본 논문은 사용자의 손가락 및 손의 움직임을 이용하여 키보드와 마우스로 사용하도록 개발된 착용형 입력장치 ($SCURRY^{TM}$)의 손가락 움직임을 감지하는 클릭인식 성능의 향상 방법을 제안한다. 제작된 착용형 입력장치는 클릭 감지용 가속도계가 장착된 손가락 부분과 손 움직임 감지용 각속도계가 장착된 손등 부분, 그리고 화면상의 가상키보드의 구성된다. 제안하는 클릭 감지 방법은 사용자의 클릭 의도를 파악하는 특징 추출부, 클릭 동작을 수행한 손가락을 판별하는 유효클릭 인식부, 그리고 손 움직임에 의해 발생된 외도하지 않은 클릭신호를 제거하는 신호혼선 제거부로 구성된다. 제안된 방법을 이용하여 착용형 입력장치의 클릭 일시성능이 향상됨을 실험으로부터 확인하였다.
본 논문에서는 버팅 콘택(butting contact) 구조를 갖는 DDI DRAM소자의 감지 증폭기의 입력 게이트 단의 모든 기생 성분을 포함한 등가 회로를 제안 하였다. 제안한 모델을 이용하여 기생 쇼트키 다이오드가 감지 증폭기 동작에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 각각의 불량 가능성에 대해 감지 증폭기가 어떻게 동작하는지 분석하여 단측 불량 특성의 원인을 규명하였다. DDI DRAM에서 단측 불량 원인과 불량률의 온도 의존성은 감지 증폭기의 입력 게이트 단에 형성된 기생 쇼트키 다이오드 형성에 기인한 것으로 판단된다. 이러한 기생 쇼트키 다이오드는 게이트 입력에 기생 전압 강하를 야기하게 되고 결국 감지 증폭기의 노이즈 마진을 감소시켜 단측 불량률을 증가시킨다.
성능위주 소방설계(PBD)의 과정에서 요구피난시간(RSET) 산정의 신뢰성을 확보하기 위해서는 화재시뮬레이션을 이용한 정확한 연기감지기 작동시간 예측이 필수적이다. 본 연구의 목적은 FDS 기반의 연기감지기 수치모델에서 요구되는 입력인자의 정확도를 개선시키는 것이다. 이를 위하여 선행연구에서 적용된 화재감지기 시험장치(FDE)의 개선이 이루어졌다. 구체적으로 FDE 내부의 유동 및 연기농도 균일성이 개선되었으며, 연기입자의 전방산란 저감을 통해 감지기가 작동되는 순간의 정확한 광 소멸률이 측정되었다. 개선된 FDE를 이용한 입력인자는 기존 결과와 정량적으로 상당한 변화를 보이고 있으며, 이온화식 감지기에 비해 광전식 감지기에서 더 큰 차이가 확인되었다. 연기감지기의 작동조건은 감지기 종류, 가연물, 연기입자 및 색상에 따라 큰 차이가 발생됨을 고려할 때, PBD의 신뢰성을 향상시키기 위하여 향후 연구에서는 보다 다양한 감지기 및 가연물에 대한 입력인자 DB가 구축되어야 할 것이다.
본 논문은 열과 연기농도를 입력변수로 갖는 퍼지로직을 적용한 화재감지시스템을 제시한 연구이다. 본 논문에서 제시한 화재감지시스템은 열과 연기농도를 입력신호로 받아들이고 이를 통하여 화재가능성이 추론되는 퍼지추론시스템을 포함하고 있다. 이 추론시스템의 조건부(antecedent part)는 fuzzy 단일 값(singleton)으로 열과 연기농도가 입력되도록 하였고, 결론부(conclusion part)는 화재가능성으로 적용하였다. 또한 퍼지추론을 위하여 적용된 membership함수는 삼각형 membership함수이다 추론하는 방법은 Mamdani가 제안한 minimum 연산을 사용하였다. 그리고 이러한 계산을 위하여 Matlab 프로그램을 사용하였고 이 프로그램을 이용하여 GUI(graphic user interface)기반의 화재감지프로그램을 개발하였다. 이와 같은 퍼지로직이 적용된 화재감지시스템의 신뢰성을 검증하기 위하여 불꽃화재와 훈소화재에 대한 실험을 통하여 추론되는 화재가능성을 분석하였다. 그 결과 본 연구의 퍼지로직을 적용한 화재감지시스템은 연소상황에 따라 비교적 정확하게 화재가능성을 추론하였다.
사람감지를 통한 영상녹화 시스템은 컴퓨터가 입력받은 영상으로부터 사람인 부분을 감지하고 녹화하는 시스템이다. 영상처리를 기반으로 한 사람감지 방법은 그 내용이 비교적 난해하고 학습량이 방대하기 때문에 관련 분야의 입문자들이 직접 구현하기에 어려움이 수반된다. 따라서 이 논문은 초보자들이 해당 분야에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위해 공개 소스 컴퓨터 비전(OpenCV) 라이브러리의 사람 감지 API를 제공한다. 또한, 이를 이용해 웹캠을 통해 입력받은 영상에서 사람인 부분을 표시해주고, 녹화하는 시스템을 구현하였다.
지금까지의 화재감지시스템은 하나의 입력요소에 대하여 화재, 비화재로 판단하는 단순한 형태의 신호를 발신하여 하나의 요소로만 화재를 판단하여 왔다. 또한 기존의 화재감지시스템은 화재 시에 발생되는 열, 연기, 불꽃 등에 대하여 감지기회로에서의 미리 지정한 고정값과의 비교를 통하여 정해진 기준을 넘을 경우 화재로 판정한다. 그러나 고정값을 기준으로 신호를 발신하게 되어있는 화재감지기의 동작은 상황에 따라 불확실한 경우가 발생한다.(중략)
본 논문은 주행중의 자동차에 장착된 카메라의 입력 영상으로부터 이동창을 활용하여 차선을 인식하고 장애물을 감지하는 기법을 기술한다. 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위해서 차선의 위치를 빠른 시간에 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 한 프레임의 영상에서 차선의 입력이 예상되는 일부분만을 선정하는 기법이 일반적이다. 본 논문에서는 주행 차량의 영상 정보로부터 장애물을 감지하기 위하여, 도로의 곡률에 따라 차선의 입력 예상 위치를 측정하여 크기가 조절된 이동하는 창을 설정하여 정확한 차선의 위치를 추출하고, 나아가 주행 차선 내에 위치하는 장애물을 점출할 수 있는 기법을 제안한다. 이를 고정창을 이용하는 경우와 레이저 혹은 레이터 센서를 사용하는 경우와 비교하여, 정확도가 높음을 보였다.
본 논문의 목적은 먼지 감지 센서, 우적 센서, 조도 감지센서와 자동 장치를 창문에 부착하고 Arduino에 연결하여 외부 환경에 따라 자동으로 창문을 여닫도록 하는데 있다. 입사광의 산란 검출을 기반으로 하는 먼지센서, 비가 내리는 양에 따른 저항 값의 변화를 감지하는 우적센서, 빛의 밝기에 따라 저항 값이 바뀌는 조도 감지 센서를 제어용 컴퓨터인 아두이노에 연결하여 데이터를 입력 받도록 한다. 사용자의 설정에 따라 입력 받은 데이터를 이용하여 창문의 여닫음을 결정하고 이를 창문에 부착한 자동장치를 통해 능동적으로 구현한다. 본 연구를 통해 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있으며 나아가 냉난방기 사용을 줄여 에너지를 절약하는 효과를 기대한다.
다양하게 복합된 소리 및 음성신호를 FPGA의 마이크로 입력받아서 신호를 분류하고 분석하여 이상 신호를 감지할 수 있는 많은 시스템이 있으나, 효율적이며 효과적으로 이상 신호를 감지하는 시스템을 구현하는데 있어서는 많은 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 문제를 해결하고 감지율을 높이기 위하여 본 연구에서 제안된 방법에서는 소리 신호가 입력되는 마이크 센서를 사용하여 FIFO(First-in First-out) 구조에 적용하고, 통계학적으로 분산과 변동계수를 적용한 알고리즘을 기반으로 이상 신호를 효과적으로 분류하고, 효율적으로 감지 여부를 출력하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 알고리즘을 적용한 시스템을 통하여 100회 이상의 실험을 반복한 결과 96.3%의 감지율을 보였다.
능동형 유기 발광 다이오드의 픽셀 노화를 보상하기 위한 문턱 전압 감지 회로가 제안된다. 제안된 문턱 전압 감지 회로는 샘플-홀드 회로와 10비트의 해상도를 가지는 단일 입력 축차 근사형 아날로그-디지털 변환기로 구성된다. 각 샘플-홀드 회로의 스케일 다운 변환기와 단일-차동 변환기를 가지는 가변 이득 증폭기를 제거하기 위해 단일 입력 축차 근사형 아날로그-디지털 변환기를 위한 중간 기준 전압 보정과 입력 범위 보정이 수행된다. 제안된 문턱 전압 감지 회로는 1.8V 공급 전압의 180nm CMOS 공정을 사용하여 설계된다. 단일 입력 축차 근사형 아날로그-디지털 변환기로의 유효 비트와 전력 소모는 각각 9.425비트와 2.83mW이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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