Blood pressure is possible to diagnose a disease associated with blood pressure and judgment the current health of patients. Automatic blood pressure monitor capable of measuring a blood pressure easily in hospital and at home have become spread. In this study, we developed the blood pressure simulator (BPS) that can test the arm-type automatic blood pressure monitor that is commonly used in hospital. BPS is to produce a pressure similar to the pressure wave generated in the human blood using a servo disk motor. Then, using the silicon tube, it implements the situations such as human blood vessels, and to output the generated pressure waveform. Simply the BPS's phantom put on the cuff and it is able to simulate blood pressure. So anyone can quickly test the blood pressure monitor within one minute and it is possible to shorten the test time required for the automatic blood pressure monitor. In Performance test, the trends and the standard deviation of the values measured in the BPS is similar to the value of the measured pressure from people with normal blood pressure. Thus, the development BPS showed a possibility of taking into account the actual blood pressure measurement environment simulator.
It is difficult to control children who exhibit negative behavior in dental clinics. Various methods are used for preventing pediatric dental patients from being afraid and for eliminating the factors that cause psychological anxiety. However, when it is difficult to apply this routine behavioral control technique, sedation therapy is used to provide quality treatment. When the sleep anesthesia treatment is performed at the dentist's clinic, it is challenging to identify emergencies using the current breath detection method. When a dentist treats a patient that is under the influence of an anesthetic, the patient is unconscious and cannot immediately respond, even if the airway is blocked, which can cause unstable breathing or even death in severe cases. During emergencies, respiratory instability is not easily detected with first aid using conventional methods owing to time lag or noise from medical devices. Therefore, abnormal breathing needs to be evaluated in real-time using an intuitive method. In this paper, we propose a method for identifying abnormal breathing in real-time using an intuitive method. Respiration signals were measured using a 3M Littman electronic stethoscope when the patient's posture was supine. The characteristics of the signals were analyzed by applying the signal processing theory to distinguish abnormal breathing from normal breathing. By applying a short-time Fourier transform to the respiratory signals, the frequency range for each patient was found to be different, and the frequency of abnormal breathing was distributed across a broader range than that of normal breathing. From the wavelet transform, time-frequency information could be identified simultaneously, and the change in the amplitude with the time could also be determined. When the difference between the amplitude of normal breathing and abnormal breathing in the time domain was very large, abnormal breathing could be identified.
GPS 와 INS 통합시스템은 저가 MEMS 기술의 결과에 따라 대중적으로 널리 사용되기에 이르렀다. 그러나 저가센서에 의한 현재의 성과는 관성센서의 큰 에러 때문에 여전히 낮은 실정이다. 이것은 제한된 도시환경 안에서의 비행범위 때문에 더욱 관련이 있다. 이러한 관성센서 에러를 줄이면서 동시에 위성의 활용성을 높이기 위하여 GPS 와 저가 INS 는 연성으로 결합되어 Kalman Filter 설계를 응용하여 상호 통합되어진다. 본 논문에서는 연성으로 결합된 Kalman Filter를 이용한 GPS/INS 센서 통합을 제공한다. 우리는 또한 경로의 기하학에 의해 또는 그 목적시간 위치 따라 수학적으로 설명하는 ZH45C 궤도장치에 의한 산출된 기준 Wander Azimuth Strapdown Mechanization의 시뮬레이터 결과를 비교하여 검증하다.
현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 LED(Light Emitting Diode)조명을 통해 기존 사용되는 적외선 센서로 가시광통신의 기술이 효율적으로 송 수신 가능한지 성능 분석을 하기 위한 연구이다. LED는 전기를 빛으로 바꾸는 성질을 이용하여 조명으로 활용한다. LED 조명 통신 융합 원리는 LED와 PD(Photo Diode)의 깜박임 송수신을 기본 원리로 하여 조명 기능을 유지하면서 통신에서 동시에 실현하게 가능하게 한다. LED의 기본 구조 하에 여러 IT 응용기술이 발전하게 되었고, 현재 실생활에 접하게 되었다. LED조명이 있는 곳이라면 어디서나 무선 통신을 할 수 있는 기술을 하고자, 널리 이용되고 있는 PD인 적외선 센서를 활용하여 시스템의 H/W의 초기 값을 ~1m 이상으로 하고 전체 시스템 속도 향상 시킬 수 있는 가시광 데이터 전송 시스템을 이루었다. 사용된 LED모듈이 통신에 가능한지 성능 분석을 하고, 구현된 연구의 LED 및 적외선 센서를 구성하여 예측 및 통신 거리에 대해 나타내고 응용방법과 가능성에 대해 연구하고자 한다.
안전한 무선 센서 네트워크 환경의 구축을 위하여 노드 간에 전송되는 메시지를 암호화하고 인증하는 것이 중요하다. 그러나 자원의 제약성 때문에 일반 네트워크에서 사용하는 Diffie-Hellman이나 공개키 기반 키 협의 방법은 적합하지 않다. 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 사전 키 분배 방법은 q-composite 랜덤 키 사전 분배 방법을 사용하여 확률적으로 키를 분배하지만 센서 노드간의 공유키가 존재하지 않을 가능성이 매우 높고, 공유키를 발견하는데 시간과 에너지가 많이 소요되어 무선 네트워크 환경에 적합하지 않다. 이 논문에서는 확률적 키에 의존하지 않는 클러스터 기반의 새로운 키 관리 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 부트스트랩(bootstrap) 동안 사전 배치 전에 센서간 공유하고 있는 공통키 사용을 통하여 센서의 키 전송/수용과정을 제거하였기 때문에 키 관리 효율성이 높다. 또한 네트워크상에 존재하는 타협된 노드들을 안전하게 탐지할 수 있도록 lightweight 침입탐지 메커니즘 기능을 적용함으로써 안전성 문제를 해결한다.
기존 사용되고 있는 디지털 도어락 시스템은 사용자의 편의에 중점을 두어 보안 측면에서는 취약한 단점이 있다. 이에 본 논문은 중계기, 서버, 카메라와 센서, 통신 모듈이 결합된 디지털 도어락 시스템화하여 도어락 설치장소 전방에서 접근하는 객체를 감지 및 인식하고 이미지와 문 열림 정보를 사용자의 스마트 디바이스로 전송해 주는 영상 디지털 도어락 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 실험결과 대상거리 내에서 96~98%의 접근자 인식률과 사용 통신망에 따라 평균 약 17.1~23.9초의 전송시간이 소요되었다. 따라서 도어락 시스템 전방의 상황을 모니터링하여 실시간 보안 대응이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 $0.8{\mu}m$ 아날로그 혼합 CMOS 기술에 의한 2단 연산 증폭기를 가진 집적화된 습도센서 시스템을 설계 및 제작하였다. 시스템은 28핀 및 $2mm{\times}4mm$의 크기를 가졌으며, 휘스톤 브릿지형 습도센서, 저항형 습도센서, 온도센서 및 신호의 증폭과 처리를 위한 연산증폭기를 단일 칩에 구성하였다. 기존의 CMOS 공정에 트렌치형의 감지 영역을 형성하기 위해 폴리-질화 에치 스탑 공정을 시도하였다. 이러한 수정된 기술은 CMOS 소자의 특성에 영향을 주지 않았고, 표준 공정으로 동일 칩 상에 센서와 시스템을 제작할 수 있도록 하였다. 연산증폭기는 이득 폭이 5.46 MHz 이상, 슬루율이 10 V/uS 이상으로 센서를 동작하기에 안정된 특성을 보였다. N형 습도감지 전계효과 트랜지스터의 드레인 전류는 상대습도가 10%에서 70%로 변화할 때 0.54mA에서 0.68 mA로 변화하였다.
C-축으로 배향된 고품질 $YBa_{2}Cu_{3}O_{7}$ 박막을 펄스레이저 증착법으로 $SrTiO_{3}$(100) 기판위에 제작하였다. STO 기판을 고온 산소열처리로 원시세포 높이의 테라스가 발달한 atomic-flat한 표면상태로 가공하였으며, 이 기판위에 최적의 조건에서 증착된 $YBa_{2}Cu_{3}O_{7}$ 박막은 원시세포단위로 층상으로 적층 성장됨을 알 수 있었다. 이러한 박막은 임계온도${\ge}90$ K, 전이폭${\le}0.6$ K, 상온비저항${\sim}300{\mu}{\Omega}cm$, 잔류저항${\sim}0$ 및 임계전류밀도${\sim}4.6{\times}10^{6}A/cm^{2} $의 초전도 특성을 나타내었다.
차종분류는 교통의 흐름 및 안전에 미치는 영향을 분석하고 도로의 포장 및 시설의 설계를 위하여 이루어진다. 국내에서는 국토해양부의 12종 분류에 따라 고속국도, 일반국도, 지방도의 차종분류 자료가 제공되고 있다. 기계식 차종분류를 위한 AVC(Automatic Vehicle Classification) 장비는 차량길이, 축거, 내민 거리(overhang) 등의 측정값과 미리 입력된 모든 차량 모델의 제원값을 비교하여 차종을 판단한다. 하지만, 기존의 방법은 센서의 관리상태에 분류 정확도가 크게 영향받게 된다. 본 연구에서는 실제 조사지점에서 발생하는 장비 오차와 차량 제원정보에 민감하지 않은 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘을 단순화하기 위하여 차량길이와 축거 중심으로 추세선을 이용하여 차종을 분류하므로 센서의 정확도 변화의 영향을 감소시켰다. 개발된 알고리즘의 평가를 위하여 일반국도에 설치된 AVC 장비에서 축수, 차량길이, 축거, 내민거리를 추출하여 비디오 판독 결과와 비교하였다. 실험 결과는 전체 차량에 대하여 88.2%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 개발된 차종분류 알고리즘은 센서의 감도 변화 등 현장 환경의 변화에 덜 영향을 받도록 설계되어 차종분류를 위한 기계식 장비의 안정적 정확도 유지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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