소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
기존의 운동량 측정방법들은 가속도 센서나 GPS, 심장박동, 체온측정 등의 정보를 이용하였으나, 각기 측정방식 및 측정환경 등의 제한으로 인해 정확한 신체활동 측정 및 분석에 어려움이 있었다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는, 운동 시 발생하는 생체전기신호를 이용하여 유산소운동은 물론 기존에 측정이 어려웠던 근력운동에 대한 분석도 가능한 시스템을 개발하였다. 운동을 분석하기 위해 두개의 전극이 부착된 허리벨트를 착용해 운동 중 복부에서 발생하는 생체전기신호를 기록했고, 측정된 생체전기신호는 각각 상체 움직임 및 근육활동을 대표할 수 있는 주파수 대역으로 분리한 후, 분리된 각 신호의 파워 값과 차분의 파워 값, 그리고 중간주파수 값들을 운동형태 구분을 위한 특징값으로 추출하였다. 일원분산분석과 다중비교 분석의 통계적 검증을 통하여 추출된 특징값들의 유의성을 검증하였고, 또한 SVM분류기를 이용하여 운동의 형태를 구분하였다. 여섯 가지의 세부운동들을 분류하기 위해 두 가지의 분류방법을 적용하였고, 그 결과 유산소운동과 근력운동으로 분류 시 100%, 유산소운동과 근력운동 및 복합운동으로 분류한 경우 92.7%의 구분율을 보이며 운동형태의 분류가 가능하였다. 또한 유산소운동 및 근력운동의 양을 각각 수치화하여 표현 가능하다. 본 시스템은 기존의 유산소운동 기반의 운동량 측정방식대비 추가적으로 근력운동의 분석이 가능해짐에 따라 보다 다양한 활동에 대해서도 분석이 가능하다.
본 논문은 전기적 감지 방식 바이오센서의 개념을 리뷰하고, 의류 및 텍스트 기반의 바이오센서의 연구 사례를 조사하였다. 생체 신호를 측정 할 수 있는 바이오센서는 생물학적 감지 물질을 이용하여 생물학적 물질의 물리적, 화학적 특성을 감지하는 장치이다. 따라서 바이오센서를 사용하여 생체신호를 측정할 수 있는 웰니스 의류는 U-Health 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 기존 센서와 다르게 바이오센서의 차별화된 특징은 선택적 반응과 생물학적 물질의 결합을 사용한다는 점이다. 이러한 바이오센서 중 전기적 감지 바이오센서는 전기 신호의 처리로 인해 크기가 매우 작아 유비쿼터스 환경을 조성하는데 이용될 수 있다. 따라서 웰니스 의류를 개발하기 위해 소형화가 쉬운 전기적 감지 바이오센서를 연구할 필요가 있다. 본 논문에서는 전기적 감지 바이오센서(전기화학적 방식, 나노와이어/탄소나노튜브 기반 FET 방식)에 대해 자세히 기술하였다. 마지막으로, 이러한 고찰을 통해 향후 웰니스 의류에 적용 가능할 바이오센서의 기술개발 방향을 제언하였다.
본 논문에서는 포토커플러와 DC모터를 이용한 축소형 자동운전 에스컬레이터를 제작한다. 포토커플러는 전기신호를 빛으로 변환하고 그 빛을 다시 전기신호로 전환하는 회로패스이다. 이 축소형 자동운전 에스컬레이터에는 3개의 포토커플러가 사용이 되고 입구에 하나 출구에 두개를 사용하여 입구의 포토커플러가 켜지면 운행이 되고 출구의 두개의 포토커플러 중 2번 포토커플러가 켜지면 안전을 위해 경보음이 울리게 한다. 여기서 에스컬레이터 양축의 힘의 평형을 위해 두개의 DC모터를 사용해 제작하게 된다. 이 축소형 자동 에스컬레이터는 광센서를 이용하여 전기절약과 안전을 생각한다. 직접 제작을 통해 에스컬레이터가 계속 켜져 있지 않고 필요할 때 켜지게 되므로 전기절약이 되고 경보음으로 인해 안전에 유의할 수 있다.
사회가 발전할수록 관련된 화재사고도 많이 발생하게 된다. 화재 사고로 인하여 많은 재산손실과 인명의 피해를 본다. 화재 중에서 가장 많이 발생하는 화재는 전기로 인한 화재이다. 본 논문에서는 여러 가지 전기 화재 발생원인중에서 절연 열화에 의해 일어나는 발화의 한 형태인 트래킹 신호 패턴 인식 시스템을 구현하고자 한다. 트래킹을 인식 시스템을 설계하는데 현재 제어 및 계측분야에서 사용되고 있는 LabVIEW 프로그램을 사용하여 데이터를 획득하고 획득한 데이터에서 유전자 알고리즘을 사용하여 입력 데이터 및 학습률과 모멘텀 계수와 은닉층의 수를 결정하고 결정된 데이터를 패턴인식 알고리즘의 한 형태인 신경망을 이용하여 학습시켜서 트래킹 발생 유무를 판단한다.
누전으로 인한 전기화재나 감전사고와 같은 전기재해는 저항성 누전전류에 의해 발생하므로 전선로에서 저항성 누전전류의 측정은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 합성 누전전류로부터 저항성 누전전류를 산출할 수 있는 이론을 제시하였고 이것을 실제 회로로 구현하였다. Multiplier와 저역통과필터를 통과한 합성 누전전류신호는 저항성 누전전류의 크기에 해당하는 직류 전압신호로 출력된다 따라서 Multiplier와 R-C 필터를 이용하여 간편하게 저항성 누전전류를 구할 수 있었다. 그리고 누전실험을 통하여 저항성 누전전류와 용량성 누전 전류가 합쳐진 합성 누전전류에서 저항성 누전전류를 정확하게 산출하는 것을 확인하였다.
리튬 이온 전지를 사용하기 위해선 내부 상태를 추정하는 알고리즘이 필요하다. 알고리즘 적용을 위해 리튬 이온 전지에서 나오는 전압과 전류신호를 이용해 전기적 등가 회로 모델을 설계한다. 이 모델은 전압원, 저항, 캐패시터로 구성되어 있으며, 충전과 방전 시 발생하는 전기적 신호를 모사한 것이다. 전기적 등가 회로 모델 분석에 사용되는 상태방정식은 알고리즘과 상황에 따라 변경된다. 본 논문에서는 연속시간 상태방정식과 이산시간 상태방정식에 대해 다루었다. 그리고 실제 알고리즘에 적용해 성능을 확인하였다.
접지설비는 다른 설비에 비해서 단지 부속설비처럼 안이하게 취급하는 경우가 많다. 그러나 접지설비는 전로의 이상전압을 억제하고 지락시의 고장전류를 안전하게 대지로 흘려 인체의 보호나 화재, 기기의 손상 등의 재해를 방지하는 것뿐만 아니라 제어기기를 안정하게 동작시키는 등의 역할을 위한 필수불가결한 설비이다. 특히 최근 전자기기의 급격한 증가에 따라 안정된 신호계를 확보하기 위한 접지설비가 다양화, 혼재화하고 있다. 접지를 하여야 할 설비에는 전력설비, 정보$\cdot$통신설비(신호, 제어, 유무선통신, 컴퓨터 등), 피뢰설비(피뢰침, 피뢰도선, 가공지선 등)를 비롯하여 정전기 제거설비, 유도장해 방지설비 등 여러 가지 설비가 있다. 접지는 기본적으로 대지에 전기적 단자를 접속하는 것으로 즉, 금속 등의 도전성 물체를 대지와 전기적으로 접속하여 도전성물체의 전위를 대지와 같은 전위 또는 전위차를 최소화시키는 것을 말한다. 금속체와 대지를 접속하는 단자의 역학을 하는 것이 접지전극(Grounding electrode)이라고 하며 보통은 지중에 매설되어 있는 도체가 사용된다. 접지전극과 접지를 하는 설비를 연결하는 도선을 접지도선 또는 접지선(Grounding conductor)이라고 한다. 따라서 접지설비를 설계하기 위해서는 접지의 목적, 기능, 종류를 정확하게 이해하여 접지시스템을 구축함과 동시에 적절한 접지개소, 접지선, 접지극을 선정하고 시공하여야 한다.
사람이 근육을 움직여 활동을 하면 근골격근에서 $50{\mu}V{\sim}5mV$의 미세한 전압이 측정된다. 이 신호를 증폭하고 적절한 주파수를 여과시키면 근육의 수축 이완의 정도를 알아내어 움직임이나 동작을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서는 의수 또는 Power-Assist 로봇 등을 사람의 손가락 움직임과 동일하고 더 정밀하게 제어하기 위해 상완 상단부분에서 손가락의 근전도를 측정하는 방식을 연구한다.
본 논문은 고반복률을 갖는 양상태 소나 시스템에서의 송신 직접파로 인한 표적 탐지율 저하를 적응형 필터를 이용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 소나 시스템에서의 송신 직접파 제거는 실제 시스템을 운용하는 것에 치명적인 영향을 주기 때문에 이것을 제거하는 것이 아주 중요하다. 본 논문에서는 시뮬레이션과 해상 실험 데이터에 Normalized Least Mean Square(NLMS)와 Recursive Least Square(RLS) 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하였다. 송신 직접파 성분과 표적 신호가 포함된 표적 방위의 빔 신호를 입력 신호로 사용하고 송신 직접파 성분이 있는 송신기 방위의 빔 신호를 원하는 신호로 사용하여 두 신호의 차를 최적화 하여 송신 직접파를 제거하고 표적 신호만 남긴다. 시뮬레이션에서 정합필터의 결과를 확인하였을 때 Linear Frequency Modultated(LFM)과 Generalized Sinusoidal Frequency Modulated(GSFM) 모두에서 송신 직접파가 잡음레벨까지 제거되고 GSFM의 경우 표적의 부엽이 20 dB 이상 감소하여 성능 개선이 있는 것을 확인하였다. 해상 실험에서 LFM은 송신 직접파의 레벨이 10 dB 감소하였고, GSFM은 송신 직접파의 레벨이 약 4 dB 감소하였고, 표적의 부엽이 약 4 dB 정도 감소하여 성능 개선이 있다는 것이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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