0.96$(Na_{0.5}K_{0.5})NbO_3$-0.04$(Ba_{(1-x)}Sr_x)TiO_3$ lead free piezoelectric ceramics were synthesized to enhance the piezoelectric properties of (Na,K)$NbO_3$. The systhesis and sintering method were the conventional solid state reaction method and general sintering method in air atmosphere. The polymorphic phase transition(PPT) was observed at all composition(0 $\leq$ x $\leq$ 0.05) when $(Ba_{(1-x)}Sr_x)TiO_3$ were added in the $(Na_{0.5}K_{0.5})NbO_3$. As Sr concentration was increased, grain size, dielectric loss(tan$\delta$) and mechanical quality factor($Q_m$) were decreased and piezoelectric constant($d_{33}$) and electromechanical coupling factor($k_p$) were increased within a limited value. The optimized piezoelectric and properties, $d_{33}$, $k_p$, $Q_m$, and tand, of 0.96$(Na_{0.5}K_{0.5})NbO_3$-0.04$(Ba_{(1-x)}Sr_x)TiO_3$ were 139 pC/N, 0.31 %, 95, 0.04 at the composition of x=0.04.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.301-304
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2008
Since longer wavelength microwave radiation can penetrate clouds, satellite passive microwave sensors can observe sea ice of the entire polar region on a daily basis. Thus, it is becoming popular to derive sea ice motion vectors from a pair of satellite passive microwave sensor images observed at one or few day interval. Usually, the accuracies of derived vectors are validated by comparing with the position data of drifting buoys. However, the number of buoys for validation is always quite limited compared to a large number of vectors derived from satellite images. In this study, the sea ice motion vectors automatically derived from pairs of AMSR-E 89GHz images (IFOV = 3.5 ${\times}$ 5.9km) by an image-to-image cross correlation were validated by comparing with sea ice motion vectors manually derived from pairs of cloudless MODIS images (IFOV=250 ${\times}$ 250m). Since AMSR-E and MODIS are both on the same Aqua satellite of NASA, the observation time of both sensors are the same. The relative errors of AMSR-E vectors against MODIS vectors were calculated. The accuracy validation has been conducted for 5 scenes. If we accept relative error of less than 30% as correct vectors, 75% to 92% of AMSR-E vectors derived from one scene were correct. On the other hand, the percentage of correct sea ice vectors derived from a pair of SSM/I 85GHz images (IFOV = 15 ${\times}$ 13km) observed nearly simultaneously with one of the AMSR-E images was 46%. The difference of the accuracy between AMSR-E and SSM/I is reflecting the difference of IFOV. The accuracies of H and V polarization were different from scene to scene, which may reflect the difference of sea ice distributions and their snow cover of each scene.
PSK(Pre-shared Secret Key) 기반 방식은 공개키 기반 알고리즘을 사용하여 세션키를 설정하는 방식보다 적은 계산 시간과 에너지를 사용하므로 경량화 장치로 구성되는 IoT 환경에 적절하다. PSK 기반 방식의 주요한 전제는 사전에 통신 주체 간에 PSK가 안전하게 설정되어야 한다는 것이다. 그러나 IoT 환경의 작은 센서나 액추에이터의 경우 설정을 위해 필요한 키보드, 모니터 같은 입출력장치가 부재하므로 기존 인터넷 장치들보다 PSK를 안전하게 설정하기가 어렵다. 특히 일반 사용자의 경우 보안전문지식이 부족하기 때문에 설정에 어려움이 있다. 따라서 공장에서 제조 시 설정되는 기본 값을 사용하거나 장치의 설치자가 설정하는 경우가 일반적이다. 이 경우 모든 설치자들과 제조사들을 신뢰할 수 있는지는 생각해 볼 문제이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 자원이 제한적인 소형 장치들을 대상으로, NFC(Near Field Communication)를 OOB(Out-Of-Band) 채널로 활용한 안전한 초기 설정 (secure bootstrapping) 기술을 제안한다.
뇌파 측정기는 의료용으로 주로 사용되는 유선 장비와 간편하게 사용되는 무선장비로 나뉜다. 이렇게 수집된 뇌파 신호는 신호 처리 시스템에서 목적에 맞게 특징 분석을 하게 된다. 무선 측정기의 경우 사용에 편리성을 제공하지만 실시간 신호 처리를 위한 계산력이 충분한 모바일 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 싱글보드 시스템에서 BCI 시스템의 응용을 위한 뇌파신호 처리를 시도하였다. 불행하게도 싱글보드 시스템은 기존 신호 처리 시스템과는 달리 연산 성능이 제한이 되는데 여러 대의 싱글보드 시스템을 이용하여 병렬처리 함으로써 연산 성능의 향상을 시도하였다. 그 결과 뇌파 신호 처리 알고리즘의 연산성능이 초선형으로 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.
사용자의 의도와 주변 환경과 연관된 정보를 습득함으로서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅에 관련된 중요한 연구 중에 하나이다. 기존 연구는 컨텍스트-인식의 대상으로 사용자와 주변 환경으로 한정하고, 서비스를 제공하기 위하여 식별자 정보를 운영하는 서버나 센서를 연동한 센싱 기반의 미들웨어를 제시하고 있다. 사용자와 주변 환경으로 한정된 컨텍스트-인식서비스는 중복된 센싱과 불필요한 검색의 문제 및 사용자의 익명성 문제를 야기한다. 또한, 중앙 집중형의 컨텍스트-인식 시스템은 서비스의 관리와 운영을 위해 많은 비용 요구한다. 본 논문에서는 자생적 컨텍스트 서비스 모델을 제안하여 컨텍스트-인식 단계를 단순화하고, 사용자의 휴대용 디바이스에 컨텍스트-인식 정보를 분산 관리하는 미들웨어를 설계하여 기존 컨텍스트-인식 시스템의 관리 및 운영에서 발생하는 문제점을 최소화 한다.
소형무인항공기의 경우 유효탑재하중의 여유가 많지 않기 때문에 AHRS의 소형화가 필요하다. 본 논문에서는 소형무인항공기를 위해 소형, 경량으로 설계 제작한 AHRS의 성능을 가속도 외란이 적은 환경에서 시험하고 평가하였다. 센서는 저가의 MEMS 제품을 사용했으며 자세 보정을 위해 가속도계와 지자기계가 같이 사용되었다. 자세계산에는 특이점이 존재하지 않고 비교적 계산이 간단한 쿼터니언을 사용했으며 자세 보정 알고리듬에는 칼만필터가 사용되었다. 본 논문에서는 소형무인항공기에 성공적으로 적용된 사례가 있는 상용 항법장치와의 비교를 통해 설계된 AHRS의 성능시험을 진행하였다. 설계된 AHRS의 자세 데이터가 상용 항법장치와 수직축 $0.5^{\circ}$이내, 수평축 $1.5^{\circ}$ 이내로 허용 가능한 차이를 가지는 것을 보였으며, 본 시험환경 내에서 소형무인항공기제어에 적합한 자세각 출력을 내는 것을 확인하였다.
노동집약적 산업인 건설 산업에서 정확한 노무정보 수집과 관리는 매우 중요하다. 효율적인 노무정보 관리를 위한 방안으로 RFID를 활용한 연구 및 적용사례가 증가하고 있다. 하지만 RFID리더기의 경제적 부담, 동선방해 등의 이유로 현장출입구라는 한정적인 장소에 설치함으로써 출역관리라는 극소정보에 국한되어 관리되고 있다. 출역관리 외의 노무정보 및 안전정보는 현재 현장수첩에 수기 후 PC를 통한 웹 입력의 2중 작업이 이루어지고 있으며 이를 효율적으로 기록 및 관리하기 위한 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 RFID출역관리 기반시스템에 스마트폰 어플리케이션으로 인식이 가능한 QR-코드를 부착하여 하나의 카드로 통합노무정보를 관리하는 프로토타입 어플리케이션을 개발하여 현장 적용테스트 및 기존 방식과 비교를 통하여 효과를 검증하고자 한다.
본 논문에서는 Virtual Mass-Spring-Damper 모델을 사용하여 이동로봇과 주위 물체와의 관계를 모델링하고 장애물의 충돌벡터를 검출하여 가상의 척력을 발생시키는 가상 임피던스 방법을 제안하였다. 이를 위하여 원격지 슬래이브 로봇의 주위 환경 정보 즉, 이동 로봇과 장애물과의 거리 및 접근 속도 등의 정보를 조작자에게 입체적으로 전달하기 위해 조이스틱의 각축에 연결된 모터를 이용하여 힘을 발생시킬 수 있도록 한다. 제안한 방법의 실제 로봇적용에 앞서 이동로봇의 장애물 회피 시뮬레이션을 통하여 알고리즘을 검증하였다.
영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.
본 논문에서는 백색광 간섭현상 (white light interferometry)을 위한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘으로 간섭기의 광경로 절대길이 (absolute optical path length)를 정확하게 측정할 수 있다. 그리고 제안하는 알고리즘은 간섭 무늬 (fringe scan)의 상호 상관관계 함수 (cross-correlation function)와 가설 검증을 사용한다. 가설 검증은 간섭 무늬의 상호 상관관계 함수가 대칭이 되는 봉우리를 영차 간섭 봉우리 (zero order fringe peak) 후보자로 선정함으로써 영차 간섭 봉우리를 오판할 확률을 줄인다. 산탄잡음(shot noise)이 제안된 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 조사하였다. 모의 실험결과와 보외법 (extrapolation)을 사용하여 신호대산탄잡음비 (signal-to-shot noise ratio)가 31 dB 보다 클 때의 알고리즘의 성능을 예측하였다. 간섭 봉우리의 세 가지 매개변수 변화 (신호대산탄잡음비, 간섭 스캔 샘플링율 광원의 가간섭성 길이)에 따른 영차 간섭 봉우리 추정 오차를 계산하였다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 영차 간섭 무늬 봉우리를 정확하게 판별할 수 있음을 보여주었다. 제안하는 신호처리 알고리즘은 소프트웨어적인 기법으로서 경제적이고 속도가 빠르며 간단한 알고리즘이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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