본 연구에서는 다양한 구조 및 하중조건에 대하여 중차량의 주행에 의한 충격효과를 분석하였다. 중차량 주행시의 다주형 강판형교의 동적해석에서는 노면조도 및 차륜-바닥판 사이의 상호작용을 고려하였다. 진입로와 교량바닥판의 노면형상은 각 노면조도에 따라 지수 스펙트럴 밀도 함수를 사용하여 생성시켰으며, 교량바닥판과 차륜사이의 상관력을 좀더 합리적으로 반영하기 위해 개선된 후처리기법을 사용하여 보정하였다. 또한 교량진입부에서 발생할 수 있는 바닥판과 진입로사이의 단차조건도 분석하였다. 현행 도로교 표준 시방서에 준하여 설계된 다양한 교량들에 대하여 동적거동에 중요한 영향을 미치는 구조인자들(경간장, 주형간격 등)의 영향을 체계적으로 검토하였다. 다양한 주행속도에 따른 단일주행에 의한 기본적인 하중상태 뿐만 아니라 동일차선 및 인접차선을 주행하는 다수 차량의 하중조건도 검토하였다.
본 논문에서는 헤드폰 재생 환경에서의 머리 밖 음상정위를 위한 음상 외재화(externalization) 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 머리전달함수(HRTF) 또는 초기 반사음 등을 이용한 외재화 기법들에서 발생하는 정위된 음성의 음색 왜곡을 줄이는 것에 그 초점을 맞춘다. 즉, 제안된 음상 외재화 기법은 모델 기반의 HRTF와 잔향 기법을 결합하고, 전방 음상 외재화의 성능 향상을 위하여 decorrelation 및 spectral notch 필터링 기법 등을 포함한다. 제안된 음상 외재화 기법의 성능을 평가하기 위하여 백색잡음, 효과음, 음성 및 오디오 등 다양한 장르의 음원을 이용하여, 평가자의 주관에 의한 청취평가를 수행하였다. 제안된 음상 외재화 알고리즘은 성능평가 결과에서 기존의 방법에 비해 더 좋은 외재화 거리 성능을 보였다.
최근 프로테오믹스 분야에서 단백질의 추출, 분리기술의 발전과 고성능 질량분석 장비로 인하여 대량으로, 또 빠르게 샘플을 분석하는 것이 가능해짐에 따라서, 한번의 실험으로부터 얻어지는 실험데이타의 양이 대폭 늘어나게 되었다. 따라서 대량의 데이타를 어떻게 처리하여 필요한 정보만을 얻어내는가가 큰 이슈가 되고 있다. 하지만 기존의 데이타 해석과정은 불필요하게 계산자원을 낭비하는 요소를 상당 부분을 포함하고 있고, 이로 인해 데이타 해석 시간이 증가함은 물론, 종종 옳지 않은 해석 결과를 생성함으로써 결과에 대한 신뢰도의 저하를 초래했다. 본 논문에서는 기존의 데이타 해석 과정에서의 문제점을 지적하고, 데이타 처리의 효율을 높임과 동시에 해석 결과의 신뢰도를 제고하기 위한 SIFTER 시스템을 제안한다. SIFTER 시스템은 본격적인 데이타 해석에 앞서, 질량 스펙트럼의 질을 평가하고 하전량을 결정하는 소프트웨어를 제공한다. 탠덤 질량 스펙트럼에 나타나는 단편 이온의 특성을 고려하여 스펙트럼의 질과 하전량을 정확하게 결정하는 방법을 제공함으로써, 데이타 해석에 앞서 스펙트럼의 질이 낮아 해석이 불가능할 것이 분명한 경우 이들을 미리 제거하고 스펙트럼 해석과정에 잘못된 정보가 사용되지 않도록 한다. 결과적으로 데이타 해석과정에서의 효율과 해석결과의 정확성에 있어 대폭적인 개선을 기대할 수 있다.
시계열 자료의 주기를 파악하기 위해 스펙트럴 분석이 널리 이용되고 있다. 전력 스펙트럼이나 피리오도그램을 통해서 주파수를 추정하고 그로부터 순환 주기를 계산한다. 한편에서는 통계학의 한 축인 베이지안 기법을 활용한 주파수 추정법이 연구되어 사용되고 있다. 그런데 베이지안 주파수 추정량이 수학 공식을 통해 분석적으로 표현이 가능하지 않음으로 인해 신뢰구간 추정 같은 심도 깊은 통계학적 분석이 용이하지 않은 상화에서 컴퓨터를 이용한 수치해석적인 방법으로 신뢰구간을 추정하였다. 본 논문에서는 베이지안 주파수에 대한 보다 심도 있는 분석을 위해 모수를 재표본하는 Markov chain Monte Carlo (MCMC)을 이용한 추정과 데이터를 재표본하는 시계열 재표본을 통한 추정을 시도해 보았다. 예제로서 부동산 매매/전세 가격 지수 데이터을 사용하였고 매매와 전세 가격 지수간에 3.7개월 정도의 주기 차이가 존재하나 통계학적으로는 유의미한 차이라고 할 수 없음을 알았다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
의료 초음파 신호의 인체내 감쇠지수는 검사대상 조직의 병리학적 특성을 반영할 뿐 아니라 다른 여러 의료 초음파 지수들의 정확한 예측을 위해 선행하여 측정해야 하는 중요한 정량적 정보 중 하나이다. 그러나 초음파 감쇠지수의 주파수 선택적 감쇠특성을 이용한 주파수 영역에서의 정량적 감쇠지수 예측 방법은 계산량이 많아 실시간 적용에 많은 어려움이 있고, 상대적으로 계산량이 적은 시간 영역의 감쇠지수 예측 방법은 전송 펄스의 회절효과를 잘 보상하지 못하는 단점이 있다. 표준 반향신호를 이용하여 전송 펄스의 회절효과를 보상하는 시간 영역의 예측 알고리듬인 VSA(Video Signal Analysis) 방법은 광대역 펄스를 이용하는 경우, 원거리에서 반향된 신호의 왜곡이 발생하여 예측 정확도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 그 단점을 해결하기 위해 적응 대역필터를 이용한 초음파 감쇠지수 예측 알고리듬을 제안한다. 제안된 방식은 반향 경로를 따라 누적된 신호 감쇠를 고려하여 적응 대역필터의 중심 주파수를 이동시킴으로써, 기존의 고정 대역필터를 사용하는 방법보다 예측 정확도와 정밀도를 높인다. 인체 조직의 초음파 반향특성을 모방한 컴퓨터 모의실험과 실제 TM(tissue-mimicking) phantom을 이용한 실험에서, 광대역 전송 펄스를 사용하는 경우보다 반향 깊이에 따른 상대적 echogenicity의 왜곡이 크게 감소하여 평균적으로 예측 감쇠지수의 정확도가 5.1% 향상되었고, 예측 편차도 기존의 방법에 비해 46.9% 감소되었다.
국립기상연구소는 2010년 6월, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하였다. AERI는 고분해 적외 센서를 탑재하고 있어 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 AERI로부터 산출되는 메탄의 품질 향상을 위해 맑을 때의 자료를 분류하는 AERI 스펙트럼 기준의 새로운 방법을 개발하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용한 방법과 비교하였다. 맑은 날 관측된 AERI 스펙트럼을 기준 스펙트럼으로 선정하였으며, 구름에 민감한 대기 창 영역을 사용하였다. 임계값 선정을 위해 복사량 임계값 테스트를 실시하였으며, 선정된 임계값을 이용한 AERI 스펙트럼 기준의 방법과 KLAPS 구름 정보를 이용한 방법을 각각 이용하여 최하층 메탄 농도를 산출하였다. 각각 산출된 메탄농도와 지상관측 메탄농도를 비교하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용하여 산출된 메탄농도보다 AERI 스펙트럼 기준의 방법으로 산출된 메탄농도의 품질이 더 좋은 것을 확인하였다. 뿐만 아니라 GOSAT 연직 메탄 총량과의 비교에서도 좋은 결과를 보여주었다.
한반도 남한 지역의 지각구조를 연구하기 위하여 USAMSFE(1961~1962) 중력자료를 분석하였다. 이들 중력측정치를 IGSN 71중력치로 환산하기 위하여 -14.7mgal 보정을 실시하였으며, 중력이상의 계산에서는 GRS 67식을 사용하였다. 자료처리과정에 있어서는 polynomial fitting을 이용하여 지역중력이상과 잔류중력이상을 분리하였고, 지각의 평균두께와 지각기저면의 깊이분포를 구하기 위해 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 power spectrumqnstjr과 하향연속을 실시하였다. 하향연속을 위한 필터링 과정에서 고주파수차단 필터링과 동시에 자료간의 간격을 넓히는 효과를 낼 수 있는 2차원에서의 high-cut filtering and resampling법을 개발적용하였다. 분석의 결과로는 (1) 부우게 이상이 대체로 이 지역의 지체구조선의 방향과 같은 NE-SW방향의 분포를 보이고 있으며, (2) 지각의 평균두께는 약 32km로 나타났고, (3) 지각기저면의 깊이분포는 26km~36km의 범위로서 지표면의 광역적인 지형고도를 반영하고 있으며, 동해안의 지각이 서해안보다 더 얕은 것으로 나타났다. (4) 지각평형정도를 지시해주는 측정점의 고도와 중력이상 사이의 선형회귀방정식을 계산해본 결과, 우리 나라의 지각은 다소 보상이 덜되어 있는 것으로 나타났다.
일반적으로 2채널의 헤드폰에서 입체음향을 생성하기 위해서는 HRTF(Head Related Transfer Function) DB를 이용한 바이노럴(binaural) 합성기법을 사용하게 된다(1). 그러나 비 개인화 된 HRTF DB를 이용하여 생성된 2채널 입체음향은 사용자에 따라 앞/ 뒤 또는 상/하 방향에 대해서 혼돈을 가져와 입체감을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 앞/뒤 음상정위의 혼돈을 개선하기 위해 스펙트럼 단서를 부각시키는 기존의 알고리즘을 분석하고 이를 토대로 혼돈 방향의 HRTF의 차이 성분을 이용하여 스펙트럼 특성을 강조하는 방법을 제안하였다. 또한, 제안한 방식이 기존의 방법에 비해 앞/뒤 방향감이 개선됨을 청감평가 실험을 통해 확인하였다.
The purpose of this study was to evaluate the manual workload in repetitive wrist and finger motion. To evaluate manual workload, angular displacement of the joint, EMG of the muscle and subjective rating were studied. Both wrist motion and finger motion were studied. A screw-driving task was used for the wrist motion experiment. A keyboard typing task was used for the finger motion experiment. All finger joint angles and wrist angles were measured by an angle-measuring glove($CyberGlove^{TM}$, Virtual Technologies, Inc.). Surface EMG was recorded from FCU muscle and FDS muscle simultaneously with the angle measurement. Subjective ratings of exertion were also recorded using the modified Borg's CR-10 scale. Repetition rates of 0.5, 1, 2 motions per second were used with each task. As a result, manual workload increased with increasing repetitiveness. Peak spectral magnitude and frequency components corresponded closely with joint angular displacement amplitudes and repetition rates. Results of the correlation analysis showed that there were significant correlation among EMG, frequency-weighted motion and subjective measurement. Both EMG and frequency-weighted filtering showed consistent workload estimation with increasing task frequency. Subjective ratings showed slight over-estimation of the workload as the task frequency is increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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