공학적으로 제작된 미소기포 중 가스층과 유체층을 함께 내포하는 echogenic liposome은 수용성 약물 탑재에 용이하다. 또한 특정 위치에서 약물을 방출할 수 있다는 점에서 초음파 조영제의 기능을 넘어서 초음파 기반 약물전달(sonoporation)에 활용될 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 이전 연구에서 제안된 echogenic liposome의 구조를 EF-TEM으로 재확인하였으며 sonoporation에서 약물전달 매개체로의 효과를 세포실험을 통하여 입증하였다. 세포실험은 유방암 조직인 MDA-MB-231 세포 대상으로 대표적 암치료제인 Doxorubicin을 지표 약물로 활용하였다. 비교군(1 그룹), Doxorubicin 그룹(2 그룹), Doxorubicin 과 일반 기포를 추가하여 sonoporation을 한 그룹(3 그룹), Doxorubicin을 echogenic liposome에 탑재하여 sonoporation을 적용한 그룹(4 그룹)으로 구분하여 진행한 실험결과, 4 그룹에서 약물 전달 효과가 초기부터 급격히 증가하였으며, 최종적으로 2 그룹과 3그룹에 비하여 최소 1.4 배 이상 효과적으로 종양 세포 괴사를 유도하였다. 따라서 sonoporation에서 echogenic liposome은 기존 일반적 미소기포보다 더 효율적인 약물 매개체라고 결론 내릴 수 있다.
본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.
수중 음향 통신은 과거 군사적 목적을 위해 제한적으로 사용되어졌으나, 수중 탐지, 운동체 추적, 잠수함, 부이를 이용한 해양의 날씨 변화 등 해양에서의 통신에 대한 연구가 활발히 이루어지며 활용 분야가 확대되고 있는 추세이다. 수중음향통신은 다중경로로 인한 신호간의 간섭으로 성능 및 전송율이 열약한 실정이다. 따라서 다중 경로 전달 환경인 수중음향통신에서 원활한 통신과 함께 수신 신호의 성능을 향상시키기 위하여 낮은 SNR에서도 우수한 성능을 보이는 채널 부호화 기법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 데이터 길이의 가변성이 좋은 BCJR기반 (2,1,7) 컨볼루션 부호를 적용하였으며, 다중 경로 전달로 인해 왜곡된 데이터를 보상하기 위해 결정 궤환 등화기가 결합된 터보 등화기 구조를 적용하였다. 문경시 경천호에서의 실제 수중 실험을 통하여 BCJR 기반의 터보 등화 구조가 다른 비터비 복호방식의 경판정, 연판정 기법에 비해 성능이 우수함을 검증하였다. 이러한 BCJR 복호의 성능은 반복횟수는 평균 1회에서 3회 정도에 오류가 정정되고, 복호기 입력단의 오류율이 $10^{-1}$ 이하이면 모두 복호가 가능함을 볼 수 있으며, 16번의 수중통신 실험은 약 83%의 성공률을 획득하였다.
본 논문은 중국전통문화 오행문무(五行文武)와 인터랙티브 미디어 아트 개념을 결합한다. 중국 전통악기 고금(古琴, Gu Qui)을 레이저 다이오드와 빛감지센서를 이용하여 현을 하드웨어적으로 구현하고, VVVV를 활용하여 센서 인식, 음향재생, 프로젝션 화면 영상 시각화에 해당하는 소프트웨어를 구현한다.
지금까지 간략하게 압전세라믹스 재료의 응용부품 개발에 필수적인 분석사항 및 부품설계에 활용할 수 있는 시뮬레이션 기법에 대하여 소개하고, 응용 사례에 대하여 소개하였다. 여기서 언급한 바와 같이, 다양하게 응용되고 있는 압전재료 응용부품 개발에 활용할 수 있는 전자공학 및 기계공학의 시뮬레이션 기법으로는 "등가회로 법" 및 "유한요소법"등 이다. 이들 시뮬레이션 기법을 활용할 경우, 보다 우수한 특성을 갖는 응용부품의 개발이 가능하고, 개발기간도 단축할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 기법을 다양한 세라믹스 응용부품 개발에 활용하는 방법으로는 재료 전공자가 시뮬레이션 기법을 직접 배워서 하는 방법과 관련분야의 전문가의 협조를 받아 활용하는 방법이 있다. 어느 방법이든 관련 된 전공에 대한 의사소통 및 상호이해가 선행된 상태에서 세라믹스 재료기술과 기계-음향공학, 전기-전자공학, 고주파공학 등 관련 응용기술이 결합하게 되면, 우수한 특성을 갖는 세라믹스 응용부품 및 신제품 개발이 가능하게 되어 세라믹스 재료산업과 관련 부품산업이 상호시너지 효과를 발휘하여 성장하고, 대외 경쟁력도 함께 향상될 것으로 판단된다.
종합 영상정보 매체인 멀티미디어의 효율적인 활용을 위해 다양한 정보들을 영상과 음향 등을 결합하여 전송하거나 저장하고 있다 본 논문에서는 양자화 파라미터를 사용하여 DCT 계수 값을 변화시켜 움직임 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안하였다. DCT 중 DC 계수를 제외한 고주파 성분의 계수에서 원영상의 8*8 블록 내 각 화소들의 평균값을 구하고 그 블록의 평균값과 그 블록 내의 각 화소간의 차를 구하여 이를 절대값으로 변환하고 그 합을 구하였다. DABP 값과 DCT 계수와의 상관관계를 구명하여 블록계수로 하였으며 이 블록계수를 사용하여 DCT 고주파 성분을 조정하므로 영상의 화질을 향상시켰다.
본 논문에서는 수중무선통신에서 다중경로에 의해 발생하는 심볼간 간섭을 제거하기 위한 방법으로, 단일반송파 전송방식에 주파수-시간 영역 등화 기법을 결합한 주파수영역 결정궤환 등화기법에 대한 성능을 평가한다. 수중채널 모델링은 벨홉모델을 이용하였으며, 모의실험을 통해, 제안한 기법이 심볼간 간섭에 의한 신호왜곡 문제에 효율적으로 대처할 수 있는 대처할 수 있는 전송방식임을 보였다.
음성 신호에는 언어정보이외에 여러 요인에 의한 정보가 포함되어 있어서, 문자와 일대일로 대응되는 분절을 정확하게 검출하기가 어렵다. 본 연구에서는 선형 예측계수 (LPC) 스펙트럼의 첨두 부분을 강조한 이진 (binary) 스펙트럼을 제안하고, 이를 바탕으로 음의 안정영역과 천이영역을 통합하여 음향특징을 추출하고자 한다. 각 영역의 특징은 이진 스펙트럼을 누적하여 구하며, 통합적인 특징은 각 영역의 특징을 결합한 관계적 특징으로 나타낸다. 제 2 차 포르만트 주파수의 궤적을 관계적 특징으로 하여, 양순 비음과 치조 비음을 구별한 결과, 모음의 문맥과 화자에 비교적 독립적인 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한 이진 스펙트럼이 원래의 스펙트럼에 포함된 정보를 유지하는지 검토하기 위해, 같은 거리척도 (distance measure) 에 의해 인식 실험한 결과 이진 스펙트럼의 성능이 오히려 우수하게 나타났으며, 관계적 이진 스펙트럼의 경우 화자에 따른 변화가 더욱 적었다. 음성에 백색 잡음 (Gaussian white noise)을 더하여 잡음음성 (noisy speech) 을 만든 뒤, 같은 방법으로 실험한 결과도 유사한 인식결과를 얻을 수 있어 제안된 이진 스펙트럼의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 고대역 (4kHz-8kHz)의 주기적 성분이 강하게 나타나는 신호에 대해서 MP (Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 부호화 방법을 제안한다. 또한 분석된 스펙트럼 크기 파라미터와 위상 파라미터의 효율적인 양자화 방법을 제안한다. MP 알고리즘은 오류 상쇄 원리와 정현파 모델에 바탕을 두고 있기 때문에 정확한 피치 주기 예측이 필요하다. 고대역의 정확한 피치 주기 예측을 위해 저대역 (0kHz-4kHz) 신호에서 검출한 피치 주기를 이용함으로써 부호화와 비트할당의 효율을 높일 수 있다. 스펙트럼 크기 계수의 양자화를 위해 계수들에 대해 고정 차원 이산코사인 변환 (MDCT : Modified Discrete Cosine Transform) 및 다단계 (multi-stage) 구조를 결합시킨 양자화 기법을 사용하였고, 위상 값들은 스펙트럼 크기에 따른 가중치 필터와 위상의 $2{\pi}$ 순환 특성을 이용하여 양자화하였다. 또한 제안한 양자화 기법과 부호화 방법을 음성 분석-합성 (analysis-by-synthesis) 시스템에 적용하여, 목적 신호와의 비교를 통해 검증한다. 향후 대역 분할을 기본 구조로 하는 계층 구조의 광대역 음성부호화기에의 적용 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 수중에서 발생되는 전이 신호의 자동 식별을 위하여 특징벡타를 추출하는 기법과 식별 알고리즘에 대하여 논한다. 특징벡타 추출기법으로 적은 계수로도 우수한 성능을 보이는 wavelet 변환을 사용한 방법을 제안하고 기종의 고전적인 방법들과 비교한다. 자동식별을 위해서는 MLP (Multilayer Perceptron), RBF (radial Basis Function), MLP-클래스 등 세 종류의 신경회로망을 사용하고, 성능 및 신뢰성을 높이기 위해서 두가지 특징벡타 및 세 식별기를 결합하는 방법을 사용한다. Traco의 표준 천이 데이터 집합 (standard transient data set) I과 모의 실험 데이터를 사용하여, 주어진 천이신호가 배경잡음에 비하여 충분히 에너지가 크고, 유한개의 소음원이 존재하며, 동시에 둘 이상의 소음원이 존재하지 않는다는 가정하에서 제안된 특징벡타 추출기법과 식별 알고리즘의 우수성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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