In this paper, a miniaturized sensor interface circuit for the respiration detection system is proposed. Respiratory diagnosis is one of the main ways to predict various diseases. The proposed system consists of respiration detection sensor, temperature sensor, and interface circuits. Electrochemical type gas sensor using solid electrolytes is adopted for respiration detection. Proposed system performs sensing, amplification, analog-to-digital conversion, digital signal processing, and i2c communication. And also proposed system has a small form factor and low-cost characteristics through optimization and miniaturization of the circuit structure. Moreover, technique for sensor degradation compensation is introduced to obtain high accuracy. The size of proposed system is about 1.36 cm2.
In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.
본 연구에서 3.0 T에서 조영제 몰 농도에 따른 뇌 대사물질의 MR spectrum을 Phantom에서 PRESS 펄스 파형으로 분석하고자 하였다. 뇌 대사물질인 N-Acetyl Asparatate(NAA), Choline(Cho), Creatine(Cr)의 spectrum은 획득할 수 있었지만, Lactate(Lac)는 획득할 수 없었다. 조영제가 없는 대조군의 TR 2000 ms가 NAA, Cho에서 TR 1700 ms와 TR 1500 ms보다 높게 측정되었고, Cr에서는 TR 1500 ms에서 높게 측정되었다. 조영제가 희석된 TR 1700 ms에서 $0.1mmol/{\ell}$의 NAA 73%, Cho 249%, Cr 37%로 다른 TR 값보다 가장 높게 측정되었고, $0.3mmol/{\ell}$에서도 신호크기가 증가하였다. $0.5mmol/{\ell}$에서는 뇌 대사물질들의 신호크기가 감소하였으며, 특히 TR 1500 ms과 TR 2000 ms에서는 대조군보다도 감소하였다. NAA/Cr, Cho/Cr에서도 조영제 농도가 $0.1mmol/{\ell}$, $0.3mmol/{\ell}$, $0.5mmol/{\ell}$로 증가할수록 신호크기가 감소하였다. 조영제에 의한 MRS PRESS 펄스파형의 적정화를 위하여 3.0T에서 TR 2000 ms 보다 조영제 농도가 낮은 $0.1mmol/{\ell}$와 $0.3mmol/{\ell}$에서 신호크기가 가장 높고, 조영제 농도가 높은 $0.5mmol/{\ell}$에서는 신호크기가 가장 적게 감소한 TR 1700 ms로 반복시간을 단축시켜 사용하는 것이 유용할 것으로 사료된다.
애드혹 네트워크의 실용 영역인 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 배터리에 의해 동작하고 일반적으로 한번 배치된 후 다시 회수 되지 않는다. 따라서 각각의 센서 노드는 한정된 에너지로 감지하고 통신해야 하며, 에너지 효율성은 무선 센서 네트워크의 수명을 결정하는 핵심 설계 요소로서 활발히 연구되고 있고 근래에는 크로스 레이어 최적화를 통해 더욱 개선되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 시스템인 ZigbeX 플랫폼에서 센서 노드의 전송 출력 제어를 통하여 데이터 수집 과정에서 소모되는 에너지를 절약하는 새로운 기법을 제안하여 구현하고 실험 및 측정을 통하여 성능 개선 효과를 입증한다. 클러스터 멤버를 구성하는 각 센서 노드에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송하는 과정에서 멤버 노드의 송신 출력을 통신 가능한 적정 수준으로 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. 각 멤버 노드는 클러스터 헤드로부터 수신한 패킷의 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값을 기반으로 하여 자신의 송신 출력을 조절한다. 즉 자신이 전송한 패킷을 클러스터 헤드가 안전하게 수신할 수 있는 적정 수준으로 출력을 낮춤으로써 에너지를 절약하게 된다. ZigbeX 플랫폼 상에서 구현한 프로토콜을 자체 개발한 패킷 분석기를 이용하여 반복 측정한 결과에 의하면, 제안한 출력 제어 기법을 사용함으로써 통신량의 대부분을 차지하는 데이터 수집 과정에서의 에너지가 절약되어 네트워크 수명이 최대 21.9% 증가됨을 확인할 수 있었다.
고출력 응용환경에 적용 가능한 광대역 다층 구조 레이돔을 개발하였다. 이를 위해 다층 레이돔의 전파전파특성을 ABCD 행렬로 표현하였고, Particle swarm 최적화 알고리즘을 상용 수치 모델링 툴로 구현하여 레이돔의 최적화된 층별 두께와 물질상수를 구하였다. 바람, 눈, 얼음 등 외부 기상 환경을 고려한 기계적 특성을 감안하여 레이돔을 재설계하였다. 대형구조물의 제작 제한조건을 고려한 두께를 재산출하여 전력 전달특성을 재분석하였다. 대기 정전파괴 때보다 10 dB 높은 첨두 전기장의 세기 조건에서 상용 해석 툴을 이용하여, 설계된 레이돔의 RF에 대한 대기 정전파괴 특성을 분석하였다. 설계된 다층 레이돔을 제작하여 소신호 및 대신호 시험을 수행하였고, 상용 도구들을 사용한 계산값과 비교하여 목표 성능을 획득하였다.
최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.
이 논문에서는 다중 사용자 무선통신 환경에서 전송률-형평성 트레이드오프를 임의로 제어할 수 있는 계산이 효율적인 전송률-형평성 제어 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안되는 스케줄링 기준은 최대의 전송률 합을 추구하는 스케줄링 기준과 최대의 형평성을 추구하는 스케줄링 기준을 제어 인자에 따라 전송률과 형평성을 조정할 수 있도록 선형적으로 결합한다. 이때, 선형 결합을 통한 전송률-형평성 트레이드오프 제어를 위하여 스케줄링 기준의 단위와 최적화 방향을 일치시키는 것이 필요하다. 제안된 알고리즘은 이러한 조건들을 만족시키기 위하여 순시 전송률과 평균 제공 전송률을 스케줄링 기준으로 결정하고, 이들을 제어 인자를 사용하여 최적화 방향이 일치하도록 선형적으로 결합하여 제어 인자 값에 따라 다양한 전송률형평성 성능을 제공할 수 있도록 한다. 추가적인 계산 간소화를 위하여 순시 전송률에 대한 높은 SNR (signal-to-noise ratio) 근사화 관계를 이용한다. 모의 실험을 통하여 독립적인 레일리 페이딩 다중 사용자 채널에서 제안된 스케줄링 알고리즘에 대하여 제어 인자 값에 따른 전송률과 형평성 성능을 분석하였고, 순시 전송률의 높은 SNR 근사화 관계를 이용한 성능 분석도 이루어졌다. 모의실험 결과, 제안된 스케줄링 알고리즘은 최대 전송률을 추구하는 스케줄링과 최대 형평성을 추구하는 스케줄링 사이에서 전송률-형평성 성능을 임의로 조절할 수 있음을 확인할 수 있었고, 근사화 결과도 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
합성곱 신경망 모형에서 높은 정확도를 얻기 위해서는 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 작업이 필요하다. 하지만 높은 성능을 낼 수 있는 하이퍼파라미터 값이 정확히 알려진 바가 없으며, 자료마다 최적의 하이퍼파라미터 값이 달라질 수 있기 때문에 매번 실험을 통해서 찾아야만 한다. 또한, 하이퍼파라미터 값들의 범위가 넓고 조합 수가 많기 때문에 시간과 계산량을 줄이기 위해서는 최적값을 찾기 위한 실험 계획을 먼저 한 후에 탐색을 하는 것이 필요하다. 그러나 아직까지 합성곱 신경망 모형에서 하이퍼파라미터 최적화를 위하여 실험계획법을 이용한 연구 결과가 보고되지 않았다. 본 논문에서는 이미지 분류 문제에서 통계방법 중 하나인 실험계획법의 요인배치법을 이용하여 실험 계획을 하고 합성곱 신경망 분석을 한 후에, 높은 성능을 갖는 값을 중심으로 그리드 탐색을 하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 제안한다. 실험 계획을 통하여 각 하이퍼파라미터들의 탐색 범위를 줄인 후에 그리드 탐색을 함으로써 효율적으로 연산량을 줄이고 정확도를 높힐 수 있음을 보였다. 또한 실험 결과에서 모형 성능에 가장 큰 영향을 주는 하이퍼파라미터가 학습률이라는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고감도 보급형 방사선 측정센서 모듈 개발을 제안한다. 제안하는 측정센서 모듈은 섬광체+광증배소자(SiPM) 센서 최적화 구조설계, 센서 드라이버용 증폭과 필터 및 제어회로 설계, 근거리 통신을 포함한 제어회로 설계, 센서 기구설계 및 제작, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 섬광체+광증배소자(SiPM) 센서 최적화 구조 설계는 센서 구조 설계를 위한 섬광체와 광증배소자(SiPM)의 특성을 확인하여 설계한다. 센서 드라이버용 증폭과 필터 및 제어회로 설계는 SiPM을 이용하여 섬광체로 방사선에 의해 발생하는 미세 섬광신호를 처리하도록 설계한다. 근거리 통신을 포함한 제어회로 설계는 근거리 무선통신 기능을 지원하기 위한 MCU 설계 및 유선 통신 지원을 통해 데이터 전송이 가능하도록 설계를 수행한다. 센서 기구설계 및 제작은 플라스틱 섬광체에서 발생한 미세 섬광 신호를 광증배소자(SiPM)에 전달하기 위해 플라스틱 섬광체 외부에 반사지(미러링)를 감싸 발생한 섬광이 반사되어 효율을 높이도록 설계한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 각 화면에 따라 상단에 날짜와 시간을 표현하며, 측정단위 및 시간, 초, 알람 레벨, 통신상태, 배터리 용량 등이 표현되도록 한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선량 측정 범위가 30𝜇Sv/h ~ 10mSv/h로 측정되어서, 현재 국내외에서 상용으로 판매되는 제품들 중에서 최고수준 범위와 같은 결과가 산출되었다. 또한, ±7.4%의 측정 불확도가 측정되어서 국제 표준인 ±15% 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다
본 논문에서는 CR(cognitive radio) 시스템의 throughput 측면에서 스펙트럼 센싱의 최적화를 다루고 있다. 기존의 논문은 incumbent 사용자의 출현에 의해 다른 채널의 탐색 및 채널전환 등을 고려하지 않은 상태에서 스펙트럼 센싱의 최적화 문제를 다루고 있다. 이에 반해 본 논문에서는 채널탐색 및 채널전환 등을 고려하여 CR 사용자의 throughput를 분석하고 있다. 또한 본 논문에서는 데이터 수신 경로와 분리된 센싱수신기를 갖는 형태의 센싱구조를 제시하고, 데이터 수신 경로를 센싱 수신기로 사용하는 경우와 분리된 센싱 수신기를 갖는 센싱 구조와의 센싱성능을 CR 사용자의 throughput 관점에서 비교하고 있다. 수치해석의 결과로는 incumbent 신호가 출현한 경우 채널이동을 위한 다른 빈 채널의 탐색에서 데이터 통신 경로와 분리된 센싱수신기에 의한 채널탐색을 통하여 throughput 효율이 향상됨을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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