본 논문에서는 다중경로신호에 대한 8VSB 수신기의 성능 열화에 대한 원인을 수신단의 심볼 타이밍 동기와 등화기를 중심으로 분석하여 실내 수신 성능 개선을 위한 등화 기법을 제시하고자 한다. 심볼 타이밍 복원은 데이터 세그먼트 동기를 사용하는데 +1, +1, -1, -1의 검출 필터를 사용하여 에코 지연 시간과 크기에 따른 타이밍 오프셋의 크기변화를 측정하였다. 그 결과 5심볼 이상의 긴 시간의 지연 에코에 대해서는 타이밍 오프셋이 10% 이하로 작게 나타나고 1심볼 근처의 짧은 시간의 지연 에코에 대해서는 30% 이상의 매우 큰 타이밍 오프셋을 가진다. 실내 수신 환경에서는 짧은 시간의 지연 에코가 많이 발생하고 특히 사람의 움직임에 의한 수 Hz이 도플러 천이도 발생한다. 따라서 실내 수신 성능 개선을 위해서는 큰 타이밍 오프셋에 강한 FSE(Fractionally Spaced Equalizer)와 일반 정보 데이터 부분에서도 등화기의 탭 계수를 갱신할 수 있는 블라인드 등화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실내 수신 환경에서 심볼 간격 등화기와 FSE, 그리고 블리안드 등화 기법으로 Stop and Go 알고리즘의 사용 유무에 따른 성능을 실수 전산모의실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 큰 타이밍 오프셋에 대해서는 FSE의 성능이 우수하고 도플러 천이에 대해서는 Stop and Go 알고리즘을 사용하는 것이 우수한 성능이 나타났으며, 실내 수신 성능 개선을 위해서는 Stop and Go 알고리즘을 사용한 FSE 결정 궤환 등화기 구조를 사용하는 것이 바람직하다.
항공사진이나 다중분광영상을 활용하여 도로 지도를 제작할 경우 최근에 건설된 도로에 대한 지도의 업데이트가 너무 늦어 일반 수요자의 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. Google Earth에서는 RGB값에 의거한 이미지가 아주 높은 주기 해상도를 가지고 무료로 제공되고 있기 때문에 도로를 추출하기 주요 데이터로 부상되고 있다. 본 연구는 Google Earth로 도로를 추출하기 위한 최적의 RGB 표준값과 범위값을 추적하는 의도로 출발하였다. 5개의 사례연구지역에 대해 Google Earth RGB 영상을 활용하여 도로를 추출할 수 있는 능력에 대해 검증이 이루어졌다. 수동 검출을 통해 Google Earth 이미지에서 RGB 대푯값을 각각 126, 125, 127을 도출하였고, 도로의 특성을 감안한 대푯값 범위를 분석하여 RGB값 각 25%, 30%, 19%가 최적인 것을 알 수 있었다. 아울러 Google Earth 이미지의 디스플레이 축척간에 RGB 표준값과 범위값이 큰 차이가 없음을 확인할 수도 있었다. 기존연구에서 활용된 다양한 알고리즘이 RGB 화소값의 최적구간을 추적할 수 있었으며 61cm 공간해상도를 가진 Quickbird RGB 데이터가 다양한 형태의 도로를 추출할 수 있다는 것이 확인되었다.
본 연구에서는 3차원(dimension, D) 프린터로 자체 제작한 팬톰을 이용하여 관전압과 관전류량 변화 중심으로 균일한 조직의 물리적 영역 크기 변화에 의한 관심영역(region of interest, ROI)와 설정치 영역 크기 변화에 의한 ROI 내에서의 하운스필드(hounsfield units, HU)의 변화를 알아보고자 하였다. 본 실험에서는 단면영상과 HU를 획득하기 위해 4-다중 검출기 전산화단층영상장비를 이용하였다. 팬톰 제작은 용융적층조형술(fused deposition modeling, FDM) 프린팅 방식의 3D 프린터 기기를 사용하였다. 팬톰의 구조는 $160{\times}160{\times}50mm$의 원통형으로 33 mm, 24 mm, 19 mm, 16 mm, 9 mm 크기의 원형 구멍을 대칭되도록 두 쌍으로 설계하였다. 구멍에는 증류수를 혼합한 조영제를 충전하였다. X선의 관전압과 관전류량는 각각 90 kVp, 120 kVp, 140 kVp 그리고 50 mAs, 100 mAs, 150 mAs로 변화시켜 단면영상을 획득하였다. 획득된 영상의 ROI 내 HU 측정은 image J 프로그램를 이용하였다. 그 결과, 관전류량보다는 관전압이 HU에 영향을 주고 있음을 확인하였다. 그리고 균일한 밀도를 갖는 물질이라도 물리적 영역 크기가 작아질수록 HU는 감소하였으며 ROI 설정 영역 크기가 작아질수록 HU는 증가하여 HU가 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 5 HU 이내의 노이즈 수준에서 ROI를 최대한 크게 설정하는 것이 물리적 영역 크기와 ROI 설정 영역 크기에 의한 변이를 최소화시킬 수 있는 방법이라고 판단된다.
최근 온실가스 감축에 관한 국제적인 관심이 대두되면서 반추가축의 가스발생을 조절하기 위한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 본 실험은 섬유질배합사료를 TDN의 유지수준과 섭취수준별 가스 발생량의 증가 정도 및 절식시 감소량을 측정함으로써 반추위내 장내발효에 의한 호흡가스의 정확한 산출근거를 구명하고자 실시하였다. 실험은 43개월 령의 평균체중 $372{\pm}11.2$ kg의 Fistula가 장착된 한우 암소를 공시하여 한우사양표준(2007)에 의거하여 TDN (kg)유지수준의 성장, 200 g/일 및 400 g/일 증체수준으로 TMR 사료를 각각 2회에 걸쳐 급여하였으며 물과 mineral block은 자유 섭식하도록 하였다. 온실가스 측정은 NDIR (Non-dispersive infrared absorption) 센서를 이용한 가스다중검출기를 이용하여 이산화탄소 및 메탄가스를 측정하였으며, 호흡챔버 내 환경온도는 $20^{\circ}C$를 유지하였다. 실험결과 급이 수준별 TDN가가 높을수록 가스발생량이 증가하는 경향을 나타내었으며, 이산화탄소 발생량에서는 유지수준에 비해 200 g/일에서 21.1%, 400 g/일에서 40.6% 수준으로 가스 발생량을 나타내었다. 메탄 발생량은 유지수준에 비해 200 g/일에서 33.5%, 400 g/일에서 69.6% 수준의 가스발생량을 나타내었다. 또한 절식 대사시 3일차부터 이산화탄소 발생량은 8%와 51% 수준으로 급격한 감소를 보였으며 메탄발생량은 각각 15%와 37%의 감소를 나타내었다. 위 결과는 향후 축산분야의 온실가스를 줄이기 위한 사양체계 및 절식대사를 통해 한우의 장내발효에 의한 가스발생조절에 대한 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
독립적인 로보트나 자동차 제어 응용을 위하여 고속 3-D 비젼시스템들은 매우 중요하다. 이 논문은 다음과 같은 세가지 과정으로 구성되는 stereo vision process 개발에 대하여 논술한다 : 왼쪽과 오른쪽 이미지의 edges 추출, matching coresponding edges와 3-D map의 계산. 이 process는 VME 150/40 Imaging Technology vision system에서 이루어졌다. 이것은 display, acqusition, 4Mbytes image frame memory와 세 개의 연산 카드로 구성되는 modular system이다. 40 MHz로 작동하는 프로그래머불 연산 모듈은 $64{\times}32$ bit instruction cache와 두개의 $1024{\times}32$ bit RAM을 가진 TMS320C31 DSP에 기초를 두고 있다. 그것들은 각각 512 Kbyte static RAM, 4 Mbyte image memory, 1 Mbyte flash EEPROM과 하나의 직렬 포트로 구성되어있다. 모듈간의 데이터 전송과 교환은 8 bit globalvideo bus와 세 개의 local configurable pipeline 8 bit video bus에 의하여 이루어졌고, system management를 위하여 VME bus가 쓰였다. 두 개의 DSP는 왼쪽 및 오른쪽 이미지 edges 검출을 위하여 쓰였고 마지막 processor는 matching process와 3-D 연산에 사용되었다. $512{\times}512$픽셀 이미지에서 이 센서는 scene complexity에 따라 1Hz정도의 조밀한 3-D map을 생성했다. 특수목적의 multiprocessor card들을 사용하면 결과를 향상시킬 수 있을 것이다.
현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.
최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 따라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 응합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다.
본 논문에서는 일반화된 공간천이변조시스템에서 신호 복원 성능의 개선을 위하여 병렬 직교매칭퍼슛 기술을 이용한 신호 검출기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. 일반화된 공간천이변조 시스템에서 수신신호의 복원은 압축 센싱에서 성긴신호 복원과 매우 유사하다. 성긴 신호 복원에서 자주 사용되는 직교매칭퍼슛 기법은 매 반복과정에서 수신 신호와 채널 행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 송신신호의 Nonzero 인덱스로 1개씩 선택한다. 반면 제안된 POMP기법에서는 수신신호를 이용하여 첫 번째 반복과정에서 채널행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 복수(M)개 선택한 후, 선택된 M개의 인덱스를 초기 인덱스로 하는 M개의 OMP과정을 병렬적으로 수행한다. 최종적으로 각 OMP과정에서 복원된 신호 중 수신된 신호와 복원신호사이의 잔차 (Residual)가 가장 작은 후보 신호를 최종 복원 신호로 선택한다. 본 논문에서는 POMP기법에 양자화기법을 결합한 알고리즘도 함께 제안한다. 제안된 POMP알고리즘은 OMP대비 M배의 복잡도를 갖지만 신호 복원 성능은 매우 탁월하다.
본 연구는 집수면으로 사용되는 지붕재질에 따라 집수되는 빗물의 수질을 평가하고, 지붕면에서 지의류/이끼의 존재여부에 따른 수질변화를 관찰하였다. 실험은 5가지 다른 재질의 재료[나무, 나무(이끼 서식), 콘크리트, 초벌기와, 슬레이트]로 설치된 지붕면에서 수행되었다. 각 지붕면에서의 빗물수질을 관찰한 결과, 초벌기와 지붕으로부터 집수된 빗물이 이용에 가장 적합한 재료로 나타났다. 이는 초벌기와 재질 특성에 따른 표면 온도의 상승과 자외선에 의한 살균효과 때문인 것으로 판단된다. 이끼류가 포함된 나무지붕과 일반 나무 지붕에서 집수된 빗물의 수질을 비교한 결과 이끼는 TOC, nitrate, sulfate 및 phosphate 농도에 영향을 미치는 것으로 관측되었다. 그리고 슬레이트 지붕으로부터 유출된 빗물 내 석면의 농도는 평균 0.002개/$cm^3$로 검출되었으며 이러한 결과는 환경부 다중이용시설기준 및 노동부 사무실 기준인 0.01개/$cm^3$ 규정을 만족한 것으로 나타났다.
최근의 경쟁적 비즈니스 환경은 각 기업으로 하여금 민첩성과 유연성을 요구하게 되었고, 이를 위하여 기업에서 제공하는 서비스에 대한 실시간 모니터링과 이를 통한 조기 의사 결정이 기업의 핵심 경쟁력이 되었다. 또한, 엔터프라이즈 시스템에서 발생하는 수 없이 많은 다양한 이벤트들을 효과적으로 처리하기 위하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 하지만, 이와 관련된 기존의 연구는 BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 모니터링으로 서비스 결함 발견에 그치고 있거나 낮은 단계의 이벤트(low-level event)에 기반한 단순 이벤트 처리에 그치고 있어, 기업에 유용한 비즈니스 정보를 제공하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 상황 검출(situation detection)을 통해 보다 가치 있고 유용한 비즈니스 정보의 제공을 가능하게 하는 확장된 복합 이벤트 모델(complex event model)을 제시한다. 구체적으로, 먼저 엔터프라이즈 시스템에서의 이벤트 처리 아키텍처를 제안하고, 제안된 아키텍처에 적합한 이벤트 메타모델을 정의한다. 정의된 메타모델을 기초로 다양하고 진보된 이벤트 연산자와 복합 이벤트 패턴, 그리고 키(key) 등 이벤트 처리 언어를 구성하는 요소의 문법과 의미를 제안한다. 또한, 보다 정교한 이벤트 분석을 위한 이벤트 컨텍스트 매커니즘을 제안한다. 마지막으로 응용사례를 통하여 본 연구의 적용 가능성을 보여주고, 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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