 기술은 적응광학 시스템의 성능향상에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 적응광학시스템의 하트만 센서로부터 파면정보를 고속으로 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한 변형거울 및 기울기거울을 외부유입 노이즈에 강하게 제어하기 위하여 차분 신호를 구성하는 전기적인 제어 장치들을 개발하였다. 무게중심법에 기초한 파면측정 기술은 하트만 센서를 이용한 파면측정 알고리즘으로 가장 널리 사용 되어오고 있으며 좋은 측정결과를 제공해오고 있다. 본 논문에서는 하트만 센서를 이용한 점 영상에서 실제 각 점의 무게 중심위치를 예측하는 예측 가중치가 결합된 무게중심 법을 제안하였다. 제안된 고속 파면측정 알고리즘은 실험을 통해 고속의 정밀한 측정 결과를 제공함을 확인하였고 결과를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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