본 논문의 목적은 불안과 우울 상태를 평가하는데 널리 사용되고 있는 주관적 설문 평가지(Beck의 우울척도, 상태-특성불안척도)의 지표 값과 심박 변이도의 파라미터 간의 상호-상관관계를 통계적으로 분석하여, 주관적 설문평가지의 지표 값을 대신 할 수 있는 심박 변이도 파라미터를 선정하기 위함이다. 그리고 심박 변이도 측정 시, 휴식 및 업무 상태를 인위적으로 유도하였고 각 유도된 상태에서의 심박 변이도를 이용하여 추출된 생리학적 특징값들과 주관적 설문 평가지의 지표 값의 상관관계를 통계적으로 분석하여 주관적 감성지표를 대체 할 수 있는 객관화된 정량적 지표를 도출하고자 한다. 본 논문의 결과로부터 얻을 수 있는 사실은 심박 변이도의 비 정규화 파라미터가 상태불안척도와 우울척도보다 특성불안척도와 더욱 높은 상관관계를 나타냈다는 점이다. 반면, 업무 상태와 휴식 상태의 비율인 정규화 파라미터 m_RRI(MeanRR interval), SDNN(Standard deviation of all NN intervals), LF(Low-Frequency), LF/HF(LF/HF ratio)는 특성불안척도, 우울척도보다 상태불안척도와 더 높은 상관관계를 나타냈다. 이 중, LF/HF는 상태불안뿐만 아니라, 특성불안을 반영할 수 있는 정량적인 생리학적 파라미터로 나타났다.
ENSO(El $Ni\check{n}o$ Southern Oscillation)은 태평양상의 해양과 대기간의 복잡한 상호작용의 일부이며, ENSO 순환(ENSO cycle)의 극한상태인 엘니뇨와 라니냐는 세계적으로 발생하는 홍수와 가뭄 등 자연재해와 많은 연관성을 가지고 있음이 많은 연구를 통하여 알려지고 있다. 우리나라에서도 ENSO와 수문변량들간의 관계를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 수문자료의 변동계수가 크기 때문에 이를 단순 표준화하여 해석하는데 있어 어려움이 있다. 본 연구에서는 자료의 표준정규분포화를 통하여 ENSO와 우리나라 수문변량들간의 관계를 분석하였다. ENSO를 정량적으로 표준지수화하기 위하여 적도부근 남태평양 Tahiti섬과 오스트레일리아 북부 Darwin 지역에서의 기압차를 월별로 표준화(standardization)한 SOI(Southern Oscillation Index)지수를 이용하였고, 수문자료를 정량적으로 표준지수화하기 위하여 우리나라 23개 기상관측소의 월강수량, 12개 기상관측소의 월평균기온, 월최저기온, 월최고기온 자료를 이용하여 표준정규분포를 가지는 표준정규지수로 환산하였다. 환산된 자료의 계절적 영향을 파악하고자 3개월 단위로 구분하여, 초과확률 등을 이용한 분석을 실시한 결과, 특정지역의 수문변동이 남방진동지수와 유의한 상관관계를 가짐을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 현재 많은 연구가 진행되고 있는 수문기상학적 예측모형의 개발에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 마이크로폰 어레이를 통해 수신한 화자의 음성신호를 이용하여 추출된 공간정보를 통해 화자의 위치를 실시간으로 추적하는 알고리듬을 개선하고 이를 실시간으로 구현하였다. 기존의 대표적인 화자 위치 추정 알고리듬인 CPSP (Cross Power, Spectrum Phase) 함수는 상호 상관관계 (Cross Correlation)가 정규화 되어있는 형태를 갖는데, CPSP 함수의 최대값 인덱스로부터 화자의 공간정보인 TDOA(Time Difference Of Arrival)를 추출하게 된다. 그러나 CPSP함수를 이용한 공간정보 추정 알고리듬은 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 대해서 취약한 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안하는 저주파 위상 복원 알고리듬은 주파수 측면에서 반향신호가CPSP함수에 미치는 영향을 분석하여 반향으로 인하여 왜곡된 위상 성분을 복원함으로써 보다 신뢰도 있는 TDOA 추정을 가능하게 한다. 반향신호로 인한 CPSP의 위상은 저주파보다 고주파에서 심하게 왜곡되는데, 각각의 반향신호의 도달 시간을 기하학적 분포를 갖는 확률변수로 모델링하여 이를 수학적으로 증명하였다. 제안한 시스템의 성능분석을 위해 DSP를 이용한 실시간 시스템을 구현하여 기존 CPSP 알고리듬과 제안된 알고리듬을 적용한 시스템을 실제 환경에서 비교 실험을 수행한 결과 제안된 알고리듬을 적용한 시스템에서 약 15샘플 이상 TDOA 추정 오차가 줄어들고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 45명의 남자 대학생들에게 연산을 수행하게 한 후, 연산스트레스를 측정하기 위한 생리 파라메터의 추출에 대하여 연구하였다. 파라메터를 추출하기 위해서 1) 정규분포화를 위한 변환 2) 상관관계를 통해 상호관련성이 높은 파라메터를 조사 3) 휴식기간과 연산작업간의 파라메터의 값 비교를 통한 파라메터 표준화 4) 각 파라메터에 대해서 반복측정자료의 분산분석법을 통하여 검정함으로써 통계적으로 유의적인 차이가 있는 파라메터를 선정하였다. 위와 같은 절차를 통하여 연산스트레스의 지수화에 필요한 생리 파라메터로 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수가 최종적으로 선정되었다.
본 연구에서는 마이크로폰 어레이를 이용하여 화자의 음성신호로부터 화자의 위치를 추정하는 기존의 대표적인 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)로부터 보다 반향에 강인한 알고리듬인 저주파 위상 복원 알고리듬을 제안한다. CPSP 함수는 상호 상관관계(Cross Correlation)가 정규화 되어있는 형태를 갖는데, CPSP 함수의 최대 값 인덱스로부터 화자의 공간정보인 TDOA(Time Difference Of Arrival)를 추출한다. 그러나 CPSP 함수를 이용한 공간정보 추정 알고리듬은 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 대해서 취약한 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안하는 저주파 위상복원 알고리듬은 주파수 측면에서 반향신호가 CPSP 함수에 미치는 영향을 분석하여 반향으로 인하여 왜곡된 위상 성분을 복원함으로써 보다 신뢰도 있는 TDOA 추정을 가능하게 한다. 반향신호로 인한 CPSP의 위상은 저주파보다 고주파에서 심하게 왜곡되는데, 각각의 반향신호의 도달 시간을 기하학적 분포를 갖는 확률변수로 모델링하여 이를 수학적으로 증명하였다. 또한 실제 환경에서 채집한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통해 개선된 알고리듬의 성능 개선을 확인하였다.
이 논문에서는 효율적인 2D 방식의 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. ID 심전도 신호는 2D 신호로 변환된 후 주기와 복잡도를 바탕으로 정렬되고 상호간의 상관 관계를 적용한다. 그 다음 불연속이 발생하는 지점을 기준으로 각 구간을 분할하고 주기의 평균으로 정규화 한 후 보통의 영상 신호를 압축하는 방식과 유사한 방식으로 정렬된 2D 신호를 압축한다. 압축 방식으로는 JPEG 2000이 사용되었으며 실험 데이터는 심전도 압축에서 표준화되어 사용되는 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였다. 제안된 방법은 기존의 2D 심전도 압축 방식과 비교하여 보다 개선된 성능을 보여 준다.
C형 및 H형 단면의 구조벽체는 고층 건물에서 횡력저항시스템으로 널리 이용된다. 이러한 이형벽체는 축력과 함께 x축 및 y축에 대한 2방향 휨모멘트를 동시에 받으므로, 안전한 벽체설계를 위해서는 휨-압축 상호작용을 정확히 고려해야 한다. 이 연구에서는, 대칭단면을 갖는 기둥을 위하여 개발된 기존 등하중법을 수정하여, 2방향으로 재하된 C형 및 H형 벽체를 위한 근사설계방법을 제안하였다. 다양한 단면형상을 갖는 이형벽체에 대하여 2방향 모멘트강도를 계산할 수 있는 단면해석 프로그램을 개발하고, 실험결과와 비교를 통하여 프로그램의 정확성을 검증하였다. 또한 개발한 프로그램을 사용한 변수연구를 통하여, C형 및 H형 이형벽체 단면에 대한 2축 상호작용 특성을 분석하였다. 분석 결과, C형 및 H형 이형벽체의 2축 상호작용은 모멘트 방향과 압축력 크기에 의하여 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 변수연구를 통하여 일정한 압축력에서 2축 모멘트강도의 상관관계를 나타내는 정규화된 컨투어 설계식을 제안하였다. 또한 실무에서 쉽게 활용할 수 있도록, 제안된 컨투어 설계식을 사용한 이형벽체 설계절차와 설계예제를 제시하였다.
본 연구에서는 4개의 FBG 센서가 설치된 보강된 복합재 구조물을 시편으로 사용하여, 충격해머로 가해진 저속 충격 위치를 탐색하였다. 100 kHz의 데이터 샘플링 속도를 가진 FBG 인터로게이터를 사용하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 예상 충격위치를 계산하였다. 복합재 시편은 주 스파(Spar)와 몇 개의 스트링거(Stringer)를 포함하며 전체 면적은 $0.8{\times}1.2m$이다. 247개의 격자점과 36개의 보강재 지점에 대한 기준신호 데이터를 얻었으며, 이는 임의의 충격신호에 대한 비교대상이 되었다. 제안된 알고리즘은 normalized cross-correlation을 사용하여 두신호의 상호 유사성을 판독하는 방식으로 작동한다. 각각의 센서 신호로부터 얻어진 correlation 결과는 서로 곱연산되어 상호 보상적인 방법으로 사용되었다. 성능평가를 위해 대상 영역에 대한 20개의 임의의 충격시험을 수행하였다. 시험결과 성공적으로 충격위치를 탐색할 수 있었으며, 4개 센서신호를 사용하여 최대 오차 43.4 mm와 평균 오차 17.0 mm의 성능을 얻었다. 같은 시험에 대하여 사용된 센서의 개수를 변화시켜 가며 그 성능의 변화를 알아보았다. 두 개의 센서를 사용하였을 때 상호 보상적 효과가 최대가 됨을 확인하였으며, 2개의 센서(1, 2번 센서)의 조합으로 최대 오차 42.5 mm와 평균 오차 17.4 mm의 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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