• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제37권1호
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• pp.41-49
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• 2012

한국인 기준남성 체적소형 모의체 HDRK-Man은 서양인과는 구별되는 한국인에 대한 내 외부피폭 관련 방사선방호량을 계산하기 위하여 개발되었다. 하지만 유효선량을 그 정의에 맞게 계산하기 위해서는 반드시 남녀 한쌍의 인체 전산모의체가 필요하다. 이에 본 연구는 HDRK-Man과 한 쌍을 이루는 한국인 기준여성 체적소형 모의체 HDRK-Woman을 개발하였다. HDRK-Woman의 개발을 위하여 한국인 여성사체로부터 획득된 고해상도 연속절단면 컬러해부영상을 사용하여 제작된 체적소형 모의체의 키, 몸무게 및 장기무게를 한국인 기준자료에 맞게 조정하였다. 전반적인 조정 절차는 ICRP의 체적소형 기준모의체 개발 시 사용된 방법에 따라 키 조정, 뼈 무게 조정, 장기무게 조정, 몸무게 조정의 순으로 진행하였다. 특별히 기존에 사용되던 장기무게 조정 방법의 반복된 절차를 간소화하고 단점을 보완하기 위하여 장기무게 조정 프로그램을 자체적으로 개발하여 사용하였다. 최종 완성된 HDRK-Woman의 체적소 해상도는 x, y, z축 방향 순으로 $2.0351{\times}2.0351{\times}2.0747\;mm^3$이며, 체적소 행렬의 크기는 $261{\times}109{\times}825$이다. 또한 유효선량 계산 시 필요한 장기들을 포함한 총 39개의 장기 및 조직이 표현되어 있다. 본 연구는 HDRK-Woman을 MCNPX 몬테칼로 코드에 입력하여 외부에서 입사하는 광자빔에 대한 장기선량을 계산하였으며, HDRK-Man의 장기선량과 합산하여 한국인에 대한 유효선량 환산계수를 계산하고 ICRP 기준남녀 체적소형 모의체의 유효선량과 비교하였다. 고해상도 컬러해부영상을 기반으로 제작된 기준한국인 성인여성 체적소형 모의체 HDRK-Woman은 장기 및 조직이 정밀하게 표현되어 있으며, 일부 조정이 불가능한 장기를 제외한 대부분의 장기 및 조직들이 한국인 기준자료에 정확하게 일치하도록 조정되었다. 따라서 기준한국인 성인남성 체적소형 모의체 HDRK-Man과 함께 한국인에 대한 장기선량 및 유효선량을 정확하게 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권12호
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• pp.7-12
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• 2004

본 논문에서는 0.1 $\mum$ InGaAs/InAlAs/GaAs Metamorphic HEMT (High Electron Mobility Transistor)를 이용하여 DC~45 GHz 대역의 광대역 MIMIC(Millimeter-wave Monolithic Integrated Circuit) 분산 증폭기를 설계 및 제작하였다. MIMIC 증폭기의 제작을 위해 Metamorphic HEMT(MHEMT)를 설계 및 제작하였으며, 제작된 MHEMT는 드레인 전류 밀도 442 mA/mm, 최대 전달컨덕턴스(Gm)는 409 mS/mm를 얻었다. RF 특성으로 fT는 140 GHz fmax는 447 GHz의 양호한 성능을 나타내었다. 광대역 MIMIC 분산 증폭기의 설계를 위해 MHEMT의 소신호 모델과 CPW 라이브러리를 구축하였으며, 이를 이용하여 MIMIC 분산 증폭기를 설계하였다. 설계된 분산 증폭기는 본 연구에서 개발된 MHEMT MIMIC 공정을 이용하여 제작하였으며, MIMIC 분산 증폭기의 측정결과, DC ~ 45 GHz대역에서 6 dB 이상의 S21 이득을 얻었으며, 입력반사 계수는 45 GHz에서 -10 dB, 출력반사계수는 -7 dB의 특성을 나타내었다. 제작된 분산 증폭기의 칩 크기는 2.0 mm$\times$l.2 mm다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1034-1046
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• 2011

본 논문에서는 X-대역에서 GaN HEMT 소자의 로드-풀 측정을 통한 40 W급 전력증폭기 모듈의 설계, 제작을 보였다. 전력증폭기의 설계에 적용하기 위한 능동 소자로, 최근 발표된 TriQuint사의 GaN HEMT 소자를 선정하였다. 로드-풀 측정 시스템의 임피던스 튜너의 임피던스 범위 제한으로 인하여, 시험치구 내에 사전-정합 회로를 구성하였다. 사전-정합 회로가 포함된 로드-풀 측정을 통해 최적 입 출력 임피던스를 도출하기 위하여, 사전-정합 회로의 2-포트 S-파라미터가 필요하며, 이의 새로운 추출 방법을 제안하였다. 이와 같이 결정된 사전-정합 회로의 S-파라미터를 반영한 로드-풀 측정을 통해 도출된 최적 입 출력 임피던스는 데이터 시트와 근접한 결과를 주며, 이를 통해 측정의 타당성을 확인하였다. 전력증폭기의 정합 회로는 도출된 최적 임피던스로부터 EM co-simulation을 이용하여 설계하였다. 제작된 전력증폭기는 15${\times}$17.8 $mm^2$으로 소형의 크기를 가지며, 10 usec의 펄스 폭, 10 % duty의 펄스 입력 및 드레인 스위칭 상태에서, 9~9.5 GHz 대역 내 출력은 46.7~46.3 dBm, 전력 이득은 8.7~8.3 dB, 효율은 약 35 %의 특성을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.85-96
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• 2008

최근 실감형 게임 (augmented game) 이라는 새로운 게임 장르에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있으며 실감형 게임이란 사용자가 실제 환경을 돌아다니며 컴퓨터에 의해 만들어진 가상의 적 또는 물체를 이용하여 진행하는 게임이다. 실감형 게임은 게이머에게 새로운 즐거움을 제공할 수 있지만 비싼 가격의 'backpack' 시스템을 이용하기 때문에 일반 게이머에게 저렴한 가격에 게임을 제공하치가 어렵다. 이를 위해 모바일 기기의 카메라를 이용한 실감형 게임들이 다양하게 제안되고 있지만, 가상의 적을 실제 공간에 접목하기 위해 대부분 색상 마커나 패턴 마커를 이용하기 때문에 마커가 미리 설치 되어 있는 장소에서만 게임이 가능한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 흥미도가 높고 가격 부담없는 게임을 제공하기 위해 기존의 갤러그를 실감형 게임에 접목한 모바일 기기에서의 실감형 갤러그를 소개한다. 실감형 갤러그는 모바일 화면상에서 실제 환경에 가상의 적을 접목하기 위해 실제 환경에 있는 물체를 그대로 이용하여, 크기분변의 특징변환(SIFT)와 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 이용하여 물체를 인식한다. 가상의 적은 이식된 특정 물체의 주위에 임의로 출현하며, 게임흥미도를 높이기 위해 여러 개의 특정 물체를 이용하고, 게이머는 가상의 적이 출현하는 특정 물체에 모바일 기기를 직접 움직여 공격한다. 결론적으로 실감형 갤러그는 모바일 카메라에 의해 입력받은 실제 환경 과 모바일 기기에 의해 자동으로 생성원 가상의 적 사이의 상호작용 (interaction) 을 제공하는 새로운 게임 패러다임(paradigm) 을 통하여 게이머에게 가격 부담없는 새로운 즐거움을 제공할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권4호
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• pp.337-346
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• 2020

도심권의 교통 집중과 정체로 인하여 지하 공간 활용성이 필요함에 따라 지하구조물에 대한 연구가 늘어나고 있다. 그 중 복층터널은 지하구조물을 대표 할 수 있다. 복층터널은 중간슬래브를 기준으로 상, 하부 차도를 구분하여 운영하고 있다. 중간슬래브는 차량의 하중 및 지진하중에 의하여 동적거동을 한다. 특히 지진의 의한 응답특성은 하중의 크기 및 작용 메커니즘이 매우 복잡하고 이론적 접근이 어려워 실험적 연구가 필요하다. 본 연구에서는 붕괴방지 내진 1등급의 복층터널 중간슬래브에 진동 감쇠 고무받침 유무에 따른 안정성 평가를 실시하는데 목적을 두고 있다. 본 진동대 실험에서는 상사율 1/4을 적용하였으며, 모형실험에서 지반과 모형의 일체거동을 묘사하기 위하여 라이닝과 진동대판을 고정시켰으며 이를 통해서 상대거동을 최소화 하였다. 실험대상은 가상복층터널 TBM 표준단면으로 정했다. 기반암에 가해지는 지반운동 수준을 0.154 g (붕괴방지 수준 내진 1등급 인공지진파)이며 이 가속도를 최대로 하는 지진파를 진동대 입력(기반암)에 작용시켜 모형에 증폭현상을 분석하고 진동 감쇠 고무받침 유무에 따른 중간슬래브의 내진 안정성에 대해 평가 분석 하였다. 그 결과, 지진 감쇠 고무받침 유무에 따라서 지진 가속도 감쇠 효과가 최대 40% 이상 있음을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.187-195
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• 2013

차량 번호판 검출의 기존 연구들은 대부분 높은 성능을 얻기 위해 영상 획득 환경을 제한한다. 본 논문은 제약사항이 적은 환경에서 다양한 종류의 차량 번호판을 검출하기 위해 SIFT와 신경망을 이용한 새로운 방법을 제안한다. SIFT는 영상의 크기, 회전 변화에 불변하는 지역특징으로서 처리해야 할 환경이 고정되지 않은 경우에도 분별력이 뛰어나다. 영상에서 추출한 SIFT를 번호판 내부의 것(내부 부류)과 외부의 것(외부 부류)으로 나누어 2부류 분류기를 학습한다. 분류기는 신경망을 사용하며, 찾고자 하는 번호판의 종류를 학습 집합에 포함하는 것으로 다양한 종류의 번호판을 동일한 알고리즘으로 검출할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상에서 지역특징을 추출하고 미리 학습한 분류기로 번호판 내부 부류를 가려낸다. 분류기의 성능이 높지 않더라도 분류 결과 내부 부류는 번호판 내부에 밀집하여 나타나고 번호판 외부에서는 흩어져 나타난다. 이러한 특성을 이용해 지역특징 맵을 만들고, 이 맵에서 임계값 이상인 전역 최댓값을 번호판 영역으로 검출한다. 다양한 환경에서 데이터 베이스를 수집하고 지역특징 분류와 번호판 검출 알고리즘을 실험한다. 지역특징을 분류기로 분류한 결과 정인식률은 97.1%, 정확률은 62.0%, 재현율은 50.2%를 보였다. 정인식률에 비해 정확률과 재현율은 낮았지만, 번호판 검출 결과 98.6%의 높은 검출 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.215-224
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• 2013

본 논문에서는 고해상도 영상에서 호모그래피를 효율적으로 추정하는 방법을 제안하였다. 호모그래피를 정확하게 추정하는 것은 영상 정합 기술에서 가장 중요한 부분이다. 하드웨어의 급속한 발전으로 고해상도 영상을 쉽게 취득 할 수 있게 되었지만, 데이터의 크기가 증가함에 따라 정확한 일치관계를 추정하는데 많은 계산량이 요구되었다. 또한, 고해상도의 영상에서 확률적으로 부정확한 호모그래피가 추정되는 문제가 발생하였다. 따라서 우리는 원 영상을 각 스케일별로 다운 샘플링한 다수의 영상을 생성하여 각 다운 샘플링된 영상에 해당하는 호모그래피를 추정한 후 투영 오차가 가장 작은 것을 선택하여 원 영상에 적용할 수 있게 보정할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, 영상을 정합하는 과정에서 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤의 차이가 큰 경우에는 중첩영역의 지역 정보만을 이용하여 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤을 일치시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 3.2M 픽셀의 해상도 영상에서 약 3배, 8M 픽셀의 해상도 영상에서 약 5배 이상 빠른 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 입력 영상의 해상도가 커질수록 제안한 방법의 효과가 더 커진다는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권3호
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• pp.59-67
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• 2006

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 직렬로 입력되는 데이터 열을 N개 (부반송파의 수)의 병렬 데이터 열로 변환하여 서로 다른 주파수를 가지는 N개의 직교 부반송파로 변조시켜서 동시에 전송하기 때문에 스펙트럼 효율이 높으며 고속의 데이터 전송이 가능하다. 그러나, 모든 부반송파에 대해 같은 변조 방식을 이용하는 OFDM 시스템의 경우 심하게 페이딩 된 부채널의 비트오류율 (BER: Bit Error Rate)에 의해서 전체 시스템의 비트오류율이 결정되는 문제점을 안고 있다. 이 문제를 해결하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 부채널 마다의 SNR (Signal to Noise power Ratio)을 추정하고 그 크기에 따라 부반송파의 변조 방식을 가변적으로 결정하는 적응 변조가 필요하다. 실제로 IEEE 802.11a의 경우 변조 방식에 따라 $6\sim54$ Mbps의 전송 속도를 가진다. SNR을 추정하기 위한 대표적인 방식인, 주파수 영역의 심볼을 이용하여 MSE (Mean Square Error)를 최소화하는 방법을 이용하는 직접추정 방식과 성상도상에서 수신된 복소값과 추정한 심볼값 사이의 RMS 에러를 이용하는 방식, 그리고 Viterbi 복호 과정에서 누적된 최소 거리 (Cumulative Minimum Distance)를 이용하는 방식에 대해서 비교 분석하고, 이를 통해 EVM 방식과 Viterbi 복호과정을 병행해서 사용하는 새로운 SNR 추정방법을 제안하며 이를 이용한 부반송파 적응 OFDM 시스템을 제안한다. 마지막으로, IEEE 802.11a의 기준에 근거하여 새로운 적응 OFDM 시스템의 성능향상을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.25-33
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• 2019

본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.