보안 시스템에는 다양한 센서가 사용되고 있지만, 사생활 문제가 논란이 됨에 따라 레이다 센서가 대안으로 제시되고 있다. 그 중 PD (Pulse Doppler) 레이다는 짧은 펄스를 사용함으로써 수신부 복잡도가 증가하는 문제가 존재하나, FMCW (Frequency modulated continuous wave) 레이다는 그러한 제한이 적다는 장점이 있다. 그러나, FMCW 레이다는 2D-FFT (2-dimensional fast Fourier transform)를 사용하므로 기존의 센서에 비해서 상대적으로 높은 복잡도를 가지며, 정지해있는 표적에 대해 사람과 사물을 구분하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 1D-FFT와 위상 변화만으로 호흡 여부를 확인하여 사람과 사물을 구분할 수 있는 레이다 신호처리 프로세서의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 기반으로 설계하여 FPGA 디바이스에 기반하여 구현 및 검증하였다. LUT (Look up table) 6,425개, register 4,243개, 12,288개의 memory bit로 구현하여 92.1%의 정확도로 대상의 호흡 여부를 확인할 수 있음을 확인하였다.
하천의 세굴은 교각 주변의 흙을 침식시켜 교각의 횡방향 지지력을 저감시키고 구조물의 건전도를 저하시키게 된다. 본 연구에서는 세굴이 구조물의 건전도에 미치는 영향을 살펴보고자 주변지반의 굴착에 따른 교각의 고유진동수 측정실험을 수행하였다. 폐교예정인 만경강교의 우물통기초 교각에서 충격진동시험을 수행하였다. 교각의 상단, 중앙, 하단에 가속도계를 부착하고 세 지점을 타격하여 가속도를 계측하였다. 실험 결과, 타격위치에 따른 가속도 측정값 중 상단타격이 일관되고 합리적인 가속도 결과를 보여주었다. 계측된 가속도는 고속 푸리에 변환(FFT)을 통하여 주파수 영역으로 변환되었고, 이를 이용하여 고유진동수를 측정하였다. 또한, 세굴이 교각의 고유진동수 변화에 미치는 영향을 분석하기 위하여 교각 주변 지반을 굴착하면서 고유진동수의 변화를 측정하였다. 그 결과, 굴착 깊이에 따라 고유 진동수가 감소하는 경향을 보여주었지만, 우물통 기초형식이 큰 강성을 가지고 있어 그 감소폭은 작은 것으로 나타났다.
Fresh PM2.5 smokes emitted from combustion of four biomass materials (pellet, palm fruit fiber (PFF), PKS, and sawdust) in a laboratory-controlled environment were characterized using an attenuated total reflectance-fourier transform infrared (ATR-FTIR) technique. In smoke samples emitted from combustion of pellets, PFF and PKS, which is being used as boiler fuels for greenhouses in rural areas, the organic carbon/elemental carbon (OC/EC) ratios in PM2.5 were very high (14.0-35.5), whereas in sawdust smoke samples they were significantly low (<4.0) due to the combustion method close to flaming combustion. ATR-FTIR analysis showed that OH(3400-3250 cm-1), CH3(2958-2840 cm-1), CH2(2910 cm-1 and 2850 cm-1), ketone(1726-1697 cm-1), C=C(1607-1606 cm-1 and 1515-1514 cm-1), lignin (1463-1462 cm-1 and 1430-1428 cm-1) and -NO2(1360-1370 cm-1) peaks were identified in all biomass burning (BB) smoke samples. However, additional peaks appeared depending on the type of biomass. Among the four types of biomass materials, an additional peak of the methylene group CH3(2872-2870 cm-1) appeared only in PFF and PKS smoke samples, and a peak of C=O(1685 cm-1) was also confirmed. And in the case of PKS smoke samples, a peak of aromatic C=C(1593 cm-1 and 1476 cm-1) that did not appear in other BB samples was also observed. This indicates that the molecular structure of organic compounds emitted during BB differs depending on the type of biomass materials. The results of this study are expected to provide valuable information to more specifically reveal the effect of BB on PM2.5 collected in the atmospheric environment.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
대마씨의 외종피를 탈각하여 Tetrahydrocanabinol이 제거된 헴프씨드는 건강식품으로 각광받고 있으며, 헴프씨드 오일은 α-linolenic acid 및 γ-linolenic acid 등의 다가 불포화 지방산 및 지용성 비타민 등이 풍부하여, 인지 기능 및 운동기능 개선, 콜레스테롤 감소, 혈관 염증 완화, 혈전 생성 억제, 신경세포 손상 방지 등의 효능이 알려지면서 수요가 급증하고 있다. 현재 헴프씨드 오일은 여타의 식물성 유지(콩기름, 옥수수유, 올리브유, 카놀라유, 아미씨유)보다 45~140배 이상 고가로 판매되고 있다. 본 연구에서는 FTIR, FTIR-Raman, ATR-FTIR-MIR spectroscopy와 같은 고가의 장비와 전문인력에 의한 분석 없이도 헴프씨드 오일의 진위여부를 판별할 수 있는 간편한 UV-Vis spectrophotometry법을 개발하고자 하였으며, 다양한 오일의 245, 305, 및 415 nm 흡광도를 측정하고, 245/415 nm 및 305/415 nm에서의 흡광도의 비를 계산하여 12.9 및 9.6이 나타나는 경우 헴프씨드 오일임을 확인하였다. 콩기름, 옥수수유, 카놀라유 및 아미씨유의 경우에는 각각 35.4~61.8 및 29.7~50.8을 나타내어 헴프씨드 오일과 쉽게 구분 가능하였다. 상기의 방법은 헴프씨드 오일에 여타의 식물성 유지류를 혼합하는 경우에도 혼합 여부 판별에 이용 가능하였다.
Objective: Feed molecular structures can affect its availability to gastrointestinal enzymes which impact its digestibility and absorption. The molecular spectroscopy-attenuated total reflectance Fourier transform infrared vibrational spectroscopy (ATR-FTIR) is an advanced technique that measures the absorbance of chemical functional groups on the infrared region so that we can identify and quantify molecules and functional groups in a feed. The program aimed to reveal the association of intrinsic molecular structure with nutrient supply to animals from canola feedstocks and co-products from bio-oil processing. The objective of this study was to characterize special intrinsic carbohydrate and protein-related molecular structure spectral profiles of feedstock and co-products (meal and pellets) from bio-oil processing from two source origins: Canada (CA) and China (CH). Methods: The samples of feedstock and co-products were obtained from five different companies in each country arranged by the Canola Council of Canada (CCC). The molecular structure spectral features were analyzed using advanced vibrational molecular spectroscopy-ATR-FTIR. The spectral features that accessed included: i) protein-related spectral features (Amide I, Amide II, α-helix, β-sheet, and their spectral intensity ratios), ii) carbohydrate-related spectral features (TC1, TC2, TC3, TC4, CEC, STC1, STC2, STC3, STC4, TC, and their spectral intensity ratios). Results: The results showed that significant differences were observed on all vibrationally spectral features related to total carbohydrates, structural carbohydrates, and cellulosic compounds (p<0.05), except spectral features of TC2 and STC1 (p>0.05) of co-products, where CH meals presented higher peaks of these structures than CA. Similarly, it was for the carbohydrate-related molecular structure of canola seeds where the difference between CA and CH occurred except for STC3 height, CEC and STC areas (p>0.05). The protein-related molecular structures were similar for the canola seeds from both countries. However, CH meals presented higher peaks of amide I, α-helix, and β-sheet heights, α-helix:β-sheet ratio, total amide and amide I areas (p<0.05). Conclusion: The principal component analysis was able to explain over 90% of the variabilities in the carbohydrate and protein structures although it was not able to separate the samples from the two countries, indicating feedstock and coproducts interrelationship between CH and CA.
Markov envelope as a theoretical solution of the parabolic wave equation with Markov approximation for the von Kármán type random medium is studied and approximated with the convolution of two probability density functions (pdf) of normal and gamma distributions considering the previous studies on the applications of Radiative Transfer Theory (RTT) and the analysis results of earthquake records. Through the approximation with gamma pdf, the constant shape parameter of 2 was determined regardless of the source distance ro. This finding means that the scattering process has the property of an inhomogeneous single-scattering Poisson process, unlike the previous studies, which resulted in a homogeneous multiple-scattering Poisson process. Approximated Markov envelope can be treated as the normalized mean square (MS) envelope for ground acceleration because of the flat source Fourier spectrum. Based on such characteristics, the path duration is estimated from the approximated MS envelope and compared to the empirical formula derived by Boore and Thompson. The results clearly show that the path duration increases proportionately to ro1/2-ro2, and the peak value of the RMS envelope is attenuated by exp (-0.0033ro), excluding the geometrical attenuation. The attenuation slope for ro≤100 km is quite similar to that of effective attenuation for shallow crustal earthquakes, and it may be difficult to distinguish the contribution of intrinsic attenuation from effective attenuation. Slowly varying dispersive delay, also called the medium effect, represented by regular pdf, governs the path duration for the source distance shorter than 100 km. Moreover, the diffraction term, also called the distance effect because of scattering, fully controls the path duration beyond the source distance of 300 km and has a steep gradient compared to the medium effect. Source distance 100-300 km is a transition range of the path duration governing effect from random medium to distance. This means that the scattering may not be the prime cause of peak attenuation and envelope broadening for the source distance of less than 200 km. Furthermore, it is also shown that normal distribution is appropriate for the probability distribution of phase difference, as asserted in the previous studies.
Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.
광학 윈도우, 프리즘, 렌즈 등에 사용되는 CaF2 단결정은 3개의 부격자를 가진 face-centered cubic(FCC) 구조를 가지고 있으며 밴드갭(12 eV)이 크고 넓은 파장영역에서 투과율이 우수하고 굴절률이 낮다는 특징이 있다. CaF2 단결정 성장은 대표적으로 높은 생산효율과 큰 결정을 만들 수 있는 초크랄스키(Czochralski) 방법으로 생산되고 있다. 이 연구에서는 초크랄스키 방법으로 성장한 일본의 Nikon 사와 미국의 M TI 사 (100)면, (111)면의 CaF2 단결정 상용화 웨이퍼의 결정성과 결함밀도를 분석하기 위해 X선 회절(XRD), XRC(X-ray rocking curve) 측정 및 Chemical Etching을 수행하였고 푸리에 변환 적외선 분광법(FT-IR)과 UV-VIS-NIS을 이용하여 CaF2 결정의 광학적 특성을 분석하였다. 다양한 분석 결과를 통해 CaF2 단결정의 다양한 분야에서의 응용가능성을 체계적으로 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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