왈시-하다마다 변환(Walsh-Hadamard Transform, WHT)을 적용한 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조방법은 시스템의 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 줄여주고, 시스템의 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시키는 장점이 있다. 그러나 기존의 이러한 왈시-하다마다 변환에 기반한 OFDM 시스템은 여전히 비교적으로 높은 PAPR문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 DGT(Data Grouping Technique)이라고 부르는 기술을 제안하고, 이 기술과 왈시-하다마다 변환 기술을 적용하여 PAPR을 더욱 줄여주는 OFDM 시스템을 설계한다. 제안한 DGT기술은 WHT-OFDM뿐만 아니라 일반 OFDM에서 PAPR을 줄여주는 방법들 중에서 큰 단점이 되는 부가정보(side information)가 성능에 대해 독립성을 가진다는 특징이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템의 유용성을 검사하고 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 반도체 소자의 DC 파라메터에 대한 특성을 검사하는 DC 파라메터 검사 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 IBM-PC와 연결하기 위한 CPLD(Complex Programmable Logic Device)로 구현된 연결부와 ADC/DAC부, 전압원/전류원, 가변저항부, 측정부로 구성되어 있다. 제안된 시스템에서 정전압원과 정전류원은 하나의 회로로 설계하여 외부의 컴퓨터에서 주어지는 모드명령에 의해 선택되도록 하였으며, VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 사용하여 회로를 제어하고 신호를 변환하는 기능을 CPLD로 설계하였다. 제안된 시스템은 두 개의 채널을 가지고 있으며, VFCS(Voltage Force Current Sensing) 모드와 CFVS(Current Force Voltage Sensing) 모드로 동작할 수 있도록 하였다. 검사 전압의 범위는 0(V)-10(V)까지이고, 검사전류의 범위는 0[mA]-100[mA]까지로 다이오드를 사용하여 설계된 회로의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템에 필요한 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법은 취득한 영상에 국부적응 이진화 방법, 가산투영 기법을 적용하여 코일 부분과 코어 부분을 분리한다. 분리된 코일부분에 세선화(thinning) 방법, 체인코드(chain-code) 방법, 라벨링(labeling) 방법 등을 적용하여 코일성분을 추출하여 코일의 길이, 연결성, 코일의 turn수 그리고 피치간격에 의한 불균일 검사를 수행하여 소자의 불량 유무를 검사한다. 제안한 방법의 성능을 시험하기 위해 여러 가지 부품에 대한 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
터보부호 심벌비트들을 서로 다른 부호율로 반복부호화한 뒤 여러 부채널로 나란히 보내는 터보 부호화 여러반송파 직접수열 부호분할 다중접속 시스템을 제안한다. 레일리 감쇄채널에서 신호대잡음비가 높을 때에는 이 시스템의 성능 한계를 얻었고, 신호대잡음비가 낮아 한계를 적용할 수 없을 때에는 모의실험에서 성능을 살펴보았다. 신호대잡음비가 낮을 때 성능 손실이 조금 있지만 홀짝 검사(parity check) 심벌에 다양성 차수를 크게 주어 오류 마루를 (error floor) 낮출 수 있음을 보였다.
본 논고에서는 microfocus X 선 발생장치와 평판형 영상센서를 이용한 micro-CT 시스템의 개발과 그 응용에 대해 소개하였다. 개발과 관련하여서는 영상센서 및 시스템의 동작원리뿐만 아니라 성능평가 결과에 대해서도 간단히 언급하였는데, 이와 같은 성능평가는 추후 개선된 혹은 새로운 설계 및 제작을 위해서는 필수적으로 수반되어야 할 부분이다. 개발된 micro-CT 시스템의 응용분야 소개와 관련하여서는 몇 가지 획득 영상을 토대로 바이오 영상과 산업용 영상에 관하여 언급하였다. 바이오 영상분야에서는 현재 세계적으로 유수 의료기기업체에서 이미 제작하여 판매하고 있으며, 대부분 X선 영상증배관 혹은 CCD(charge-coupled device)를 X 선 영상획득 센서로 사용한 반면, 본 논고에서 소개한 시스템은 평판형 영상센서를 사용했다는 점에서 차별성이 있다. Micro-CT 시스템의 산업용 영상분야로의 적용은 이제 시작 단계이며, 기존 라미노그라피 시스템을 대체하거나 혹은 새로운 응용으로 자리매김할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.
웨이브가이드 초음파센서를 적용하여 소듐냉각 고속로 KALIMER-600의 원자로 노심과 내부구조물의 소듐내부가시화를 수행하는 이중회전 구동 C-스캔 시스템과 소프트웨어 프로그램 Under-Sodium MultiVIEW를 개발하였다. 이중회전 구동 C-스캔 시스템은 KALIMER-600 원자로 헤드의 이중회전 플러그를 모사하여 설계 제작하였으며 웨이브가이드 초음파센서에 초음파 펄스를 송수신할 수 있는 고출력 초음파 시스템과 스캐너 구동 제어 장치를 구축하였다. Under-Sodium MultiVIEW 프로그램은 이중회전 스캐너의 구동을 제어하면서 웨이브가이드 초음파센서에 초음파 신호를 송수신하여 영상 처리를 수행하는 소듐내부가시화 프로그램으로서 LabVIEW 그래픽 프로그램 언어를 기반으로 개발되었다. 이중회전 구동에 의한 수중 C-스캔 성능시험을 수행하여 Under-Sodium MultiVIEW 프로그램의 가시화 성능을 실험적으로 검증하였다.
국제표준규격(ISO 12215-5) 및 국내 플레저보트 검사지침의 개정에 따라 길이 6미터 미만의 플레저보트의 낙하시험에 의한 강도시험기준을 적용 가능하게 되었다. 하지만 현재 낙하시험은 자유낙하 시 내력 및 외력에 의한 선체 내부의 찌그러짐, 크랙, 박리, 파손 등을 육안으로 검사하는 방법으로 시험결과의 정량적인 판단이 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 레저선박의 낙하시험을 위한 시스템 및 운용프로그램을 개발하여 플레저보트의 구조안전성의 정량적 평가가 가능한 시스템을 개발하고 다단 롤포밍 기법을 적용한 5m급 알루미늄레저보트에 적용하여 시스템의 성능을 검증하였다.
iSCSI 기반의 원격 스토리지 시스템에 대한 관심이 증가하면서 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. IP 네트워크를 사용하여 통신하는 iSCSI 는 기존의 IP 네트워크의 많은 문제점을 가지고 있다. IP 네트워크를 사용하는 웹 역시 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 프락시라는 메커니즘을 사용하였다. 효율적인 네트워크 대역폭 사용을 위해 설계된 프록시는 응답속도를 줄이는데 가장 효과적으로 많이 채택되었다. 그러나, 캐시에 저장된 데이터를 사용자에게 제공하기 때문에 이미 캐시되어진 자료가 웹 서버의 최신 자료와 다를 가능성이 있으며 또한 캐시되어진 데이터에 대한 유효성을 검사하기 때문에 추가의 지연시간이 발생하게 된다. 본 논문에서는 iSCSI 기반의 네트워크에서 캐시되어진 데이터에 대한 유효성 검사 없이 항상 fresh 한 상태의 캐시 데이터를 사용자에게 제공할 수 있는 캐싱 기법에 대한 내용과 이것을 적용한 캐시 스토리지 시스템 설계 및 기존의 원격 스토리지 시스템과의 성능을 비교 분석한 내용을 기술한다.
전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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