역률 보상(Power Factor Correction) 회로의 입력 전압은 정현파이다. 부스트 역률 보상 회로의 경우, 정현파인 입력 전압의 크기가 충분히 작을 때 다이오드가 도통하지 않는 구간이 생긴다. 이 구간에서는 입력 전류 파형의 왜곡이 일어나고, 입력 전류의 전고조파왜율(Total Harmonic Distortion)이 증가하게 된다. 본 논문에서는 임계 도통 모드(Critical Conduction Mode) 역률 보상 부스트 컨버터에 한하여 두 가지 영전류 검출 방법을 사용하여 전고조파왜율을 개선하는 방법을 제안하고, 모의실험으로써 성능을 검증하였다.
비파괴검사(NDT)란 시험품에 손상을 주지 않고 내.외부에 존재하는 불연속부(결함)을 찾아내는 방법으로 다음과 같이 그 종류를 분류할 수 있다. (1) 표면결함 검출을 위한 비파괴검사 - 육안검사(VT) : 확대경 등에 의한 치수, 형상확인 - 자분탐상검사(MT) : 강자성체에 적용, 표면(하) 결함검출 - 침투탐상검사(PT) : 금속, 비철금속에 적용, 표면개구 결함검출 - 와류탐상검사(ET) : 도체 표층부(봉, 관 등) (2) 내부결함 검출을 위한 비파괴검사 - 방사선 투과검사(RT) : 결함의 종류, 형상의 판별 우수 - 초음파 탐상검사(UT) : 균열 등 면상 결함검출 등 우수 (3) 기타 비파괴검사 - Strain 측정 : 안전성 평가 - 음향방출시험(AET) - 누설시험(LT) - 중성자 방사선시험(NRT) 이상에서 보는 바와 같이 여러 종류의 비파괴검사가 있으나, 그 중에서 용접부에 적용되는 가장 일반적인 검사방법인 방사선 투과검사에 대해 기술하고자 한다.
본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서는 기울어진 문자, 다양한 크기, 글씨체, 흐린 문자를 포함한 입력영상의 문자 복원과 인식, 효율적인 도서 검색을 위한 광학문자인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 광학문자 인식알고리즘은 검출부와 인식부로 구성되며, 검출부에서는 복잡한 배경에서 정확한 도서 영역 검출을 위하여 로버츠 에지 연산자와 허도로프 거리 알고리즘을 적용하여 필요한 영역을 검출하였다. 또한 인식부에서는 문자의 크기와 경사도, 부분 손실 등의 영상에 강인성을 갖는 바이큐빅 보간법을 적용하여 데이터 손실 복원과, 반자동 기울기를 갖는 입력 영상의 보정을 하였다. 모의실험 결과 기존 알고리즘 보다 인식률에서는 6%, 검색시간에서는 1.077초 더 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.
이동통신에서 배경잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성신호처리의 가장 중요한 이슈중의 하나는 강인한 음성검출기를 설계하는 것이다. 상대적으로 간단하면서도 성능이 우수하여 대표적인 음성검출기로 사용되는 통계적모델기반 기법은 각 주파수 채널별 우도비를 이용하여 음성검출 검출식을 만들어내는 방식이다. 최근, 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training)을 이용하여 주파수 체널별 가중치가 인가된 우도비를 이용한 음성검출 결정식을 갖는 음성검출기가 제안 되었으며 상대적으로 우수한 성능을 보였다. 본 연구에서는 기존의 변별적 가중치 학습의 입력벡터에 이전프레임의 결정식을 궤환구조형태를 바탕으로 추가하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 기법은 비정상 (non-staionary) 잡음 환경에서 객관적인 방법을 통해 상호비교 분석되었으며 결론적으로 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 백라이트 유닛의 검사를 위한 머신비전 시스템을 구축한다. 시스템은 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있고 하드웨어는 조명부, 영상획득부, 로봇 암 제어부로 분류된다. 조명부는 36W FPL램프로 구성되었고 조명부의 상판에 아크릴판을 거치대로 이용하여 백라이트 유닛을 거치한다. 로봇 암 제어부는 2축 로봇 암을 제어하여 로봇 암의 센서부착 지지대에 부착된 CCD 센서를 이동시킨다. 이와 동시에 영상획득부에서는 이미지를 획득하여 PC로 전송한다. 소프트웨어의 화상처리 검사 알고리즘은 일정 패턴이 있는 도광판에 대한 검사 알고리즘과 일정패턴이 없근 백라이트 유닛에 대한 검사 알고리즘으로 분리된다. 일정 패턴이 인쇄되어 있는 패널에 대한 검사 알고리즘은 모폴로지 연산을 이용하는 템플릿 체크방법과 블록 매칭 방법이 사용되었고 일정패턴이 없는 유닛에 대한 검사는 개선된 Otsu 방법을 이용하여 얼룩이나 흐릿한 결함에 대한 결함을 검출하였다. 실험결과 불균일한 결함과 밝기가 일정하지 않은 결함일지라고 90% 이상의 검출율로 뛰어난 성능을 입증하였다.
캄덴 카운티 청사에 있는 transformer에 화재가 난 후 건물내에 있는 60명의 혈야에서 PCB를 측정하였다. 화재가 발생한 건물내의 공기에서는 거의 검출되지 않았으나 transformer가 있는 방의 Swab Sample에서는 $52.6 \mug/cm^2$가 검출되었다. 건물을 재사용하기 전에 환기를 최대로 시킨후 다시 Swab Sample을 취했을때 12 Sample중 10주에서 PCB가 검출되지 않았다. 또한 혈야에서 PCB수준은 미검출에서 16ppb였으나 일반인에서도 69.2ppb까지 검출된것과 그밖에 17.6ppb까지 검출된 것으로 보아 화재후 PCB가 혈야중에서 증가했다는 증거는 없다고 본다. 이와 같이 혈청내에서 PCB가 증가하지 않은것은 화재후 즉시 청소와 환기를 실시한 결과로 본다.
본 논문에서는 RAM의 Built-In Self Test(BIST)를 수행하기 위하여 제안되었던 Column Weight Sensitive Fault(CWSF) 테스트 알고리즘과 비트라인 디코더 고장 테스터 알고리즘에 적합한 패턴발생회로와 고장위치 검출기를 설계하였다. 패턴발생 회로는 어드레스 발생부와 데이터 발생부로 구성되었다. 또한 어드레스 발생부는 실효 어드레스를 위한 행 어드레스 발생부와 순차 및 병렬 어드레스를 위한 열 어드레스 발생부로 나누어져 있다. 고장위치 검출기는 고장발생의 유, 무와 그 위치를 찾기위해 구성되었다. 설계한 회로들의 검증을 위하여 각 부분 및 전체적인 시뮬레이션을 통하여 동작을 확인하였다.
미소자기감지 시스템은 자기신호를 전기신호로 변환하여 신호처리부로 송신하는 과정에서 AC성 노이즈가 유입되고, 필터링 과정에서 과도한 신호의 시간 및 위상 지연 현상이 발생한다. 본 논문에서는 상기의 문제점을 해결하기 위하여 무선통신 기술을 적용한 미소자기 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 미소자기시스템은 자기 센서 검출부, 신호처리부, 무선센서네트워크부, 시스템 제어부 및 모니터링부로 구성하였으며, 무선센서네트워크 기반의 센서의 무선화 적용을 통해 신호 노이즈 및 신호 지연을 최소화 하는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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