우주에서 지상 기지국까지 무선 데이터 전송을 성공하기 위해서는 전파가 불안정한 대기권을 통과해야만 한다. 국제 우주 데이터 시스템 자문 위원회(CCSDS)가 요구하는 Data link 알고리즘은 암호화와 수신측 오류를 감지하고 재동기가 가능해야한다. 그러나 오류 복원은 CCSDS 요구조건에 포함되지 않는다. 본 논문에서는 다양한 잡음에 내성과 오류 복원이 가능한 알고리즘을 제안한다. 잡음 제거 필터와 선명도를 향상시키는 필터 그리고 EDSR 등을 통해 가우시안, Salt, Pepper, S&P 잡음 등 다양한 환경을 고려하여 실험하였으며, 그 결과 잡음 억제와 보정에 도움이 된 것을 확인하였다. 추가적으로 유사 알고리즘인 SES Alarmed와 DSES Alarmed와 비교한다.
재머와 클러터 간섭이 모두 존재하는 지상 환경에서 STAP 알고리즘을 적용하는 경우 STAP 알고리즘은 클러터에 비해 재머를 상대적으로 더 억제하므로써 이동 표적 성분이 클러터에 묻히는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 공간 필터링에 의한 전처리 과정을 거친 후 STAP을 적용하므로써 클러터를 효과적으로 억제하는 두 단계 기법을 제시한다. 공간 필터 계수 찾는 방법을 제시하고 공간 필터링 과정이 표적 및 클러터 성분에 영향을 주지 않으면서 재머 성분만 감쇄시킬 수 있음을 보인다. 마지막으로 재머가 강한 STAP 시나리오를 시뮬레이션하여 제시된 방법이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
CNN은 딥러닝의 한 종류로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 사용하는 신경망이다. 필터가 이미지를 순회하며 이미지의 특징을 추출하여 이미지를 구분한다. 딥러닝은 데이터가 많을수록 좋은 모델을 만들 수 있는 특징이 있고, CNN에서는 적은 데이터의 약점을 보완하기 위해 회전, 확대, 이동, 뒤집기 같은 방법의 데이터 증강이라는 기법으로 데이터의 양을 인위적으로 늘리는 방법을 사용한다. 외곽선 이미지 학습은 이미지 데이터에서 외곽선에 해당하는 영역을 추출하는 것이다. CNN 학습 시, 외곽선 이미지 학습이 기존의 데이터 증강기법과 비교하여 성능 향상의 도움이 되는지 확인하고자 한다.
The fuel cell in fuel cell electric vehicle utilizes oxygen in the atmosphere, which requires the use of an air cleaner system to minimize the intake of harmful pollutants. To estimate the performance of the air cleaner system, the pressure drop between the filter inlet and outlet is used under the rated air flow condition. In this study, the effect of sensor error in this air cleaner testing is experimentally carried out. It is found that the errors of the temperature sensor does not significantly affect the estimation of pressure drop. However, in the case of the pressure sensor, 5% sensor error results in the error of pressure drop estimation by 3%. Therefore, it is recommended that the measurement accuracy of the pressure sensor mounted in test system should be maintained at less than 5%.
In this study, pressure drop was measured in the pulse jet bag filter without venturi on which 16 numbers of filter bags (Ø$140{\times}850{\ell}$) are installed according to operation condition(filtration velocity, inlet dust concentration, pulse pressure, and pulse interval) using coke dust from steel mill. The obtained 180 pressure drop test data were used to predict pressure drop with multiple regression model so that pressure drop data can be used for effective operation condition and as basic data for economical design. The prediction results showed that when filtration velocity was increased by 1%, pressure drop was increased by 2.2% which indicated that filtration velocity among operation condition was attributed on the pressure drop the most. Pressure was dropped by 1.53% when pulse pressure was increased by 1% which also confirmed that pulse pressure was the major factor affecting on the pressure drop next to filtration velocity. Meanwhile, pressure drops were found increased by 0.3% and 0.37%, respectively when inlet dust concentration and pulse interval were increased by 1% implying that the effects of inlet dust concentration and pulse interval were less as compared with those changes of filtration velocity and pulse pressure. Therefore, the larger effect on the pressure drop the pulse jet bag filter was found in the order of filtration velocity($V_f$), pulse pressure($P_p$), inlet dust concentration($C_i$), pulse interval($P_i$). Also, the prediction result of filtration velocity, inlet dust concentration, pulse pressure, and pulse interval which showed the largest effect on the pressure drop indicated that stable operation can be executed with filtration velocity less than 1.5 m/min and inlet dust concentration less than $4g/m^3$. However, it was regarded that pulse pressure and pulse interval need to be adjusted when inlet dust concentration is higher than $4g/m^3$. When filtration velocity and pulse pressure were examined, operation was possible regardless of changes in pulse pressure if filtration velocity was at 1.5 m/min. If filtration velocity was increased to 2 m/min. operation would be possible only when pulse pressure was set at higher than $5.8kgf/cm^2$. Also, the prediction result of pressure drop with filtration velocity and pulse interval showed that operation with pulse interval less than 50 sec. should be carried out under filtration velocity at 1.5 m/min. While, pulse interval should be set at lower than 11 sec. if filtration velocity was set at 2 m/min. Under the conditions of filtration velocity lower than 1 m/min and high pulse pressure higher than $7kgf/cm^2$, though pressure drop would be less, in this case, economic feasibility would be low due to increased in installation and operation cost since scale of dust collection equipment becomes larger and life of filtration bag becomes shortened due to high pulse pressure.
최소평균사승 적응알고리즘은 추정오차의 평균사승값을 최소화하는 추정경도방법 가운데 하나이다. 알고리즘의 잠재적인 여러 장점에도 불구하고, 이 알고리즘은 현재 기존의 최소평균자승 알고리즘 보다 실제 적게 주목받고 있다. 그 이유는 최소평균사승 알고리즘의 수렴특성에 관한 통계적 분석이 최소평균자승 알고리즘에 비해 매우 어렵고, 따라서 아직 알고리즘에 대해 모르는 분분이 많이 때문으로 보인다. 본 논문에서는 적응필터의 입력신호가 평균이 영이고 시불변 가우시안 랜덤신호일 경우 최소평균사승 적응알고리즘의 통계적인 수렴특성에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 시스템인지 모드에서 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 관계식을 유도하였다. 그리고 알고리즘의 평균특성이 수렴하기 위한 조건을 찾았는데, 여기서 최소평균사승 적응알고리즘의 수렴특성이 초기치의 선택에 크게 좌우됨을 알 수 있었다. 또한 최소 평균사승 알고리즘의 성능을 기존의 최소평균자승 알고리즘과 실험적으로 비교하였고, 두개의 알고리즘이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖을 때 최소평균사승 알고리즘이 치소평균자승 알고리즘에 비해 매우 빠른 수렴속도를 갖을수 있음을 확인하였다.
본 연구는 전자산업 해당공정 작업자가 노출될 수 있는 천식유발물질인 Abietic acid가 플라스마 처리로 인해 제거되는 효과를 확인하고자 2019년 1월부터 11월 까지 측정 분석하였다. 솔더 와이어와 천연 Rosin을 사용을 사용하여 250℃, 300℃, 350℃ 온도에서 발생하는 공기를 2ℓ/min 유속으로 10분간 에어샘플러로 유리섬유여과지로 포집하였다. 포집한 시료의 분석은 메틸알코올로 전처리 후 HPLC로 Abietic acid를 정량 분석하였다. 그 결과 천연 Rosin, 솔더 와이어에서 모두 Abietic acid의 발생을 확인하였으며, 열처리 온도가 상승함에 따라 모두 Abietic acid 발생량 또한 증가함을 확인하였다. 천연 Rosin과 솔더 와이어 중에 천연 Rosin에서 Abietic acid의 발생량이 더 많았다. 플라스마 처리 결과 천연 Rosin에서 약 92% 이상의 제거효율을 확인하였고, 솔더 와이어에서는 Abietic acid의 Peak가 검출되지 않아 100%의 제거효율을 확인하였다. 본 연구를 통해 솔더 와이어와 천연 Rosin에서 천식 유발물질인 Abietic acid가 발생하는 것을 확인 하였으며, 플라스마 처리로 Abietic acid가 제거되는 효과를 확인 할 수 있었다.
유세포 분석법은 단일 세포나 미세 입자에 대한 다양한 광학적 특성을 측정하여 이를 매개 변수로 나타내는 측정법이다. 이러한 매개 변수에는 세포의 크기, 입상도, 형광 강도 등이 있으며 이는 세포와 광원에서 조사한 빛의 물리적이며 광학적인 상호 작용에 의해 방사되는 빛에 따라 결정된다. 하지만 유세포 분석법은 고가이며 크기가 크고 다양한 형광염료의 사용이 제한적이라는 단점이 있다. 또한, 측정할 수 있는 다양한 데이터에 비해 사용자가 원하고자 하는 데이터는 한정적일 수도 있다. 이러한 특징은 비용/공간적으로 제한적인 연구 환경을 가진 연구자에게 있어서 어려운 점으로 다가오고 있다. 이에 본 연구는 소형의 발광다이오드와 포토다이오드를 이용하여 저가의 휴대용 형광측정 장치를 개발하고자 한다. 이는 누구나 제작하기 쉽도록 3D 프린터로 설계되었으며 광원과 필터 그리고 광센서의 교체가 가능하도록 설계하여 표적 세포 및 형광염료의 다양한 선택이 가능하다. 제안된 형광측정 장치를 통하여 형광처리가 된 세포를 다양한 세포 수로 분류하여 측정하였으며 그 결과, 측정된 형광의 세기가 세포의 농도에 따라 비례한 것을 보였으며 또한 높은 선형성을 보여주었다.
영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.
주의 깜박임이란 RSVP상에서 두 개 이상의 표적을 탐지할 때 먼저 제시 된 표적(T1)에 대해서는 정확성이 높지만 이후 500ms 이내의 표적(T2)에 대해서는 체계적으로 수행이 저하되는 현상을 말한다. 이를 설명하는 이론들은 주의용량결핍 모형과 주의여과지연 모형으로 분류할 수 있다. 한편, 시각적 주의 용량은 좌우 시각영역에서 독립적으로 작용하는 반시야 독립성으로 인해 다양한 과제에서 양측영역이득이 나타난다고 알려져 있다. 본 연구는 주의 용량의 반시야 독립성을 이용하여 주의 깜박임을 설명하는 두 갈래의 이론을 검증하였다. 실험 1은 T1과 T2를 포함하는 두 개의 RSVP를 양쪽 시야 영역에 나누어 제시하거나 한쪽 시야 영역에 제시하여 주의 깜박임과 양측영역이득간의 상호작용을 검증하였다. 실험 2는 하나의 RSVP에서 T1을 제거함으로써 양쪽 시야 영역에 T1과 T2가 독립된 주의용량을 사용할 때에도 주의 깜박임이 나타나는지 확인하였다. 그 결과 두 개의 RSVP를 양쪽 시야 영역에 나누어 제시하였을 때 더 우수한 수행을 보여주었으나 (즉, 양측영역이득) 주의 깜박임과 양측영역이득의 상호작용은 나타나지 않았다. 또한, T1이 제시되지 않은 RSVP의 T2에서도 주의 깜박임 현상을 관찰할 수 있었다. 이 결과들은 주의 깜박임에 대한 주의여과지연 모형을 지지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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