레토르트 김치찌개의 최적 가열 살균 조건 설정을 위해 정치식 및 회전식 레토르트 방식을 이용하여 최적화 연구를 수행하였다. 연구 고찰 결과 가열 특성은 레토르트 살균 방식에 의해 영향을 많이 받아 회전식에서는 $120.7^{\circ}C$, 13분, 정치식에서는 $120.7^{\circ}C$, 20분의 가열 살균이 최적 공정 조건으로 나타났다. 두 가지 레토르트 방식에서 김치찌개 파우치 내 냉점의 $F_0$ 값은 동일한 결과를 보여 회전식이 정치식 보다 승온이 더 빠르며, 또한 빠른 온도 상승으로 시료 위치별 온도 편차도 적게 발생하였다. 이러한 전열 특성으로 냉점에서 동일 $F_0$ 값 도달에 있어 회전식 레토르트 방식이 정치식에 비해 가열 살균시간이 35~45%의 단축되는 큰 장점이 있어 전반맛, 향, 색상과 조직감이 유의차 (p<0.05) 있게 향상되었다. 이러한 장점으로 육, 해물, 야채 등의 고형물이 포함되어 있는 다양한 메뉴의 레토르트 파우치 식품의 관능품질이 크게 향상될 것으로 기대된다.
Purpose: The purpose of the experiment was to evaluating the diagnostic ability of dental caries detection using digital subtraction in the artificial caries activity model. Materials and Methods: Digital radiographies of five teeth with 8 proximal surfaces were obtained by CCD sensor (Kodak RVG 6100 using a size #2). The digital radiographic images and subtraction images from artificial proximal caries were examined and interpreted. In this study, we proposed novel caries detection method which could diagnose the dental proximal caries from single digital radiographic image. Results: In artificial caries activity model, the range of lesional depth was $572-1,374{\mu}m$ and the range of lesional area was $36.95-138.52mm^2$. The lesional depth and the area were significantly increased with demineralization time (p<0.001). Furthermore, the proximal caries detection using digital subtraction radiography showed high detection rate compared to the proximal caries examination using simple digital radiograph. Conclusion: The results demonstrated that the digital subtraction radiography from single radiographic image of artificial caries was highly efficient in the detection of dental caries compared to the data from simple digital radiograph.
과거 값비싼 워크스테이션에서만 구현 가능했던 실시간 가상스튜디오를 이제는 하드웨어의 발달로 개인용 컴퓨터에서도 운용할 수 있게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 실시간 제작의 그래픽 품질에는 한계가 있기 때문에 영화나 드라마에서는 후반 제작(post production)으로 그래픽을 합성하는 것이 일반적이다. 그러나 후반 제작을 위한 순수 영상 기반 카메라 추적은 많은 작업 시간을 요하며, 자주 불안정한 결과를 보인다. 이를 극복하기 위해 가상스튜디오와 마찬가지로 촬영 단계에서 카메라 모션 데이터를 센서로부터 수신하되, 이를 저장하여 후반제작에서 활용할 수 있는 시스템(POVIS: post virtual imaging system)을 제안하였다. 실사와 그래픽의 매끄러운 정합을 위해서는 정확한 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 하는데, 이를 위해 두 장의 평면 패턴만을 이용하여 간단하게 수행할 수 있는 캘리브레이션 방법을 사용하였다. 또한 카메라 센서 데이터는 기계적 부정합 등으로 인해 약간의 오류를 포함하게 되는데, Kalman 필터를 이용하여 이를 줄이는 방법을 제안하였다. 개발된 POVIS는 다큐멘터리 제작에 사용되어 작업 시간을 크게 단축시키고, 특징점의 부재로 인해 기존의 방법을 적용할 수 없는 영상에서의 카메라 추적을 성공적으로 수행하였다.
현 지뢰탐지기는 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서 헤드부를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 단방향 초음파 센싱신호를 통한 지뢰탐지 오류 문제점을 개선하고자, Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트 안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스형 카메라부, 보안통신 헤드셋으로 구성하여 전투복을 착용한 상태에서 신체의 머리, 몸통, 팔, 허리, 다리에 탈 부착식으로 장착, Superhigh Frequency RF Beam을 통해 지뢰를 탐지하는 Human Body 안테나부를 적용, 지뢰의 금속 비금속이 아닌, 지상(하)에 매설된 기폭제를 전방위($360^{\circ}$)로 탐지할 수 있고, 지뢰의 거리 위치 형태 재질을 2D 또는 3D 영상으로 스마트 안경 및 신체장착형 LCD모니터부에 실시간 표출시킬 수 있으며, 이로 인해 전투병이 지상(하)에 있는 지뢰를 회피, 신속하게 기동할 수 있다. 아울러 휴대용 배터리와 벨트형 전원공급부의 Twin-Self Supplements of electricity을 통해 별도의 충전 없이 3~7일간 전투를 수행할 수 있으며, 원격지의 전투상황을 원격지 전투지휘서버에서 실시간 모니터링할 수 있고, 전투병 1:1로 전투정보를 공유할 수 있어, 전투현장에 있는 것과 같은 생동감 있게 전투상황을 원격지휘할 수 있는 스마트전투시스템을 구축할 수 있는 Smart Wearable Minefield Detection System을 제안하고자 한다.
점토경반층 토양에서 수량 변이의 특성을 파악하기 위하여 센서를 통하여 관측된 깊이별 토양경도 및 ECa와 작물의 수량과의 관련성을 분석한 결과, 깊이별 토양의 경도는 점토가 집적된 지표면으로부터 15-30 cm 지점의 점토경반층 (argillic horizon)에서 높게 나타내고 있으며 토양의 깊이가 깊은 지점에서 토양경도의 변이가 작게 나타났다. 1994년부터 2002년까지 콩과 옥수수 수량과 작물생육기의 강우량을 분석한 결과 7-8월의 강우량이 작물의 수량과 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 이 기간의 강우량이 150 mm 이하이면 작물이 수분 부족으로 수량이 낮아지는 것으로 나타났다. 지표로부터 15-45 cm 지점에서 토양의 경도와 ECa 가 작물의 수량과 매우 유의한 상관을 갖는 것으로 나타났으며 "drought boundary" 인 7-8월의 강우량이 150 mm를 기점으로 각기 반대의 상관을 보이는 것으로 나타났다. 측정된 토양의 깊이별 경도 값과 ECa 를 이용하여 수량 추정식을 계산 하였으며 추정식의 검증을 위하여 별도의 독립적인 자료를 이용하여 추정된 수량과 측정된 수량의 표준오차를 비교한 결과 측정된 수량에 대한 표준오차의 비율이 4-16% 로 나타났으며 7-8월의 강우량이 150 mm 이하로 건조한 경우에 표준오차가 같은 시기에 강우량이 150 mm 이상으로 습윤한 경우보다 현저하게 표준오차가 크게 나타났다. 결론적으로 신속하고 경제적으로 이용할 수 있는 센서 측정자료와 작물수량과의 관련성을 분석한 결과, 연구에 이용된 점토경반층 토양에서 센서를 이용하여 측정한 ECa 및 깊이별 토양경도와 작물 수량간에 통계적으로 유의한 상관이 있음을 알 수 있다.
The NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) is the near-infrared spectro-photometric instrument optimized to the Next Generation of small satellite series (NEXTSat). To achieve the major scientific objectives for the study of the cosmic star formation in local and distant universe, the spectro-photometric survey covering more than 100 square degree will be performed. The main observational targets will be nearby galaxies, galaxy clusters, star-forming regions and low background regions. The off-axis optics was developed to cover a wide field of view ($2deg.{\times}2deg.$) as well as the wide wavelength range from 0.95 to $2.5{\mu}m$, which were revised based upon the recent test and evaluation of the NISS instrument. The mechanical structure were tested under the launching condition as well as the space environment. The signal processing from infrared sensor and the communication with the satellite were evaluated after the integration into the satellite. The flight model of the NSS was assembled and integrated into the satellite. To verify operations of the satellite in space, the space environment tests such as the vibration, shock and thermal-vacuum test were performed. The accurate calibration data were obtained in our test facilities. Here, we report the test results of the flight model of the NISS.
동력의족은 하지 절단 환자나 다리근력이 부족한 사람들의 보행 보조를 위해 사용된다. 동력의족의 자연스러운 구동을 위해 선 보행단계가 잘 분류되어야 한다. 물리센서를 이용하여 보행단계를 분류하는 기존 연구는 동력의족이 사전에 훈련된 보행속도로만 재현되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 물리센서를 사용하지 않고, 근전도 신호만을 이용하여 오르막, 내리막 계단보행을 각각 4단계로 분류하는 방법을 제안한다. 근전도 신호를 RMS, VAR, MAV, SSC, ZC, WAMP 특징으로 산출하여 LDA(Linear Discriminant Analysis) 분류기를 통해 보행단계를 인식한다. 훈련 단계에서는 AHRS센서를 이용하여 무릎각도 변화에 따른 보행단계 범위를 생성한다. 실험 결과, 선행 연구의 경우 오르막 보행에서 평균 58.5%, 내리막 보행에서 35.3%의 정확도를 보인다. 반면, 제안하는 방법은 오르막 보행에서 평균 85.6%, 내리막 보행에서 69.5%의 인식률을 보인다. 또한, 본 연구를 통해 개별 근육 별 보행단계 평균 인식률을 분석하였다.
외곽 침입 탐지를 위한 전자보안 펜스 시스템은 광망, 장력, 자력 등 다양한 시스템이 개발되어 국가 보안시설에 설치되고 있으나, 실외에 설치가 되는 시스템으로 환경 잡음에 따른 오경보의 발생에 따라 현장적용에 불편함이 크다. 본 논문에서 연구하는 마찰대전 방식의 전자보안펜스 시스템은 침입에 따른 감지 성능뿐 아니라, 경제성, 시공편리성, 유지보수 측면에서 많은 장점을 가지고 있으나, 환경 잡음에 따른 신뢰성 개선이 필요하다. 본 연구의 목적은 환경 잡음에 따른 오경보 감소에 대한 연구를 하는 것이다. 기존의 마찰대전 방식 전자보안펜스 시스템은 펜스 침입 신호의 크기를 분석하여 침입 경보를 결정했으나 강풍과 같은 환경잡음에 의해서도, 동일한 신호의 크기가 발생되어 오경보의 해석에 어려움이 있었다. 오경보 감소방안 연구를 위해 서울시립대학교 교내의 온실 실험실 Fence 위에 시스템을 설치하였고, 환경잡음 신호와의 관계를 분석하기 위해 온도, 풍속, 습도 등에 대한 데이터를 별도로 수집하였다. 수집된 신호는 고속푸리에 변환 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용해 주파수 특성을 분석하여, 침입신호와 환경잡음신호를 구분하는 알고리즘으로 개선하였다. 제안된 신호침입 알고리즘의 적용 전 후 데이터를 수집, 분석한 결과, 알고리즘 적용 후, 약 98%의 개선이 있음을 확인하였다. 실제 주요보안 시설에 설치할 경우 주변 잡음신호에 대해 신뢰성을 향상할 수 있는 알고리즘인 것을 확인하였다.
ZigBee 통신기반의 네트워크 임베디드 시스템을 위한 많은 플랫폼들이 개발되어 왔으며 TinyOS와 같은 소형 운영체제가 탑재되어 다양한 주변장치를 통해 네트워킹, 정보수집, 명령 수행 등 다양한 기능들을 효율적으로 구현할 수 있도록 하고 있다. 새로운 플랫폼에 운영체제를 이식하는 과정에서는 계수기와 같이 중요한 특정 하드웨어 장치가 운영체계에서 요구하는 기능이 부족하다면 소프트웨어 및 다른 하드웨어 장치로 해당 기능을 구현해야 한다. 본 논문은 먼저 계수기에 비교기 인터럽트 기능이 없는 플랫폼에서 운영체계의 요구 기능을 만족하는 다중 시스템 타이머를 구현하는 기법을 제안한다. 또한, 이식과정에서 예측하기 어려운 오류가 주입될 수 있기 때문에 이에 따라 발생하는 수많은 오동작에 대처해야 할 것이다. 불행히도 TinyOS에는 하드웨어의 인터럽트에 의해 구동되는 수많은 비동기 처리가 필요한 반면 새로운 플랫폼에는 탑재된 하드웨어 각각에 대한 모델이 확립되지 않아 시뮬레이터가 미리 제공되지 못한다. 본 논문은 이러한 열악한 상황에서 사용할 수 있는 새로운 디버깅 기법을 제안한다. 이 방법은 레이디오펄스(주)의 MG2400과 MG2455에 TinyOS 2.0을 이식하는 과정에서 발생한 이슈들과 원인을 찾아내는데 사용되어 그 실용성을 입증하였다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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