본 연구에서는 항공기 체계의 성능을 시험하기 위해 시험 대상 항공기에 실제 위협과 유사한 신호를 고출력으로 송신할 수 있는 위협신호 모의 장치를 설계하였다. 고출력 위협신호 모의장치는 광대역(UHF대역, L대역, S대역, X 대역)의 통신신호, 레이다 신호를 송신하는 것이 가능해야 하며, 추적 레이다와 연동을 통해 항공기에 정확하게 지향하여 신호를 송신하는 제어시스템이 필요하다. 개발된 장비의 신호의 세기는 신호의 종류에 따라서 63 dBm, 93 dBm이상이며, 추적 정밀도는 0.1°이하로 요구되는 전기적/기계적 성능을 모두 만족함을 확인하였고, 추적 레이다 연동을 통해 고출력 위협신호 모의장치의 안테나가 항공기 위치로 신호를 정확하게 지향할 수 있음을 확인하였다.
저속형 전기자동차가 일반 자동차와 함께 도로에 주행을 하기 위해서는 교통 전략이 필요하다. 저속형 전기자동차는 가솔린, 디젤, LPG 등을 연료로 사용하는 일반 자동차에 비해 급격한 가속이 불가능하기 때문에 교통상황에 방해가 될 수 있으며 정체의 원인이 될 수 있다. 녹색신호가 켜지고 저속형 전기자동차를 포함한 모든 자동차는 도로를 주행하게 될 것이나 저속형 전기자동차의 최고속은 50km/h에 불과하다. 이것은 후행차량에게 방해가 될 수 있으며 교차로 정체의 원인이 될 수 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 선행신호를 가진 큐점프 등의 교통체계를 고려해 볼 필요가 있다. 저속형 전기자동차의 도로 운영을 분석하기 위해 본 연구는 3가지 시나리오를 설정하여 분석하였다. 첫째로 저속형 전기차와 일반차량이 도로에 혼합되어 운행하는 경우, 두 번째는 저속형 전기차만을 위한 전용차로, 세 번째는 큐점프 차선을 만들고 선행신호를 부여하는 것이다. 각각의 시나리오는 혼잡상황과 비혼잡상황에서 전기자동차의 전체 비율에 따라 분석되었다. 그 결과 우리는 전기차가 20% 이상 통행하는 경우, 통행속도를 증가시키려면 전용차선으로 운영하는 것이 효과적이라고 볼 수 있었으며 시나리오 3은 정체나 평균속도 그 어떠한 것에도 긍정적인 영향을 끼치지는 못했다고 나타났다.
비디오 기반 화염 감지 기법은 입력 비디오 영상에서 화염과 비슷한 색상을 가지고 움직임이 있는 영역에 대해서 화소 단위로 화염의 특성을 가지고 있는지를 시간적, 공간적 특징 분석을 통하여 확인한다. 비디오 기반 화염 감지 기법 연구의 가장 중요한 부분 중 하나는 화염 감지 성능이 저하되지 않고 어떻게 거짓 경보의 빈도를 줄일 수 있는가 하는 것이다. 기존의 방법들은 전기 장치로 만들어진 불빛들 중에서 자동차 전조등과 같은 일반적인 움직임을 가진 전기 불빛에 의한 거짓 경보는 쉽게 제거하고 있다. 그러나 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛은 색상과 시간적, 공간적인 특징이 실제 화염과 비슷할 경우 거짓 경보를 발생시키는 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛 화소들의 주기 신호 검출을 통하여 진짜 화염이 아님을 확인하는 거짓 경보 제거 기능을 갖춘 비디오 화염 감지 기법을 제안한다. 실험 결과 화재 감지 성능은 기존의 방법과 비슷하였으나 기존의 방법이 거짓 경보를 발생시키는 시험 비디오에서 거짓 경보가 발생되지 않음을 볼 수 있었다.
본 논문은 고에너지 방사선 검출을 위한 흔합형 구조의 방사선 센서를 제작, 반응 특성을 평가하였다. 먼저, 스크린 인쇄법을 이용하여 형광체 필름을 제작하였으며, 발광스펙트럼(PL, Photoluminescence) 및 잔광 시간(decay time) 측정을 통하여 형광체의 발광 특성을 조사하였다. 제작된 혼합구조의 방사선 센서는 $2{\mu}m$ 두께의 $HgI_2$와 $150{\mu}m$ 두께의 형광체 필름으로 제작되었으며, 면적은 $2\;cm\;{\times}\;2\;cm$이다. 방사선에 대한 전기적 검출 신호의 특성을 조사하기 위해 인가전압에 따른 암전류 및 방사선민감도, 선량에 따른 검출신호를 측정하였다. 측정결과, 제작된 $HgI_2$ 필름은 방사선에 의해 형광체에서 방출된 가시광 파장을 잘 흡수하였으며, 진단영역의 저에너지 방사선에 의해 직접 전기적 신호를 발생시켜 높은 방사선 민감도를 보였다. 뿐만 아니라, 인가전압에 대해 $10\;pA/mm^2$이하의 낮은 암전류를 가졌으며, 넓은 조사선량에서 우수한 선형성을 보였다.
환경 조건의 변화는 식물의 물과 양분 흡수 및 광합성 정도를 변화시켜 결과적으로 식물 생육에 영향을 미친다. 변화하는 환경 조건에서 식물의 생리적 반응은 식물 줄기에 전극을 삽입해 식물유도 전기신호(PIES)로 비파괴적으로 모니터링할 수 있다. 본 연구의 목적은 CO2 증가와 광합성 광량자속밀도 PPFD 감소에 따른 식물의 반응으로 PIES를 모니터링하는 것이다. PIES는 증산과 광합성이 일어나는 낮에 증가하였고 식물 생육 기간 동안 모니터링한 CO2 농도는 PIES와 음의 상관관계를 보였다. CO2 농도 증가는 PIES를 약간 감소시켰으나 PIES에 큰 영향을 미치지 않았으며 이는 CO2 증가의 효과가 낮은 PPFD에 의해 제한되었기 때문으로 판단된다. PPFD 감소의 효과는 물과 양분 흡수가 광에 의해 즉각적으로 영향을 받지 않았기 때문에 즉시 나타나지는 않았다. 본 연구는 CO2 증가와 PPFD 감소에 의한 식물의 단기적 반응을 평가하고자 한 것이며 프롤린 함량 및 엽록소 형광은 환경 변화에 따라 유의하게 변화하지는 않았다.
무선 인프라와 이동성 지원 기술의 발달로 한 장소에서 머물던 무선 인터넷 서비스를 이동 중에도 받을 수 있게 되었다. 이러한 환경의 변화로 인해 모바일 기기의 이동성에 대한 관심은 더욱 더 커지고 있으며, 이동성뿐만 아니라 유선과 마찬가지로 끊김 없는 서비스를 받고자 하는 요구도 높아지고 있다. 모바일 노드의 이동성을 지원하기 위해서 기존 네트워크 계층의 Mobile IP 와는 달리 전송 계층에서 동작하는 mSCTP (mobile Stream Control Transmission Protocol)가 등장하였다. mSCTP 는 기존 SCTP 의 멀티호밍과 동적으로 IP 주소를 변경할 수 있는 DAR (Dynamic Address Resolution) 시그널을 이용하여 모바일 노드의 핸드오프를 지원하고 있다. 하지만, IP 주소의 추가, 변경 및 삭제에 대한 각 시그널의 전송 시기에 대한 정의가 없어 전송 시기를 결정하는 메커니즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 IF-THEN 룰을 적용한 퍼지 모델을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 모바일 노드가 이동하게 될 새로운 네트워크의 신호 세기와 현재 네트워크 신호와의 신호비를 퍼지 모델에 입력하고 그 결과 값을 통해 시그널 전송 시기를 판단한다. 모바일 노드는 핸드오프 시기를 적절히 판단 할 수 있기 때문에 잘못된 핸드오프로 인한 세션의 단절을 줄일 수 있고, 기존에 발생하던 핸드오프 지연 시간을 줄일 수 있어 이동 중에도 손실 없는 서비스를 제공 받을 수 있게 된다.
가상현실의 활용도는 게임뿐만 아니라 재활 치료와 같은 의료에서도 높아지고 있다. 편리성으로 인하여 비디오를 활용한 비접촉 방식과 핸드 헬드 타입의 마우스 등을 사용하여 상지 움직임을 감지한다. 본 논문에서는 접힌 정도에 따라 저항값이 변화되는 휘어짐센서와 공간에서의 방향 정보를 얻을 수 있는 관성센서를 사용하여 손가락 움직임과 함께 상지 동작도 획득할 수 있는 장갑을 구현하였다. 구현된 장갑에서 얻은 신호로 오픈 소스 플랫폼인 Processing을 사용하여 손가락 움직임을 포함한 상지 동작을 실시간으로 표현하였다. 각 손가락 움직임의 감도는 0.5deg, 상지 동작 감도는 0.6deg였다.
본 논문에서는 우수 고조파 Anti-parallel 다이오드 링 혼합기를 이용한 직접변환 수신기를 설계하였다. 설계된 Anti-Parallel 다이오드를 사용한 SHP 혼합기는 LO 신호의 제 2 고조파를 이용한 혼합작용으로 LO신호원을 사용하는 대신에 1/2의 주파수를 갖는 저가의 LO신호원을 이용한다. 따라서, LO신호에 의한 낮은 스퓨리어스 특성과 넓은 주파수 대역에 걸쳐서 우수한 분리도 특성을 나타낸다. 또한, 링 형태의 혼합기는 고유의 LO신호에 대한 고조파 상쇄특성을 가지므로 RF 입력단을 통한 LO신호의 불요복사를 최대한으로 줄일 수 있다. 제작된 Anti-Parallel SHP 혼합기의 LO/IF, RF/IF와 LO/RF 분리도는 각각 24.6dB, 36.2dB 22.5dB로 우수한 특성을 나타내고 있다. 또한 링혼합기의 변환손실은 LO 신호전력이 5.5dBm일때, RF 입력전력 -20dBm에서, IF 출력은 -35.6dBm의 값을 얻었다. 따라서, 링혼합기의 변환손실은 약 15.6dB이고 또한, 1dB 압축점은 0dBm일 때 나타났다.
최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.
본 논문에서는 생체신호의 발생을 자유롭게 조절 할 수 있는 전정기관으로부터 생성된 전기신호를 추출하여 window discriminator로 필요한 신호를 선택한 후, BCI 시스템을 적용하여 정밀하고 정확한 제어가 가능하고 멀티채널을 이용하여 데이터를 처리할 수 있는 통합 시스템을 구현하였다. 전정신경세포의 흥분신호를 검출하는 전치증폭기는 측정된 이득이 47.6dB, 왜율은 100 Hz에서 측정 시 0.005%이었으며, 입력임피던스 특성은 12M$\Omega$이었다. Window discriminator는 2개의 CPU를 사용하여 역할을 분담함으로써 처리 속도를 증가시켰고, ADC 샘플링 주파수는 87kHz이었으며, 기존 시스템보다 분해능이 2배, 변별 오차는 10배가 향상되었음을 알 수 있었다. 제안된 방법이 뇌파분석법 보다 100ms동안 축적된 데이터양이 약 100배 정도 감소되었음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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