본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 각 부밴드에 대한 영역별 대역간 양방향 예측과 확장된 SPIHT (set partition in hierarchical trees)를 이용한 효율적인 인공위성 다분광 화상데이터의 압축 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 가시광선 영역과 적외선 영역에서 다른 대역과 분광적 상관성이 큰 대역을 기준대역 (feature band)으로 각각 결정하고, 이 대역들에 대해 웨이블릿 변환 (wavelet transform, WT)을 행한 후 SPIHT를 행하여 부호화함으로써 대역내 (intraband) 중복성을 제거한다. 기준대역과 대역간 상관성이 큰 예측대역 (prediction band)들에 대해서는 웨이블릿 변환을 행한 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역분류를 하고, 각 부밴드에 대한 영역별 대역간 양방향 예측 (classified interband bidirec- tional prediction)을 행함으로써 대역간 (interband) 중복성을 제거하여 압축 효율을 향상시킨다. 또한 확장된 SPIHT의 부호화 효율을 높이기 위해 예측오차의 최대값에 따라 재배열된 대역들에 대해 확장된 SPIHT를 행하여 예측오차를 부호화함으로써, 예측에 따른 오차를 보상하여 화질을 향상시킨다. 실제 다분광 화상데이터에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 부호화 효율이 기존의 방법에 비하여 우수함을 확인하였다.
손상이 발생할 경우 복합재료의 기계적 물성치는 급격한 저하를 유발한다 특히, 조류충돌, 우박, 지상 이착륙 상황에서의 타이어 조각이나 돌조각 등과 같은 작은 질량에 의한 고속충격은 구조물과 서브시스템에 심각한 손상을 유발한다. 이런 복합재 적층판에서의 손상은 기존의 전통적인 방법으로 감지하기가 어려우며, 단일 감지 기술만을 이용하여 믿을 만한 손상평가 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 고분자 압전필름 센서를 이용하여 복합 적층판에서의 충격에 의한 손상의 개시 시점 및 확장을 탐지하였다. 획득한 센서신호는 시간-주파수 분석법인 웨이블릿 변환과 단시간 푸리에 변환을 적용하였으며, 초음파 C-scan과 전자현미경을 이용하여 시편에서의 손상 확장을 검사하였다 이 연구에서는 다양한 감지기술, 특히 고분자 압전 필름센서를 이용하여 복합재 적층판에서의 고속충격 손상 특성을 확인하였다.
It is difficult to control children who exhibit negative behavior in dental clinics. Various methods are used for preventing pediatric dental patients from being afraid and for eliminating the factors that cause psychological anxiety. However, when it is difficult to apply this routine behavioral control technique, sedation therapy is used to provide quality treatment. When the sleep anesthesia treatment is performed at the dentist's clinic, it is challenging to identify emergencies using the current breath detection method. When a dentist treats a patient that is under the influence of an anesthetic, the patient is unconscious and cannot immediately respond, even if the airway is blocked, which can cause unstable breathing or even death in severe cases. During emergencies, respiratory instability is not easily detected with first aid using conventional methods owing to time lag or noise from medical devices. Therefore, abnormal breathing needs to be evaluated in real-time using an intuitive method. In this paper, we propose a method for identifying abnormal breathing in real-time using an intuitive method. Respiration signals were measured using a 3M Littman electronic stethoscope when the patient's posture was supine. The characteristics of the signals were analyzed by applying the signal processing theory to distinguish abnormal breathing from normal breathing. By applying a short-time Fourier transform to the respiratory signals, the frequency range for each patient was found to be different, and the frequency of abnormal breathing was distributed across a broader range than that of normal breathing. From the wavelet transform, time-frequency information could be identified simultaneously, and the change in the amplitude with the time could also be determined. When the difference between the amplitude of normal breathing and abnormal breathing in the time domain was very large, abnormal breathing could be identified.
저속충격에 의한 복합재의 파손 모드를 규명하기 위하여 PVDF 센서를 이용한 신호취득 방법과 측정된 PVDF 센서 신호를 시간-주파수 분석법 (time-frequency analysis)인 국소 퓨 리에 변환 및 웨이블렛 변환을 적용하여 분석할 수 있는 실험적 전차에 대하여 고찰하였다. 고분자 암전센서를 이용하여 저속충격시 발생할 수 있는 여러 충격손상 형태 모재균열, 층간분리, 섬유파단에 의한 응력파 측정 가능성을 고찰하기 위하여 일련의 저속충격 시험을 수행하였다. 충격 시험 후, 저속 충격을 받은 적층판에 대하여 C-scan 과 단면 검사를 통하여 센서 신호, 손상 모드 및 크기에 대한 상관관계를 고찰하였다. 센서신호의 취득과 신호분석을 통하여 저속충격의 발생/진행과정을 알 수 있는 많은 중요한 정보가 PVDF 센서신호에도 내재되어 있음을 알 수 있으며 PVDF 센서 신호를 주의 깊게 분석함으로써 저속 충격에 의한 복합재료의 손상 모드 규명이 가능하며 저속충격 위협에 대한 복합재 구조물의 건전성 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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