본 논문에서는 RF PPF(Poly Phase Filter)를 이용하는 이미지 제거회로에서 광대역의 모든 RF 신호를 한꺼번에 Quadrature 신호로 변환시키는 기존 구조와 다르게 광대역의 RF 신호를 여러 개의 협대역(Narrow band)으로 세분화시켜 Quadrature 신호로 변환시키는 새로운 구조의 주파수 가변형 협대역 DQ-IRM(Double-Quadrature Image Rejection Mixer) 구조를 제안하였다. 기저대역에서 선택한 채널과 그 인접 2-3개 채널이 포함된 협대역 RF 신호만을 선택적으로 Quadrature 신호로 변환시키는 이 구조는 RF PPF의 차수를 줄일 수 있기 때문에 낮은 경로손실 특성과 높은 이미지제거 성능을 동시에 구현이 가능하다. 제안한 DQ-IRM를 이용하여 지상파 디지털멀티미디어방송(Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting, T-DMB) 수신용 CMOS RF 튜너 칩을 설계하고 그 성능을 검증하였다. 설계된 CMOS RF 튜너 칩은 CMOS 0.18 um 테크놀로지를 이용하였으며, 170-240 MHz 주파수대역에서 약 1.26 dB의 잡음특성과 약 51 dB 이상의 이미지제거 성능을 얻었다. 설계된 칩 사이즈는 $3.0{\times}1.8mm2$이며, 총 소모전력은 동작전압 1.8 V에서 55.8 mW이다.
본 논문은 뇌파와 ANOVA를 이용하여 생체신호와 통계 분석기반의 상관관계를 통해 열차 최적의 HUD위치를 평가하는 새로운 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 최적의 HUD위치를 평가하기 위해 총 2가지 실험을 진행하였다. 첫 번째 연구실에서 각각 다른 여섯 위치(좌측 상단 및 하단, 중앙 상단 및 하단, 우측 상단 및 하단)에 시각자극을 제시하였고, 이미지는 $235{\times}197cm2$ 크기의 스크린에 30초동안 나타냈다. 두 번째 HUD 이미지는 철도시뮬레이터에서 각각 다른 세 군데에 구성하였고, 이미지는 스크린에 30초 동안 나타냈다. 뇌파는 정서적 안정성을 평가하기 위해 알파파와 베타파를 이용하였고, 10-20전극 배치법에 따라 Fp1, Fp2, F7, F8채널에서 측정하였다. 연구실 실험 결과, F7채널 베타파에서 유의확률 0.006으로 통계적으로 유의하게 나타났고, 알파파와 베타파 간 음의 상관관계(r=-0.190)가 있는 것으로 나타났다. 또한 스크린의 좌측 상단, 중앙 하단 위치가 우측 하단 위치에 비해 베타파가 낮게 나타났다. 철도 시뮬레이터 실험 결과, Fp1베타파가 유의확률 0.033으로 통계적으로 유의하게 나타났고, 중앙보다는 좌측일 때 베타파가 낮게 나타났다. 본 연구의 결과는 알파 파와 베타 파 사이의 상관 관계를 통해 최적의 HUD 위치의 평가에 대한 도움이 될 것으로 생각된다.
Kim, Inki;Kim, Beomjun;Woo, Sunghee;Gwak, Jeonghwan
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.33-43
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2022
본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.
테디베어는 100년이 넘는 시간 동안 귀엽고 친근한 이미지를 바탕으로 전 세계인의 사랑을 받아온 대표적인 봉제 인형이며 오랜 시간 동안 함께 해온 만큼 단순한 동물 인형의 차원이 아닌 남녀노소 및 연령에 상관없이 추억이 담긴 사람들의 친구로서 여겨지고 있다. 테디베어는 완구를 넘어 한 시대의 사회상과 이슈를 상징하는 역할을 해오며 그 모습과 성격이 계속 발전해 오고 있으나 여전히 봉제 완구의 이미지에서 벗어나지 못하고 있다. 따라서 인터넷과 스마트폰을 바탕으로 큰 변화를 겪고 있는 현재의 환경과 시장 상황에 발맞춰 보다 발전된 테디베어 캐릭터가 탄생되어야 할 것이다. 이에 캐릭터의 개념과 시장의 발전을 돌아보고 테디베어가 지닌 의미와 현재의 이미지를 분석하여 현대사회의 흐름과 추세에 맞춰 탄생시킨 새로운 테디베어 이야기 및 세계관을 바탕으로 캐릭터의 형태와 성격을 스케치와 디자인 프로그램을 통해 개발하고 개발된 캐릭터를 3D 프로그램을 통해 입체화했으며 이렇게 만들어진 3D 결과물은 영상 채널, SNS 채널을 통해 전파될 수 있는 영상물로 만들어졌다. 또한 우리나라의 캐릭터 비즈니스가 전 세계적인 변화에 발맞춰 발전 할 수 있는 방향을 살펴보고 캐릭터 강국으로서의 진입 가능성을 제시하고자 한다.
표적의 방위각과 거리, 고도 정보를 실시간으로 검출하는 3차원 위상 배열 레이다용 수신기를 제작하였다. 이는 수신기 보호 기능과 감도를 제어하는 초고주파수부와 중간주파수부, 모노펄스 검출기, IQ 위상 검출기, 자동이득 제어부, 수신장치 제어기 등으로 구성되었으며, 동일 표적에 의해 반사된 두 반향 신호의 진폭을 비교하여 고도각 정보의 정확성을 높이기 위해 같은 기능의 2채널 수신기를 구현하였다. 수신기의 TSS 감도는 -98dBm, 수신기의 대역폭은 500MHz, 수신기 전체 이득은 최대 100dB까지 제어가능하며(AGC off시 수동으로), 두 채널간 이득 불균형은 최대 5dB이며, 위상 불균형은 최대 30°이다. 위상 검출기의 이미지 억제율은 평균 30dB이다. 수신기는 패키지 형태의 부품을 고유전율 기판에 실장하여 구현하였다.
입체음향을 구현하는 방법은 두 가지가 있으며, 5.1 채널과 같은 서라운드 시스템(surround system)을 이용하는 방법과 2 채널의 바이노럴 시스템(binaural system)을 이용하는 방법이 있다. 바이노럴 시스템은 사람이 두 귀를 이용하여 음상을 정위하는 원리를 이용하는 방법이다. 일반적으로 라우더 스피커 시스템에서 각 채널사이에 발생하는 크로스토크(crosstalk)는 본래의 입체음향을 재생하기 위해서는 제거되어야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 머리의 움직임을 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 청취자의 머리 움직임을 제대로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴과 눈의 영역 검출을 기본으로 한다. 얼굴 검출은 이미지의 밝기 값을 이용하고 눈 검출은 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한다. 청취자의 머리가 움직일 때 얼굴 영역과 눈 사이의 경계선의 길이가 변한다. 이 정보를 이용하여 머리 움직임을 추정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 +10오차 범위 내에서 머리의 움직임을 효율적으로 추정하는 것을 확인하였다.
본 논문은 차세대 ROADM을 구성하는 핵심기술인 파장선택스위치에서 기존에 사용되는 MEMS소자 기술대신에 LCOS 디스플레이 기술을 적용한 파장선택스위치의 특성을 고찰한 논문이다. LCOS소자를 이용한 5개의 포트를 갖는 파장선택 스위치 시스템을 구성하고 응답특성과 빔제어 특성, insertion loss와 channel isolation등 파장선택 스위치로서의 기본적인 특성들을 검토하였다. 본 파장선택스위치의 응답특성은 11.6 mS 로 양호하며 LCOS상에서의 grating 이미지 패턴에 따른 입사빔의 편향특성이 잘 구현되었다. C밴드내의 40개 채널에 대한 Insertion loss 측정에서 채널에 따라 5.5~12.7 dB 사이의 값이 측정되었으며 인접채널간의 channel isolation 측정은 16~18 dB 값이 측정되었다. 기존의 MEMS소자를 이용한 파장선택스위치 상용화된 제품에 비해 특성은 아직 다소 부족하지만 향후 보완연구에 의해 LCOS소자를 이용한 파장선택스위치 시스템의 기술경쟁력이 충분히 확보될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.
CCSDS가 제시하는 표준 데이터 링크 계층 암호화는 HDLC 프레임을 입력받고 이를 AES 알고리즘을 사용하여 암호화하는 구조를 가진다. 하지만 CCSDS의 표준 방식은 불안정한 채널을 통해 노이즈 간섭이 발생하는 경우 수신측 스스로 재동기 요청할 수 없는 구조를 가지고 있다. SES Alarmed는 CCSDS의 링크 암호화와 유사한 동작 구조에 추가적으로 수신측에서 오류를 감지하고 재동기 요청을 수행할 수 있는 구조를 가지고 있다. SES Alarmed와 관련된 논문은 최적의 임계범위를 발견하는 것과 채널 노이즈에 따른 데이터 손상을 확인하는 것에 목적을 두었다. 본 논문에서는 SES Alarmed에서 암호 동기 코드를 제외한 HDLC 프레임을 연속으로 임의의 임계값을 초과할 경우 재동기 과정을 낮추는 것에 초점을 두었다. 이에 HDLC 프레임 순서를 변경하고 SES Alarmed를 사용한 결과를 제안 및 비교한다.
생체중은 작물 생육의 중요한 지표이기 때문에 계획 생산을 위해서는 반드시 측정이 필요하다. 비파괴적으로 생체중을 측정하기 위하여 이미지 기반의 방법 들이 개발되어 왔으나 한계점을 가지고 있다. 또한 수경재배에서는 양액의 중량 때문에 작물 생체중을 직접 측정하기에 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 NFT 방식의 식물공장에서 생육시기에 따른 생체중을 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 식물공장 모듈에서 로메인 상추를 재배하며 실험을 진행하였다. 정식 후 7일 간격으로 28일 까지 전체 채널의 중량, 채널 내에 남아 있던 양액의 양, 로메인 상추의 지상부와 지하부의 생체중을 측정하였다. 특히, 양액이 공급 중일 때 채널의 초기 무게(Wi)와 양액 공급을 중단한 후에 채널의 중량 변화를 매초 간격으로 측정하였다. 채널을 통해 더 이상의 배액이 발생하지 않을 때, 채널의 최종 중량(Ws)와 채널에 잔류하고 있는 양액의 양을 측정하였다. 시상수(${\tau}$)는 Wi와 Ws의 변화 추세를 고려하여 계산되었다. Wi, Ws, ${\tau}$와 실제 생체중과의 관계를 정량적으로 분석하였다. 양액 공급을 멈춘 뒤 채널의 중량은 지수적으로 감소하였다. 채널 내 지하부의 중량이 증가하면서 양액이 채널을 빠져나가는 속도는 감소하였다. 실제 작물의 생체중과 채널의 중량을 통하여 예측된 생체중 사이에는 큰 차이가 있었고, 이는 채널 내에 잔류된 양액 때문이다. 이러한 차이는 생육시기에 따라 예측하기에는 어려웠으나 시상수를 이용한 모델식은 높은 예측성을 보였다. Wi, Ws, ${\tau}$를 사용한 모델을 이용하면 작물의 실제 생체중을 추정할 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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