본 논문은 전동기의 저속 영역 운전의 센서리스 기법으로 적합한 고조파 주입 센서리스 제어기법에서 사인파, 삼각파 및 사각파를 주입하여 인가 전압 파형에 따른 센서리스 성능을 비교한다. 본 연구는 영구자석 전동기의 센서리스 기법에 관한 것이다. 1kHz 주파수를 갖는 여러 모양의 파형을 주입하여, 각 파형에 대한 추정된 각도의 오차량을 비교 분석한다. 실험은 HILS(hardware in the loop simulation) 시스템을 이용하였으며, Hardware는 제어보드이며 실시간 시뮬레이터에는 Simulik로 구현된 인버터와 전동기의 모델이 위치한다. 제어 알고리즘은 FPGA 제어보드로 구현하였으며, 이는 10kHz 주파수의 PWM 인터럽트 서비스 루틴, 고조파 주입 및 위치 검출 센서리스 알고리즘 등을 포함한다. HILS 실험을 통해 사인파, 삼각파 및 사각파 고조파 주입시 센서리스 제어 성능을 비교한다.
본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중 등에 의해 상지의 장애를 가지는 장애인을 대상으로 하여, 인터넷의 브라우저와 같은 소프트웨어를 사용 할 수 있는 컴퓨터 인터페이스로서 자이로센서를 이용한 무선 자이로 마우스시스템를 개발하고, 임상평가를 통해 그 유용성을 확인하고자 한다. 시스템 개발에 있어서 주안점은, 첫째, 장애인의 경우 휠체어나 침대에 누워서 마우스 조작을 할 수 있도록 시스템의 무선화하는 것, 둘째, 착탈의 용이성과 미관을 위하여 센서를 헤드 밴드에 삽입하는 것, 셋째, 컴퓨터 운영체제에게 클릭신호를 전달하기 위하여, $C5{\sim}C6$ 환자들의 경우에는 클릭 스위치를 사용하고, C4환자의 경우에는 고개의 끄덕임을 검출하도록 하는 것이다. 개발된 시스템을 척수손상으로 인한 상지 장애인을 대상으로 평가실험을 실시하였다. 그 결과 시행횟수가 증가할수록 상하/좌우 이동시의 목표위치에 대한 실제위치의 오차가 감소하고, 1분당 클릭률이 증가하는 경향을 확인하였다. 이로부터, 개발된 무선 자이로마우스 시스템은 환자의 반복사용을 통해 그 유용성이 증가할 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 기존 지점 및 구간 검지체계의 한계를 극복하기 위한 방편으로 드론 촬영영상을 활용하여 차량을 검지 및 레이블링 하고 이를 기반으로 도심부 간선도로상 차간간격을 산정하는 것을 목적으로 한다. 드론 영상 데이터 획득 시 적정 시간대, 위치, 고도를 선정하기 위하여 여러 조건하에서 촬영을 실시하여 최종 영상 데이터를 획득하였다. 다양한 영상분석기법 중 혼합 Gaussian, 영상 이진화, 모폴로지 기법을 적용시켜 차량을 검지하였고 칼만 필터를 적용하여 차량을 레이블링 하였다. 레이블링율 분석 결과 실제 차량 수 285대 중 185대를 검지함으로써 차량 레이블링율은 65%로 나타나는 것을 확인하였다. 차간간격은 픽셀 단위화를 통해 산정하였으며, 결과는 다음 지도와의 비교 분석을 통해 검증을 수행하였다. 검증 결과 차간간격 오차가 모두 5m 미만으로 나타났으며 평균 오차는 선행차량과의 차간간격은 1.67m, 후행차량과의 차간간격은 1.1m로 분석되었다. 본 연구에서 산출된 차간간격은 도심부 도로의 밀도, 서비스 수준 판단 기준 설정 등으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 스테레오 적외선 카메라를 이용하여 소형 및 고온으로 날아가는 이동체의 거리를 실시간으로 측정하는 시스템을 제안한다. 이동체와 주변 환경의 온도 차이를 측정하고 고속으로 이동하는 소형 이동체의 거리를 자동으로 측정하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 구축하였다. 우선 적외선 카메라를 이용하여 취득한 고온의 이동체 영상으로부터 주변의 온도분포와 이동체간의 온도차를 이용하여 이동체영역을 검출하고, 이동체의 움직임 정보와 적외선 카메라 영상의 밝기정보를 결합하여 이동체를 추적한다. 좌우 적외선 카메라 영상에 대하여 각각 추출된 이동체 영역을 중심으로 스테레오 정합을 수행하여 시차정보를 추정하고, 카메라 파라미터와 시차정보를 이용하여 실시간으로 이동하는 이동체의 거리를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위하여 고온의 이동체를 촬영할 때, 3차원 궤적(x,y,z) 측정기를 함께 가동하여 이동체가 이동하는 거리를 측정하여 이를 기준 거리(ground truth)로 설정하였다. 3차례의 비디오 데이터로부터 실험한 결과, 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고온/소형 이동체의 거리오차 측정 결과는 평균적으로 9.68%로 추정되었다. 스테레오 적외선 카메라의 타이밍 문제(jitter)를 고려하면, 실제로 추정 오차는 줄어들 것으로 판단되기 때문에, 향후 적외선 카메라를 이용하는 다양한 이동체의 거리 및 위치를 측정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 2차원 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축방식에 적합한 블라인드 워터마킹 방식을 제안하고 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 워터마킹 알고리즘의 목적은 영상의 조작에 대해 영상의 무결성을 인증하고 조작이 가해졌을 경우에 조작 위치를 판별하는 것이다. 제안된 워터마크 방식은 동영상 압축 시 적용되는 것으로 가정하였으며, 따라서 양자화에 무관하고 실시간으로 삽입 및 추출이 가능하도록 하였다. 웨이블릿 도메인에서 주파수 특성상 최저파수 대역(LL4)은 공간영역의 변화에 대해 민감하지 않다는 것을 실험적으로 검증하여 LL4를 워터마크의 삽입영역으로 설정하였다. 워터마크 삽입 시 압축된 영상의 화질을 최대한 저하시키지 않으면서 강인성을 지닐 수 있는 비트평면 조합을 LL4 부대역에서 선택하고 이를 워터마크 삽입 포인트로 결정한다. 비트평면에서 워터마크의 삽입위치를 알고 있고 값 변환이 아닌 값의 치환방식으로 워터마크를 삽입하므로 워터마크를 추출할 때에 원 영상이 필요하지 않다. 또한 삽입위치가 노출되었을 때의 안전성을 고려하여 워터마크를 블록암호화 알고리즘을 이용하여 암호화한 후 삽입하도록 하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 알고리즘은 일반적인 영상의 조작에 대해 강인성을 보였고 영상 및 비디오 압축기에서 전체 동작과 구조에 큰 변화를 주지 않으면서 이식이 가능하였다. 구현된 영상압축기와 워터마킹 하드웨어는 Altera의 APEX20KC EP20K400CF672-7 FPGA 디바이스에서 약 40%의 LSB를 사용하고 최대 약 60MHz에서 동작이 가능하였다.
버스트 방식 OFDM 시스템에서의 프레임 동기는 수신된 프레임의 시작 위치를 판단하고, 정확한 FPT-window 위치 추정을 위해 가장 우선적으로 수행되어야 한다. 유효 OFDM 심볼 내의 규정된 반복 패턴 또는 보호 구간의 상관을 이용하는 기존의 일반적인 프레임 동기 방식은 연속적으로 증가하다 감소하는 상관 출력 특성에 의해 정확한 프레임 시작 지점 검출이 어려우며, 수신 신호와 기준 신호 간의 상관 특성을 이용하는 방식은 주파수 옵셋으로 인한 성능 열화를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 프레임 동기 방식으로서 주파수 옵셋에 강인하고 정확한 프레임 시점 검출이 가능한 차동 상관(Differential Correlation) 방식을 기반으로 한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그러나, 일반적인 차동 신호의 상관 결과는 프리앰블의 반복 구조에 의해 다수의 Peak를 가지게 되며 이로 인하여 정확한 프레임 동기의 검출 성능이 열화된다. 본 논문에서는 이러한 차동 검출 방식의 단점을 보완하기 위하여 차동 신호 생성 시 반복되는 동일 패턴 구간의 샘플을 이용하여 단일 상관 Peak를 갖는 알고리즘을 제안한다. 또한 다중경로 페이딩 채널 환경에서 페이딩에 의한 프레임 시작 위치 검출 에러를 줄이기 위하여 신호 전력으로 상관 출력 값을 정규화하는 블록을 도입함으로써 고속 이동 채널 환경에서의 프레임 시작 지점 검출 확률을 높였다.
지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 누설에 의한 플랜트 대형사고 방지를 위한 기술로써, 다채널 음향 센서 모듈을 활용해 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서 배관 누설 소음을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 검증한다. 정사면체 형태로 배열한 4채널 마이크로폰을 하나의 센서 모듈로 설계해, 3차원 음향 인텐시티 벡터를 측정한다. 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서는 센서 모듈 각각의 인텐시티 벡터 측정 오차가 평균적으로 증가하기 때문에, 다수의 센서 모듈을 현장에 배치하여 실제 음원 위치를 추정해야 한다. 따라서, 여러 쌍의 센서 모듈로부터 얻은 3차원 벡터 간 교점을 이용해 음원이 위치한 지점들을 추정해내고, 해당 지점들 중 이상치(예, 반사의 영향으로 현장 외부로 추정된 지점, 주변 구조물에 의한 회절 영향으로 평균 지점에서 먼 지점으로 추정된 지점 등)를 검출해 제외하는 알고리즘을 제안하였다. 현장의 도면상에 누설음 추정 위치 좌표를 1 s 이내에 가시화해 실시간으로 누설음이 발생한 위치를 발견해 즉각적인 대응이 가능한 시스템을 구성하고 검증한다. 본 연구는 대형 플랜트의 사고 대응 능력 향상 및 안전성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목 적: 4-dimensional computed tomography (4DCT) 영상과 on board imaging (OBI) 및 real time position management (RPM) 장치로 매 회 치료 시마다 얻은 호흡연동 직각 kilovolt (KV) 준비 영상(gated orthogonal kilovolt setup image)을 이용해 간암 환자를 치료하는 동안 발생하는 종양 위치의 불확실성을 평가하고자 했다. 대상 및 방법: 3차원입체조형치료가 예정된 20명의 간암 환자를 대상으로 RPM과 전산화단층촬영모의치료기를 이용해 치료계획용 4DCT를 시행했다. 표적 근처에 위치한 간동맥화학색전술 후 집적된 리피오돌(lipiodol) 혹은 횡격막을 종양의 위치 변이를 측정하는 표지자로 선택했다. 표지자의 위치 차이를 이용해 온라인 분할간 및 분할중 내부 장기 변이와 움직임 진폭을 측정했다. 측정된 자료의 정량적 평가를 위해 통계 분석을 실시했다. 결 과: 20명 환자로부터 측정된 표지자의 분할간변이의 중앙값은 X (transaxial), Y (superior-inferior), Z (anterior-posterior) 축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.50~0.90 cm), 0.00 cm (범위, -2.4~1.60 cm), 0.00 cm (범위, -1.10~0.50 cm) 였다. 4명의 환자에서 X, Y, Z축 중 하나 이상에서 0.5 cm를 초과하는 변이가 관찰되었다. 4DCT와 호흡연동 직각 준비 영상으로부터 얻은 표적의 움직임 진폭의 차이는 X, Y, Z 축에서 각각 중앙값이 -0.05 cm (범위, -0.83~0.60 cm), -0.15 cm (범위, -2.58~1.18 cm), -0.02 cm (범위, -1.37~0.59 cm) 였다. 두 영상간 표적의 움직임 진폭 차이가 1 cm를 초과하는 환자가 Y축 방향으로 3명 관찰되었으며, 0.5 cm 초과 1 cm 미만의 차이를 보이는 환자도 Y축과 Z축 방향을 합쳐 5명 관찰되었다. 분할중 표지자 위치 변이의 중앙값은 X, Y, Z축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.30~0.40 cm), -0.03 cm (범위, -1.14~0.50 cm), 0.05 cm (범위, -0.30~0.50 cm)였으며 2명의 환자에서 1 cm를 초과하는 변이가 Y축 방향으로 관찰되었다. 결 론: 4DCT와 호흡연동 직각 KV 준비 영상으로 얻은 표지자의 분할간, 분할중 및 움직임 진폭에서 큰 변이가 관찰되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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