Alagille 증후군은 간내 담도 형성 부전으로 인한 만성 담즙 정체, 말초 폐동맥 협착, 골격 이상, 눈의 이상, 특징적인 얼굴 모양 등을 주요 증상으로 하는 상염색체 우성 유전 질환으로 말초 폐동맥 협착 이외에도 여러 말초 혈관 병변들이 동반된다. 관련된 유전자로 20번 염색체 위에 존재하는 JAG1이 발견되었고, 이 유전자의 결손으로 인한 Notch 신호전달체계의 결함이 혈관형성에 영향을 미친다고 생각되고 있다. Alagille 증후군에서 만성 뇌동맥 폐색질환인 moyamoya병이 발생한 예들이 보고된 바 있는데, Alagille 증후군의 혈관병증의 또 다른 한 발현으로 이해되어야 할 것이다. 저자들은 생후 2개월에 Alagille 증후군을 진단받고 추적 관찰 중에 갑자기 편측 마비가 발생하여 뇌혈관 조영술을 통해 moyamoya병을 진단받은 25개월 여아를 경험하였기에 이를 보고하는 바이다.
본 논문에서는 무선환경을 이용하여 이동하는 객체의 확인 및 위치 추적을 위한 시스템에서 수신부측의 디지털부를 구현하고자 한다. 구현한 시스템의 경우에 UWB를 이용한 통신 시스템을 가정하였고, 전체적인 통신 방식은 직렬 통신(RS-232) 방식을 따른다. 디지털 수신기는 직렬 통신의 입출력을 담당하는 RS-232-type1/RS-232-type2, ID 검출을 위한 ID Detector, 그리고 ID Detector의 올바른 동작을 위해 입력을 버퍼링하는 PISO&Buffer 회로로 구성된다. 디지털 수신기는 UWB를 이용한 시스템의 응용 목적에 따라서 최소의 하드웨어 자원을 이용하면서 구현하고자 하였다. 따라서 다중 ID에 대해서 내부적인 반복 검출 방법으로 원래의 패턴과 상관성을 검사한다. 또한 기본 ID를 내장하고 있어 송신 신호에 대해서 즉각적인 검출이 가능하고, 다른 시스템과의 호환성을 고려하여 ID 패턴의 내용 및 길이를 프로그래밍하여 사용할 수 있다. 구현된 하드웨어는 Xilin의 XC2S100PQ208-5 칩에 사상하였고 727($30\%$)개의 셀을 이용하면서 해당 칩에서75MHz(13.341ns)의 clock frequency로 동작할 수 있었다.
현재 산업현장에서 활용하는 용접용 로봇은 대부분 오프라인(off-line)으로 작업을 수행하고 있어 생산성과 용접 품질 향상에 그 기능을 충분하게 발휘하지 못하는 실정이다. 현재에는 용접 품질 향상을 위하여 용접 매카니즘이 많이 연구되어 많은 수학적인 해석과 물리적인 해석방법을 도입하여 비선형적인 용접 메카니즘을 연구하고 있다. 이러한 여러 가지 비선형적인 문제와 해석상의 어려움에도 불구하고 용접의 결함을 보완하기 위해 보다 정확한 용접데이터를 생성하기 위하여 고감도의 센서를 도입하여 신호처리 하고 있으며, 이를 이용하여 용접시스템에 포함시키는 피드백제어시스템(feed-back control system)을 구성하여 용접선 추적 및 용접 비드(bead) 형상제어에 응용하고 있다. 또한, 최근에는 인공지능제어기술이 발달되어 인간의 학습능력과 의사결정능력을 대신하는 신경회로망(neural network)과 퍼지이론(fuzzy logic)을 도입하여 용접기술을 개발하고 발전시키고 있다. 본 연구에서는 신경회로망이론을 이용하여 실시간으로 용접시스템을 모니터링하고 퍼지제어기에 의하여 용접결함을 보정하는 지능시스템을 개발방법을 제시하고자 한다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 비접촉식으로 식별하는 자동인식기술이다. RFID 시스템 구축에 있어 식별영역 내에 다수의 태그가 존재할 경우, 다중태그 식별(multi-tag identification)을 위한 충돌방지(anti-collision) 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 태그 충돌방지와 관련된 기존 연구들은 각각 고유한 형태의 코드체계를 기반으로 하고 있으며 태그 식별성능에 대한 비교연구도 부족한 상태이다. 본 논문에서는 저비용(low-cost) RFID 시스템 구축을 목표로 표준화가 진행되고 있는 96-비트 EPC(Electronic Product Code) 코드를 기반으로 기존 대표적인 충돌방지 알고리즘인 트리 기반 메모리래스(tree based memoryless) 충돌방지 알고리즘들과 슬롯 알로하 기반으로 (slot aloha based) 충돌방지 알고리즘들의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 초당 평균 태그 식별개수에서 충돌 추적 트리(collision tracking tree) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 최소 2배에서 최대 50배 이상의 우수한 성능을 보여준다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
최근에는 미국에서 개발 및 관리하는 위성항법시스템과(GPS)와 러시아에서 운용하는 위성항법시스템(GLONASS)을 함께 수신하여 컨테이너 보안 장치에 활용함으로서 물류 효율성을 향상시키기 위한 방안이 연구되고 있다. 본 논문에서는 컨테이너화물 안전수송에 사용되는 컨테이너 위치 수신 안테나를 설계 및 제작하여 그 성능을 검증하였다. 제작된 안테나는 물류시스템에 운영할 수 있도록 물류 환경에 맞춰 광대역 원편파 특성과 GPS/GLONASS 듀얼 주파수 지원 가능하도록 성능을 최적화 하였다. 정재파비(VSWR) 2:1에서 대역폭은 26.1MHz이며 GPS(1575.42MHz)와 GLONASS(1602MHz)의 반사손실은 -9.54dB로 나왔다. 개발 완료한 안테나는 실제 한국간 러시아 물류 환경에 적용함으로써 GPS/GLONASS 신호가 국가 간 이동에도 정상적으로 수신됨을 시범 운영 테스트를 통해 성능 검증을 확인 하였다.
본 논문에서는 DRM(Digital Radio Mondiale) 수신기를 위한 고속 동기화 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 DRM 수신기에서 요구하는 고속 수신 성능을 만족시키기 위해 기존 동기화 방식에서 수행하는 초기 샘플링 주파수 동기과정을 생략하고 정수배 주파수(Integer Frequency) 동기 및 프레임(Frame) 검출을 수행한 후, 추적(Tracking) 과정에서 샘플링 주파수 동기를 수행한다. 샘플링 주파수 옵셋(Sampling Frequency Offset)이 포함된 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 복조 심볼로부터 프레임 옵셋을 추정하기 위해 참조셀(Reference cell)에 상관 기반 추정 알고리즘을 적용하고 그 성능을 분석하여 샘플링 주파수 옵셋에 강한 알고리즘을 선정한다. 제안된 구조는 DRM 수신 신호에 샘플링 주파수 옵셋이 존재하는 경우에도 초기 샘플링 주파수 동기화 과정에 소요되는 시간을 단축할 수 있으며, 참조셀간 차동 상관(Inter-cell Differential Correlation) 기법을 사용할 경우 초기 샘플링 주파수 옵셋의 영향에 강인함을 프레임 검출 모의실험을 통해 확인한다.
마이크로파 탐색기를 이용하여 표적을 탐지, 추적하는 경우 하방 표적에 대해서는 지표면에서 반사되는 클러터 신호의 영향을 받는다. HPRF (high pulse repetition frequency) 모드를 사용하는 마이크로파 탐색기에서 부엽클러터 영역에 나타나는 퇴각표적을 탐지하기 위해서는 여러 지형과 상황에 따른 지표면 부엽클러터 전력의 통계적인 특징을 파악하여야 한다. HPRF 모드를 사용하는 탐색기의 항공기 탑재시험에서 지상 클러터의 전력을 측정한 자료를 기반으로, 각 지형과 안테나 시선각 등의 상황에 따라 부엽클러터의 확률분포 특성을 가장 근접하게 표현하는 확률밀도함수를 구하고 그 확률밀도함수의 매개변수를 추정하였다. 확률밀도함수 및 매개변수를 추정한 자료를 이용하여, 퇴각표적을 탐지할 때에 원하는 수준의 표적탐지 오류 확률을 가지는 표적탐지 임계값 설정에 관하여 분석하였다. 본 논문의 지표면 부엽클러터 전력의 확률분포 특성 분석과 표적탐지 임계값 설정에 관한 분석 자료는 표적탐지 방법 개발 및 일정 오경보 처리 등의 다양한 분야에 이용될 수 있다.
멀티미디어 트래픽의 전송 중에 핸드오프가 발생하면 멀티미디어 트래픽의 QoS가 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에, 정지 상태에서의 경우와 대등한 QoS를 유지하기 위해서는 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이동 멀티미디어 망에서 이동 단말기의 이동 방향 추정에 근거하여 자원을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 핸드오프 방법을 제안한다. 이 기법은 퍼지 다기준 의사 결정 방법에 근거한 MT 추적을 적용한다. 이 방법에서 기존의 수신신호세기 이외에 MT와 기지국간의 거리, 이동 방향, 이전 위친 등의 다수의 부정확한 위치 결정 파리미터를 사용 함으로서 추정의 정확성을 증가시킨다. 이 위치 정보에 근거하여 이동 방향을 결정하고, 이를 이용하여 자원을 예약한다. 실시간 세션의 핸드오프 요구는, 이동 방향 정보에 근거하여 동적으로 예약되고 할당된다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션에 의해 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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