본 논문에서는 전원전압 1V에서 동작하는 산소 및 과산화수소 기반의 혈당전류를 측정할 수 있는 통합형 정전압분극장치를 설계하고 제작하였다. 정전압분극장치는 저전압 OTA, 캐스코드 전류거울 그리고 모드 선택회로로 구성되어 있다. 정전압분극장치는 산소 및 과산화수소 기반에서 혈당의 화학반응으로 발생하는 전류를 측정할 수 있다. OTA의 PMOS 차동 입력단의 바디에는 순방향전압을 인가하여 문턱전압을 낮추어 낮은 전원전압이 가능하도록 하였다. 또한 채널길이변조효과로 인한 전류의 오차를 줄이기 위해 캐스코드 전류거울이 사용되었다. 제안한 저전압 정전압분극장치는 Cadence SPECTRE를 이용하여 설계하였으며, 매그나칩 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작되었으며 회로의 크기는 $110{\mu}m{\times}60{\mu}m$이다. 전원전압 1.0V에서 소모전류는 최대 $46{\mu}A$이다. 페리시안화칼륨($K_3Fe(CN)_6$)을 사용하여 제작된 정전압분극장치의 성능을 확인하였다.
JPEG(Joint Photographic Experts Group) 표준안은 디지털 정지 압축을 위하여 국제표준화기구(ISO/SC29/WG10)와 국제전신전화 자문회의(CCITT SG VIII)에 의해서 제안되었다. JPEG 표준안은 전자영상, 컴퓨터 그래픽, 멀티미디어 등과 관련하여 널리 응용되고 있으나, 의료 영상분야에서는 JPEG 압축의 손실 특성 때문에 사용이 매우 제한적이었다. 본 논문에서는 JPEG 표준안을 핵자기 공명 단층 영상 (256 gray levels, $256{\times}256$ size) 압축에 적용하여 그 성능을 조사하였다. 이를 위하여 JPEG 표준안 중 DCT에 기반을 둔 순차식 부호화 압축을 C-Cube Microsystems의 CL550 chip을 사용하여 구현하였고, 점진식 및 무손실 부호화 방식은 특별한 Hardware 없이 Software로 구현하여 실험하였다. 본 실험을 통하여 핵자기 공명 단층 시험 영상에 대해 거의 왜곡없이 약 10-20 정도의 압축률이 얻어짐을 확인할 수 있었다. 특히 JPEG으로 압축하였을 경우 재구성한 영상과 원영상과의 에러 신호가 random noise에 가깝게 나타남으로써 특별한 artifact가 없는 것도 JPEG의 큰 장점으로 부각된다. 한편 JPEG의 점진식 및 게층식 부호화 방식은 압축률과 신호대 잡음비에 있어서는 순차식과 동일하나, 거대한 영상 데이터 베이스 내에서의 빠른 탐색과 비교적 속도가 느린 공중망을 통한 원격 진단에 유용한 특성을 갖는다.
In every large hospital, nurses must perform simple repetitive tasks such as measuring body temperature. Such tedious work reduces nurses' motivation to provide quality medical care, which is an important element of the medical services provided by a hospital. If a device were available to measure body temperature, nurses could focus on the more important aspects of providing quality medical care to the patients. However, body temperature is generally measured from the throat, anus, tympanum or armpit, where it is difficult to affix a patch type device. In addition, general body temperature measuring points shows moving artifact error; therefore, it is not good point to continually measure the temperature. In this paper, a patch type skin temperature measuring system was developed. To appropriately measure the skin temperature, a thermal transducer was implemented with a thin (0.5 mm) temperature sensor. The system is small and thin ($H6.6{\sim}5.3{\times}L35{\times}W24\;mm$), and weighs only 5 g including a battery, case and circuit; therefore, it is small and light enough to function as a patch type device. Moreover, the system worked for 5 days. To investigate differences between the experimental and conventional thermometer, simple clinical experiments were performed with 17 volunteers, and the result showed some correlation between the implemented system and conventional thermometer (Correlation coefficient = 0.647, P<0.1).
본 논문은 패킷 기반 네트워크의 유동적인 환경 변화와 전송하는 비디오 데이터의 특성을 함께 고려하여 비디오 데이터를 스트리밍하는 적응적 전송 미들웨어를 구현하고 성능을 평가하였다. 적응적 전송 미들웨어는 SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈과 TFRC 기반의 전송률 제어 모듈로 구성되며, SR-RTP 기반의 스트리밍 모듈은 패킷 손실에 의해 손실된 비디오 데이터 중에서 중요도가 높은 데이터만을 선별적으로 재전송하여 패킷 재전송에 따른 전송 지연의 부담을 줄임과 동시에 패킷 손실에 따른 에러를 크게 감소시킨다. TFRC 기반의 전송률 제어 모들은 TCP 기반의 데이터 전송과 정당하게 네트워크의 전송 대역폭을 공유하면서 최적의 전송 대역폭을 산출하여 전송률을 제어함으로써 유동적으로 변하는 전송 대역폭에 적응적으로 비디오 데이터의 전송률을 제어한다. 외부 인터넷 환경에서 적응적 전송 미들웨어를 적용하여 비디오 스트리밍을 실험하고 패킷 손실에 대한 복구 성능과 스트리밍 지터 정도를 측정하여 분석한 결과, 적응적 전송 미들웨어를 적용하지 않은 경우와 비교하여 상대적으로 높은 스트리밍 성능을 보였다.
태양 흑점수의 증감주기 (약 11년)에 따른 태양폭발 (태양에서의 플레어 현상)은 태양 코로나 물질을 대방출하는 태양폭풍을 야기한다. 미국해양대기청 (NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)은 태양 흑점활동이 2013년과 2014년 사이에 극대화 될 것이라고 예상했다. 강력한 태양폭풍의 영향이 지구에 미쳤을 경우 인공위성을 이용한 전 세계 측위시스템의 교란, 각종 통신수단 및 TV, 라디오 방송 등이 영향을 받을 것으로 예상된다. 실제로 1989년 태양폭풍은 캐나다에서 정전사태를 일으켜 9시간동안 약 600만 명이 정전으로 인한 피해를 입은 사례가 있다. 이와 같은 초강력 태양폭풍은 인공위성의 수명을 약 5~10년 정도 단축시키며 이로 인한 경제적 손실 및 파급효과를 고려하면 액수는 수십조 원에 달할 것으로 예상된다. 최근 2011년 2월 15일 10시 45분경 (01:30 - UTC)에 발생했던 X급 태양폭발에 의해 발생한 태양폭풍의 영향이 2011년 2월 18일 오전 10시 30분경 우리나라 (보현산 관측소)에서 관측되었다. 본 논문에서는 현재 흑점수가 증가하고 있는 시점에서 2월 18일의 태양폭발 일주일 전후 지자기 데이터를 비교하고, 또한 대전과 서울지역에서 관측한 RINEX 데이터를 이용하여 측위결과를 비교 분석하였다. 태양폭풍이 지구에 도달한 2011년 2월 18일의 지자기 관측값은 일주일 전후 데이터와 비교하여 양자(Proton) 자력계 관측결과가 요동하였고, 대전과 서울지역에서의 측위결과도 태양폭풍 일주일 전후와 비교하여 2월 18일에 가장 큰 측위오차를 보였다.
최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.
본 논문에서는 병렬 분산 보상 (PDC) 제어와 적분 슬라이딩 모드 제어 (ISMC)를 결합하여 바퀴형 이동 로봇의 강인한 궤도 추적 제어 방법을 새롭게 제안한다. PDC 제어 방법은 다른 비선형 제어 방법에 비해 비교적 간단하고 사용이 편리하다. 그리고 ISMC는 상태 변수들을 원하는 공칭 동특성을 갖는 슬라이딩 평면에 배치함으로써 초기 순간부터 모델 불확실성 및 외란에 대해 강인하고 안정적인 제어 특성을 갖게 할 수 있다. 그러므로 제안된 PDC+ISMC 궤도 추적 제어 방법은 외란에도 불구하고 강인한 궤도 추적 제어 성능을 보여준다. 제안된 궤도 추적 방법에 대해 시뮬레이션을 통하여 외란이 있는 경우의 궤도 추적 성능을 확인하였다. 제안된 방법은 외란이 증가하더라도 외란이 없을 때의 PDC 제어 방법에 의한 궤도 추적 성능을 유지하였다. 그러나 PDC 궤도 추적 방법은 외란의 크기가 증가하면 제안된 방법과는 달리 궤도 추적 오차가 크게 증가함을 알 수 있었다.
국가기상위성센터(NMSC)는 2011년 4월부터 천리안 위성(COMS) 해수면온도자료를 생산해왔다. 본 연구에서는 천리안 해수면온도 알고리즘을 이용하여 북서태평양 지역에 최적화된 해수면온도 산출 알고리즘 및 정지궤도와 극궤도 위성의 해수면온도 자료 합성 알고리즘을 개발하였다. 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 천리안 위성 자료와 부이(Buoy) 해수면온도 자료를 이용하여 해당지역에 최적화된 회귀계수를 산출 하였으며, 정확도 향상을 위한 새로운 구름 및 기타 오염 화소 제거와 부이자료의 품질검사 과정을 수행하였다. 그리고 본 연구에서 산출한 북서태평양 지역에 최적화된 천리안 위성 해수면 온도와 극궤도 위성(NOAA-18/19 and GCOM-W1) 해수면온도 자료를 이용하여 합성해수면 온도를 산출하였다. 합성 방법은 국립기상과학원에서 개발한 합성해수면온도 알고리즘을 응용하여 적용하였다(NIMR, 2009). 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 2011년 4월부터 2012년 3월까지의 위성 및 부이 자료를 사용하였고, 합성 해수면온도를 산출하기 위해 2012년 7월부터 2013년 6월까지의 자료를 사용하였다. 합성 해수면온도와 부이 해수면온도 자료를 비교한 결과 $0.95^{\circ}C$의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 나타냈다.
전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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