본 연구의 목적은 직 간접 변환방식 검출기를 사용한 디지털 유방 X선 촬영시스템의 영상 화질을 비교하고 평가함에 있다. 영상의 정량적인 분해능을 나타내는 변조전달함수(MTF), 노이즈 특성을 나타내는 정규화된 잡음력 스펙트럼(NNPS), 그리고 신호 대 잡음비 성능을 나타내는 양자검출효율(DQE)인자를 이용하여 영상 화질평가를 하였다. DQE는 IEC 62220-1-2 규약에 따라 edge 팬텀을 사용한 MTF 도출을 이용하여 계산되었다. 대조도 대 노이즈비(CNR) 측정은 한국의료영상품질관리원에서 제시한 가이드라인에 따라 측정되었다. 직접 변환방식 검출기가 간접 변환방식 검출기에 비해 공간주파수별로 MTF와 DQE 값이 높은 것으로 측정되었다. 동일한 평균유선선량(AGD)일 때 직접 변환방식의 검출기는 더 높은 CNR값을 보였다. 공간주파수별로 높은 DQE 값을 갖는 직접 변환방식 검출기는 디지털 유방 X선 촬영시스템에 있어서 향상된 영상 화질과 적은 환자선량을 제공할 것이다.
국제적으로 전자파 적합성에 대한 규제 주파수가 보다 높은 주파수로 상향 조정되어 1 GHz 이상의 주파수로 확장되고 있다. 1 GHz 이상에서의 복사 방출 특성은 기존의 1 GHz 이하의 주파수에 비해 전계 강도가 낮고, 복사 패턴이 날카롭고 경사지는 등 매우 다른 복사 특성을 가진다. 본 논문에서는 이중 쇄기형 혼 안테나를 급전기로 사용하는 옵셋 파라볼라 안테나 시스템을 사용하여 1 GHz 이상의 주파수 대역에서 보다 효과적인 측정이 가능함을 확인하였다. 먼저 옵셋 파라볼라 안테나 시스템의 안테나 인자와 전기장 균일도를 계산할 수 있는 간단한 모델을 제시하였으며, 나아가서 표준 노이즈 소스와 제안된 안테나 시스템을 이용하여 1 GHz 이상의 주파수에서 실제적인 복사 방출 및 복사 내성을 평가하였다. 이러한 실험을 통해서 제안된 안테나 시스템이 기존에 널리 사용되고 있는 이중 쇄기형 혼 안테나에 비해 보다 높은 이득과 전력 효율, 그리고 보다 넓은 전기장 균일도를 가지며, 따라서 1 GHz 이상의 전자파 적합성 평가에 효과적으로 이용될 수 있음을 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.
현재 개발중에 있는 이중 산란형 컴프턴 카메라는 두 대의 산란부 검출기(양면 실리콘 스트립 검출기, DSSD)와 하나의 흡수부 검출기(NaI(Tl) 섬광 검출기)로 구성되며, 소형이면서도 높은 영상해상도를 제공할 수 있는 구조를 가지고 있다. 본 연구에서는 이중 산란형 컴프턴 카메라를 구성하고 있는 감마선 검출기들의 에너지 분해능 및 시간 분해능을 평가하고, 산란부 검출기의 에너지 분해능에 영향을 미치는 인자들을 등가 노이즈 전하(equivalent noise charge)를 통하여 분석하였다. DSSD-1은 평균적으로 59.5 keV 피크($^{241}Am$)에 대하여 $25.2keV{\pm}0.8keV$ FWHM의 에너지 분해능을 보였으며, DSSD-2는 $31.8keV{\pm}4.6keV$ FWHM의 에너지 분해능 지니고 있는 것으로 확인되었다. DSSD의 시간 분해능은 57.25 ns FWHM으로 평가되었고, NaI(Tl) 섬광 검출기의 시간 분해능은 7.98 ns FWHM이었다. 또한 이중산란형 컴프턴 카메라를 이용하여 $^{137}Cs$ 점선원에 대한 컴프턴 영상을 획득한 후 성능을 평가하였다. 이번 실험을 통해서 영상해상도 8.4 mm FWHM (각 분해능 $8.1^{\circ}$ FWHM)을 획득하였고, 영상감도는 $1.5{\times}10^{-7}$(고유 효율=$1.9{\times}10^{-6}$)으로 나타났다.
하천환경을 구성하고 있는 복잡하고 다양한 인자의 특성에 따라 공간을 세밀하게 분류하기 위해서는 원격탐사(RS)를 통해 고해상도의 영상을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 하천공간을 대상으로 환경 특성에 따른 공간 분류를 수행하기 위해 드론을 활용하여 취득한 고해상도 초분광 영상의 활용 가능성을 제시하고, 분류 결과에 대한 정확도를 평가하고자 하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 결과는 앞으로 드론과 초분광센서를 적용한 원격탐사를 위한 기초자료로 활용 할 수 있으며, 추가적인 알고리즘 개발을 통해 보다 광범위한 하천환경 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
잎의 수분 함유량은 식물의 건강상태를 나타내는 중요한 척도 중 하나로써, 이를 원격탐사를 활용 하여 모니터링 하는 것은 산림관리에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생 캐노피의 수분량을 연구하는데 유용한 지수인 Normalized Difference Water Index (NDWI)를 이용하여 한반도 산림의 water stress 정도를 알아보고자 한다. SPOT/VEGETATION S10 채널자료를 1999년부터 2013년까지 취득하여 NDWI 를 산출하였고, 데이터의 노이즈를 제거하기 위하여 단순이동평균, NDWI의 시간적 변화를 파악하기 위하 여standardized anomaly를 수행했으며, 직관적인 모니터링을 위해 NDWI anomaly를 등급화 하였다. 또한 피해면적 150 ha 이상의 대형 산불과 비교 검증을 통해, 산림 캐노피의 water stress 평가 인자로서 NDWI의 적합성을 파악하였다. 그 결과 연구 기간 중 대형 산불은 총 24회 발생하였으며 모든 발생 지점 및 인접 지역에서 음의 anomaly가 나타났다. 특히 NDWI anomaly의 등급이 'high'일 경우 대형 산불이 빈번하게 발생하는 것을 확인하였다.
탄성파는 지반 및 지반환경 관련 과업에서 다양한 형태로 활용되어 왔다. 일반적으로는 현장에서 탄성파 탐사를 수행하여 시추조사와 더불어 지반의 물성값을 평가하는 목적으로 사용되고 있으며, 지하공동의 위치파악 등에도 사용되고 있다. 환경복원이 필요한 버려진 부지에 매립된 유류 저장시설의 위치 파악 등 지반환경공학과 관련하여서도 탄성파의 활용은 활발히 이루어지고 있다. 또한 지반의 미소변형률 구간에서의 지반 거동 분석에도 탄성파를 활용하고 있다. 탄성파의 매질 내 이동속도가 주요 인자로서 활용되고 있는데, 이는 시간 영역과 주파수 영역에서 산정할 수 있다. 시간 영역에서의 탄성파의 이동속도 평가방법은 동일 위상을 갖는 특정한 점들의 시간차이를 분석하는 방법, 상호상관법을 활용한 방법으로 나뉠 수 있다. 주파수 영역에서의 탄성파의 이동속도는 진원과 수신점에서의 입력 파형과 수신파형의 위상 차이를 분석하여 산정할 수 있다. 본 연구에서는 시카고 지역에서 채취한 불교란 빙하퇴적 점성토 시료에 벤더 엘리먼트를 이용한 탄성파 시험을 실시, 동일한 탄성파에 대해 여러 가지 산정 방법을 적용하여 탄성파의 이동속도를 분석하였다. 시간영역에서 탄성파의 이동속도를 분석한 결과 데이터로거의 표본화 주파수에 영향을 크게 받는 것으로 분석되었으며, 신호에 포함되어있는 노이즈 및 수신파형의 요철 특성으로 인하여 같은 위상을 갖는 점을 정확히 찾는 것은 불가능하였다. 상호상관법으로 분석한 경우도 입력 파형과 수신파형의 주기의 차이로 인해 탄성파의 정확한 이동속도를 산정하는 것은 불가능하였다. 주파수 영역에서의 이동속도 산정의 경우 영채우기를 통해 주파수 분해능을 개선시킬 수 있어 데이터로거의 표본화 주파수에 영향을 받지 않았다. 과도파 사용으로 인한 지배주파수가 유일 값이 아닌 범위로 나타나는 단점이 있었으나, 지배주파수 범위 내의 탄성파의 이동속도의 범위는 시간 영역에서 산정한 값보다 정밀한 것으로 나타났다.
모바일 심전도(ECG) 신호 측정은 수 mV의 작은 소 신호를 측정하는 기술로서 동적 잡음을 제거하기 위한 많은 연구가 진행 되어 왔다. 특히 심전도 전극 케이블의 흔들림이나 피부의 움직임으로 인하여 유발 되는 등 전위선 잡음의 제거는 심전도 측정을 위한 핵심 연구 내용 중 하나이다. 본 연구에서는 심전도 신호의 등전위선 동적 잡음을 제거하기 위해 정규화 최소 자승법(NLMS)와 지연 최소 자승법(DLMS) 방식을 결합한 적응 필터의 스텝 사이즈를 결정하여 적용하는 기법을 제안 하였다. 제안한 기법은 필터의 초기 스텝 사이즈를 조정하여 기본 노이즈를 차감 한 후, 해당 과정에서 발생할 수 있는 심전도 신호 특성의 왜곡을 줄이는 방법이다. 본 논문에서의 제안한 기법에서, 필터 계수의 값은 필터 순서 사이즈 및 왜곡 최소화 인자에 의해 직접적으로 스케일링 설정 된다. 그리고 제안된 필터는 실시간 필터링에 필수적인 계산의 복잡성을 줄이도록 하여, 연산시간을 줄일 수 있을 것으로 기대되므로 소형 프로세서 및 저전력 소비가 요구되는 모바일 심전도 측정기기에 적합한 장점을 가진다. 또한 종래의 NLMS 적응 필터와 신호대잡음비(SNR)를 비교하여 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 모드분해기법을 이용한 변형률신호로부터 변위응답추정 방법을 개발하였다. 일반적으로 교량의 안정성평가는 완공 후에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 가설 중에도 풍하중과 지진하중과 같은 동적하중에 노출되어 있으며, 이런 동적하중에 대한 안정성을 검토하기 위해 교량의 안정성 평가에 있어 중요한 인자인 변위를 추정하는 것이 중요하다. 그러나 건설현장에서의 적절한 변위측정 방법의 부재로 인하여 대형구조물의 전체적인 변위를 측정할 수 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 간접적으로 변위를 추정하는 방법인 변형률로 변위를 추정하는 방법을 제시하였으며, 광섬유 브래그 격자 센서(fiber optic Bragg-grating sensor)를 사용하여 변형률을 계측하였다. 기존에도 FBG센서를 이용한 변위추정 방법이 있었으며 기존의 방법으로는 정적하중에 대한 변위추정은 가능하였으나 고차 모드의 변형률신호와 노이즈의 영향 때문에 동적하중에 대한 변위추정은 많은 오차가 발생하여 정확한 변위추정이 어려웠다. 이런 오차를 줄이는 방법으로 모드분해기법을 사용하였다. 모드분해기법은 변형률신호로부터 proper orthogonal decomposition(POD)을 이용하여 추정한 모드형상과 empirical mode decomposition(EMD)을 이용하여 모드 분해한 변형률신호로 모드별 변위응답을 추정하고, 구조물의 주요 모드에 대한 변위응답을 합하여 전체변위응답을 추정하는 방법이다. 제안한 모드분해기법을 검증하기 위해 실내모형실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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