• 생물환경조절학회지
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• 제23권2호
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• pp.158-166
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• 2014

본 연구는 FDR(Frequency Domain Reflectometry) 센서를 이용하여 코코넛 코이어 배지에서 급액 공급관리에 적합한 수분측정 장소를 찾고 보다 정밀한 측정 방안을 제시하기 위한 기초 실험으로 급액구에서의 측정거리와 위치 그리고 노이즈 필터 사용에 따른 수분변화와 편차를 조사하였다. 시판되는 코코넛 코이어 슬라브 중 coir dust와 chip의 함량이 10:0, 7:3, 5:5, 3:7인 배지들을 사용했고 배지 윗면과 측면에 급액구부터 5, 10, 20, 30cm의 거리를 두어 센서를 설치하여 동일한 급액을 공급한 후 수분변화를 측정하였으며, 노이즈 필터 사용 여부에 따른 수분변화는 내부가 균일한 인공토양인 글라스 비드를 포수하여 설치간격 0, 6, 12, 21cm에서 측정하였다. 배지조성에 상관없이 센서가 급액구에 가까울수록 높은 수분함량 증가를 나타내었다. 배지 조성 3:7과 10:0에서는 윗면과 측면 측정에 따른 배지 수분함량 변화 특성이 차이를 보이지 않았으나 5:5와 7:3에서는 윗면을 측정시 보다 높은 수분함량 증가를 보였다. Chip 함량이 상대적으로 많은 3:7 배지에서는 다른 배지들보다 수분함량 증가가 낮았다. 노이즈 필터를 사용하게 되면 측정치 변동과 편차가 감소하였다. 따라서, 코코넛 코이어 배지에서 FDR센서를 이용해 배지 수분 계측시 급액구에 가까운 거리의 윗면을 측정하는 것이 급액 이후 배지내 변화를 관측이 용이하다. 다수의 센서를 사용하여 측정할 경우에는 센서간 간격을 21cm 이상으로 넓게 설치하도록 하며, 노이즈 필터는 측정 안정성 향상을 위해 사용을 권장한다.

• 한국어병학회지
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• 제34권2호
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• pp.255-259
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• 2021

This is the first report describing acute mass mortality occurred in juvenile olive flounder (Paralichthys olivaceus) caused by gas bubble disease (GBD). A total of 610 fish (average weight = 35 g), which were more than half of the fish acclimated at 17℃ in an aquarium, were killed within two days of acclimation. The dead and moribund fish showed excessively opened opercula and mouths, and occasionally, severe exophthalmia. Through microscopic observation, numerous gas emboli were found in the gills of the dead and live fish, while the fish were not infected with any microbial pathogens. The dissolved oxygen (DO) saturation level of the rearing water and seawater nearby the facility reached 145% and 286%, respectively, whereas other water quality parameters (such as salinity, pH, and chemical oxygen demand) were normal. The extreme saturation rate of seawater in the shore nearby seemed to be due to an enormous algal bloom that occurred there. Through molecular identification based on 18S rDNA sequences, the most dominant algal species was most closely related to Ulva californica (99.87% sequence identity) followed by U. prolifera, U. linza, and U. curvata (99.81%). Therefore, it can be concluded that supersaturated seawater due to mass algal bloom caused gas bubble disease in the olive flounder, leading to mass mortality. After technical adjustment, such as increased aeration, lowered water circulation rate, and inlet water filtration using micro-pore carbon filters, the DO level became normal, no further mortality occurred and the status of the fish was stabilized.

• 공업화학
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• 제24권6호
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• pp.668-671
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• 2013

본 연구에서는 정수기용 필터로 사용되는 활성탄 블록을 압출 방법으로 제조할 경우 활성탄 블록의 비표면적에 영향을 미치는 고분자 바인더의 특성에 관하여 고찰하였다. 고분자 바인더로 사용되는 Polyethylene의 입자 크기를 변화하여 그에 따른 활성탄 블록의 비표면적의 변화 및 수용액상에서 염소 이온의 흡착 특성을 연구하였다. FE-SEM을 이용하여 PE의 입자 크기 및 입자의 모양을 분석하였으며, 질소 흡 탈착을 이용하여 활성탄 및 활성탄 블록의 비표면적을 측정하였다. 비표면적 측정결과 원료 활성탄은 $1186(m^2/g)$, PE 바인더의 입자크기가 $200{\mu}m$일 때 $444(m^2/g)$, $20{\mu}m$일때 $940(m^2/g)$로 측정되었으며, 필터 성능을 확인하기 위하여 염소 흡착 실험을 실시하여 정수 성능을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.147-153
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• 2003

본 논문에서는 외부에 위치하는 소음원에 의하여, 창문 등과 같이 부분적인 개구부를 가지는 실내 공간에 소음이 전파될 때, 적응필터를 이용하여 이를 제어하는 능동 방음벽을 구현하였다. 적응필터의 수렴성을 증가시키기 위하여 다중채널 leaky LMS 알고리즘을 사용하였으며 창문 등의 개구부를 통하여 들어오는 소음을 제거하기 위하여 새로운 형태의 능동방음벽을 제안하였다. 기존의 ANC 기법을 이용한 기법과 제안한 기법을 TMS320C33 DSP를 이용한 실험을 통해 비교 분석하였다. 오차 마이크로폰의 위치에서는 ANB가 다소 좋은 결과를 얻었으나 두 경우 모두 비교적 좋은 결과를 얻을 수 있었지만, 전체 위치에서 소음의 감쇄를 소음계를 이용해 측정한 결과 ANB가 훨씬 좋은 결과를 보였다. ANC의 경우 보일러 소음의 경우는 평균적으로 차이가 거의 없었으며 위치에 따라서는 증가하는 곳도 있었으나, ANB의 경우는 단일 소음 및 보일러 소음 모두 증가하는 곳은 한 곳도 없었으며 평균적으로도 ANC의 경우보다 훨씬 좋은 결과를 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권5호
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• pp.333-340
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• 2002

생체신호 수집시 전력선 잡음은 일반적인 잡음원이다. 증가평가필터(Incremental Estimation Filter. IEF)는 생체신호, 특히, 심전도 (Electrocadiogram, ECG) 신호에 있어서 전력선 잡음을 제거하기 위해 사용되어 왔다. 증가평가필터의 잡음제거 성능에 영향을 미치는 상수 값의 증가인자는 입력신호에 따라서 경험적으로 혹은 실험적으로 결정되고 있다. 본 논문에서는 증가인자의 시변(time-varying) 제어를 위해 신경망을 이용한 증가평가필터 설계를 제시하고 있다. 제안된 증가평가필터는 인위적인 신호뿐만 아니라 MIT/BIH 데이터베이스의 실제 심전도 신호에 적용함으로써 평가하였으며, 잡음제거 성능의 상대적인 비교를 위해 적응잡음제거기와 기존의 증가평가필터등과 비교하였다. 실험결과 신경망에 근거한 증가평가필터는 수렴속도와 특정 주파수에서의 잡음제거에서 기존의 적응필터보다 우수함을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1846-1852
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에 다양한 디지털 기기들이 보급되고 있다. 하지만 영상을 획득하거나 전송하는 과정 등에서 잡음이 발생하여 정보를 훼손할 뿐 아니라, 시스템에 영향을 끼쳐 오류와 잘못된 동작을 일으킨다. 영상 잡음 중 대표적인 잡음으로 AWGN이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그 중 대표적인 방법으로 AF, A-TMF, MF 등이 있다. 기존의 필터들은 영상의 특성을 고려하기 어려워 고주파 성분이 많은 영역에서는 스무딩 현상이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 고주파영역에서도 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 표준편차 분포도를 구한 후, 커브 피팅 방식을 이용한 라플라스 분포의 확률밀도함수 가중치를 적용하여 최종 출력을 구한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.10-17
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• 2017

We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.

• 한국광학회지
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• 제22권6호
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• pp.276-282
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• 2011

펨토초 펄스형 자발적 매개하향변환에서 생성된 1.5 ${\mu}m$ 통신파장대역 광자쌍의 진동수 얽힘상태를 구현하고, 광섬유 기반 Hong-Ou-Mandel 간섭계를 이용하여 양자간섭 실험을 수행하였다. 각진동수 ${\omega}_1$과 ${\omega}_2$에 대응하는 두 광자의 파장은 저밀도 파장분할다중화(coarse wavelength division multiplexing, CWDM) 필터를 이용하여 선택하였고, 간섭계에서 경로차에 따른 두 검출기의 동시계수 측정에서 높은 선명도를 갖는 공간적인 맥놀이 형태의 간섭무늬를 관측하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.89-98
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• 2000

본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.