금속성부품의 자동화 생산라인 상에서 결함검사는 통상 시스템 가격이 합리적이고 고속검사가 가능한 와전류검사(ECT, eddy current testing) 기법이 많이 사용된다. 이러한 금속성 피검사체 가운데 특별히 스플라인 샤프트(spline shaft)의 스플라인 기어부(spline gear)와 같이 표면이 고르지 못한 피검사 대상에 대하여 ECT검사를 적용할 경우 주파수 분포도가 유사하면서 동시에 상대적으로 큰 표면신호로 인해 센서로부터 획득한 원신호와 결함에 의해 발생한 신호를 분리해내기가 어렵다. 이러한 스플라인 기어부의 결함신호 검출을 용이하게 하기 위해서는 주변 잡음신호에서 결함신호만을 구분해낼 수 있는 고차필터의 구현이 필수적이고 동시에 각 생산라인과 피검사체의 상황에 따라 필터의 통과대역을 조절할 수 있어야 한다. 이러한 통과대역 조절이 가능한 고차필터 구현을 위해 디지털 방식 중 하나인 IIR (infinite impulse filter) 필터에 의한 구현방안을 검토하고, 신호검출을 위해 시스템 레벨에서 설계요소들의 최적화를 통해 결함신호검출을 시도하였다.
봉합 나사못을 이용한 견관절 수술 환자들의 예후를 확인하기 위하여 MRI(Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 추적검사를 시행한다. 봉합나사못을 삽입한 경우에는 임상적 관찰을 용이하게 하기 위하여 지방소거법을 이용한 영상촬영 기법이 이용되는데, 이때 이용되는 지방 신호 억제 기법으로 CHESS(Chemical Shift Selective), STIR(Short Tau Inversion Recovery), Dixon 기법 등이 주로 이용되고 있다. 봉합나사못은 비자성 재료를 이용해서 제작되지만, 환부에 삽입되는 티타늄 재질의 금속물질은 비자성체임에도 불구하고 국소자장을 왜곡시켜 결과 영상의 기하학적인 왜곡은 물론 심각한 영상신호의 감소 현상을 발생시킨다. 봉합나사못을 삽입하여 환부를 관찰하는 경우에는 뼈 혹은 뼈 인접 부위의 영상을 획득하여야 하는데 뼈와 주변 조직의 임상적 관찰을 위해서는 뼈의 지방 신호를 억제할 필요가 있다. 이때 이용되는 지방 신호 억제 기법은 금속 삽입물로 인한 자기장 불균일의 영향을 받는다. 본 연구에서는 3가지 지방억제 영상기법(CHESS, STIR, Dixon)을 이용하여 금속물질을 삽입한 환자로부터 영상을 획득하여 비교, 분석하였으며, 그 결과로 봉합나사못을 삽입한 환자의 병변 관찰 및 수술 후 예후를 관찰하기 위한 영상기법으로 STIR 영상기법이 가장 적합함을 알 수 있었다. 연구 결과에 따르면 금속 물질을 인체에 삽입한 환자의 경우, 지방 신호 억제가 필요한 MRI 검사에서는 STIR 기법을 이용하는 것이 임상적 가치가 높은 영상을 얻을 수 있을 것이다.
천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.
본 논문에서는 고유전율 인쇄회로기판 상의 좁은 면적 내에 패키지(Package) 되지 않은 마이크로파(Microwave) 부품을 고밀도로 집적하는 HMIC (Hybrid Microwave Integrated Circuit) 기술을 적용하여 모듈(Module)의 크기를 소형화, 경량화하고 동시에 근접한 소자 상호간의 전자기적 간섭을 최소화 하는 구조 설계 및 제작 기술을 적용하여 광대역 주파수 범위에서 균일한 전기적 성능을 갖는 광대역 전력증폭기를 개발한 내용을 다루었다. 제작한 광대역 전력 증폭기의 성능을 측정한 결과, 동작 주파수 범위에서 소신호 이득은 32 ~ 36 dB 범위 내에 이득평탄도 ${\pm}1.5dB$를 갖음을 확인하였다. 또한, 출력전력은 동작 주파수 범위에서 30 dBm 이상을 만족하였으며, 잡음 지수는 7 dB 이내로 측정되어 목표규격을 만족하는 특성을 나타내었다. OIP3(Output Third Order Intercept Point)는 39 dBm 이상을 만족함을 확인하였다. 제작한 광대역 전력 증폭기는 전자전 체계의 재밍(Jamming) 발생 장치의 고출력 증폭기를 전기적으로 구동하기 위하여 필요한 목표 성능을 모두 만족함으로써 실제 적용이 가능하며, 향후 마이크로파 대역의 유사 전력 증폭기를 설계하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
현재 자동차 산업과 함께 발전하고 있는 전자제품을 포함하는 전반적인 제조업 분야에서 초정밀 제어를 요하는 너트 체결기가 요구되고 있고 너트 체결시의 중요한 성능 요소는 체결력 부족에 의한 풀림과 과도한 체결에 의한 파손 및 강한 진동이나 외부 충격에 강건한 체결력 유지 등 조립 품질의 유지와 향상 및 제품 수명 보장을 위해 정확한 조임 토크, 각도 등이 요구된다. 현재 너트런너라는 제품명으로 판매되는 너트 체결기는 고토크 및 정밀토크제어, 정밀 각도제어 그리고 생산량 증대를 위한 고속운전 등의 특성들이 필요하며 고출력이 가능한 BLDC모터 및 너트체결기 전용의 정교한 토크제어에 필요한 고정밀 토크제어드라이버와 고속, 저속, 고응답의 정밀 속도 제어시스템의 개발이 요청되고 있으나 현재 고객이 요구하는 고정밀, 고토크 및 고속 작업특성을 만족시키지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정확한 체결 토크 및 고속 회전에서도 저진동 및 저소음을 구현할 수 있는 d축, q축의 좌표변환에 의한 벡터제어와 토크제어기반의 BLDC모터 가변속 제어와 너트런너의 제어 기술을 제안하고 여러 실험을 통해 성능 결과를 분석하여 제안한 제어가 너트런너 성능을 만족하는지를 확인 하였다. 또한 일단 운전 체결 방식(One Stage 운전 체결 방식)으로 패턴을 프로그램하여 10,000[rpm] 고속 운전 후 목표 토크로 정확히 체결됨을 확인하였으며 토크 리플에 의한 가체결 토크 검출의 문제점도 외란관측기을 사용하여 해결하였고 실험을 통해 검증하였다.
화학 공정의 주요 설비 중 하나인 증류탑은 물질들의 끓는점 차이를 이용하여 혼합물에서 원하는 생산물을 분리하는 설비이며 증류 공정은 많은 에너지가 소비되기 때문에 최적화 및 운전 예측이 필요하다. 본 연구의 대상 공정은 공급처에 따라 원료의 조성이 일정하지 않아 정상 상태로 운전이 어려워 효율적인 운전이 어렵다. 이를 해결하기 위해 데이터 기반 예측 모델을 이용하여 운전 조건을 예측 할 수 있다. 하지만 미가공 공정 데이터에는 이상치 및 노이즈가 포함되어 있어 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 연구에서는 인공 신경망 모델인 Long short-term memory (LSTM)과 Random forest (RF)를 사용하여 모델을 최적화한 후, 데이터 전처리 방법으로 Low-pass filter와 One-class support vector machine을 사용하여 데이터 전처리 방법 및 범위에 따른 예측 성능을 비교하였다. 각 모델의 예측 성능과 데이터 전처리의 영향은 R2과 RMSE를 사용하여 비교하였다. 본 연구의 결과, 전처리를 통해 LSTM의 경우 R2은 0.791에서 0.977으로 RMSE는 0.132에서 0.029로 각각 23.5%, 78.0% 향상되었고, RF의 경우 R2은 0.767에서 0.938으로 RMSE는 0.140에서 0.050으로 각각 22.3%, 64.3% 향상되었다.
스마트카드, USB token과 같은 저 전력 정보보호장치의 가장 큰 위협요소인 부채널 공격은 장치 내부에 구현된 암호 알고리즘의 이론적인 안전도와는 무관하게 적용될 수 있다. 특히, 부채널 공격들 중에서 차분 전력분석 공격은 적용이 쉽고 근본적인 방어가 어려워서 매우 위협적인 공격이지만 공격을 적용하기 위해서는 측정된 모든 신호가 시간축 상에서 매우 잘 정렬된 신호라는 전제조건이 필요하기 때문에, 트리거 지터링, 잡음, 차분 전력 분석 공격 방어책 등 여러 요인들에 의해 시간축 상에 정렬되지 않은 측정된 신호를 정렬하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 신호 정렬 방법들은 측정된 신호의 시간축 상의 위치만을 정렬하는 방법들이어서, 랜덤 클럭을 이용하여 알고리즘의 수행 시간(시간축 상의 신호 크기)을 변화시키는 차분 전력 분석 대응 방법에는 적용이 되지 않는다. 본 논문에서는 측정된 소비 전력 신호를 보간(interpolation)과 추출(decimation) 과정을 통해서 시간축 상에서 위치뿐만 아니라 크기도 동시에 정렬시키는 향상된 신호 정렬 방법을 제안하였다. 또한 랜덤 클럭 방식의 차분 전력 분석 공격 방어대책이 구현된 스마트카드 칩에 개선된 신호 정렬 방법을 적용하여 차분 전력 분석 공격이 효과적으로 적용됨을 실험적으로 확인하였다.
최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
Dong Wook Kim;Jiyeon Ha;Yousun Ko;Kyung Won Kim;Taeyong Park;Jeongjin Lee;Myung-Won You;Kwon-Ha Yoon;Ji Yong Park;Young Jin Kee;Hong-Kyu Kim
Korean Journal of Radiology
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제22권4호
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pp.624-633
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2021
Objective: To evaluate the reliability of CT measurements of muscle quantity and quality using variable CT parameters. Materials and Methods: A phantom, simulating the L2-4 vertebral levels, was used for this study. CT images were repeatedly acquired with modulation of tube voltage, tube current, slice thickness, and the image reconstruction algorithm. Reference standard muscle compartments were obtained from the reference maps of the phantom. Cross-sectional area based on the Hounsfield unit (HU) thresholds of muscle and its components, and the mean density of the reference standard muscle compartment, were used to measure the muscle quantity and quality using different CT protocols. Signal-to-noise ratios (SNRs) were calculated in the images acquired with different settings. Results: The skeletal muscle area (threshold, -29 to 150 HU) was constant, regardless of the protocol, occupying at least 91.7% of the reference standard muscle compartment. Conversely, normal attenuation muscle area (30-150 HU) was not constant in the different protocols, varying between 59.7% and 81.7% of the reference standard muscle compartment. The mean density was lower than the target density stated by the manufacturer (45 HU) in all cases (range, 39.0-44.9 HU). The SNR decreased with low tube voltage, low tube current, and in sections with thin slices, whereas it increased when the iterative reconstruction algorithm was used. Conclusion: Measurement of muscle quantity using HU threshold was reliable, regardless of the CT protocol used. Conversely, the measurement of muscle quality using the mean density and narrow HU thresholds were inconsistent and inaccurate across different CT protocols. Therefore, further studies are warranted in future to determine the optimal CT protocols for reliable measurements of muscle quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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