Antenna equipment is transported being assembled to moving equipment and often subjected to vibration and shock excitation during transportation. In these circumstances, structural safety of antenna equipment must be secured. Wire rope isolators are assembled between moving equipment and antenna equipment to reduce the level of vibration and shock. In this paper, a isolator that are suitable to the system is selected and dynamic characteristics analysis of driving on antenna equipment is conducted using real system and the result is compared with response analysis. Also modal test of array-antenna pack-assembly is conducted and structural safety of that is secured by reinforcing its structure.
본 논문에서는 인간의 졸음에 대한 특성을 관찰하기 위해 뇌파를 계측 및 분석하였다. 인간으로부터 발생되는 뇌파 즉 EEG신호를 계측하여 주파수 대역에 따라 분석하는 것을 기본적인 방법으로 한다. 흔히 각성, 폐안 및 수면에 접어들 때와 관련이 있는 뇌파는 알파파로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 졸음과 관련된 분석 주파수대역을 알파파대역으로 한정하여, 알파파대역 중에서도 어떤 주파수성분이 졸음과 더 밀접한 관련이 있는지 파워 스펙트럼 분석법을 이용하여 관측한 결과를 제시하였다.
개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.
최대 엔트로피 스펙트럼 분석 (Maximum entropy spectral analysis)에 관한 Burg알고리즘 (algorithm)의 계산효율과 안정성에 대하여 검토하였다. Burg의 방법은 Yule-Walker의 방법보다 계산효율이 낮을 뿐만 아니라 그의 수학적 불합리성으로 인하여 간혹 불안전할 때가 있다. 이러한 불합리성을 인공 시계열의 해석을 통하여 증명한 후 보다 안정하고 효과적인 방법을 소개하였다. 또한 파워 스펙트럼밀도 (Power spectral density)의 계산에서 Goertzel알고리즘을 이용하는 효율적인 방법도 소개하였다.
인체의 기도 내 섬모 세포는 세포간의 동기화된 고 속의 움직임을 통하여 호흡기를 통하여 들어오는 유해한 물질을 제거하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 자동화된 영상처리 기법을 기반으로 CBF를 객관적이고 정량적인 방법으로 측정할 수 있는 방법을 연구하였다. 광학 현미경의 세포 영상은 영상 수집 보드를 통하여 연속적으로 디지털화 된다. 이러한 디지털 영상으로부터 분석에 필요한 신호가 추출되고 분석된다. 획득된 영상을 현미경의 배율을 고려하여 적당한 크기의 사각형 블록으로 나눈 다음 각각에 대하여 FFT 방법에 의해 파워 스펙트럼을 구한다. 파워 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBF로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF분포를 시각적으로 보여주는 CBF 분포도가 구성된다. 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBFD로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF 분포를 시각적으로 보여주는 CBF분포도가 구성된다. CBF분포도는 세포간의 CBF차이를 쉽게 구분할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 CBF분포의 전체적인 변화 양상을 파악하기 쉽게 해준다. 관찰자가 지정하는 다각형의 윈도우 내의 CBF히스토그램 분포를 통하여 세포 또는 세포 크러스트의 특정 부분의 CBF를 측정할 수 있다.
뇌기능 연구 수단으로 널리 사용되고 있는 뇌파의 시각적 분석 및 정량적 분석시 오차를 증가시키는 원인이 되어 왔던 잡파(artifact)를 제거 대상이 아닌 제어 신호로써 활용한다. 본 연구에서는 다양한 잡파 중 뇌파 측정시 가장 잘 포함되고, 시각적으로 쉽게 구별이 가능한 안면근(facial muscle) 신호를 이용한다. 측정된 뇌파에 파워스펙트럼(power spectrum)을 적응하여 뇌파를 분석하고, Backpropagation 알고리즘을 이용하여 전 처리된 뇌파를 인식하는 2 채널 실시간 인식(recognition) 및 분류(classification) 시스템을 구현한다. 이와 같이 구현된 시스템을 이용하여 5 방향(상, 하, 좌, 우, 정지) 제어를 실시함으로써 뇌-컴퓨터간 통신을 통한 방향제어 시스템을 구현하였다.
컷오프 진단법은 두 개의 탐침 형태로 제작된 마이크로 웨이브 진단법으로, 간단한 수식을 통해 전자밀도, 전자온도 등을 측정할 수 있다. 컷오프 탐침은 방사 안테나, 측정 안테나와 네트워크 분석기로 구성되어 있다. 네트워크 분석기는 두 안테나 사이의 플라즈마 투과 스펙트럼을 만드는데 쓰이며, 스펙트럼 분석을 통해 플라즈마 변수들을 측정할 수 있다. 이 진단법은 장치나 분석방법이 매우 간단한 장점을 지니며, 약 1 mW 정도의 적은 파워를 사용하여 플라즈마 상태를 거의 변화시키지 않는 측정이 가능하다. 또한 CF4와 같은 공정 가스를 이용한 플라즈마에서도 사용이 가능하다. 그러나 컷오프 진단법을 사용한 측정은 다른 종류의 진단법과 마찬가지로, 약 1초 정도의 긴 시간을 필요로 하는 단점이 있어, 펄스 플라즈마나 토카막과 같이 빠르게 변하는 플라즈마를 측정하기에는 무리가 있다. 최근에 개발된 푸리에 컷오프 탐침(Fourier Cutoff Probe, FCP)는 기존의 컷오프 탐침의 느린 시간분해능을 개선하기 위해 개발되었다. [1] 펄스 형태의 단일신호를 플라즈마를 투과하기 전후로 비교하면 투과 스펙트럼 및 플라즈마 변수들을 얻을 수 있으며, 기존 연구에서 구한 시간 분해능은 약 15 나노초였다. 이 값은 펄스 발생장치의 스펙에 따라 변하게 된다. 펄스폭이 짧을수록 시간분해능이 좋아지지만, 무한정 좋아질 수는 없다. 이 논문에서는 FCP 측정의 시간 분해능을 이론적으로 구하고, 시간 분해능의 이론적 한계를 구했다.
컴퓨터의 발달과 더불어 인간과 컴퓨터 인터페이스에 있어서도 많은 발전을 하고 있다. 본 연구는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface : BCI)를 위해서 인간에 있어서 가장 간단한 의사문제라고 여겨지는 긍정이나 부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 AR 모델을 이용하여 시간-주파수 분석을 한 후 topographical map을 그렸다. 그 결과 문제에 대답하는 시점 전후에서 파워스펙트럼이 유사하였고, 피험자가 문제를 읽고 판단하고, 동작하는 시점(reaction time : RT) 전으로 1초 ~ 0.5초 사이에 전두엽과 두정엽 부위에서 16Hz ~ 24Hz, 80 ∼ 88Hz의 주파수 대역에서 유의미한 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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