6.48 ${\AA}$의 격자 상수를 갖는 InSb 물질은 0.17 eV의 낮은 에너지 밴드갭과 78,000 cm2/Vs의 전자 이동도를 갖는 물질로서 고속의 자성 센서소자, 장파장의 광 검출기 그리고 고속 전자소자 등의 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나, 전기적 특성이 우수한 InSb 물질을 소자로 구현하는데 있어서 큰 어려움이 있다. InSb와 격자 크기가 잘 맞으면서 절연이 우수한 기판의 부재가 가장 큰 문제가 되는 부분이다. 즉, 격자 부정합을 최소화하며 동시에 절연기판을 사용함으로써 소자의 특성을 잘 살려야 하는 것이다. 이러한 이유로 인하여 InSb 기반의 소자가 널리 사용되지 못하고 있는 것이다. 현재 범용으로 사용하고 있는 기판은 격자 부정합이 14%인 GaAs, 11%의 InP 그리고 18%의 Si 등이 있다. 이번 발표에서는 GaAs 기판 위에 격자 부정합을 최소화하여 InSb 박막을 최적화 시켜 성장하는 방법에 대해서 소개하고자 한다. InSb 박막 성장하는데 있어 논문으로 보고된 여러 가지 방법들이 있다. 기판과의 격자 부정합을 줄이기 위하여 저온-고온 (L-T)의 의한 메타몰픽(metamorphic) buffer 층을 성장 후 InSb 박막을 성장하는 방법[1] 그리고 단계별 buffer를 성장하는 방법[2] 등을 통해서 많은 진보가 있었다. 하지만, 우리는 GaAs 기판 위에 AlSb 박막을 성장 하면서 동시에 In과 Al의 양을 서서히 변화시키는 grading 기술을 사용하였다. 즉, 물질 각각의 격자상수를 고려하여 GaAs (기판)-AlSb-InAlSb-InSb로 변화를 주어 격자 부정합이 최소가 되도록 하여 만들어진 buffer 위에 InSb 층이 만들어 지도록 하여 GaAs 기판 위에 InSb 박막을 성장 할 수 있었다. grading 기술을 이용하여 만들어진 buffer 위에 성장된 0.3 um의 InSb 박막 층은 상온에서 전자 이동도가 약 38,000 cm2/Vs에 이르는 것을 확인하였다. InSb 박막의 두께가 약 1 um 되어야 30,000 cm2/Vs 이상의 전자 이동도를 얻을 수 있다고 많은 논문을 통해서 보고 되고 있으나 우리는 단지 0.3 um의 InSb 박막두께에서 이와 같은 전기적인 특성을 확인하였기에 이상과 같이 보고 하고자 한다.
본 논문에서는 운동 중 실시간 구현을 위해 정확한 QRS 검출이 가능한 이산 웨이블릿 연산을 임펄스 응답으로 근사화 하여 연산량을 줄였다. 또한, 지속적인 QRS 검출로부터 부정맥, 빈맥 그리고 서맥등의 정보를 제공한다. 제안 알고리듬은 운동 중 수집된 생체신호를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가한다.
본 연구에서는 부정맥 판독을 위해 심전도 신호로부터 P파의 강조 및 검출 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 고전적인 필터나 이동평균필터를 사용하지 않고 하강 기울기의 변곡점을 검출하기에 효과적인 하강 기울기 추적파를 이용하여 고주파 잡음을 무시해 주는 필터 용도로 사용함과 동시에 진폭이 낮고 불명확한 P파와 T파를 강조해 줌으로써 이들의 검출을 용이하게 하였다. 이 강조 및 검출 방법을 MIT/BIH 데이터에 적용하여 구현하였으며 그 실용성을 확인하였다.
최근 한국인의 주요 사망원인 중 하나로 부정맥이 부각되고 있다. 심방조기수축(PAC:Premature Atrial Contraction)은 심방이 동방결절의 명령이 있기 전에 수축해 버리는 것이다. 심방조기수축은 일시적으로 유발하였다 사라지곤 할 수 있기 때문에 심한 증상이 없다면 생명에 위협을 가하진 않지만 반대의 경우에는 위험할 수 있다. 따라서 비정상적인 심장 박동이 발생하면 이를 검출하여 조기에 부정맥을 진단할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 대상의 ECG 신호로부터 QRS패턴에 해당하는 특징들을 추출하였고 특징들을 이용하여 심방조기수축 파형을 분류한다. 오류 역전파 기반으로 특징들을 훈련하며 가중치와 바이어스값을 구한뒤 이를 이용하여 정상파형과 심방조기수축 파형을 분류한다.
화자 전환 검출은 대화 중에 발성 화자가 다른 사람으로 바뀌는 시점을 검출하는 것을 의미한다. 이 과정에서 화자 중복, 화자 정보 표기의 부정확성, 데이터 불균형 등으로 화자가 바뀌는 순간을 검출하는 데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 음성 인식에 널리 사용되는 TIMIT 데이터를 가공하여 충분한 양의 훈련 데이터를 얻었으며, 화자가 겹치는지를 파악한 후에 화자 전환 여부를 판단하였다. 본 논문에서는 화자 겹침을 고려한 화자 전환 검출 시스템을 구축하기 위하여 다양한 접근법을 사용하여 성능을 평가하고 검증했다. 그 결과 화자 겹칩 영역을 제거하기 위해 X-Vector 구조와 유사한 형태의 검출 시스템과 화자 전환 검출 시스템을 모델링하기 위한 Bi-LSTM 모델을 제안하였다. 실험 결과 기준 시스템보다 상대적으로 각각 4.6 %, 13.8 % 성능 향상을 확인하였다. 또한, 실험 결과를 기반으로 텍스트 정보와 화자 정보 등을 고려한다면 좀 더 강인한 화자 전환 검출 시스템을 구축할 수 있을 것으로 판단한다.
식품에 첨가할 수 없는 의약품이나 화학합성물질이 함유된 부정유해식품이 증가하고 있는 실정이다. 특히 발기부전치료제 성분인 실데나필, 바데나필 및 타다라필의 화학구조를 변형한 미지의 물질이 검출되고 있다. 또한 기존 식품의 기준규격 검사에 따른 단속을 피하기 위하여 성기능강화 등 치료효능을 지닌 의약품 성분의 화학구조를 변형한 불법으로 합성한 부정유해물질은 안전성이 전혀 입증되지 않았으므로 그 위해성이 우려되고 있다. 따라서 식품의 안전성을 확보하기 위하여 발기부전치료제의 화학구조를 변형한 호모실데나필, 홍데나필, 슈도바데나필, 아미노타다라필, 하이드록시호모실데나필, 하이드록시홍데나필, 디메틸실데나필, 잔소안트라필, 하이드록시바데나필, 노르네오실데나필, 데메틸홍데나필, 피페리디노홍데나필, 카보데나필, 치오실데나필, 디메틸치오실데나필, 아세틸바데나필의 총 16개의 발기부전치료 성분의 유사물질 관련 자료와 식품 중 부정유해물질의 규명 및 분석 현황을 정리하였다.
본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.
일반적으로 QRS간격은 시작점을 기준으로 끝점까지의 간격을 말하지만 그 기준이 모호하고 Q와 S의 검출이 정확하지 않아 부정맥 분류 성능을 저하시키는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 심전도신호 중 가장 큰 피크인 R파를 정확히 검출한 후 이를 기준으로 위상 변이 추적 기법을 적용하여 Q와 S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정을 통해 잡음이 제거된 정확한 R파를 검출한다. 이후 심전도신호의 미분값을 통해 QRS패턴을 분류하고, R파를 기준으로 위상이 변화되는 방향과 횟수를 추적함으로써 Q, S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법이다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 R파 검출율은 99.60%의 성능을 나타내었고, 위상 변이 추적 기법의 경우 조기심실수축(PVC)이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 10개의 레코드를 대상으로 조기심실수축 분류율을 각각 비교 분석한 결과 94.12%로 우수하게 나타났다.
This paper describes the design of a real time arrhythmia detection system using five variables : heart rate, QS width, morphology, alls deviation, and ST segment. To detect individual variables for four patients, we designed multi-processor system. The results of the analysis derived from simulators and 50 patients are compared with the medical diagnoses. The results show that the analysis was able to detect irregularly occuring arrhythmia which does not show up in routine medical examination.
은행에서 현금 지급기(ATM)를 부정한 목적으로 사용하는 사람들은 보통 마스크나 선글라스, 모자 같은 것으로 얼굴을 은폐하고 인출을 하는 경우가 많다. 그렇기 때문에 마스크나 선글라스, 모자로 얼굴을 가림으로써 특징을 검출하기 쉽지 않아 얼굴 인식을 통한 사람 판단이 어렵다. 본 논문에서는 차 영상과 Template Matching 을 통해 얼굴 영역을 추출하고 Adaptive Boost 를 통해 얼굴의 특징 점을 검출한 후 스킨 컬러 정보를 이용하여 현재 사람의 은폐 정보를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방영은 영상신호처리에 강하고 비용이 적으며 적은 전력으로 동작하는 DSP 기반에 탑재 함으로써 ATM 기에 탑재하기 적합하고 또한 다른 형태의 검증 시스템에 적용할 수 있는 효율적인 구조를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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