To appropriately control or compensate breathing motion of targets in thorax or abdomen during radiotherapy is still demanding. Our idea is that a visual signal may help regulate patient's breathing pattern, by controlling its amplitude and cycle. The system involving breathing control with a visual signal for aperture maneuver with controlled breath (AMC) has been developed. A thermocouple is used to detect the temperature change due to patient's breathing. The system also consists of a mask, in which the thermocouple is installed, an operational amplifier, a converter, etc. Patients were instructed to control their respiration by breathing following the visuals signal, as watching a display that shows both patients' current breathing pattern and the signal. The patterns of patients' controlled breathing and the signals coincided well. Therefore, when AMC technique is applied, a target moves in the range that is 60 % less than the range of free breathing motion with the help of the system and so target margins can be reduced significantly. This study reveals that a visual signal is not only useful to control patient's breathing but also clinically effective.
이동통신 환경에서 매개변수와 비매개변수추정 알고리즘을 토대로 DOA와 적응 빔성형 알고리즘을 연구하고 분석하였다. 매개변수추정 알고리즘에서는 배열안테나로 수신된 신호의 상관행렬로부터 신호성분과 잡음성분에 대한 고유치를 구하고, 그 고유치들로부터 전력스펙트럼을 판별하였다. 반면에 비매개변수추정 알고리즘에서는 입사각의 함수로써 신호에너지를 추정하기 위하여 고분해능과 잡음억압을 도출하도록 비이차놈을 사용하여 규칙화 목적함수를 최소화하였다. 그리고 나서, 신호와 잡음공간 조정벡터로부터 DOA를 추정하였고, 공간벡터에 의하여 도출된 가중치를 적용하여 적응 빔성형 패턴을 개선하였다. 따라서 희소강제조정을 갖는 개선된 방향성 추정 알고리즘은 다른 알고리즘들과 비교하여 잡음 억제와 고분해능을 갖는다.
본 연구는 해저면의 뻘, 모래, 자갈, 패류 등을 초음파를 이용하여 형태별로 신호패턴을 데이터베이스로 구축한 후, 바다 현장에서 어군탐지기에 수신된 아날로그 신호를 A/D변환기를 사용하여 디지털 신호로 변환하고, 이 신호를 컴퓨터에서 가공, 분석한 후 DB에 있는 신호패턴과 실시간으로 비교하여 해저면 목표물을 인식할 수 있는 판독시스템을 개발하는 것이다. 지금까지 연구한 결과를 바탕으로 많은 실험을 거친 후(수조 및 현장 실험 등) 침전물의 데이터를 세밀히 샘플링하여 분석하면 해저면의 저질 상태 및 침전물들의 정확한 정보를 알아낼 수 있다. 또한, 수중에서 어종별로 어체에서 반사되는 초음파 특성과, 해저면에서 뻘과 딱딱한 패류 껍질, 모래, 자갈 등에서 반사되는 초음파 특성 등을 1차 신호와 2차, 3차 신호들에 대한 성분을 분석하여, 해저 목표물을 나타내는 1차 신호의 필요한 값은 추출하고, 그 외의 2차, 3차 신호는 필터링 시키는 해저면 판독시스템을 개발하는 것이다.
In this paper, experimental data on flow pattern transition of inclination angles from 0-90 are presented. A test section is constructed 2 mm long and I.D 1inch using transparent material. The test section is supported by aluminum frame that can be placed with any arbitrary inclined angles. The air-water two-phase flow is observed at room temperature and atmospheric condition using both high speed camera and void impedance meter. The signal is sampled with sampling rate 1kHz and is analyzed under fully-developed condition. Based on experimental data, flow pattern maps are made for various inclination angles. As increasing the inclination angels from 0 to 90, the flow pattern transitions on the plane jg-jf are changed, such as stratified flow to plug flow or slug flow or plug flow to bubbly flow. The transition lines between pattern regimes are moved or sometimes disappeared due to its inclined angle.
주파수, 펄스폭, 펄스반복주기 등의 정보를 식별변수로 이용하는 기존의 레이더 식별 기법들은 현대전의 고밀도 다중 신호환경에서 식별모호성이 발생하는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 극복하고 전자전 지원 시스템의 식별성능을 향상시키기 위해 레이더의 스캔패턴 정보를 활용하는 식별 기법에 관한 연구가 지속되고 있다. 이 과정에서 레이더 스캔패턴 정보와 다양한 수신환경을 반영하는 정확한 레이더 수신신호의 확보가 우선적으로 요구되나, 실제 전자전 환경에서 직접 수집하거나 모의환경을 구성하여 획득하는 방법은 현실적으로 많은 어려움이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 실제 전자전 지원 시스템에서 수신되는 레이더 신호의 세기가 결정되는 과정을 모델링한 후, 이를 토대로 다양한 운용변수와 수신환경을 고려한 레이더 수신신호 생성 기법을 제안한다. 그리고 대표적인 스캔패턴에 대해 레이더 수신신호를 생성한 후 수신 위치에 따른 신호의 특성을 자세하게 분석한다.
견인 선배열 소나는 해양이라는 유체에서 작동하기 때문에 그 형상이 왜곡되고, 특히 견인 함정이 회전하는 경우 형상이 심하게 변형된다. 이러한 경우 선배열이 갖는 빔 패턴 형성은 제한되며, 이로 인한 신호 대 잡음비 등의 성능 저하를 야기한다. 본 논문에서는 2단 최소자승법에 기초한 개선된 2단 최소자승법 알고리즘을 제안하였으며, 해양에서 운용되는 선배열의 형상을 변침각도로 모델링하여 알고리즘을 적용하였다. 변침각도와 주엽의 위치를 변경하면서, 알고리즘별 조향 빔의 신호 대 잡음비를 분석하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 다른 알고리즘보다 2dB 정도 성능이 향상되었으며, 비교적 일정한 빔 패턴을 형성하였다.
Recently, RFID has become popular in the field of remote sensing applications. Location awareness is one of the most important keys to deploying RFID for advanced object tracking. Generally, multiple reference RF stations or additional sensors are used for the location sensing with RFID, but, particularly in indoor environments, spatial layout and cost problems limit the applicability of those approaches. In this paper, we propose a novel method for location sensing with active RFID systems not requiring the need for reference stations or additional sensors. The system triangulates the position of RF signal source using the signal pattern of the loop antenna connected to the power detector. The power detector consists of a signal strength detector and a signal analysis unit. The signal analysis unit indicates the signal strength and serial number using the signal from the strength detector, and provides the direction of the signal to the application target. We designed three different signal analysis units depending on the threshold type. The developed system can sense the direction to the transponder located over 10 m away within the maximum error of $5^{\circ}$. It falls within a reasonable range in our normal office environment.
A target signal simulation method for passive sonar systems is introduced. The method uses multirate signal processing techniques to simulate moving target signals in the multi-path sound propagation environment by introducing Lloyd's mirror and Doppler effect. Time and frequency variation of target signal due to the target maneuvering is also considered to provide realistic ship signatures in the LOFAR gram so that the simulated target is used for sonar operator training. Synthesized target characteristics is analyzed and compared with real target signal in terms of interference pattern and frequency variation in the LOFAR gram.
In this paper, we analyze algorithms for diagnosing of VEP(visual evoked potential) signal. We used wavelet transform for the preprocessing of VEP signal data and back propagation neural network for the pattern recognition. We used several wavelets to study their effects and efficiency in the preprocessing of VEP. The diagnosis system led to good results. We obtained the noise reduced and compressed signal with the wavelet transform of the training VEP signal. So it is possible to train the neural network faster and exact diagnosis processing is possible in the neural network. From the experimental results, we know that the discrimination ability of the neural network is changed by the type of basis vector and the proposed system is good to the diagnosis of VEP.
This paper describes a signal recognition method for diagnosing the rotating machinery using wavelet-aided Self-Organizing Feature Map(SOFM). The SOFM specialized from neural network is a new and effective algorithm for interpreting large and complex data sets. It converts high-dimensional data items into simple order relationships with low dimension. Additionally the Learning Vector Quantization(LVQ) is used for reducing the error from SOFM. Multi-resolution and wavelet transform are used to extract salient features from the primary vibration signals. Since it decomposes the raw timebase signal into two respective parts in the time space and frequency domain, it does not lose either information unlike Fourier transform. This paper is focused on the development of advanced signal classifier in order to automatize vibration signal pattern recognition. This method is verified by the experiment and several abnormal vibrations such as unbalance and rubbing are classified with high flexibility and reliability by the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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