본 논문에서는 일반적인 코팅형 형광체와 이격 형광체 등 두 가지의 형광체 구조가 적용된 백색 LED를 제작한 후 온도변화에 따라 각 백색 LED의 발광 특성이 어떻게 변하는지 측정, 비교하였다. 상온에서 80oC 사이의 구간에서 측정된 두 백색 LED의 발광 스펙트럼을 분석하기 위해 Gaussian Lorentz-cross product 함수와 Asymmectic double sigmoidal 함수를 각각 청색 피크와 황색 피크의 곡선맞춤에 활용하였다. 이로부터 각 피크의 중심파장과 진폭, 반치폭 및 비대칭성을 온도의 함수로 구할 수 있었다. 온도에 따른 휘도와 색좌표를 측정한 결과 이격형광체 구조의 백색 LED의 온도에 따른 휘도저하율 및 색좌표 변화율이 훨씬 적었다. 이는 청색 LED 칩과 형광체가 분리됨에 따라 형광체의 온도가 일반 형광체 도포형 LED의 경우에 비해 낮아져서 효율이 상승했고 아울러 형광체에서 발생한 빛의 칩에 의한 흡수가 감소했기 때문인 것으로 해석된다.
부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 즉, 생체 신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단규칙에 따라 진단을 수행하기 때문이다. 또한 이러한 대부분의 방법들은 P, Q, R, S, T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 특성을 가진 ECG 데이터를 분석하여 최소한의 특징점을 추출함으로써 그에 따른 패턴을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이상 심전도와 같은 다양한 신호를 고려하여 Q, R, S 피크 변화에 따른 개인별 ECG 신호의 패턴 분석기법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 Q, R, S의 진폭과 위상변화에 따른 8개의 특징점을 추출하였다. 이후 각 특징점의 피크 변화와 형태에 따른 ECG 신호를 분석하고 부정맥 유형에 따른 9가지 패턴을 정의하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 43개의 MIT-BIH 레코드를 대상으로 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced Beat의 각 패턴을 분석하였다. 실험결과 9가지 패턴에 대한 검출율은 93.72%로 우수하게 나타났다.
The gyroscopes have been used as a suitable inertial instrument for the navigation guidance and attitude controls. The accuracy as very sensitive sensor is limited by the lock-in region (dead band) due to the frequency coupling between two counter-propagating waves at low rotation rates. This frequency coupling gives no phase difference, and an angular increment is not detected. This problem can be overcome by mechanically dithering the gyroscope. This paper presents the design method of mechanical dither by the theoretical considerations and the verification of the theoretical equations through FEM applications. As a result, comparing to the past result, the maximum prediction error of resonant frequency was within 3 percent and peak dither rate was within 5 percent. It was found that the theoretical equations can be feasible for the mechanical performance of dither.
본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.
테라헤르츠 소스로 저온 InGaAs를 대체하기 위해 저온에서 성장한 $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$의 성장 온도에 따른 광학적 photoluminescence (PL)과 time-resolved PL (TRPL) 측정을 이용하여 분석하였다. 또한 Be 도핑 농도에 따른 p형 $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$의 PL과 TRPL 특성을 undoped $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$와 Si-doped $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$ 결과와 비교 분석하였다. 본 연구에 사용한 시료는 분자선 엑피탁시 (molecular beam epitaxy)법으로 GaAs 기판 위에 $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$을 다양한 성장온도에서 ${\sim}3.7\;{\mu}m$두께 성장하였다. $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$의 성장온도는 $400^{\circ}C$ 에서 $460^{\circ}C$까지 변화시키며 성장하였으며, Si과 Be 도핑한 $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$ 시료는 약 $420^{\circ}C$에서 성장하였다. 모든 시료의 PL 피크는 ~1450 nm 근처에서 나타나며 단파장 영역에 shoulder 피크가 나타났다. 그러나 가장 낮은 온도 $400^{\circ}C$에서 성장한 시료는 1400 nm에서 1600 nm에 걸쳐 매우 넓은 피크가 측정되었다. PL 세기는 $450^{\circ}C$ 에서 성장한 시료가 가장 강하게 나타났으며, $435^{\circ}C$에서 성장한 시료의 PL 세기가 가장 약하게 나타났다. 방출파장에 따른 PL 소멸곡선을 측정하였으며 double exponential function을 이용하여 운반자 수명시간을 계산하였다. 운반자 수명시간은 빠른 소멸성분 $\tau_1$과 느린 소멸성분 $\tau_2$가 존재하고 빠른 성분 $\tau_1$의 PL 진폭이 약 80%로 느린 성분 $\tau_2$보다 우세하게 나타났다. 각 PL 피크에서의 운반자 수명시간 $\tau_1$은 ~1 ns로 성장온도에 따른 변화는 관찰되지 않았다. 또한 방출파장이 1400 nm에서 1480 nm까지 PL 피크 근처에서 운반자 수명시간은 거의 일정하게 나타났다. Be-doped 시료의 PL 피크는 1236 nm에서 나타나며, Si-doped 시료는 1288 nm, undoped 시료는 1430 nm에서 PL 피크가 측정되었다. PL 피크에서 PL 소멸곡선은 Be-doped 시료가 가장 빨리 감소하였으며, Si-doped 시료가 가장 길게 나타났다. 이러한 결과로부터 $In_{0.64}Al_{0.36}Sb$의 광학적 특성은 성장 온도, dopant type, 도핑 농도에 따라 변화하는 것을 확인하였다.
본 연구는 청소년의 스마트폰 중독이 증가함에 따라 나타나는 척추 건강에 미치는 영향을 알아보고 인지강도에 따른 척추건강의 조절효과를 알아보고자 실시하였다. 모든 대상자는 스마트 폰 중독 진단 척도, 경추의 전방 기울기 각도(거북목 각도), 그리고 뇌파의 인지감마피크(Cognitive Gamma-Peak)의 진폭변화량을 측정하여 스마트폰 사용 정도, 척추각도, 그리고 인지강도를 측정하였다. 그 결과 스마트폰 사용 정도가 증가할수록 척추각도는 유의하게 증가하였으며(p<.001), 인지강도가 증가할수록 척추각도는 유의하게 감소하였다(p<.01). 또한 인지강도는 스마트폰 사용정도의 상호작용을 통해서도 척추각도에 조절효과를 나타냈다(p<.05). 이러한 결과를 볼 때, 인지강도가 낮을수록 스마트폰 사용정도는 증가하며 이에 따른 척추각도도 증가함을 의미한다. 결국 이 결과는 후기 청소년들에게 인지강도가 중간인 그룹과 낮은 그룹에서 스마트폰 사용 정도가 높아질수록 경추의 전방 기울기 각도(거북목 각도)가 더 증가한다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 YAG:Ce와 $(Sr,Ba)_2SiO4:Eu$ 등 두 종류의 형광체를 사용하여 백색 LED를 제작하고 온도변화에 따라 각각의 백색 LED의 발광 특성이 어떻게 변하는지 조사하였다. 상온에서 $80^{\circ}C$ 사이의 구간에서 측정된 두 백색 LED의 발광 스펙트럼을 분석하기 위해 asymmetric double sigmoidal 함수를 활용하였다. 이 함수를 백색 LED의 청색 발광 및 황색 발광 피크에 적용해서 각 피크의 중심파장과 진폭, 반치폭 및 비대칭성을 온도의 함수로 구하였다. 그 결과 온도가 증가할수록 청색 피크의 중심파장이 장파장 쪽으로 천이되고 황색피크의 중심파장이 단파장 쪽으로 천이되며 비대칭성 또한 증가한다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 두 백색 LED의 색도변화에 반영되었는데, 실리케이트계 형광체 기반 LED의 색도 변화가 더 큼을 알 수 있었다. 발광효율 역시 온도가 증가할수록 크게 떨어지는 것을 볼 수 있었는데 YAG 형광체 기반 LED의 발광효율 저하 폭이 더 적음을 확인하였다. 이상의 결과는 YAG 형광체 기반 백색 LED가 실리케이트계 형광체 기반 LED에 비해 색도안정성, 발광효율, 연색지수 측면에서 더 뛰어나다는 것을 의미한다.
본 연구에서는 비침습적으로 압력 맥파를 검출하는 토노메트리 방식의 맥파 측정 장비인 SphygmoCor(AtCor, Australia)를 사용하여 측정자세에 따라 맥파를 측정하였다. 측정 결과를 통해 선 자세, 앉은 자세, 누운 자세에 따른 맥파의 분석 지표들의 변화를 분석하였다. 또한 측정된 데이터를 저혈압군, 정상혈압군, 고혈압군으로 구분하여 혈압군에 따른 맥파의 비교를 수행하였다. 그 결과 자세에 따른 요골동맥의 파형에서 유의차를 보인 분석지표는 맥파의 진폭에 해당되는 압력 보다 주요 피크가 발생되는 시간에서 나타났다. 맥압의 경우 맥파증대계수(AI)나 중심동맥압과 요골동맥압의 비율과 같이 맥압 간의 비율이 자세에 따른 변별력이 있었다. 사후검정에 따라 각 자세별로 상호 간에 모두 유의한 차이를 보인 분석지표는 주파(P_$T_1$)와 반사파(P_$T_2$)의 시간, 심박출지속시간(ED), 심박수(HR)로 나타났다. 혈압군에 대한 비교에서 대부분 맥파의 시간에 해당되는 지표보다 주요 피크의 진폭에 해당되는 맥파의 압력을 나타내는 지표가 혈압군에 따른 유의차를 보였다.
최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다. 복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.
배경 잡음과 실내 잔향음은 음성 인식 시스템 성능 저하의 주요 이유이다. 많은 알고리즘이 음성의 잔향음 제거를 위해 개발되었다. 이 논문에서는 실내 환경에서 수정된 선형 예측 잔여(Linear Prediction Residual)를 이용하여 음질 개선을 위한 잔향음 제거 방법을 제안한다. 제안된 잔향음 제거 방법은 음성에서 성문 경계의 순간에 발생한 성도(聲道)시스템의 중요한 여기에 기반한다. 본 논문에서 제안한 방법은 3개의 센서로부터 수집한 반향신호로 각 센서에서의 시간지연 정보를 사용한다. 새로운 선형 예측 잔여신호는 선형 예측 잔여의 가중치와 힐버트 변환으로 얻은, 개선된 선형 예측 잔여 조합을 사용한다. 코히런트하게 더해진 힐버트 포락선의 특징은 잡음과 반사로 인한 큰 진폭 피크를 가지는 것이다. 깨끗한 음성의 잔여는 개선된 음성을 얻는 시변전극 필터를 일으키는데 사용된다. 본 논문에서는 반향 환경에서 성능 분석을 위해 제안된 알고리즘의 시뮬레이션을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 실내 잔향환경에서 기존의 알고리즘에 비해 반사된 음성의 품질 향상의 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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