뇌경색의 주요 원인인 동맥 박리와 죽상경화증으로 인한 동맥 폐색 모두 고식적 자기공명혈관조영술이나 컴퓨터단층혈관조영술에서 혈관이 막힌 것처럼 보이지만, 발생 기전이 다르기 때문에 치료 방향에 차이가 생길 수 있다. 최근 고해상도MRI가 발달하면서 비침습적으로 혈관벽의 영상을 확인할 수 있게 되었다. 임상적으로 혹은 영상학적으로 동맥 박리가 의심되는 환자에게 고해상도MRI는 매우 유용한 검사방법으로 자리 잡고 있으나, 아직 두 질환의 감별점이 완전히 적립 되지는 않았다. 저자들은 컴퓨터단층혈관조영술에서 척추동맥폐색이 관찰된 두 환자에서 고해상도MRI를 통해 척추동맥박리와 죽상경화증의 차이점을 찾아보았고, 이를 추적 관찰하였다. 지금까지 알려진 혈관벽의 형태, 내막 판, 이중 내막, 혈관벽내 혈종, 가성 동맥류, 동맥벽의 초승달 모양 고신호 강도와 같은 동맥박리의 특징뿐만 아니라 저자들이 경험한 증례와 같이 긴 협착 길이, 폐쇄 부위 혈관의 재개통도 동맥 박리를 시사하는 소견이라고 판단하였다. 고해상도MRI를 통해 확인된 추가적인 동맥박리의 특징과 함께 향후 다양한 연구들을 통해 진단 기준이 명확해 진다면 치료에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각한다.
최근 시각 기반 인터페이스의 실현을 위해 손 동작 인식 기술 개발의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 시각 기반 인터페이스의 입력으로 사용되는 손 동작은 손 모양의 연속적인 변화로 정의되므로, 효율적인 손 모양 인식 알고리즘의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 손 모양 인식 과정 중 빈번히 발생할 수 있는 손의 회전에 의한 인식 성능 저하를 다룬다. 제안하는 방법은 회전에 강인한 손 모양 인식 알고리즘 개발을 위해 손 동작 인식 환경을 고려하여 비디오 내 인접 프레임간의 높은 상관관계를 이용한다. 특히, 정지 영상에 기반한 기존 연구와의 차별 점은 객체 추적에서 사용되는 템플릿 갱신을 손 모양 인식에 도입하였다는 것이다. 제안한 방법의 유효함을 보이기 위해, 손이 좌우로 회전하는 비디오를 입력으로 템플릿 정합 기반의 방법, PCA와 LBP을 제안하는 방법과 비교 실험하였다. 제안한 방법은 일반적인 템플릿 정합 기반의 손 모양 인식보다 22.7%, KL-Transform을 도입한 템플릿 정합보다 14.5%, PCA 보다 10.7%, LBP 보다 4.3%의 성능 개선을 보였다.
DBS(Direct Broadcasting Satellite)는 광범위한 주사영역과 고품질의 서비스를 제공하므로 정보화 사회에서 매우 유용한 매체로 활용되고 있으며 이동체에서도 위성 방송을 수신할 수 있는 기술을 필요로 한다. 본 논문에서는 한반도 연근해를 항해구역으로 하는 선박과 육상 이동체에서 DBS 수신이 가능한 trracking antenna용 Dual phase LNB를 설계하였다. 설계한 Dual phase LNB는 저잡음 증폭기 대역통과 필터 발진기, 혼합기, 중간주파 증폭기로 구성하였고 위치 추적을 위해 각각 두 입 출력 위상을 동위상으로 구현하였다. 측정 결과, 11.7 GHz~12.2 GHz의 입력신호에 대하여 잡음지수는 0.87 dBmax, 변환이득 62 dB이고, 온도특성은 $-30^{\circ}C{\sim}60^{\circ}C$에서 ${\pm}400$ kHz이고 위상잡음은 100 kHz 옵셋에서 -101 dBc/Hz로서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 실외 환경에서 영역 축소 기법을 이용하여 대상의 위치를 추적할 수 있는 위치추정 알고리즘을 제안하고 이를 위한 테스트베드를 설계, 구현하였다. 제안한 알고리즘은 고정노드의 수가 제한된 환경에서 미지노드의 수신신호 세기를 활용한 상호협력 위치추정 방식으로 3단계의 영역 축소 기법을 통해 미지노드의 위치를 추정하였다. 또한 알고리즘의 검증을 위해 $60m{\times}23m$ 영역에서 5개의 고정노드용 지그비 모듈과 4개의 미지노드용 지그비 모듈을 배치하여 실험하였다. 실험 결과 가시거리 환경에서 고정노드의 수가 동일할 때 미지노드의 수가 증가할수록 제안한 영역 축소 기법을 이용한 협력 위치 추정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다. 향후, 실내 및 비가시거리 환경에서도 연속 위치추정이 가능한 알고리즘의 보완이 필요할 것이다.
TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 재머 위치추적, 인명구조 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 추정 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.
주사 레이저 광집게에서 대물렌즈에 의해 집속된 레이저 초점을 제어하기 위해 사용되는 고속 구동기는 입력 신호의 주파수가 증가함에 따라 출력이 감소한다. 이러한 입출력의 괴리는 CCD 카메라를 통해 관찰이 어려우며 사용자는 희미하게 보이는 레이저 주사 형상을 보고 물체를 조작하여 물체를 포획할 수 없거나 포획하더라도 안정된 제어를 할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용된 고속 구동기의 주파수 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 입력 주파수에 따른 실제 주사 경로를 측정하여 시각화해주는 방법과 입출력 데이터의 차이를 계산하여 입력 데이터를 보상하는 방법을 제안한다.
MVDR(minimum variance distortionless response) 적응 어레이에서 조향벡터(steering vector)에 에러가 있으면 원하는 신호(desired signal)도 감쇠되어 성능이 심하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 에러에 대응할 수 있는 계산이 간편한 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 DCB(doubly constrained beamforming) 원리에 기초한 최소화 문제의 해 벡터를 구하고, 이벡터를 부공간에 투사하여 새로운 조향벡터로 사용한다. 최소화 문제의 해결과 부공간 투사에 필요한 주 고유쌍(principal eigenpairs)은 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation)를 변형한 MPASTd(modified PASTd)에 의거하여 직접 상관행렬(correlation matrix)을 추정함이 없이 수신 데이터로부터 구해진다. 그리고 고유쌍 계산에 있어, 기존에 알려진 MPASTd를 개선해서 계산량을 절감하면서 효과적으로 구하는 방법을 제시한다. 제안한 적응어레이 기법은 상관행렬을 추정하고 이를 고유분해(eigendecomposition)하는 기존방식보다 계산량을 크게 줄이고 우수한 성능을 가질 수 있다.
본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델 기반의 멀티센서 데이터 퓨전 알고리즘을 이용한 차량 위치인식 시스템을 제안한다. 기존의 차량 위치인식 시스템은 GPS를 중심으로 제공되어 왔으나 위성 신호 수신이 어려운 실내나 빌딩이 빽빽하게 들어선 도심에서는 제대로 작동하지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPS와 UWB를 결합하는 방법이 연구되었으나 위치변화에 따라 각 측위매체를 이산적으로 전환하여 차량과 같은 이동이 잦은 대상에게 끊임없이 유연한 위치 정보를 제공하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 가우시안 정규분포 모델을 바탕으로 GPS 위치 데이터와 UWB 센서 데이터를 유기적으로 결합하는 Hybrid UWB/GPS 측위시스템을 구성하여 측위시스템의 적용범위에 민감하지 않고 유연한 위치정보를 제공하도록 한다. 제안된 시스템을 Ubisense와 Asen GPS를 이용하여 $12m\;{\times}\;8m$ 크기의 실외 환경에서 실험하였으며, 구현된 시스템을 통해 기존 UWB 및 GPS 시스템에 비해 정밀도 및 연동성이 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 차량에서 주차 관리 및 차량추적 관리 등 다양한 CNS를 지원할 수 있다.
고유가 시대에 대체 에너지를 찾고, 개인의 건강 증진 추세에 따라 점점 자전거를 이용하는 사람이 증가하고 있고, 이에 따라 자전거 교통사고 또한 증가되고 있다. 자전거 교통사고의 경우, 탑승자에게 사고의 충격량이 고스란히 전달되기 때문에 신체적 위험도가 높다. 그렇기 때문에 스스로 사고를 신고하기 어려워 사고에 대한 신속한 대응을 하지 못 할 수가 있다. 그래서 본 논문에서는 사고 발생 시 자전거에 장착된 사고 알림 장치를 통해 사고를 감지하고 감지된 신호를 바탕으로 GPS 장치에 의해 사고 위치 확인 후, 스마트폰의 어플리케이션을 이용하여 문자전송 및 사고위치 정보를 전송함으로서 탑승자의 안전성을 향상시키는 목적으로 자전거 사고 알림 시스템을 개발하였다. 그리고 실험을 통해 사고 발생 이후 2차 피해를 막기 위한 신속한 사고 대응 방법을 구축하여 구현한 시스템의 효율성을 확인할 수 있었다.
재밍 환경에서의 maximum likelihood(ML) 기반의 모노펄스 기법은 공분산 행렬의 역행렬을 이용하여 재머 신호를 억제시킨다. 재머 억제를 위해서는 재머 성분에 대한 충분한 횟수의 스냅샷(snapshot)이 필요하며, 높은 PRF 환경에서는 이것이 가능하지 않아 실시간 추적에 한계가 있다. 또한, JNR(Jammer to Noise Ratio)이 낮은 경우에는 재머의 스냅샷 수가 충분하더라도 정확한 재머 억제가 이루어지지 않아, 표적 방향 추정의 정확도가 감소한다. 본 논문에서는 재밍 환경에서 스냅샷이 적은 경우에도 ML 기반의 모노펄스 성능이 우수한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공분산 행렬의 잡음 부공간을 이용하는 모노펄스 방법으로, 이의 유도 과정을 보이고, 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 성능이 개선된 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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