Two cases of bilateral ulnar neuropathies caused by telephone overuse are described in people engaged in the job of longtime telephone use. They had worked using telephone all through the working hours. Although they were right handed, they usually used the telephone in their left hand so as to leave their right hand free for writing, and would lean his elbow on the desk. Telesales or teleconsultation is a rapidly expanding field of business. These cases highlights the need of proper training and supplies appropriate to do their job.
본 논문에서는 주파수 가변이 가능한 영차 공진 안테나를 구현하였다. 제안된 안테나의 영차 공진 특성은 composite right/left-handed(CRLH) 전송 선로를 이용하여 구현하였고, 안테나의 소형화를 극대화하기 위해 버섯 구조의 접지 평면에 사각 슬롯을 설계하였다. 또한, 주파수 가변을 위해 슬롯이 있는 접지 평면에 가변 소자를 삽입하였다. 슬롯이 있는 접지 평면에 위치한 가변 소자의 on/off 상태에 따라, CRLH 전송 선로의 병렬 인덕턴스 값을 변화시킴으로 인해 안테나의 공진 주파수가 바뀌게 된다. 실험 결과, 제안된 안테나의 공진 주파수는 4.92 GHz에서 2.96 GHz로 변했다. 한편, 제안된 안테나의 크기는 일반적인 반파장 패치 안테나보다 최대 94.24 % 크기를 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 T-junction을 통해 분배된 두 선로를 한 쪽은 N개의 단일 셀을 사용한 우/좌형 전송선, 다른 한 쪽은 우형 전송선을 이용한 발룬을 설계하였다. 이에 있어 closed-form solutions과 그 해를 바탕으로 설계된 CPW 전송선을 이용한 초소형 광대역 발룬(80 %)을 제시한다. 또한 균일한 전류 분포를 위해 칩 커패시터를 장하시킨 안테나를 제안한다. 본 안테나는 $\lambda/4$ 이하의 간격을 두고 장하되었을 때 직렬 공진 현상을 보이며 안테나 입력 저항은 약 $204\;\Omega$이다. 제안된 루프 안테나의 단일 셀은 좀 더 균일한 전류 분포를 위해 약 $\lambda/12$의 간격을 두고 제작되었으며(전체 길이: $1\;\lambda$), 동일한 길이의 단일 권선 구조를 갖는 기존 루프 안테나에 비해 20 dB가 더 큰 자계를 형성함을 EM 시뮬레이션과 측정을 통해 알 수 있었다. 이 안테나와 제시된 발룬 사이에는 CPS(Coplanar Strip Line)구조가 사용된다. 본 안테나는 근거리장 UHF 대역 RFID 리더 안테나에 응용될 수 있다.
본 논문은 병렬 캐패시터와 고 임피던스 선로 그리고 CRLH-TLs (Composite Right/Left-Handed Transmission Lines)을 이용한 소형화와 대역폭 확장을 한 링 하이브리드 커플러 설계에 대한 것이다. 소형화를 위해 전송 선로의 길이를 줄이는 방법은 전송선로를 고 임피던스 선로와 병렬 캐패시터로 대체하였고, 또한 대역폭 향상을 위해서는 직렬 캐패시터와 병렬 인덕터로 구성된 CRLH 매타 재질의 비선형적인 위상특성을 이용하였다. 이렇게 제작된 링 하이브리드 커플러는 기존 커플러와 비교해서 크기는 10% 이하로 줄였으며, 대역폭은 60% 이상 확장되었음을 제시하였다.
본 논문은 비선형 위상 특성을 갖고 있는 CRLH 전송선로를 이용하여 이중대역 평형 믹서를 제안한 것이다. 이 메타 재질 구조의 믹서는 이중대역에서 낮은 LO 누설 전력과 높은 RF-LO 고립도를 갖고 있어, LO와 RF 경로에 추가적인 여파기가 필요하지 않는다. 이 평형 믹서는 이중대역에서 동작하는 발룬과 윌킨슨 분배기를 이용하여 구현하였으며, 이중대역 특성은 CRLH 전송선로의 비선형 위상 특성을 이용하였다. 제안한 메타 재질을 이용한 평형 믹서는 실험을 결과를 통해서 증명하였으며, 870 MHz와 1660 MHz의 주파수에서 동작하도록 제작하여, 870 MHz에서 15.2 dB, 1660 MHz에서 21.2 dB의 변환 손실을 얻었다.
본 논문에서는 높은 방사 효율을 갖는 co-planar waveguide(CPW) 급전 방식의 영차 공진 안테나를 제작하고 측정하였다. 제안된 안테나의 단위 셀은 직렬 metal-insulator-metal(MIM) 형태의 커패시터와 단락된 병렬 스터브 인덕터로 구성되어 있다. 안테나의 크기를 소형화시키는 동시에 방사 효율을 높이기 위하여 비아를 통하여 접지면과 연결되어지는 두 개의 $90^{\circ}$ 접혀진 단락 스터브 선로를 병렬 인덕터의 구조로 사용하였다. 두 개의 단위셀을 사용하여 설계된 안테나는 composite right/left-handed(CRLH) 전송 선로의 끝단을 개방하여 병렬부에서 주된 방사가 일어나도록 하였다. 제안된 안테나의 영차 공진 주파수는 3.05 GHz이고, 전체 크기는 $0.22\;{\lambda}_0{\times}0.22\;{\lambda}_0$이다. 제작된 안테나의 측정 결과, 영차 공진 주파수 2.97 GHz에서 안테나의 이득과 효율은 각각 3.04 dBi와 75 %로 향상되었다.
본 논문은 CRLH-TL(composite right left handed transmission line) 메타물질을 이용하여 2.45GHz 무선랜용 ZOR(zeroth order resonance) 안테나를 설계하는 것이다. 일반적으로 안테나는 파장에 대비한 선로의 길이에 따라 공진주파수가 결정되지만 ZOR 안테나는 파장의 길이와 상관없이 안테나의 공진주파수를 결정한다. 그러므로 소형화 할 수 있는 장점이 있으며 방사패턴 또한 등방성의 방사패턴을 가지는 장점이 있다. ZOR 안테나를 설계하기 위해 먼저 단위 셀 길이를 ${\lambda}/4$의 길이보다 작도록 조정하여 균질한 매질 특성을 가질 수 있도록 하였다. 제안된 안테나는 공진 주파수의 감소와 대역폭의 증가를 위하여 CPW 급전을 사용하였고, 기존의 mush-room 형태의 CRLH-TL 보다 높은 인덕턴스와 낮은 캐패시턴스를 얻기 위하여 방사패치와 접지면 사이에 단락 스터브가 사용 되었다.
We proposed a new PCB-type 'common-mode current($I_c$) and differential-mode current($I_d$) detector' working for fast detection of $I_c$ and $I_d$ from the differential-mode signaling, with miniaturization effect and possibility of cheaper fabrication. In order to realize this device, we suggest a branch-line-coupler balun having a composite right- and left-handed(CRLH) one-layer microstrip phase-shifting line as compact as roughly ${\lambda}_g/14$. The presented balun obviously is different from the conventional bent-&-folded delay lines or slits on the ground for coupling the lines on the top and bottom dielectrics. As we connect the suggested balun output ports of the differential-mode signal lines via the through-port named U and coupled-port named L, $I_c$ and $I_d$ will appear at port ${\Delta}$ and port ${\Sigma}$ of the present device, in order. The validity of the design scheme is verified by the circuit-and numerical electromagnetic analyses, and the dispersion curve proving the metamaterial characteristics of the geometry. Besides, the examples of the $I_c$ and $I_d$ indicator are observed as the even and odd modes in differential-mode signal feeding. Also, the proposed device is shown to be very compact, compared with the conventional structure.
본 논문에서는 다중밴드 안테나 시스템을 위한 고효율 전력증폭기를 제시하였다. 하나의 LDMOSFET으로 이중대역에서 동작하는 class F 전력증폭기를 설계하였다. 전력증폭기의 동작 주파수는 각각 900 MHz와 2.14 GHz이다. 이중대역 동작을 위해 집중 소자로 구현한 Composite Right/Left-Handed(CRLH) 전송선로의 단위 셀을 이용하여 증폭기의 정합단과 고조파 조절 회로를 설계하였다. CRLH 전송선로는 임의로 이중대역 조절이 가능한 메타물질 전송선으로 사용될 수 있다. 증폭기의 정합단에 CRLH 전송선의 주파수 오프셋과 비선형 위상 기울기 특성을 이용하여 임의의 이중대역에서 CRLH 전송선의 동작을 가능하게 하였다. 높은 효율을 얻기 위해 모든 고조파 성분을 조절하는 것은 현실적으로 어려운 일이기 때문에 집중 소자로 구현된 CRLH 전송선을 이용하여 2차와 3차 고조파만을 조절하였다. 또한, 제안된 전력증폭기는 더 높은 효율을 얻기 위하여 출력 정합단 뿐만 아니라 입력 정합단에도 고조파 조절 회로를 사용하여 구현하였다.
In this study, the applicability of machine learning for the development of a simulator for general X-ray examination education is evaluated. To this end, k-nearest neighbor(kNN), support vector machine(SVM) and neural network(NN) classification models are analyzed to present the most suitable model by analyzing the results. Image data was obtained by taking 100 photos each corresponding to Posterior anterior(PA), Posterior anterior oblique(Obl), Lateral(Lat), Fan lateral(Fan lat). 70% of the acquired 400 image data were used as training sets for learning machine learning models and 30% were used as test sets for evaluation. and prediction model was constructed for right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat image classification. Based on the data set, after constructing the classification model using the kNN, SVM, and NN models, each model was compared through an error matrix. As a result of the evaluation, the accuracy of kNN was 0.967 area under curve(AUC) was 0.993, and the accuracy of SVM was 0.992 AUC was 1.000. The accuracy of NN was 0.992 and AUC was 0.999, which was slightly lower in kNN, but all three models recorded high accuracy and AUC. In this study, right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat images were classified and predicted using the machine learning classification models, kNN, SVM, and NN models. The prediction showed that SVM and NN were the same at 0.992, and AUC was similar at 1.000 and 0.999, indicating that both models showed high predictive power and were applicable to educational simulators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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