본 논문은 단상 영구자석 동기전동기의 초기 회전자 자극 검출 기법을 제안한다. 대상 전동기는 저속 및 정지 상태에서 역기전력을 기반으로 위치 정보를 얻을 수 없다. 따라서 초기 개루프 기동이 필요하며 이 과정에서 저 전류 및 소프트 기동을 위한 초기 회전자 위치 정보가 필요하다. 제안하는 초기 회전자 자극 검출 알고리즘의 경우 비대칭 공극의 영향 및 영구자석 자속의 영향을 고려하였으며, 고주파 전압 신호 주입을 기반으로 정확한 검출을 위한 오프셋 전압을 이용하였다. 이때 고주파 전압 신호로부터 유도된 고주파 전류의 경우 가상의 dq축을 이용하여 유도된 전류의 최댓값 취득을 통해 회전자 영구자석 자극을 판별한다. 본 논문에서는 센서리스 운전의 저전류 및 소프트 기동을 위해 제안된 초기 회전자 자극 검출 알고리즘을 홀센서 신호를 근거로 효용성 및 타당성을 다수의 실험을 통해 검증하였다.
천리안 해양관측위성 2호기(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 한반도 주변을 포함한 동북아 해역과 전구 영역을 관측하는 해색 위성으로 지난 10년간 운용된 GOCI의 임무를 이어받아 2020년부터 현재까지 운용되고 있다. 본 연구에서는 해색 데이터 산출에 있어 필수 과정인 대기보정 알고리즘을 개선하기 위해 GOCI 영상을 이용한 GOCI-II 근적외 파장(near-infrared, NIR) 밴드의 대리교정을 수행하였다. 이를 위해 NIR 밴드의 대기상층(top-of-atmosphere, TOA) radiance에 대한 교차보정 연구를 수행하였으며, 그 결과로 대리교정 상수를 도출하였다. 본 연구에서 도출된 대리교정 상수를 이용하여 보정한 결과 두 센서의 offset이 감소하였으며, ratio는 745 nm, 865 nm에 대해 각 1.02, 1.04에서 1.0, 0.99로 개선되었다. 이는 두 센서의 일관성이 높아진 것으로 판단된다. 또한, 대기 분자 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance, 𝜌rc)는 각각 5.62, 9.52% 증가하였다. 이로 인해 745 nm와 865 nm 𝜌rc의 비율의 차이가 발생했으며, 이는 대기보정 알고리즘 내 에어로졸 광 산란 보정 과정을 통해 모든 밴드의 대기보정 결과에 영향을 줄 수 있다. GOCI, GOCI-II 두 위성의 중복되는 운용 기간이 짧아 2021년 3월의 자료만을 사용하였으나, 향후 타위성과의 지속적인 교차보정 연구를 통해 개선이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 도출된 NIR 밴드의 대리교정 상수를 적용하여 가시 채널의 대리교정을 수행하고, 해색 산출물의 정확도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.
본 연구에서는 욕창 예방과 치유를 위해 개발된 의료용 로봇 침대의 제어기 구조와 제어 알고리즘에 대해 기술한다. 상용의 기존 욕창 예방 매트리스는 수동으로 동작하고 잔존 최대 체압이 욕창 발생 임계 체압을 넘어서기 때문에 이론적으로는 항상 욕창이 발생할 여지가 있지만, 본 연구에 개발된 시스템은 능동형 전기구동 건반을 사용하여 침대의 건반이 하강하면 체압이 0으로 떨어져서 욕창이 발생하지 않는다. 또한, 침대의 건반이 상승하여 욕창 임계 체압 이상이더라도 지속시간을 욕창 발생 임계시간 이내로 하도록 기구와 제어 알고리즘이 설계되어 있어서 욕창 발생 자체가 일어나지 않으며, 이는 바로 상용화가 가능한 욕창 예방 로봇 침대임을 뜻한다. 침대 건반의 모터는 의료용으로 적합한 BLDC 서보 드라이버를 설계한 모터로 되어있고 전장이 단순하여 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, CAN(Car Area Network)방식으로 서로 통신한다. 제작된 시스템은 욕창 예방에 효과적인 새로운 의료용 로봇 침대로 욕창으로 고통받는 많은 환자들에게 제공될 수 있도록 보급할 예정이다.
동시 송신원 전파형 역산 기법은 계산량을 획기적으로 줄여 전파형 역산의 적용성을 높여준다. 그러나 다수의 송신원 모음 자료를 동시에 모델링하여 사용하기 때문에 관측 자료의 수진기 위치가 송신원에 따라 다른 경우, 나머지(residual) 파동장에 불필요한 값을 생성하게 되고 이는 파형역산의 수렴성을 저해하게 된다. 특히, 제한된 벌림 거리(offset)를 갖는 스트리머 방식의 탐사자료는 동시 송신원 기법을 적용하기에 가장 어려운 자료 형태이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 최근에 global correlation에 기반한 목적함수가 제안되었고, 시간영역 전파형 역산에 성공적으로 적용되었다. 그러나 이 기법은 변형된 목적함수를 사용하기 때문에 나머지 파동장이 왜곡되고 경우에 따라 역산 결과에 부정적인 영향을 주기도 한다. 또한, 여러 가지 장점을 갖고 있는 주파수 영역 파형역산에 적용된 사례는 아직 보고된 적이 없다. 본 논문에서는 이러한 나머지 파동장의 왜곡을 최소화하기 위해 global correlation 계산 시 사용하는 자료에 진폭감쇠 기법을 적용한다. 진폭감쇠를 적용한 자료는 global correlation의 특성을 최적화하여 나머지 파동장의 왜곡을 줄이고 파형역산 결과를 향상시킨다. 시간 영역에서 구한 나머지 파동장을 주파수 영역에서 역전파시킴으로써 global correlation기법을 주파수 영역에서 구현한다. 스트리머 방식의 합성 탐사자료를 이용한 예제를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 global correlation 목적함수에 기반한 동시 송신원 전파형 역산보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.
다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.
In the case of satellite navigation positioning, the shielding of satellite signals is determined by the environment of the region at which a user is located, and the navigation performance is determined accordingly. The accuracy of user position determination varies depending on the dilution of precision (DOP) which is a measuring index for the geometric characteristics of visible satellites; and if the minimum visible satellites are not secured, position determination is impossible. Currently, the GLObal NAvigation Satellite system (GLONASS) of Russia is used to supplement the navigation performance of the Global Positioning System (GPS) in regions where GPS cannot be used. In addition, the European Satellite Navigation System (Galileo) of the European Union, the Chinese Satellite Navigation System (BeiDou) of China, the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) of Japan, and the Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) of India are aimed to achieve the full operational capability (FOC) operation of the navigation system. Thus, the number of satellites available for navigation would rapidly increase, particularly in the Asian region; and when integrated navigation is performed, the improvement of navigation performance is expected to be much larger than that in other regions. To secure a stable and prompt position solution, GPS-GLONASS integrated navigation is generally performed at present. However, as available satellite navigation systems have been diversified, finding the minimum satellite constellation combination to obtain the best navigation performance has recently become an issue. For this purpose, it is necessary to examine and predict the navigation performance that could be obtained by the addition of the third satellite navigation system in addition to GPS-GLONASS. In this study, the current status of the integrated navigation performance for various satellite constellation combinations was analyzed based on 2014, and the navigation performance in 2020 was predicted based on the FOC plan of the satellite navigation system for each country. For this prediction, the orbital elements and nominal almanac data of satellite navigation systems that can be observed in the Korean Peninsula were organized, and the minimum elevation angle expecting signal shielding was established based on Matlab and the performance was predicted in terms of DOP. In the case of integrated navigation, a time offset determination algorithm needs to be considered in order to estimate the clock error between navigation systems, and it was analyzed using two kinds of methods: a satellite navigation message based estimation method and a receiver based method where a user directly performs estimation. This simulation is expected to be used as an index for the establishment of the minimum satellite constellation for obtaining the best navigation performance.
디지털 래디오그래피 시스템을 이용하여 환자를 진료하기 위해서는 전처리 과정을 통해 DR 디텍터의 불량화소와 선을 제거하고 offset과 X선의 불균질성을 제거해야만 한다. 불균질성을 제거하기 위해 X-선의 flat field 영상이 필요하며 이는 X선관의 focal spot과 디텍터의 중심과 일치시켜 X선을 디텍터에 수직으로 입사시켜 얻는다. 이러한 영상 촬영구조는 환자를 촬영할 때에도 그대로 유지된다. 하지만 방사선 촬영 기법 중 여러 가지 요인으로 디텍터의 중심과 X선관의 중심을 일치시키지 않거나 디텍터를 기울여 촬영하는 방법들이 있다. 본 연구에서는 디텍터가 기울어져 있거나 또는 임의의 위치에서의 flat field correction 방법의 영향을 분석하고, 새로운 알고리즘을 이용하여 그 영향을 줄이고자 하였다. 본 연구의 결과로 DR 디텍터에서 X선의 flat field를 최대한 보장할 수 있을 것이다.
본 논문은 자체 개발한 관성측정장치의 가속도, 각속도, 지자기계 데이터를 이용하여 보행거리를 측정하는 시스템 개발에 관한 것이다. 관성센서들의 오프셋 및 이득 오차를 최소화하기 위하여 9축의 자유도를 갖는 지그를 제작하였으며, 이를 이용하여 캘리브레이션을 수행하였다. 보행거리의 정확한 측정을 위하여, 기울기 하강법을 이용하여 가속도계의 중력성분 제거 및 보행패턴 분석을 통한 드리프트 성분을 제거하였다. 최종적으로 보정된 가속도 데이터의 이중적분을 통하여 보행거리를 측정하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여, 실내 직선 10m 직선 보행에 대하여 캘리브레이션 전, 후 오차 개선 비율를 비교하였으며, 간단한 보행에 대해 Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 직선 보행에 대해서는 x, y, z축 각각에 대하여 $31.4{\pm}14.38%$(mean${\pm}$S.D.), $78.64{\pm}10.84%$ 및 $69.71{\pm}26.25%$ 개선이 되었음을 확인하였으며, Vicon과의 비교 실험 결과 x, y, z축 각각에 대하여 0.1m, 0.16m, 0.12m의 오차를 얻을 수 있었다.
In the working population, muscle fatigue and musculoskeletal discomfort are common, which, in the case of insufficient recovery may lead to musculoskeletal pain. Workers suffering from musculoskeletal pains need to be rehabilitated for recovery. Isokinetic testing has been used in physical strengthening, rehabilitation and post-operative orthopedic surgery. Frequency analysis of electromyography (EMG) signals using the mean frequency (MNF) has been widely used to characterize muscle fatigue. During isokinetic contractions, EMG signals present strong nonstationarities. Hilbert-Haung transform (HHT) and autoregressive (AR) model have been known more suitable than Fourier or wavelet transform for nonstationary signals. Moreover, several analyses have been performed within each active phase during isokinetic contractions. Thus, the aims of this study were i) to determine which one was better suitable for the analysis of MNF between HHT and AR model during repetitive maximum isokinetic extensions and ii) to investigate whether the analysis could be repeated for sequential fixed epoch lengths. Seven healthy volunteers (five males and two females) performed isokinetic knee extensions at $60^{\circ}/s$ and $240^{\circ}/s$ until 50% of the maximum peak torque was reached. Surface EMG signals were recorded from the rectus femoris of the right thigh. An algorithm detecting the onset and offset of EMG signals was applied to extract each active phase of the muscle. Following the results, slopes from the least-square error linear regression of MNF values showed that muscle fatigue of all subjects occurred. The AR model is better suited than HHT for estimating MNF from nonstationary EMG signals during isokinetic knee extensions. Moreover, the linear regression can be extracted from MNF values calculated by sequential fixed epoch lengths (p> 0.0I).
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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