본 논문은 홈오토메이션 구축에 있어 손쉽게 적용할 수 있는 전력선 통신기술을 이용한 조명제어 스위치 개발에 관하여 기술하였다. 전력선 통신기술을 이용한 조명제어 스위치는 송신기 및 수신기로 구성되며, 저가로 구현하기 위하여 기존에 개발되어 있는 통신 프로토콜을 이용하지 않고, 별도의 송수신 프로토콜을 개발하여 적용하였다. 개발된 조명제어 스위치에서 전력선 통신신호의 거리에 대한 감쇠특성, 부하에 따른 특성 변화 등을 고려하여 커플링 회로에 대한 이론적, 실험적 특성평가를 수행하였으며, 실험결과로부터 매우 안정적인 동작특성을 확인하였다.
SAW(Surface Acoustic Wave) 필터는 탄성표면파를 응용한 신호처리 기능 소자로, 각종 통신 기기의 고주파 회로의 대역 통과 필터로 이용된다. 기본적인 구성은 압전체 기판의 표면에 전기 신호와 표면파를 서로 교환하기 위한 입/출력 IDT(interdigital transducer) 한 쌍으로 이루어진다. 그 주파수 특성은 입/출력 IDT의 간격과 각각의 길이에 의해 결정되어지며, 대역 통과 필터의 특성을 지닌다. 본 논문은 이런 SAW 필터의 수치 설계 방법론에 관한 것이다. 입력 IDT의 전극의 길이를 변수로 정하고, 중심 주파수, 통과 대역의 폭과 정지 대역의 감소치가 주어졌을 때 적응/최적화 알고리즘을 이용하며 필터를 설계한다. 설계하고자 하는 필터 특성과 임의의 시간에 만들어진 필터와의 오차를 목적 함수로 정하고, 이 목적 함수를 최소화하는 것으로 필터의 설계가 가능하게 된다. SAW 필터의 계산 모델로는 델타 함수 모델과 등가 회로 모델을 사용하였으며, 최적화 알고리즘으로는 유전자 알고리즘을 사용하였다.
본 논문의 목적은 사이드 스캔 소나 자료를 이용하여 해저면의 지질을 분류하는 알고리 즘을 제안하는 것이다. 사이드 스캔 소나 시스템에서 획득된 수치 자료에 대하여 탐사선의 항해 자료를 근거로 모자이킹을 수행하고 2차원 영상 자료를 생성하여, 평활화(Smoothing)와 같은 영 상 처리기법을 적용하여 보간을 수행하였다. 그리고, 모자익 영상의 텍스쳐 특성을 이용하여 영상 분할(Segmentation)을 실시하였다. 토우-휘시(Tow-fish)의 좌우현 센서의 특성 차이로 발생하는 좌우현음압의 차이와 센서에서 먼 곳에서 온 신호일 수록 음압이 작기 때문에 음압 자료의 보정 이 필수적이다. 본 논문에서는 토우-휘시 고도별 평균을 이용한 보정치로 음압 자료를 보정하였 고, 보정된 음압 자료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료를 보정하였고, 보정된 음압 자 료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료로 모자익한 결과를 비교하여 음압 보정된 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 영상의 분할 방법은 그레이 레벨 동시발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용한 텍스쳐 특성을 기초로 그레이 레벨 최대 발생 특징식을 제안하 고, 그 결과를 제시하였다.
거리 역자승 법칙에 관한 엑스선 감약의 정도를 파악하고 이를 산란선 발생에서 적용하여 방사선사의 피폭을 저감할 수 있는 공간을 찾도록 알아보고자 하였다. 관전류량 10 mAs, 관전압 60 kVp, 70 kVp, 81 kVp, 90 kVp, 각각의 거리 60 cm, 120 cm, 180 cm에서 1차 선량을 측정하고, 산란선은 관전류량 20 mAs, 관전압 70 kVp, phantom의 중심부로부터 전면과 후면으로 42.5 cm, 52.5 cm, 62.5 cm 떨어진 곳에서 음 양극(좌우측)으로 각각 10 cm씩 60 cm까지 측정하였고, 거리역자승법칙과 비교하기 위해 전 후방 각각 42.5 cm, 85 cm, 127.5 cm에서 산란선을 측정하였다. 1차선은 거리가 2배에서는 20.52 mR(27.20%), 28.58 mR(25.20%), 38.82 mR(26.32%), 48.20 mR(26.27%)로 감약되고 거리가 3배에서는 7.06 mR(8.91%), 9.90 mR(8.73%), 13.64 mR(9.25%), 16.60 mR(9.05%)로 감약되는 것을 알 수 있었고, 산란선은 전 후방 각각 거리가 2배에서는 0.15 mR(23.09%), 0.15 mR(22.08%) 3배에서는 0.07 mR(10.43%), 0.06 mR(8.83%)로 감약되었다. 산란선의 발생량이 평균적으로 3사분면이 적게 발생하기에 환자를 붙잡고 촬영할 시에는 3사분면의 피사체에서 가능하면 거리를 두고 환자를 잡는 것이 피폭선량을 줄일 수 있다.
최근 SPECT/CT의 보급과 함께 다양한 영상보정 방법들을 빠르고 정확하게 적용할 수 있게 되면서, 영상품질 향상과 더불어 정량적 정확성까지 기대할 수 있게 되었다. 그중 Collimator Detector Response (CDR) 회복(recovery)은 검출기면의 거리로부터 발생된 blurring 효과를 보상하여 분해능 회복을 목적으로 하는 보정방법이다. 본 연구에서는 SPECT/CT 영상에서 CDR recovery 가 적용되었을 때 검출거리 변화에 따른 정량적 변화를 알아보고자 하였다. 검출거리의 변화에 따른 획득 계수의 차이를 알아보고자 검출거리를 궤도방식(obit type)에 따라 Circular는 X, Y축 반경 30 cm, Non-Circular는 X, Y축 반경 21 cm, 10 cm, Non-Circular Auto(=Auto Body Contouring_ ABC, spacing limit 1 cm)로 설정하였고, 재구성 방법은 CDR recovery(CDRr)의 사용 유/무에 따른 계수 회복 차이를 알아보고자 OSEM (w/o CDRr)와 Astonish(3D-OSEM with CDRr)로 구분하여 적용하였다. 이 때 감쇠, 산란, 붕괴 보정은 모든 영상에 공통 적용하였다. 정량적 평가를 위해 교정인자(calibration factor_CF) 산출을 목적으로 교정영상(cylindrical phantom, $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq, 물 9293 ml)을 획득하였고, 팬텀 실험을 위하여 50 cc 주사기에 물 31 ml를 채우고 $^{99m}TcO_4$ 123.3 MBq를 설정하여 팬텀영상을 획득하였다. 팬텀 영상에서 주사기 전체 체적에 VOI(volume of interest)를 설정하여 각 조건별로 총 계수 값을 측정하였고, CF를 적용시켜 설정된 참값 대비 추정값의 오차를 구하여 보정에 따른 정량적 정확성을 확인하였다. 산출된 CF는 154.27 (Bq/ml/cps/ml)이며, 각 조건별 영상에서 참값 대비 추정값은 OSEM에서 Circular 86.5%, Non-Circular 90.1%, ABC 91.3% Astonish에서 Circular 93.6%, Non-Circular 93.6%, ABC 93.9%으로 분석되었다. OSEM은 검출거리가 가까울수록 정확성이 높아졌으며, Astonish의 경우에는 거리와 상관없이 거의 유사한 값을 나타내었다. 오차는 OSEM Circular(-13.5%)에서 가장 크고, Astonish ABC(-6.1%)에서 가장 적었다. SPECT/CT영상에서 CDR recovery 적용을 통한 거리보상이 이루어 졌을 때 검출거리가 먼 조건에서도 근접검출과 거의 동일한 정량적 정확성을 보였고, 검출거리의 변화에 영향을 받지 않고 정확한 보정이 가능한 것을 확인 할 수 있었다.
일본, 중국 등 인접 지진다발 국가에서 큰 지진동이 전파되어 오는 경우, Lg파가 최대 진폭을 갖게 되어 Lg파의 감쇠상수$(Q^{-1})$는 매우 중요한 의미를 갖게 된다. RTSM에서 보다 신뢰성있는 $Q^{-1}$값은 긴 관측점간 혹은 진원간 거리에서 얻어지므로 남한 지역의 지진의 국내관측망 및 일본 큐슈지방을 중심으로 한 일본 지진관측망 자료를 이용하였다. 그러나, 본 해석결과는 현재의 조구조 상황과 달리 한반도의 $Q^{-1}$ 값이 매우 높게 산출되었다. 이는 감쇠상수가 큰 일본 지역의 부지영향인 것으로 추정된다.
The concept of a non-contact type of UV disinfection system was introduced in this study. UV lamps and their quartz sleeves hang over the water surface and there is no interface between the sleeve and water. Obviously, there is no fouling. Based on optical laws and other UV distribution models, a detail mathematical model for a non-contact type UV disinfection system was developed in this study. Pathway length of UV light in a non-contact type photoreactor is longer than that in a submerged type photoreactor because the light is more refractive while passing through 3 interfaces of medium. But the pathway length passing through the water media is not significantly longer than that in a submerged type photoreactor so, the absorption of UV light by water is not significantly different from the other system. Due to the reflection effect, UV intensity is rapidly decreased as the horizontal distance from the light source is increased. The reflective attenuation in a non-contact type photoreactor is higher than that in a submerged type photoreactor. These mean that the short photoreactor is advantageous than the narrow-long photoreactor for the non-contact type photoreactor in an optical point of view.
The increase of road traffic niose in residential area has been considered to be a serious environmental problem to deteriorate a living condition. The understanding of noise environment in multiple family housing is needed for noise reduction. This study attempts to find out the characteristics of noise environment. For this purpose, the field survey has been carried out to investigate the noise environment(sound level, quality of sound) and the residents' responses(noiseness, annoyance) for noise environment based on 173 households living in 3 apartment compounds built in Pusan according to site location. The major findings are as follows : 1. The sound levels by road traffic noise were measured by dB(A) and dB(Lin). The sound levels were : 77.0dB(A), 86.6dB(Lin) in D-Apt, 73.3dB(A), 82.6dB(Lin) in K-Apt, and 59.1dB(A), 74.6dB(Lin) in M-Apt. Especially, the difference between dB(A) and dB(Lin) was very big in the cae of M-Apt with a barriers for traffic noise reduction. 2. The internal sound levels were shown the soudn attenuation by horizontal distance and by opening or shuting condition of windows.
Location-based service (LBS) is becoming an important part of the information technology (IT) business. Localization is a core technology for LBS because LBS is based on the position of each device or user. In case of outdoor, GPS - which is used to determine the position of a moving user - is the dominant technology. As satellite signal cannot reach indoor, GPS cannot be used in indoor environment. Therefore, research and study about indoor localization technology, which has the same accuracy as an outdoor GPS, is needed for "seamless LBS". For indoor localization, we consider the IEEE802.11 WLAN environment. Generally, received signal strength indicator (RSSI) is used to obtain a specific position of the user under the WLAN environment. RSSI has a characteristic that is decreased over distance. To use RSSI at indoor localization, a mathematical model of RSSI, which reflects its characteristic, is used. However, this RSSI of the mathematical model is different from a real RSSI, which, in reality, has a sensitive parameter that is much affected by the propagation environment. This difference causes the occurrence of localization error. Thus, it is necessary to set a proper RSSI model in order to obtain an accurate localization result. We propose a method in which the parameters of the propagation environment are determined using only RSSI measurements obtained during localization.
This paper is. a study on relation between road traffic noise(RTN) and sound power level(PWL). At present, many experimental formulae and prediction formulae are used for prediction of RTN. But these formulae are difficult to appiy to the metropolitan area because these formulae are inaccurate in the different condition from reference condition. This paper calculate RTN and PWL of each prediction formula, choose the best one and make a noise map of the subject area. Procedure is as follows. First, calculate $L_{eq}$ of RTN using experimental formulae and prediction formulae. Second, calculate PWL using $L_{eq}$ of RTN and distance attenuation for point source at semi-free field. Third, choose the most accurate formula. And finally, make a noise map of the subject area at present and future. The result using noise map will be able to apply to application field. Noise mapping tool used on this paper is Raynoise program using Ray Tracing Method(RTM), Mirror Image Source Method(MISM) and Hybrid Method(HM).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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