초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.
SoC 설계의 복잡도가 지속적으로 커짐에 따라 기존의 소프트웨어 모델을 이용한 시뮬레이션 방법으로는 이를 검증하기에는 너무 많은 시간이 소요되어 많은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 시뮬레이션 방법보다 훨씬 빠른 검증속도를 제공하는 다양한 FPGA 기반의 로직 에뮬레이터가 활발히 연구되어왔다. 하지만 제한된 FPGA 핀 수로 인해 FPGA 내부에서 매우 낮은 자원이용률을 초래하고 있을 뿐만 아니라, 검증 대상이 되는 회로의 크기가 커짐에 비례하여 에뮬에이션의 속도가 현저하게 느려지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 신호전달을 통하에 FPGA의 자원이용률을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 에뮬레이션의 속도도 크게 높일 수 있는 시스템 수준의 새로운 에뮬레이터 구조와 소프트웨어를 제안한다. 파이프라인의 링을 통하여 다수의 로직신호선을 하나의 실제 핀에 할당하여 핀 제한 문제를 해결하고, FPGA 간의 신호전달 경로를 사용자회로와 분리시킴으로서 빠른 시스템 클록의 사용을 가능케 하며 분할된 회로간에 조합경로를 줄여 실제 에뮬레이션클록의 속도를 높일 수 있었다. 또한 신호의 전달을 파이프라인 방식으로 보내기 위해 적용하는 스케줄링을 계산의 복잡도가 낮은 휴리스틱 방법을 적용하였다. 12비트 마이크로콘트롤로를 간단한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 적용한 실험결과를 통하여 높은 검증속도를 확인하였다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
컴퓨터 시각 기술은 다양한 농작업 생력화에 있어 핵심적인 역할을 해왔다. 비록 컴퓨터 시각 기술이 광범위한 분야에 성공적으로 적용되고 있다고는 하지만 인간의 시각을 통한 인지 능력에 비하면 현재의 컴퓨터 시각 기술은 여전히 매우 미흡한 수준에 있다고 하겠다. 특히, 작업환경이 비구조적이고 가변적인 농작업 환경 하에서의 작업의 생력화는 이러한 기술적 문제를 극복하는 것이 작업의 성패를 좌우하게 된다. 본 논문에서는 원격작업 개념을 도입하여 작업자와 작업기계간의 호환적인 인터페이스를 구축하고 컴퓨터와 인간의 혼합형 의사결정 시스템을 구현하여 기존의 컴퓨터 시각 기술이 갖는 인지 처리 능력의 한계를 극복하는 시스템을 제안하였다. 시설재배에 요구되는 전정, 관수, 방제, 제초, 수확, 운반 등과 같은 다양한 작업들은 작업 대상체에 대한 인식을 바탕으로 수행된다. 특히 가변적인 자연 조명 환경 하에서 수박과 줄기 그리고 잎이 혼재되어 있는 재배현장의 영상으로부터 수박을 추출하여 그 위치 좌표를 산출하는 작업은 기술적으로 매우 어려운 작업이며 수박이 잎과 줄기로 덮혀 있는 경우 더욱 어려워진다. 제안한 개념을 구현하기 위하여 무선으로 수신되는 재배 현장의 수박 영상으로부터 수박을 인식하도록 하였다. 개발한 시스템은 작업자(농민), 컴퓨터 그리고 자동화 작업설비가 상대적으로 수월성을 갖는 기능을 중심으로 역할을 분담하도록 구축하였다 개발 시스템은 크게 무선원격 모니터링 및 작업제어 모듈, 무선원격 영상 획득 및 데이터 송수신 모듈, 작업자와 컴퓨터간의 인터페이스 모듈로 구성하였다 작업자는 RF 송수신 모듈을 통하여 무선으로 획득되어 터치 스크린에 보여지는 영상을 통하여 작업 지시를 하게 되고 이 작업 지시로부터 컴퓨터는 국부 영상처리 시퀀스를 통하여 수박을 추출하고 위치를 산출하게 된다. 개발한 인터페이스 시스템은 가변적이고 복잡한 작업 환경하에서 작업 대상체의 정보를 실시간으로 성공적으로 추출하였다. 제안한 원격작업 인터페이스 시스템은 다양한 생물생산 작업의 생력화를 촉진하는 중심적 역할을 할 것으로 기대된다.
최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.
Ad-Hoc 네트워크는 군사적인 목적으로 시작되었으며, 네트워크 인프라 구조가 없거나, 네트워크 인프라의 설치가 용이하지 않거나, 전쟁 및 분쟁지역, 재해나 재난에 의해 통신 시설을 설치하기 어려운 지역에서 비상 통신 수단으로 사용되고 있다. 그러나 Ad-Hoc 네트워크는 기존의 유선망과 비교하여 대역폭이 좁고 신호간의 간섭이 상대적으로 심하여 망 형상이 수시로 변경될 수 있다. 따라서 기존의 라우팅 알고리즘을 적용할 수 없으며, 새로운 라우팅 알고리즘 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 기존에 제안된 라우팅 알고리즘 중 클러스터에 헤더(주헤더)를 두어 관리하는 클러스터 기반의 라우팅 프로토콜(CBRP)에서 클러스터 내의 주헤더 노드를 제외한 모든 노드가 주헤더 통신을 의존함으로써 발생하는 주헤더 이상시의 문제점을 최소화하기 위해 클러스터 내에 보조헤더를 두어 클러스터 및 클러스터내의 모든 노드를 관리하는 방안(ACBRP)을 제안한다. 보조헤더 역할은 주헤더가 비정상적으로 되어 노드들 간의 송수신에 더 이상 참가할 수 없을 경우, 별도의 주헤더 재선출 과정 없이 보조헤더가 즉시 주헤더로 교체되어 기존의 주헤더 역할을 담당한다. 이는 CBRP에서 클러스터 주헤더 노드가 클러스터 밖으로 이동하거나, 비정상적인 상태가 되어 다른 주헤더 노드를 선출해야 하는 부담을 효과적으로 줄이고, 이 때 통신 중인 모든 노드는 통신의 중단 없이 계속적으로 라우팅을 유지할 수 있다. 따라서 본 연구가 기존의 CBRP에 비해 효율적인 통신을 할 수 있으며, 모의실험을 통해 ACBRP의 성능 평가를 위한 주헤더 재선출을 위한 비용 계산을 위해 필요한 데이터 값들을 측정하고, 기존의 CBRP와 비교 평가하여, 타당성을 확인하였다.(12.7%), 폐렴 4례 (7.2%), 기관지확장증 4례 (7.2%), 무기폐 4례 (7.2%)의 순으로 많았다.경우보다 높은 2.0 unit/mL의 농도에서 알파-갈 항원결정인자가 제거되는 양상을 보였다. 걸론: 돼지의 대동맥 판막 조직과 심낭 조직의 알파-갈 항원결정인자는 eriffonia simplicifolia의 동종렉틴 B4를 사용한 면역조직형광염색에서 잘 염색되었으며 이를 알파-갈락토시다아제를 사용하여 제거하였을 때 각각 1.0 unit/mL, 2.0 unit/mL 농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제를 $4^{\circ}C$, pH 6.5의 조건에서 24시간 반응시켰을 때 효과적으로 상당량 제거할 수 있었다. 향후 돼지의 판막조직 및 심낭조직으로 만드는 조직판막의 내구성 증대에 대표적인 동물 면역항원인 알파-갈 항원결정인자의 제거가 유용한 도구가 될 수 있을 것이며 앞으로 알파-갈락토시다아제로 처리한 돼지의 조직판막에 대한 인간혈장의 항-갈 항체 및 항-갈 단클론항체를 이용한 직접적인 면역학적 연구가 필요하다.광학거울 (Fine-grade optical mirror)을 이 부위에 넣고 반사시야에서 수술적 처치를 시행할 것을 주장했으나, 수술시의 출혈등에 의한 명료시야의 확보에 문제점이 있어 널리 시행되지 않았다. Saito(1971)등은 Sinus tympani의 접근방법으로서 종래의 중이강내에서 접근방식 (Tympani approach) 보다 유양동을 통한 접근(mastoid approach)이 보다 편리하고 확실한 방법일 것이라는 생각으로 42개의 측두골에 대한 미세해부학적 계측을 실시하였다. 그러나 연구결과에서 그는 Sinus tympani의 상부는 안면신경과 지나치게 가까운 거리에 있어
CDMA(Code Division Multiple Access) 방식은 사용자가 증가함에 따라 다중 사용자 간섭(Multiuser Interference)에 의해 통화품질 향상 및 가입자 수용 용량 증대에 한계를 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 다양한 형태의 다중 사용자 간섭 제거 알고리즘이 제안되고 있다. 다중 사용자 검파 알고리즘에는 기존 검파기의 출력에 선형 변환을 적용하여 간섭신호를 제거하는 선형 다중 사용자 검파 계열과 간섭신호를 추정하여 제거하는 감산 간섭 제거 계열이 있다. 그러나 선형 다중 사용자 검파(Linear Multiuser Detection) 계열은 역행렬을 구해야 하는 단점을 가지고 있기 때문에 감산 간섭 제거(Subtractive Interference Cancellation) 계열이 많은 관심을 받고 있다. 그 중에서도 연속 간섭 제거 알고리즘(Successive Interference Cancellation:SIC)은 하드웨어 구조가 간단한 반면에 사용자가 늘어날수록 지연 시간이 늘어나는 단점을 가지고 있고, 병렬 간섭 제거 알고리즘(Parallel Interference Cancellation:PIC)은 성능은 좋은 반면에 복잡도가 다른 알고리즘에 비하여 높은 단점을 가지고 있다. 그러므로, SIC 와 PIC 의 혼합구조 형태의 알고리즘을 제안하여 하드웨어가 간단하면서 좋은 성능을 보이는 두 알고리즘의 장점을 취하였다. 또한 제안된 알고리즘을 AWGN 환경에서의 성능 분석을 하였고, 컴퓨터 모의 실험을 통하여 AWGN과 Rayleigh 페이딩 환경에서의 다른 알고리즘과의 성능 비교를 하였다. 성능 비교 결과, 혼합구조 알고리즘은 SIC 알고리즘에 비해서는 지연 시간이 적고, PIC 알고리즘에 비해서는 복잡도를 줄일 수 있다.
차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다
디지털 신호처리 기술의 발달로 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 등에서 입체음향에 대한 관심이 증대되었다. 입체음향에 대한 많은 연구에서는 현실감을 증가시키기 위한 여러 가지 단서를 제시하고 있다. 그러나 이런 단서들은 입체음향이 인간의 두 귀가 정상인 바이노럴 환경에서 생성됨을 기본 바탕으로 삼고 있다. 따라서 이 단서들을 한쪽의 귀에만 적용하는 모노럴 환경에 적용하게 되면 그 성능이 감소된다. 이에 모노럴 환경에서도 효율적인 입체음향 구현을 위한 여러 가지 단서들이 연구되고 있는데 가장 대표적인 것이 양이 단서 (Duplex theory)이다. 양이 단서는 음이 방사되는 방향에 따라서 귓바퀴 등의 인간의 신체에 의해 영향을 받게 된다는 것으로 이 특성을 강조시키면 모노럴 환경에서도 각 방향에 따른 방향감을 개선시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인간의 청각 특성을 이용하여 모노럴 환경에서 음상 정위감을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 서로 대칭되는 각 머리전달함수의 여기에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 비율을 추출한 후 이를 이용하여 각 방향에 해당하는 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통하여 제안한 방식이 모노럴 환경의 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.