• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.123-128
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• 2022

SRM(Switched Reluctance Motor)의 토크는 인덕턴스의 기울기에 비례하여 발생하기 때문에 비선형 토크 특성을 가지며 토크 맥동이 크고 소음이 심한 단점을 가지고 있다. 특히 SRM의 상용화에 가장 큰 장해 요인으로 작용하고 있는 것은 회전축에서 발생하는 맥동 토크로 이에 의해 기기자체는 물론이고 주변장치에까지 여러 가지 악영향을 미친다. 따라서 맥동 토크를 저감시키는 방법으로 다양한 방안이 국내외 연구자들에 의하여 발표되었고 히스테리시스 제어기의 경우 초핑 제어에 비해 평활한 전류를 흘려줄 수 있다는 장점이 있다는 연구결과가 있다. 그러나 히스테리시스 밴드를 결정함에 있어서 밴드가 너무 작을 경우 많은 스위칭으로 인한 스위칭 손실과 엔코더의 사용 시 불안정한 초기 기동을 야기할 수 있는 둥의 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 속도오차에 따른 히스테리시스 밴드의 변화를 통하여 보다 안정적이고 빠른 속도응답을 가지면서 정상상태에서 토크 리플을 줄일 수 있는 가변 히스테리시스 제어기에 대하여 연구하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.89-98
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• 2022

딥러닝 기술이 여러 분야에 적용되면서 딥러닝 모델의 보안 문제인 적대적 공격기법 연구가 활발히 진행되었다. 적대적 공격은 이미지 분야에서 주로 연구가 되었는데 최근에는 모델의 분류 결과만 있으면 공격이 가능한 의사 결정 공격기법까지 발전했다. 그러나 오디오 분야의 경우 적대적 공격을 적용하는 연구가 비교적 더디게 이루어지고 있는데 본 논문에서는 오디오 분야에 최신 의사 결정 공격기법을 적용하고 개선한다. 최신 의사 결정 공격기법은 기울기 근사를 위해 많은 질의 수가 필요로 하는 단점이 있는데 본 논문에서는 기울기 근사에 필요한 벡터 탐색 공간을 축소하여 질의 효율성을 높인다. 실험 결과 최신 의사 결정 공격기법보다 공격 성공률을 50% 높였고, 원본 오디오와 적대적 예제의 차이를 75% 줄여 같은 질의 수 대비 더욱 작은 노이즈로 적대적 예제가 생성 가능함을 입증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권6호
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• pp.673-686
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• 2022

Deep learning algorithms for Structural Health Monitoring (SHM) have been extracting the interest of researchers and engineers. These algorithms commonly used loss functions and evaluation indices like the mean square error (MSE) which were not originally designed for SHM problems. An updated loss function which was specifically constructed for deep-learning-based structural damage detection problems has been proposed in this study. By tuning the coefficients of the loss function, the weights for damage localization and quantification can be adapted to the real situation and the deep learning network can avoid unnecessary iterations on damage localization and focus on the damage severity identification. To prove efficiency of the proposed method, structural damage detection using convolutional neural networks (CNNs) was conducted on a truss bridge model. Results showed that the validation curve with the updated loss function converged faster than the traditional MSE. Data augmentation was conducted to improve the anti-noise ability of the proposed method. For reducing the training time, the normalized modal strain energy change (NMSEC) was extracted, and the principal component analysis (PCA) was adopted for dimension reduction. The results showed that the training time was reduced by 90% and the damage identification accuracy could also have a slight increase. Furthermore, the effect of different modes and elements on the training dataset was also analyzed. The proposed method could greatly improve the performance for structural damage detection on both the training time and detection accuracy.

• 한국동물위생학회지
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• 제46권2호
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• pp.167-173
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• 2023

An 8-year-old female neutered Maltese dog exhibited signs of serious thunderstorm phobia including panting, wandering, shivering, hiding, crying or whining, or trying to escape from the house. In this study, we administered clomipramine and alprazolam and observed behavioral improvement for 3 years. Clinical symptoms measured according to the storm phobia assessment (SPA) were significantly high with an initial total score of 19 points. However, it improved to a total score of 8 on day 176 after drugs administration and returned to the normal level with the total score of 5 points on the 983 days. When the symptoms for the first 4 treatments and the last 4 treatments were compared in 2 groups, the total score of all clinical symptoms decreased to -62.83% in the last 4 treatments. This study found that treatment with alprazolam and clomipramine was associated with a decrease in clinical signs of storm anxiety, suggesting that two drugs would be effective in reducing symptoms caused by anxiety, thunderstorm phobia, and noise phobia. In this follow up study, we hope that more studies would be conducted on behavior modification for treatment of storm phobia in veterinary medicine.

• 치위생과학회지
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• 제23권2호
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• pp.176-184
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• 2023

Background: Recently, a piezoelectric ultrasonic scaler based on a feedback control mechanism was introduced for pain relief. This study aimed to investigate the effects of a new ultrasonic scaler in reducing pain and discomfort in adults. Methods: A newly introduced ultrasonic scaler (Master 700^®) was used as the test device and a conventional ultrasonic scaler device (PIEZON^®) was used as the control device. Forty-one healthy adults visited the dental clinic for dental scaling but did not undergo scaling or periodontal treatment within 6 months. Intraoral examinations were performed before scaling and 3 months later; before scaling, both devices were randomly assigned on the left or right side of each dentition (split-mouth model) and scaling was performed by a registered dental hygienist. The levels of pain and discomfort during scaling were evaluated subjectively and objectively using the visual analog scale (VAS) and physiological monitoring of the heart rate (HR), respectively. Time was measured for each device. Results: All clinical indicators, except bleeding on probing, significantly improved with both devices. The treatment times were 7 minutes, 13 minutes (control) and 6 minutes, 59 minutes (test). VAS scores for pain were 4.89±2.12 (control) and 4.58±2.77 (test) points out of 10; for noise, these were 4.68±2.33 (control) and 4.55±2.55 (test), and for vibration, the values were 4.26±2.0 (control) and 4.18±2.48 (test). HR averages were 72.34±3.39 (control) and 75.97±9.78 (test) beats/min. No statistically significant differences were observed between the devices. Conclusion:The pain, discomfort levels, and scaling time of the new piezoelectric ultrasonic scaler did not differ from those of the conventional device. Further research and development are necessary for more prominent pain-relief effects of scaling devices.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권6호
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• pp.384-391
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• 2023

Among the elderly, fatal injuries and deaths are significantly attributed to falls. Therefore, a pre-impact fall detection system is necessary for injury prevention. In this study, a robust threshold-based algorithm was proposed for pre-impact fall detection, reducing false positives in highly dynamic daily-living movements. The algorithm was validated using public datasets (KFall and FARSEEING) that include the real-world elderly fall. A 6-axis IMU sensor (Movella Dot, Movella, Netherlands) was attached to S2 of 20 healthy adults (aged 22.0±1.9years, height 164.9±5.9cm, weight 61.4±17.1kg) to measure 14 activities of daily living and 11 fall movements at a sampling frequency of 60Hz. A 5Hz low-pass filter was applied to the IMU data to remove high-frequency noise. Sum vector magnitude of acceleration and angular velocity, roll, pitch, and vertical velocity were extracted as feature vector. The proposed algorithm showed an accuracy 98.3%, a sensitivity 100%, a specificity 97.0%, and an average lead-time 311±99ms with our experimental data. When evaluated using the KFall public dataset, an accuracy in adult data improved to 99.5% compared to recent studies, and for the elderly data, a specificity of 100% was achieved. When evaluated using FARSEEING real-world elderly fall data without separate segmentation, it showed a sensitivity of 71.4% (5/7).

• 한국광학회지
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• 제34권6호
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• pp.235-240
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• 2023

종단방출형 광위상배열장치에 주입된 광신호는 장치 내부의 도파로를 따라서 전파되어 안테나 끝단에서 외부로 방출되는데 이 경계면에서 반사와 산란이 발생하여 광신호의 방출효율이 감소하게 된다. 본 연구에서는 이 방출효율을 증가시키기 위하여 끝단으로 갈수록 폭이 가늘어지는 도파관 안테나를 연구하였다. 도파로는 폭이 2 ㎛, 높이가 0.5 ㎛인 실리콘 나이트라이드를 고려하였으며, 도파로의 끝단을 폭이 가늘어지는 도파관 안테나 구조로 변경한 결과 신호의 방출효율은 78%에서 96.3%까지 증가하고 반사율은 22%에서 3.7%까지 감소하는 것을 확인하였다. 이를 통해 종단방출형 광위상배열장치의 광신호의 세기를 증가시킬 수 있을 뿐만 아니라, 도파로를 따라 반사되는 후방반사에 따른 노이즈의 영향도 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.461-470
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• 2009

본 연구에서는 CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 함수를 이용한 프레임 기반의 TDOA (Time Difference of Arrival) 추정시 나타나는 문제점들을 분석하고 연구하였다. 구형 윈도우함수를 이용해서 음성신호의 프레임을 추출할 때 나타나는 스펙트럼 누설현상은 CPSP 스펙트럼의 추정을 부정확하게 한다. 또한 스펙트럼 누설을 줄이기 위하여 구형이 아닌 다른 윈도우함수를 사용하여 프레임을 추출하면 프레임의 끝부분에서 발생하는 윈도우함수 가중치의 불일치 때문에 신호를 왜곡시킨다. 이 문제점들은 CPSP 기반의 TDOA 추정성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 음성신호의 프리엠퍼시스를 이용하여 이러한 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 프리엠퍼시스된 음성신호의 다이나믹 레인지를 줄여줌으로써 스펙트럼 누설을 감소 시킨다. 제안한 프리엠퍼시스 방법을 검증하기 위하여, 다양한 잡음 및 잔향환경에서 TDOA 추정실험을 수행하였다. 실험결과 프라엠퍼시스된 마이크 출력에 구형 윈도우함수를 적용시켜 CPSP를 구할 경우 프리엠퍼시스를 하지 않거나 다른 윈도우를 사용하는 경우에 비해 TDOA 추정성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.297-303
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• 2023

소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.126-134
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• 2017

심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.