웨어러블 컴퓨팅 환경에서 사용 가능한 키보드는 부담 없이 착용할 수 있어야 하며 충분히 빠른 속도로 문자를 입력할 수 있어야 한다. 또한 일반적인 사용자도 특별한 훈련과정 없이 쉽게 사용할 수 있어야 한다. 상용화된 웨어러블 컴퓨팅용 입력장치는 주로 소형화 QWERTY 키보드인데 공통적으로 키 수를 줄이는 방식을 택하고 있다. 그러나 줄이는 키 수에 대응하여 문자 입력을 위한 키 입력 수(KSPC: Key Strokes per Character)가 증가하기 때문에 입력효율이 저하되고 학습을 위한 요구되는 노력이 또한 증가한다. 그럼에도 불구하고 Halfkeyboard, WristPC keyboard, FrogPad 등 상품화된 키보드는 충분히 작은 사이즈가 아니어서 일상적으로 부담 없이 수용하기에는 물의가 있다. 본 연구는 이런 문제점을 해결하기 위해 키 간격을 줄여 극적으로 키보드를 소형화할 수 있는 원키 키보드라는 개념을 제안하였다. 전통적인 키보드의 경우 하나의 키에 하나의 문자가 할당되는데 반해 원키 키보드는 하나의 키 판 위에 10*5 배열의 QWERTY 키보드 문자배열을 표시하게 하였다. 또한 표시된 문자판에서 어떤 것을 선택하여 눌렀는지 손가락의 위치를 센싱하여 해당 문자를 입력하도록 하였다. 70mm*35mm 크기의 원키 키보드에 대한 실험결과 착용성과 사회적 수용성이 우수하였으며 5 세션의 시도를 통해 평균 18.9WPM 의 입력속도와 교정되지 않은 순수 에러율 0.87%를 기록하였다.
본 연구는 직물 기반 바이오 모니터링 스마트 의류를 개발하기 위해 의복 소재의 신축성에 따른 심전도 신호 검출 성능과 착용 성능을 평가하여 직물 기반 심전도 의복을 위한 최적 범위를 제안하고자 한다. 이를 위해, 서로 다른 신축률의 편물을 얻기 위해 면/폴리에스테르에 스판덱스 함유율을 0%, 5%, 8%로 다르게 하여 제편하였다. 이 세 가지 소재로 심전도 측정을 위해 동일한 사이즈로 의복을 제작한 후, 금속사를 이용한 자수 기법으로 심전도 전극을 설치하였다. 심장 관련 병력이 없고 평균 BMI가 $20{\sim}24$인 정상 체중의 5명을 대상으로 Biopac MP150을 사용하여 심전도 신호를 검출한 후, 설문지를 사용하여 소재의 신축성에 따른 착용성 평가를 시행하여 신축성에 대한 만족감, 동작용이성, 전반적 쾌적함 등을 Likert 7점 척도로 평가하도록 하였다. 실험 결과, 심전도 신호 검출 성능 측면에서는 8% 라이크라 함유 소재가 가장 우수하였으나, 착용성 측면에서는 5% 소재가 가장 우수한 것으로 파악되었다. 향후 그 수요가 높아질 것으로 예상되는 바이오 모니터링 의복 소재 개발을 위해 기능성과 착용성을 모두 고려한 본 연구 결과가 유용하게 활용될 것이다.
딥 코팅 공정을 통하여 콜로이드 $Fe_2O_3$ 나노입자의 단일층을 다공성의 AAO (Anodic Aluminum Oxide) 기판에 형성하였다. 나노입자의 평균 사이즈는 20 nm이고, 각각의 나노입자는 올레익 산(oleic acid) 으로 둘러싸여 옥탄(octane) 용액 안에 분산되어있다. AAO 기판은 알루미늄에 높은 균일성과 고밀도의 기공(pore) 형성을 위해 두 단계 양극산화공정을 통해 제작하였다. AAO 기공의 지름은 ${\sim}$30에서 100 nm 이고, 딥 코팅 공정의 속도는 0.1 mm/sec 로 하여 AAO의 나노기공 안에 나노입자의 단일층을 성공적으로 형성시켰다.
학교와 같이 대단위 교육을 수행하는 곳에서 필수적으로 사용되는 것은 강의실 의자이다. 소비자 중심적인 시대적 변화에 따라 많은 제품들이 다양한 소비자의 요구가 반영되어 출시되고 있으나, 강의실 의자는 아직 이러한 요구가 받아들여지지 않거나 무시되고 있다. 강의실에서 학생들이 가장 불편해 하는것은 자신의 신체치수에 적합하지 않는 강의실 의자이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 신체치수를 반영할 수 있는 가변형 강의실용 의자를 개발하고자 한다. 신체치수는 앉은키와 체형을 고려하여 앉고 일어서는데 불편함이 없도록 책상 접힘과 의자와의 거리조절이 가능하고, 사람의 신장에 따라 높낮이 조절이 가능한 구조로 설계하여 기존의 평균책상 사이즈에 구애받지 않고 사용자의 신체구조에 따라 자유롭게 조절시켜 장시간 의자에 앉아 있을 때 불편함을 개선하고 불균형한 자세 등을 교정시켜 줌으로써, 학업 시 바른 자세를 유도하며 학업능률을 향상시킬 것으로 기대한다.
충격성 잡음 환경에서 최대 영확률 (MZEP) 알고리듬은 최소자승오차 (MSE) 기반의 알고리듬 보다 우수한 성능을 지닌다. 그리고 알고리듬 자체에 내재한 크기 조절 입력 (MCI)가 MZEP 알고리듬을 충격성 잡음으로부터 알고리듬을 안정되게 유지하는 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 이 논문에서는 MCI 입력의 평균전력으로 MZEP 알고리듬의 스텝 사이즈를 정규화하는 방식을 제안하였다. 충격파 발생률이 0.03인 충격성 잡음하의 시뮬레이션에서 정상상태 MSE 성능 비교에서 기존 MZEP에 비해 제안한 방식이 약 2dB 정도 향상된 특성을 보인다.
기존의 유선 환경기반의 GIS 솔루션으로 무선 환경에서 서비스를 하기에는 제한된 통신 속도, 처리 속도, 화면 사이즈 등의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 제한된 특성들을 극복하기 위하여 모바일 환경에서의 벡터 데이터의 경량화 기법에 대하여 네 가지 단계로 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 검증하기 위하여 강남구 지역을 대상으로 실험을 실시하였다. 기존의 유선 환경에서 구축되어진 GIS 엔진과 본 논문에서 제시한 방법을 적용한 경량화된 GIS 엔진을 동일한 환경에서 성능 평가를 실시하였고 이에 따라 응답 데이터 크기, 초당 요청 처리 개수, 평균 요청 처리 시간을 비교 분석하였다. 그 결과 경량화가 적용된 GIS 엔진이 기존의 엔진과 비교하여 상당한 성능향상이 있었다는 것을 입증하였다.
인터넷 접근 기술의 발달은 보다 큰 인터넷 bandwidth를 필요로 하게 되었고 라우터에서의 빠른 패킷 처리를 요구하게 되었다. 라우터에서의 어드레스 경색은 일초에 수천만개 이상으로 입력되는 패킷에 대하여 실시간으로 처리되어야 하는 중요한 기능이다. 본 논문에서는 효율적인 어드레스 검색을 위한 소프트웨어에 기반한 새로운 검색 구조를 제안한다. 라우팅 테이블을 여러 개의 밸런스 트리들로 구성하여 하나의 SRAM에 저장하고 각각의 트리에 대해 순차적으로 바이너리 검색을 수행하는 방식이다. 본 논문에서 제안하는 구조는 약 40,000 여개의 프리픽스를 갖는 라우팅 테이블을 저장하기 위하여 301.7KByte의 작은 사이즈 SRAM을 사용하고 평균 11.3번의 메모리 접근으로 주소 검색이 가능한 구조이다.
안경을 제작하기 위하여 안경테 혹은 렌즈의 사이즈를 측정하는 기계를 취형기라 하며, 측정된 데이터를 사용하여 렌즈를 절삭하는 기계를 옥습기라 한다. 본 논문에서는 취형기를 통해 획득한 데이터를 3D 시각화 하는 방법에 대하여 서술한다. 취형기의 탐침자에서 획득된 데이터는 1024개, 즉 데이터당 약 $0.352^{\circ}$에 해당하는 각도로 획득한 데이터로 구성되며, 각 데이터는 취형기 중심에서 경계까지의 거리와 렌즈 혹은 안경테의 높이 데이터를 포함한다. 해당 데이터는 취형기에서 얻은 원통좌표계 형식의 원시 데이터 형태에서 OpenGL에서 사용하기 좋은 3차원 데이터 형식으로 나타낼 수 있도록 재가공하여 X, Y, Z 축 기반의 3차원 직교좌표계 형식으로 변환한다. 그 후, OpenGL을 사용하여 3D로 시각화하였다. 해당 데이터를 회전할 수 있도록 하기 위하여 쿼터니언 기반의 ArcBall을 사용하여 회전 가능하게 하였으며, 3D 시각화 된 결과를 확대/축소할 수 있게 하였다. 디스플레이에서 실제와 같은 크기로 출력하기 위하여 DPI를 활용한 축척 계산법을 사용하였고, 출력결과의 더 나은 시각화를 위하여 평균보간법을 사용하였다.
본 논문에서는 H 264 인코딩 과정 중 모드 결정 및 움직임 예측 부분의 개선을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 H 264 모드 결정 과정 중 참조 프레임의 선택 과정 생략과 모드 결정 기준의 하나인 SAD 연산과정의 개선을 사용하여 인코딩 과정에서 수행되는 연산량을 감소시켜 인코딩 수행시간을 절감하는 방법이다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 H 264 표준에서 제공되는 QCIF 사이즈, YUV 4:2:0 포맷의 영상을 이용하여 실험 영상을 만들어 적용하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 알고리즘 1은 약간의 화질 열화를 보이며 수행시간은 10프레임씩 인코딩 하였을 때 평균 4.7% 감소하였으며, 알고리즘 2는 약 0.98dB정도의 화질 열화를 보이지만 인코딩 수행시간은 평균 9.6% 감소하였다.
R파 검출에 사용되는 여러 심전도 데이터베이스는 샘플링 주파수의 차이로 인해 서로 다른 환경에 적용할 경우 성능에 변화가 많아 알고리즘의 신뢰도를 보장하기 어렵다. 본 연구에서는 심전도신호의 샘플링 주파수에 따른 R파 검출의 최적 문턱치 설정 방법을 제안한다. 이를 위해 미분 기반의 이동평균과 제곱합수를 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 샘플링 주파수에 따라 피크 문턱치에 대한 최적 값을 검출하였다. 문턱치 단계는 신호의 변화와 이전 검출된 피크 값에 따라 문턱치를 변경함으로써 최적의 성능을 나타내는 값을 선정하는 과정으로 실험하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 실험한 결과 MIT-BIH 샘플링 주파수 360Hz에 대한 미분 구간($N_d$), 윈도우 사이즈(N), 문턱 계수($p_{th}$)의 최적 값은 각각 7, 8, 6.6일 때 R파 검출율은 99.758%의 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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