동축 도파관 안테나에 접촉된 생체의 SAR 패턴을 계산하였고, 여기서 사용한 생체는 균질 및 4층 손실 인체 모델이다. 본 연구에서는 유한차분법 알고리즘과 MUR 및 GPML 흡수경계조건 방정식을 원통좌표계에서 유도 하였다. 또한 매개체에서 홉수전력 패턴을 얻기 위하여 동축 도파판 안테나와 생체모텔 사이의 결합을 유한차분 법에서 MUR과 GPML 흡수경계조건을 사용하여 해석하였다. 온도분포와 일치하는 SAR 분포는 MUR 및 G GPML 홉수경계조건을 사용한 유한차분법에서 정상상태 응답올 사용하여 각 영역에서 계산하였다. MUR 홉수 경계조건을 사용한 유한차분법의 SAR 패턴을 GPML 홉수경계조건을 사용한 유한차분볍의 SAR 패턴과 비교 하였다. 비교 결과, MUR 흡수경계조건을 사용한 SAR 패턴의 침투 깊이가 GPML 흡수경계조건을 사용한 S SAR 패턴의 침투 깊이보다 더 깊다는 것을 알 수 있었다. 이러한 현상은 GPML 흡수경계조건에서는 자유공간 의 손실을 고려했기 때문이다. 그렇지만 GPML 흡수경계조건을 사용한 SAR 패턴의 측방향으로의 퍼짐이 M MUR 홉수경계조건을 사용한 SAR 패턴보다 더 작다는 것을 알 수 있었다.
최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.
코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.
본 논문은 기존의 방사선 피폭량을 실시간으로 산출하는 배터리 내장형 유선 혹은 RF형 선량계가 있었지만, 배터리를 제거하여 무전력으로 구동하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 유선형 선량계의 경우, 유지 및 관리가 주기적으로 필요하다는 단점이 있다. 또한 배터리가 내장된 RF형 선량계의 경우에는 그 크기가 크고 배터리의 교체 등이 요구되고 있다. 특히 RF형 선량계는 큰 전력 소모량으로 인해 구현하기에는 많은 전력이 필요하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 저전력으로 구동하기 위한 방안으로써 마이크로컨트롤러의 동작 클럭을 낮추고, 정류기의 효율을 개선되도록 설계하였다. 또한 외부메모리 및 DC/DC 컨버터를 제거하여 선량계 회로의 간소화를 하였다. 이러한 연구는 회로의 간소화 및 소형화하는데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 무전원 비접촉형 선량계의 설계 및 응용기술에 많은 영향을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
상품검색은 고객들이 전자상거래의 접촉을 시작하는 인터페이스로서 매우 중요한 프로세스이다. 또한 전자상거래는 고객들에게 검색 시 쉽게 접근할 수 있는 프로세스를 제공하여야 한다. 특히 World Wide Web에서 상품정보는 광범위한 고객들이 신속하게 팽창하는 정보를 추적하기 위해서 통합과 표준화가 이뤄져야 한다. 상품 카탈로그(catalogue)에 대한 국제 표준화가 다양한 분야와 업종에서 구축되어져 왔는데, 요즈음은 UNSPSC((Universal Standard Products and Services Classification) 코드로의 수렴에 대한 논의가 활발해지고 있다. 이 표준을 채택하여 이 논문은 다국어상품검색 에이전트의 아키텍쳐(architecture)를 설계한다. 이 아키텍쳐는 중앙등록기 모델의 상품 카탈로그 관리를 기반으로 하여 분산처리의 update프로세스를 채택한다. 또한 이 아키텍쳐는 구매자 관점과 공급자 관점을 모두 고려한다. 상품정보의 일관성과 버전 관리는 UNSPSC코드 시스템에 의하여 제어된다. 고객이 사용하기 편리하도록 표준화에 포함되어져 있지 않은 상품명과 다국어 상품명은 Semantic Network, 시소러스(thesaurus)와 Semantic Web의 상품명 온톨로지 등을 활용하여 해결한다. 이를 위한 알고리즘들을 설계하고 또한 구현한다.
오늘날 자동차 기술의 핵심은 IT 기반 융합 시스템기술로 변화하고 있다. 다양한 IT 기술을 접목하여 운전 중 다양한 상황에 대응하고 또한 운전자의 편의성을 지원하는 기술적 추세를 보이고 있다. 본 논문에서는 운전자의 안전성과 편의성을 증대하기 위해 영상 정보를 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 비접촉식 인터페이스 기술을 융합한 Augmented Driving System (ADS) 기술을 제안한다. 본 기술은 카메라로부터 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 기본 음성인식과 동작인식이 융합된 인터페이스 기술을 제공한다. 이러한 요소 기술들은 운전자가 인지하지 못하더라도 운전자에게 현재의 주행상황을 인지하여 자동으로 알려줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것이며, 또한 다양한 운전 중 기능 조작을 편리하게 지원함으로써 운전자의 전방 주시에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이 되었다.
본 연구에서는 지표면과 대기사이의 열-에너지 균형원리를 이용한 노면온도예측모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 노면온도예측모형은 두 가지 모듈로 구성되는데 Canopy 1은 지표면과 대기 간의 열 교환을 묘사하기 위한 것이고, Canopy 2는 열에너지 교환 과정에서 포장체 특성을 반영하기 위한 것이다. 모형 수행에 필요한 다양한 입력변수는 기상청으로부터 수집하였다. 개발된 모형의 성능을 평가하기 위해 청원-상주 간 고속도로 상 문의교 지점에 설치된 접촉식 노면온도측정센서로부터 수집한 노면온도자료와 모형 수행을 통해 나온 결과 값을 비교 하였다. 이러한 비교는 동절기(12월)와 동절기 외 기간(10월)에 걸쳐 수행되었다. 비교 결과, 두 온도의 평균오차 값이 ${\pm}2^{\circ}C$ 범위 내에 있어, 모형의 성능이 매우 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구는 동절기 도로관리에 다양하게 사용될 것으로 사료되고, 특히 도로 기상정보체계 운영에 핵심이 되는 노면온도 예측 알고리즘으로 사용될 수 있는 기초 연구가 될 것이다.
RFID(Radio frequency identification) 기술은 어떤 사물에 부착되는 태그(Tag)의 고유정보를 리더(Reader)를 사용하여 비접촉 방식으로 식별하는 기술로, 현재 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network) 구현의 핵심기술로 고려되고 있다. 특히 유통 물류분야에 적용되는 UHF대역 RFID시스템은 리더가 인식해야 할 태그의 수가 상당히 많아 태그충돌(Tag-collision)이라는 부정적인 영향이 발생하고, UHF대역 RFID기술 표준인 EPCglobal Gen2 protocol에서는 이런 태그충돌을 해결하기 위해 Slotted Random Anti-collision algorithm을 제시하고 있다. 본 논문에서는 이런 태그충돌의 영향을 최소화하고 전체 시스템의 효율을 보다 향상시키기 위하여 주어진 환경에 유동적으로 리더의 신호 전송전력을 조절하는 전력상승기법(Power Increasing Method)을 제안하고 그것을 주어진 환경에 동적으로 적용함으로써 Gen2에서 제시한 알고리즘보다 개선된 성능을 검증하였다.
오늘날의 미디어는 디지털 방송이 본격적으로 발전하고 또 우리의 삶에 녹아들고 있다. 특히 인터랙티브 미디어는 컴퓨터를 기반으로, 기존처럼 시간에 맞춰 주어진 미디어를 눈으로만 시청하기보다, 미디어를 직접 따라 하거나 미디어의 선택지를 고르는 등 사용자와 미디어의 상호 작용을 통해 차별화된 콘텐츠를 체험할 수 있는 형태로 확장된 미디어이다. 최근에는 이를 활용해, 특정 센서 및 디바이스가 부착된 옥외 광고나 전시관 등에 사용자의 자연스러운 참여를 유도할 수 있는 콘텐츠 개발이 활발히 진행되고 있다. 그리고 저가의 모션 인식 디바이스가 개발되어, 신체에 접촉하지 않으면서 사용자의 모션 정보를 인식하여 다양한 인터랙션을 적용한 미디어를 체험할 수 있게 되었다. 본 논문은 특정 프로그램 설치가 없이 웹서비스 환경에서 사용자의 동작을 인식하고 영상을 제어할 수 있는 인터랙티브 미디어 플레이어를 개발하였다. 그리고 키오스크 형태에서 탑재된 립모션(Leap Motion) 장비에 맞는 다양한 사용자 동작 인식 범위를 설정하고 사용자 동작 인식 알고리즘을 개발하였다. 이러한 연구 결과는 인터랙티브 관광·교육·영화 콘텐츠등 다양한 인터랙티브 미디어를 공공의 장소에 설치 가능한 키오스크에 탑재하여 체험할 수 있다.
Aluminum alloys have low density, relatively high strength and yield strength, good plasticity, good machinability, and high corrosion and acid resistance. Therefore, they are suitable for large containers for the food, chemical and other industries. Large containers are often bodies of revolution consisting of shell courses, stiffening rings, heads and other elements joined by annular welds. Larger containers have longer welds and require greater leak-tightness and higher weld mechanical properties. The LNG tank consists of aluminum plates with various sizes, so its construction should by divided by several sections. Moreover, each section has its own sub-section consisted of several aluminum plates. To guarantee the quality of huge LNG tank, therefore, the precise control of plate dimension should by urgently needed in conjunction with the appropriate selection of process parameters such as cutting speed, depth of cut, rotational speed and so on. In this paper, a manufacturing system was developed to implement automatic circular tracking in height direction and automatic circular interpolation in depth of cut direction. Also, the neural network based on the backpropagation algorithm was used to predict the cutting quality and motor load related with the life time of the developed system. It was revealed that the manufacturing system and the neural network could be effectively applied to the bevelling process and to predict the quality of machined area and the motor load.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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