본 논문에서는 전방 표적을 탐지하기 위한 모노스태틱 지형 영상 레이더의 블록 처리 기법을 설명한다. 모노스태틱 지형 영상 레이더는 초광대역 레이더이고 dechirp-on-receive 처리를 수행하기 때문에 합성개구면 레이더의 다양한 기존의 영상화 기법을 적용하기는 어렵다. 본 논문에서는 적용 가능한 영상화 기법으로서 각 블록별로 거리 및 방위각 압축을 수행하는 블록 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 도출 과정을 제시하고, 시뮬레이션과 시험 결과를 분석함으로써 제안하는 기법의 성능과 타당성을 검증한다.
전 세계적으로 통신발달, 수명연장 등의 이유로 1인 가구가 급증하고 있으며 그에 따라 고독사 등의 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고 사생활 침해가 없이 혼자서도 건강한 삶을 유지할 수 있도록 본 논문은 IR-레이더 및 레이저 변위센서를 이용하여 원거리 비접촉 생체신호 측정이 가능한 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 원거리에서 비접촉으로 생체신호를 측정하는 방법으로, 실내 위치추적을 위한 IR 레이더 시스템과 비접촉 생체신호 측정을 위한 변위센서, 그리고 센서를 목표지점으로 이동하는 구동부로 구성되며 기존의 1m에 불과하던 생체신호 측정거리를 8m이상으로 늘릴 수 있는 시스템이다. 제안된 시스템을 실험을 통하여 타당성을 검증한 결과 정상적으로 측정이 가능하였다.
본 논문에서는 임펄스 유사 신호 복사를 위한 안테나 설계 방법에 대하여 기술하였다. 임펄스 유사 신호의 스펙트럼은 수GHz의 대역을 가지는 파형으로 안테나의 설계도 광대역에 걸쳐 동작할 수 있도록 설계됨과 동시에 근거리 임펄스 레이더 응용에 활용되기 위해서는 시영역에서의 복사 펄스를 반영한 설계가 필요하다. 시영역에서의 복사 펄스 특성을 반영한 비발디 안테나를 설계하였고 안테나의 특성을 주파수 영역 및 시영역에서 검증하였다. 설계된 안테나는 약 1.8GHz에서 10GHz 이상의 광대역을 거쳐 동작함을 확인할 수 있으며 안테나의 입력임피던스는 1GHz 이후부터 10GHz까지 광대역에 걸쳐 100 Ω에 유사한 값으로 안정적으로 수렴함을 측정 및 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있다. 전방향으로 복사되는 파형의 특성을 시영역에서 30도 간격으로 확인하였으며 안테나로부터 복사되는 파형은 지향성을 가짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 근거리 탐지 응용분야와 같은 지표투과레이더 설계에 활용 가능할 것으로 보인다.
본 연구에서는 UWB(Ultra Wide Band width)기술인 임펄스 기술을 이용하여 초광대역 지반탐사 레이다를 개발하였다. 국내에서 사용되는 지반탐사 레이다는 대부분 수입품에 의존하고 있으며 이는 국내의 토양환경이나 측정 조건 등을 고려하지 않은 제품이기 때문에 기대만큼 만족도를 주지 못하고 있다. 따라서 국내 토양환경의 대부분을 차지하는 점토질에 대한 분석과 함께 지반탐사를 위한 최적의 주파수를 분석하고 이를 바탕으로 국내환경에 적합한 지반탐사 레이다를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 100$\sim$300MHz외 주파수 대역을 가지는 임펄스를 이용하여 지반탐사 레이다 시제품을 개발하였으며 측정결과에서 지하 50cm$\sim$1m 이내에 매설된 금속 매설물들을 모두 검출하였으며 3m 범위까지 레이더 탐지가 가능함을 확인하였다. 기능 구현시 관련 프로그램 및 측정조건 등을 모두 모듈화 하여 향후 기능개선 및 적용분야 확대에 응용이 가능하도록 하였다.
실내용 IR-UWB 레이더를 기반한 침입 탐지, 추적 시스템을 지원하기 위한 미들웨어 설계를 제안한다. 이 미들웨어의 설계는 다수의 측정 구역으로부터 받은 연속적인 데이터의 관리에 초점이 있다. 효율적인 데이터 관리를 위해 레이더 소프트웨어 플랫폼을 기능적으로 구분하여 설계하고 연동하였다.
본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.
Various active microwave imaging techniques have been developed for cancer detection for past several decades. Both the microwave tomography and the UWB radar techniques, constituting functional microwave imaging systems, use the electrical property contrast between normal tissues and malignancies to detect the latter in an early development stage. Even though promising simulation results have been reported, the understanding of the functional microwave imaging diagnostics has been relied heavily on the complicated numerical results. We present a computationally efficient and physically instructive analytical electromagnetic wave channel models developed for functional microwave imaging system in order to detect especially the breast tumors as early as possible. The channel model covers the propagation factors that have been examined in the previous 2-D models, such as the radial spreading, path loss, partial reflection and transmission of the backscattered electromagnetic waves from the tumor cell. The effects of the system noise and the noise from the inhomogeneity of the tissue to the reconstruction algorithm are modeled as well. The characteristics of the reconstructed images of the tumor using the proposed model are compared with those from the confocal microwave imaging.
본 논문은 기존의 단순한 수위측정 방식과는 달리 저수지 및 사방댐 등의 담수량 및 토사의 퇴적량을 단위체적블록 객체모델링을 통하여 실시간 측정하고, 해당 정보를 영상 정보와 같이 제공하는 IoT기반 소규모 저수지/사방댐 담수량 및 토사량 모니터링 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 점차 강화되고 있는 사방댐 관리규정과 함께 보다 정확한 준설계획의 수립과 효율적인 물 관리가 가능하고, 산사태 등의 재해사고 방지에 매우 효과적이다.
최근 사물인터넷(internet of things: IoT) 스마트 홈 시스템과 관련하여 레이다 기반의 다양한 생체신호 탐지 기법들이 개발되고 있다. 생체신호는 폐에 의한 호흡수와 심장에 의한 심장박동수로 정의되며, 이는 일반적으로 흉부 또는 등의 미세한 움직임을 야기한다. 이때, 이 미세한 움직임은 레이다 수신신호의 위상을 변화시키기 때문에, 생체신호는 주로 위상 변화에 대한 스펙트럼 분석을 통해 탐지된다. 하지만, 호흡수와 달리 심장박동수에 의한 위상 변화는 매우 미약하기 때문에 실제 측정환경에서는 다양한 원인들로 인해 심장박동수가 오탐지될 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 먼저 생체신호 오탐지를 야기하는 원인들을 분석한 후, 이를 바탕으로 효과적인 생체신호 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 1) 위상 분리, 2) 위상 미분 및 필터링, 3) 생체신호 탐지, 그리고 4) 오탐지율 감소 단계로 구성되며, IR-UWB(Impulse-Radio Ultra-Wideband)를 사용한 실험 결과에서 보다 효율적이고 정확하게 생체신호가 탐지됨을 확인할 수 있었다.
도플러 레이더에 응용할 목적으로 전압제어 발진기와 주파수 혼합기가 합쳐진 10.525GHz 자체발진 혼합기 반도체 IC 칩을 실리콘 CMOS 기술을 이용하여 설계하였다. 자체발진 혼합기에 포함된 p-코어 형태의 VCO는 송신신호에 포함된 잡음을 최소화한다. 이 잡음 최소화는 센싱 가능 거리를 늘여서 움직임 감지센서의 도달거리와 도달감도에 유리한 방향으로 작용한다. 위상잡음에 대한 시뮬레이션 결과 P-코어로 설계된 VCO는 1MHz 오프셋에서 -106.008dBc/Hz, 25MHz 오프셋에서 -140.735dBc/Hz의 잡음특성을 가짐으로써 N-코어 및 NP-코어로 설계된 VCO에 비하여 우수한 잡음 특성을 보였다. 본 연구에 의한 p-코어로 설계된 VCO를 이용하여 자체 발진 혼합기를 구현한다면 도달거리와 도달감도가 우수한 움직임 감지센서를 제작할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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