스크린 프린트법으로 저가형 후막 용존산소 센서를 제작하고, 휴대용 용존산소 측정 시스템을 구현하였다. 전류 특성은 인가전압(바이어스 전압)을 0.7 V로 하였을 때, 응답시간도 짧고 전류 값의 변화도 가장 크다는 것을 알 수 있었다. 시스템의 구현은 MCU, 증폭단, 필터단, 전원부 및 디스플레이로 구성하였다. 용존산소 농도는 아날로그 값을 디지털로 변환하여 백분율로 표현되도록 프로그램하였다. 제작된 용존산소 측정 시스템은 표준 용액 대비 오차 ${\pm}0.5%$의 정확도 및 약 100초의 응답시간을 나타내어 고가의 상용 용존산소 센서를 대치할 수 있을 것으로 기대된다.
In the paper, a new Constraint algorithm is proposed to solve the fan-in problem occurred in the encoding circuitry of an ADC. The Flash ADC architecture uses a Double-Base Number System(DBNS). The DBNS has been known to represent the Multidimensional Logarithmic Number System (MDLNS) used for implementing the multiplier accumulator architecture of FIR filter in Digital Signal Processing (DSP) applications. The authors use the DBNS with the base 2 and 3 in designing ADC encoder circuits, which is called as Double Base Integer Encoder(DBIE). A symmetric map is analyzed first, and then asymmetric map is followed to provide addition ready DBNS for DSP circuitry. The simulation results of the DBIE circuits in 6-bit and 8-bit ADC show the effectiveness of the Constraint algorithm with $0.18{\mu}m$ CMOS technology. The DBIE yields faster processing speed compared to the speed of Fat Tree Encoder (FAT) circuits by 17% at more power consumption by 39%.
MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지를 갖는다. 이러한 특성을 이용한 다양한 공격 위협이 존재하고 있으며 그 중에서 DoS나 DDoS 같은 플러딩 기반 공격의 피해가 매우 크고 공격 노드의 역추적 역시 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터를 전달해준 중간 노드들의 이동으로 경로 정보가 수시로 변화하기 때문이다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 경로 정보가 수시로 변화하더라도 효율적인 역추적을 수행할 수 있도록 테이블 기반 역추적 기법을 제안하였다. 클러스터 헤드에서는 클러스터 멤버 노드에 변화가 생겼을 때 이동 노드들의 위치 정보를 저장하기 위한 클러스터 상태 테이블과 네트워크 토폴로지 스냅샷을 구성하기 위하여 경로 관리 테이블을 관리한다. 또한 저장되는 경로 정보의 양을 줄이기 위하여 블룸 필터를 이용하였다. 제안한 기법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
방향 성분은 소벨(sobel)과 FFT 방법 등을 주로 사용한다. 소벨을 이용한 방법은 소벨 마스크의 복잡한 처리 과정과 대표 방향 성분을 추출하고자 할 때 픽셀별로 단위 벡터를 만들어 누적시킬 경우 낮은 대비 영상이나 높은 대비 영상이나 같은 값이 나오므로 기울기 크기를 누적할 수 없어 대표 방향을 설정하기 어렵다. FFT를 변환을 이용한 방법은 융선이 정확한 방향 성분을 가지는 경우에만 방향성 추출이 가능하며 별도의 방향 필터를 사용해야 한다. 본 논문에서는 위의 단점을 보완하기 위하여 이진화 된 영상을 세선화 한 후 픽셀 단위로 방향 성분을 추출하며, 8${\times}$8 픽셀크기의 블록 내에 존재하는 픽셀이 가지는 방향 성분 중 가장 많은 방향 성분을 융선의 대표 방향으로 추출하는 새로운 방법을 제안한다.
본 논문에서는 다층 신경회로망의 구조를 가지며, 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 이용한 적응신호처리 시스템을 구현하였다. 최소자승 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기는 기준 신호와 잡음과의 상관도에 영향을 많이 받고, 정보 신호가 잡음에 비하여 상대적으로 작은 경우에 한계를 보이고 있다. 이와 같은 잡음에 대하여 본 논문에서 제안된 시스템은 좋은 성능을 보인다. 또한, 은닉층의 수와 노드 수를 다르게 구성했을 경우에 시스템의 출력에 미치는 결과에 대하여 분석하였다. 제안된 적응 신호처리 시스템의 장점을 알아보기 위하여 성능 평가의 기준이 되는 최소자승 알고리즘을 이용한 시스템과 비교하였다.
디지털신호처리에 있어서 신호의 다상분해(polyphase decomposition)는 멀티레이트(multirate) 시스템 구현에 있어서 다양한 용도로 사용된다. 특히 디지털 필터설계 등에 있어서 다채널 신호를 제공함으로써 병열연산을 가능하게 하여 알고리즘의 성능을 개선하는데 특히 유용하다. 일반적으로 다상분해신호는 원신호를 다운샘플링을 위해 데시메이션(decimation)하기 때문에 원신호에 비해 많은 고주파 성분을 포함하여 주파수 대역이 확장되는 경향이 있다. 이러한 성질은 다상분해신호의 활용, 즉 디지털 신호처리 시스템의 구조나 성능에 상당한 제약을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 다상분해신호에 대한 완전 대역압축 및 복원 방법을 이론적으로 제시하고 Matlab 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 옥외 환경에 강인한 영상 감시알고리듬을 구현하는 과정을 기술하였다. 옥외 감시시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나는 배경화면을 효과적으로 갱신하는 것이다. 배경 영상에는 건물, 나무들, 이동하는 구름 및 기타 다른 물체들의 그림자를 포함하기 때문에. 시간과 조명광에 따라 변화한다. 이는 옥외에서의 감시시스템의 성능을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 배경 영상을 효과적으로 갱신하기 위해 적응 혼합 가우시안 필터와 컬러불변성을 화소레벨에서 적용하여 옥외에서도 강인한 영상 감시알고리듬을 제안하였다. 그 결과, 다양한 그림자가 있는 옥외에서 움직이는 대상 물체를 검출할 수 있음을 확인하였다.
355nm UV pulse laser is irradiated on the surface of polyimide (PI) by LDW (Laser Direct Writing) method to produce a high sensitivity flexible humidity sensor using a simple one-step process. The LDW method continuously investigates 2-D CAD data using a galvano scanner and an F-lens. This method is non-contact, so it minimizes physical strain on the PI. Laser-induced graphene (LIG) produced by lasers has a high surface area due to its high flexibility and numerous pores and oxidizers compared to conductors. For this reason, it is highly useful as a flexible humidity sensor. The humidity sensor produced in this study was attached to the inside of a mask filter, which has become a hot topic recently, and its applicability was confirmed.The measurement of humidity measured the sensitivity, reactivity, stability and recovery behavior of the sensor by measuring changes in capacitance and resistance.
Tracking micro-sized insects is one of the challenges of protecting ecosystems and biodiversity. In this study, we propose an approach for the autonomous tracking of micro-sized flying insects, and develop an unmanned aerial vehicle (UAV)-based robotic system. The Kalman filter is applied to the received signal strength emitted from radio telemetry to estimate the position while reducing the measurement error and noise. The autonomous tracking strategy is a method in which the UAV rotates at one point to measure the signal strength and control its position in the strongest direction of the signal. We also design a system architecture comprising a tracking sensor system and a UAV system for micro-sized insects. The estimation and autonomous tracking of the target position by the proposed system are verified and evaluated through dynamic simulation. Therefore, in this study, we propose and validate a UAV-based tracking system for micro-sized flying insects, which has not been proposed in studies conducted thus far.
본 논문은 얼굴 검출 시스템에서 검출된 얼굴의 크기와 위치 정보를 이용한 얼굴 영역 안정화 알고리즘의 하드웨어 구현에 관한 것이다. adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 시스템은 입력되는 영상을 이용하여 얼굴이라고 판단될 수 있는 템플릿 패턴, 얼굴 특징을 추출 하거나 미리 학습된 데이터와 비교하여 얼굴을 검출한다. 하지만 미세한 흔들림에도 얼굴 정보의 위치나 크기가 달라진다. 검출된 얼굴 영역의 안정화를 위해서 본 논문은 검출된 현재 얼굴 정보와 이전 프레임의 얼굴 정보를 기반으로 얼굴 영역의 흔들림을 줄이는 고주파 억제 필터, 얼굴 거리와 영역 비교, 얼굴 영역 확대-축소 연산을 이용한 얼굴 검출 안정화 하드웨어를 구현하여 실시간으로 피드백이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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