방사선이 존재하는 환경에서 무색, 무미, 무촉의 방사선을 검출하기 위한 계측장비는 매우 중요하며 그동안 방사선 계측장비의 개발에 대한 많은 연구들이 있었다. 특히 방사선을 검출한 이후 측정된 검출신호를 손실 없이 효율적으로 처리하기 위해 검출된 미세전류를 전압형태로 정형하고, 이를 정확하게 판독하는 신호처리 부분은 매우 중요하다. 검출된 방사선 신호파형을 판독할 때, 지금까지는 신호의 전압파형을 짧은 시간 동안 일정한 값으로 유지시켜 파형의 크기를 판독한 후, 그 전기적인 값을 방전하고 다음 파형에 대비하는 피크홀드방식을 사용하였다. 이 연구에서는 방사선 검출기에서 측정된 검출신호 전압파형의 판독을 피크홀드방식이 아닌, 전압신호의 파고 정점에 이르는 시간을 포착하여 그 값을 직접 판독하는 방식을 제안한다. 이 방식에 의하면 전압 파고를 일정한 시간동안 유지하거나, 유지된 전압 파고를 초기상태로 만드는 복잡한 과정을 거치지 않고 검출된 방사선 신호를 정확하게 판독할 수 있다는 장점을 가지며, 실제 시뮬레이션을 통하여 이를 검증하였다.
질량 스펙트럼 분석 시스템을 위한 스펙트럼 검출 알고리즘의 개선 방법을 제안하였다. 질량지수별 이온신호블록에 대한 선형 근사 및 2차 커브피팅의 결과를 활용한 기존의 스펙트럼 검출 알고리즘에서 무효 이온신호 제거조건을 추가 개선함으로써 질량 스펙트럼 검출 시 발생하는 오검출을 개선할 수 있다. 또한 제안한 방법은 피크위치오차가 보정된 유효이온신호블록에 대한 2차 피팅 커브 의 결과를 사용하여 질량 스펙트럼의 피크값 추정오차를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 유효성을 보이기 위해 실제 취득한 이온신호를 입력으로 알고리즘 단계별 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 다수의 입력에 대한 오검출 율을 비교함으로써 제안한 방법이 기존 방법에 비해 검출 성능이 우수함을 보였다.
교육적 목적으로 감마선 검출기 계통의 특성에 대한 정보를 세밀하게 얻기 위하여, Delphi코드를 이용하여 전 에너지 흡수 피크 스펙트럼을 편리하게 분석할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 방식의 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 피크는 4개의 비선형 모양함수를 사용하여 최소제곱법으로 적합하였다. 이들 4개의 비선형함수 속에 들어있는 12개의 계수값들을 사용자 인터페이스 화면에서 결정하는 과정을 상세히 서술하였다. 개발된 프로그램을 HPGe 검출기에서 측정된 1 $\mu$Ci 밀봉 점선원 $^{137)Cs$ 661KeV 감마선의 피크분석에 적용하여 계수값 탐색의 예를 예시하였다.
본 논문은 그리드 전원에 이상 발생 시 새그 / 피크를 빠르게 검출하는 시스템을 제안한다. 기존의 새그전압 검출기법은 DPLL의 동기좌표변환을 이용한 방법을 사용한다. 동기좌표변환은 일반적으로 3상 좌표계에서 사용되는 방법인데 현 시스템은 단상을 이용하는 시스템으로서 고정좌표계 변환을 하는데 q축이 존재하지 않아서 이를 실현시키기 위해 그리드 전압을 이용하여 $90^{\circ}$ 지연이 되는 q축을 만들어 주는 All-Pass Filter의 방법을 이용한다. 그러나 이 방법은 그리드 전압 상에 Power-Quality를 떨어뜨리는 변수인 새그나 정전 등의 문제가 발생하게 되면 일정의 특정 구간에서 새그 변동을 즉시 인지하지 못하는 현상이 발생하게 된다. 이러한 지연현상으로 인해 시스템에 새그가 발생한 시그널이 늦게 전달하는 현상이 발생하게 된다. 그래서 그리드 전압을 고정좌표계의 성분을 이용하여 현재 / 이전 값 연산을 한 2차 성분을 통한 새그 / 피크 검출방법을 제안한다. 기존의 방법과 제안하는 방법의 시뮬레이션과 실험결과를 비교하여 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 주파수 영역에서의 주요 피크를 선정하고, 주파수 크기 응답에 따라 각기 다른 스텝 사이즈를 사용하는 QIM 오디오 워터마킹을 제안한다. 오디오 신호에 대해 사각 윈도우로 오버랩 없이 L샘플을 취하고 영교차율을 통해 해당 프레임에 워터마크 삽입 가능 여부를 판단 후 푸리에 변환을 통해 주파수 영역에서의 크기 응답을 구한다. 프레임 별 주파수 크기 응답의 최대값에 따라 스텝 사이즈를 결정하고 스펙트럼에서 주요 피크 n개를 검출하여 주변 샘플 w개를 포함한 $n{\times}(w+1)$개 샘플에 대해 QIM을 이용하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출은 유클리디안 거리 (Euclidean distance)를 이용한 블라인드 검출 방식으로 수행된다. 오디오 워터마크 벤치마킹을 통한 강인성 검증에서 대부분 강인한 특성을 보였다.
본 논문에서는 OTDR 신호에 대한 새로운 이벤트 분석방법을 제안하였다. OTDR 신호는 고주파 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 해밍 필터를 거친 다음, 이벤트 검출을 위해 미분 필터를 통과시킨다. 종단을 전 후로 신호레벨이 현저하게 차이가 나는 점을 이용하여 OTDR 신호의 종단 위치를 찾고, 이 범위 내에서 미분 필터를 통과한 신호의 극대점을 조사하여 피크영역을 검출한다. 검출된 피크 영역에서 잡음 정보와 피크 임계값을 이용하여 피크의 진위를 판단한 다음 이를 이용하여 이벤트 정보를 구성한다. 마지막으로 종단 위치 이후에서는 가입자 피크를 검사하여 가입자 이벤트 정보를 구한다. 시뮬레이션 결과를 광선로 구성과 비교한 결과 제안된 방법은 이벤트 발생지점을 17m 이내로 검출하였다. JDSU 장비의 경우, 이벤트 발생지점이 25m 이내, 가입자 사이 간격은 5m 이내로 검출하였고, RadianTech 장비의 경우에는 이벤트 발생 지점이 19m 이내, 가입자 사이의 간격은 5m 이내로 검출하였다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안한 신호 분석방법이 광선로망 감시 시스템 운용에 충분히 활용 가능하다는 것을 보여준다고 할 수 있다.
본 논문은 붙어 있는 손가락들을 가진 손을 대상으로 한 손가락 개수 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 손가락 사이에 필연적으로 직선형 그림자가 발생한다는 사실을 기반으로 한다. 이 알고리즘은 효율적인 그림자 검출을 위해 손 영역을 엄지손가락 영역과 네 손가락 영역으로 구분하고, 각 영역에서 경계 영상을 생성한다. 각 경계 영상에 직선 검출과 투영 기법을 적용하므로 투영 곡선들이 생성되고, 곡선들의 피크들은 손가락 그림자의 후보들로 검출된다. 그러고는 검출된 피크들에서 손가락 그림자에 의한 피크들만 추출되고 개수된다. 붙어 있는 손가락으로 다양한 형상을 표현하는 손 영상들을 대상으로 한 손가락 개수 실험에서 손가락 수에 따른 개수 성공률이 83.3%에서 100%이고, 전체적으로 93.1%이다. 또한 통제된 조건하에서 손 영상이 생성된다면 실패한 경우들이 충분히 개선될 수 있음을 보여주고 있다.
사람들은 일생동안 1/3을 잠을 자며 그들의 잠자는 시간은 나이에 따라 변하게 된다. 일반적으로 어른들은 하루에 8시간의 잠을 잔다. 그러나 항상 좋은 잠자리를 기대할 수는 없다. 실제로 50대 이상의 많은 사람들은 수면 문제를 가지고 있다. 이는 코골이, 수면 무호흡과 같은 수면 장애요소들 때문에 발생하는 것이다. 이 논문에서는 수면 장애요소 중 하나인 코골이를 검출하는 스마트 베개에 대해서 조사하였다. 스마트 베개는 베개의 오른쪽과 왼쪽 부분에 위치한 두 개의 마이크로폰으로 구성되어져 있다. 쉽게 코골이는 검출하기 위하여 피크 검출회로를 사용하여 코골이 신호를 펄스신호로 변형시켰으며, 펄스폭을 사용하여 코골이 이벤트 발생을 판단하였다. 측정된 코골이 검출 정확도는 약 98.6%이었다. 본 연구에서 얻은 연구 결과들이 스마트 베개가 수면 중 코골이를 검출할 수 있음을 보여 주었다.
현재 무선센서노드 기반의 헬스케어 모니터링 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 생체신호의 모니터링을 위한 전체 데이터의 전달은 무선센서네트워크 내의 데이터 트래픽과 에너지 소모가 증가하게 된다. 본 연구에서는 경량의 전처리 과정 및 알고리즘을 통해 ECG신호에서 의미있는 파라미터만을 검출하여 전송하였다. 본 연구에서는 정상적인 ECG에서 무선센서노드에서 R피크, RR간격을 검출할 수 있는 TinyOS 기반 어플리케이션을 구현하였으며 결과로 dECG, R피크, RR간격, HRV를 그래프로 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구를 이용하면 ECG신호 전체 데이터가 아닌 주요 정보만을 보냄으로서 에너지 소모, 데이터량을 줄일 수 있다.
원통형 용기에 담긴 액체 혼합선원의 HPGe 검출기 교정용 스펙트럼으로부터 스펙트럼 분석 교육을 위한 모사 스펙트럼을 개발하였다. 모사 스펙트럼은 측정된 스펙트럼으로부터 피크를 분리한 후, 채널별 계수들의 변동이 제거된 스펙트럼을 결합한 것이다. 모사 스펙트럼의 통계적 변동은 Box-Muller 함수로 만들었다. 이 스펙트럼은 18개의 피크를 포함하고 있다. 각 피크의 중심 위치 및 면적 등은 정확하게 정의되었다. 개발된 스펙트럼은 교정용 스펙트럼, 시료 스펙트럼, 백그라운드 스펙트럼 그리고 기하학적 및 동시합성 보정을 위한 스펙트럼이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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