최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.
본 논문에서는 자동차 계기판의 OLED 디스플레이 모듈용 One-chip DC-DC 변환기 회로를 제안하였다. 전하 펌핑 방식의 OLED 패널 구동전압 회로는 PWM(Pulse Width Modulation) 방식을 사용한 DC-DC 변환기 회로에 비해 소형화, 저가격 및 낮은 EMI 특성을 갖는다. 그리고 Bulk-potential 바이어싱 회로를 사용하므로 전하 펌핑 시 기생하는 PNP BJT에 의한 전하 손실을 방지하도록 하였고, 밴드갭 기준전압 발생기의 Start-up 회로에서 전류소모를 기존 BGR 회로에 비해 42% 줄였고 VDD의 링 발진기 회로에 로직전원인 VLP를 사용하여 링 발진기기 레이아웃 면적을 줄였다. 또한 OLED 구동전압인 VDD의 구동 전류는 OLED 패널에서 요구하는 40mA 이상이다. $0.25{\mu}m$ High-voltage 공정을 이용하여 테스트 칩을 제작 중에 있으며, 레이아웃 면적은$477{\mu}m{\times}653{\mu}m$이다.
굴착공사 중 발생할 수 있는 지반함몰 사고를 방지하기 위해 굴착공사 주변 지층변화를 분석하고 모니터링하는 탐사기법과 기술이 필요함에 따라 다양한 탐사기술들을 적용, 보완함으로써 해석 기법을 향상시키는 것이 요구된다. 이 연구에서는 굴착공사 중 발생할 수 있는 지반침하 위험요소와 굴착, 지하수 등에 의한 이완영역을 탐지하기 위한 실규모 현장 실험을 실시하였다. 현장 실험을 수행하기 위해 실규모 굴착현장 테스트베드를 구축하고, 도심지 현장을 고려한 탐사법 중 전기비저항 탐사, 다중채널분석표면파탐사를 활용, 각 개별탐사의 적용 유효성 검토 및 모델링을 이용한 최적 탐사변수 도출과 설계, 탐사결과의 상호연관성을 비교 해석하였다. 이 연구 결과, 각 탐사별로 이완영역에 대한 영향을 확인할 수 있었으며, 특히 전기비저항탐사를 이용해 지하수면 위치를 확인하고 굴착에 대한 영향 파악할 수 있었다. 추후 지하수의 영향을 고려한, 즉 굴착면을 고려한 모델링에 대해 추가 연구가 필요할 것으로 보인다.
현대 대중음악의 보컬 녹음에서 소리의 다이내믹을 압축해주는 컴프레서는 필수적인 장비이다. 컴프레서는 음악청취를 위한 믹스에서 뿐 아니라 가수가 녹음을 하는 중에 반주와 함께 자신의 목소리를 듣기 위한 모니터에 적용되기도 한다. 이 연구는 보컬 녹음에 있어 모니터 환경에 적용된 컴프레서가 가수의 가창에 미치는 영향에 대한 실험 연구다. 10명의 참여 가수를 섭외하여 블라인드 테스트로 모니터를 통해 들리는 보컬에 1:1, 2:1, 4:1의 압축 비율의 컴프레서를 걸어 가창에 어떻게 영향을 받는지를 실험하였다. 실험 결과 모니터에 적용된 압축 비율이 높을 수록 다이내믹이 큰 부분에서 더 크게 노래하고, 음색이 더 밝았지만 음정은 미세하게 부정확해지는 결과가 나타났다. 블라인드를 유지한 상황에서의 사후 인터뷰 결과 가수들은 모니터에 컴프레서를 통해 압축된 소리를 듣는 것을 대체로 선호하는 것도 발견되었다. 실험에서 사용한 음악이 다이내믹의 범위가 넓은 발라드곡이었기 때문에 모든 음악 녹음에 일반화할 수는 없지만 녹음 현장의 모니터링에 대한 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 생각한다. 또한 모니터 환경에 따른 가수의 가창에 미치는 영향에 대해 실증 연구를 통해 연구된 본 논문을 바탕으로 녹음 기술에 대한 인지과학적 접근이 추가로 이루어지기를 희망한다.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 알칼리 침출수의 수서환경 완화를 위한 전기화학적 처리에 대한 효과를 평가하였다. 시멘트 페이스트의 표면을 개질하기 위해 1,000 mA/m2 의 직류를 양극 graphite를 통해 외부 메쉬로 4주 동안 통전한 후, 물 속의 알칼리 침출이 자연적으로 치유되는 것을 방지하기 위해 시멘트 페이스트 시편을 밀폐된 상태의 정지된 물에 침지시켰다. 물 속에서 100일간의 모니터링 한 결과, 전기화학적 처리를 한 시편의 pH 값은 약간 증가한 반면, control 시편의 pH의 경우 13.2를 나타내어 훨씬 더 높은 pH값을 나타내었다. 또한, pH 모니터링 이후 시멘트 페이스트 시료에 대한 pH 프로파일은 전기화학적 처리가 시멘트 매트릭스의 높은 알칼리도 확보에 효과적임을 알 수 있었다. 알칼리 침출 공정에서 얻은 알칼리침출수는 다프니아 마그나의 생태학적 테스트에 사용되었다. Control 시편은 표준 Daphnia Magna를 대부분 고정시킨 반면, 전기화학적 처리기법의 경우 생태학적으로 매우 우수하다는 것을 확인하였다.
기존에 존재하는 비디오 영역을 가로 혹은 세로로 확장하는 비디오 확장 기술에 대한 수요가 높아지고 있지만, 최신 기술로도 모든 비디오를 성공적으로 확장할 수는 없다. 따라서 비디오 확장을 시도하기 전에 해당 비디오가 잘 확장될 수 있을지 판단하는 것이 중요하다. 이를 통해 불필요한 컴퓨팅 자원 낭비를 줄일 수 있기 때문이다. 이 논문은 비디오가 수평 확장에 적합한지 판별하는 비디오 분류기를 제안한다. 이 분류기는 광학 흐름과 적응형 가우시안 블러 네트워크를 활용하여 흐름 기반 비디오 확장 방식에 적용할 수 있다. 학습을 위한 라벨링은 유저 테스트 및 정량적 평가를 거쳐 엄격하게 이루어졌다. 이렇게 라벨링된 데이터셋으로 학습한 결과, 주어진 비디오의 확장 가능성을 분류하는 네트워크를 개발할 수 있었다. 제안된 분류기는 광학 흐름과 적응형 가우시안 블러 네트워크를 통해 비디오의 특성을 효과적으로 포착함으로써, 단순히 원본 비디오나 고정된 블러만을 사용하는 경우보다 훨씬 정확한 분류 성능을 보였다. 이 분류기는 향후 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 몰입감 있는 시청 경험을 위해 장면을 자동으로 확장하는 기술과 함께 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
고혈압은 전 세계의 심혈관 및 뇌혈관 질환의 중요한 사망 원인으로서 지속적인 혈압관리가 필요하다. 본 연구에서는 급성장하고 있는 모바일 헬스케어 환경에서 지속적으로 혈압 관리를 받을 수 있는 생체정보 교환 서비스 모델로서 HL7 FHIR을 선택하였다. 개발한 HL7 FHIR 프레임워크는 매니저(스마트폰)과 에이전트(혈압계) 간에 블루투스 헬스기기 프로파일과 통하여 IEEE 11073-10407 PHD 프로토콜로 통신하여 혈압정보를 획득한다. 테스트 결과 고혈압 환자의 혈압 모니터링, 측정기록관리, 문서 생성, 측정정보전송을 성공적으로 수행하였다. 실제 임상환경에서는 TCP/IP 프로토콜을 통해 측정정보를 전송할 수 있으므로 모바일 헬스케어에서 지속적인 연구와 활성화가 기대된다.
유성 기어박스의 진동기반 고장진단 기법은 조립 및 제작공차와 하중조건에 의해 결정되는 진동 변조특성에 따라 성능을 달리하는 특성을 갖는다. 이 논문에서는 풍력발전기에 장착되어 있는 유성 기어박스의 고장을 효과적으로 진단하기 위해 진동 변조특성을 고려한 고장진단기법을 제안하고자 한다. 리샘플링된 진동신호에 대한 대역 필터링을 사용함으로써 유성기어박스의 진동 변조특성을 규명하고자 하였으며, 진동추출 윈도우함수의 최적위치를 선정하여 활용함으로써 가변적 진동 변조현상에서도 강건한 고장진단을 수행할 수 있도록 하였다. 제안된 고장진단기법의 검증을 위해 2kW 급 풍력발전기 테스트베드가 설계되었으며 기어 치 부분파손이 모사 제작되어 기어박스에 장착되었다.
차량통신은 통신시스템과 차량산업을 융합하여 ITS(Intelligent Transport Systems) 분야에서 다양한 서비스 제공을 위해 고려되어 왔다. 일반적으로 차량통신은 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)라고 알려져 있는 IEEE 802.11p/1609표준을 채택하여 vehicle-to-vehicle(V2V)와 vehicle-to-infra(V2I) 통신에 이용된다. WAVE 시스템은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호를 5.835~5.925 GHz대의 주파수를 사용하여 전송하는 시스템이다. 본 논문에서는 IEEE 802.11p 표준에 따라 구현한 WAVE 시스템의 MAC(Media Access Control)단에서 채널 모니터링을 32 비트 처리한 다음 데이터를 수신하여 성능을 평가하였다. 실제 고속도로에서 OBU(On Board Unit)로 구성된 테스트베드를 구축하고, OBU간에 WSM(WAVE Short Message)을 무선으로 송수신한 다음, 프레임 당 채널 점유 시간과 처리량을 산출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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