본 논문에서는 실외 환경에서 모바일 디스플레이에 발생하는 명순응 현상과 섬광(flare)을 고려하여 주변광원에 적응적인 모바일 디스플레이에서의 색 재현을 제안하였다. 실외 환경에서 디스플레이된 영상은 인간 시각의 명순응 현상에 의해서 어둡게 인지되고 섬광으로 인하여 장치의 밝기는 다소 높아지지만 채도가 감소하는 현상이 발생한다 이러한 현상을 해결하기 위하여 입력 영상의 밝기를 향상하고 채도를 보상하여 실외에서 영상을 보더라도 실내에서와 유사한 영상으로 인지되도록 하였다. 첫째, 주변광원의 밝기는 조도센서를 사용하여 측정하고, 디스플레이의 반사율을 측정하여 해당 조도 하에서의 섬광을 계산하게 된다. 영상의 밝기는 주변광원의 밝기에 따라 변화하는 추상체(cone) 응답이 선형적으로 되도록 역변환 하여 향상하였다. 다음은 섬광으로 인하여 발생하는 물리적인 채도 저하 현상은 이것이 발생하기 전과 후의 차를 이용하여 그 크기만큼을 보상해 주었다. 결과적으로 제안한 방법을 적용한 영상을 실외 환경에서 보았을 때 기존의 어둡게 보이고 채도가 낮아지던 현상이 향상됨을 실험을 통하여 알 수 있었다.
Objectives: The Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES), a multicenter-based multi-cohort study, has collected information on body composition using two different bioelectrical impedence analysis (BIA) machines. The aim of the study was to evaluate the possibility of whether the test values measured from different BIA machines can be integrated through statistical adjustment algorithm under excellent inter-rater reliability. Methods: We selected two centers to measure inter-rater reliability of the two BIA machines. We set up the two machines side by side and measured subjects' body compositions between October and December 2007. Duplicated test values of 848 subjects were collected. Pearson and intra-class correlation coefficients for inter-rater reliability were estimated using results from the two machines. To detect the feasibility for data integration, we constructed statistical compensation models using linear regression models with residual analysis and R-square values. Results: All correlation coefficients indicated excellent reliability except mineral mass. However, models using only duplicated body composition values for data integration were not feasible due to relatively low $R^2$ values of 0.8 for mineral mass and target weight. To integrate body composition data, models adjusted for four empirical variables that were age, sex, weight and height were most ideal (all $R^2$ > 0.9). Conclusions: The test values measured with the two BIA machines in the KoGES have excellent reliability for the nine body composition values. Based on reliability, values can be integrated through algorithmic statistical adjustment using regression equations that includes age, sex, weight, and height.
발전소 유닛마스터제어(UMC)용 시뮬레이터는 국내 및 해외에서 운전원 훈련 목적으로 개발되어 왔다. 일반적으로 UMC 시뮬레이터는 발전소 건설 마지막에 구축되는데, UMC 로직은 발전설비 내에 있는 많은 신호들 간의 간섭사항들을 사전에 확인하기 위해 시뮬레이션이 필수적으로 필요하지만 공정 일정 차이로 인하여 플랜트 로직 설계자나 시운전 엔지니어들이 UMC 로직을 시뮬레이션 하기는 쉽지 않다. 이러한 배경으로 본 논문에서는 발전소 로직 설계자와 운전원들이 매틀랩에서 제공하는 시뮬링크 환경에서 손쉽게 구현할 수 있는 시뮬레이션 방법을 제안한다. UMC의 핵심기능이 수학적 분석과 기능 블록 조합이 기본으로 구성된 독특한 시뮬레이션 알고리즘을 통해 구현된다. 또한, 로직 내 설비 목표값 제어를 위해 정수기반 구성도가 제안된다. 이러한 시뮬레이션 기법들을 통해 부하 분배, 상 하한치 제한, 주파수 보상 등의 기능들이 시뮬링크 내에서 성공적으로 구현될 수 있음을 보이고, 결과적으로 우리는 UMC 로직을 플랜트 시뮬레이터 없이도 시뮬링크에서 구현할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제시한 다양한 시뮬레이션 기법들은 발전소 건설 기간 중 플랜트 로직 설계자 또는 시운전 엔지니어들을 위한 시뮬링크 기반의 시뮬레이션 설계 관련한 양질의 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 실내 무선 통신로를 레일리 (Rayleigh) 페이딩 통신로와 라이시안 (Rician) 페이딩 통신로로 모델링한 다음, 페이딩 보상용 파일럿 심볼을 삽입한 Concatenated FEC 부호를 WATM에 적용하여 셀 비트 오율 (BER) 및 셀 손실 (CLP) 성능을 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 또한 이를 통해 얻은 성능 평가 결과를 동일한 조건에서 컨벌루션 부호에 적용하여 얻은 성능 평가 결과와 비교하였다. 레일리 페이딩 통신로에서 음성 서비스의 최대 허용 BER ($\textrm{10}^{-3}$)을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 컨벌루션 부호에 삽입하는 경우 보다 $E_b/N_o$면에서 약 4 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다. 그리고 라이시안 페이딩 통신로에서 직접파 대 반사파 전력비를 나타내는 K 파라미터의 값이 6과 10인 경우, 음성 서비스의 최대 허용 BER을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 $E_b/N_o$면에서 각각 4 dB와 2 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다. 또한 K=6과 K=10인 라이시안 페이딩 통신로에서 CLP =$\textrm{10}^{-3}$을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 $E_b/N_o$면에서 각각 3.5 dB와 1.5 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다.
기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 직교 불균형 문제는 송수신기의 front-end에서 발생하며, 성상도에 영향을 주게 되어 BER(Bit Error Rate)을 증가시킨다. 또한, 위상 잡음은 송수신시 국부 발진기에서 발생되는 잡음으로 각 부반송파의 직교성을 깨뜨림으로써 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 기존 방식인 PNS(Phase Noise Suppression) 알고리즘은 이러한 위상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법이지만 직교 불균형 이동시에 적용되면 오히려 성능이 감소된다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 수신기에서 하향 변환 시 발생하는 직교 불균형과 위상 잡음의 영향을 분석하고, 수신기 FFT(Fast Fourier Transform) 후단에서 파일럿 심볼을 사용하여 CPE를 먼저 제거하고 직교 불균형과 위상 잡음의 성분을 검출하여 등화기의 판정 기준으로 사용하여 보상하는 방법을 제시하였다. 또, 다른 기존 방식들은 FFT 후단에서 추정하고 피드백 시키거나 프리엠블과 같은 시퀀스를 사용하는 방식이지만, 본 논문에서는 FFT 후단에서 MMSE 등화기만을 사용하여 제거하므로 기존의 방법보다 복잡도가 줄어든다. 기존의 위상 잡음 제거 방식에 ICI(Inter Carrier Interference) 제거 기능을 추가하고 직교 불균형 성분을 추출하여 MMSE(Minimum Mean Square Error) 과정 중에 적응 forgetting factor를 적용하면 성능 개선과 직교 불균형 성분의 영향이 줄어들며 성능이 개선됨을 보인다.
의료 초음파 신호의 인체내 감쇠지수는 검사대상 조직의 병리학적 특성을 반영할 뿐 아니라 다른 여러 의료 초음파 지수들의 정확한 예측을 위해 선행하여 측정해야 하는 중요한 정량적 정보 중 하나이다. 그러나 초음파 감쇠지수의 주파수 선택적 감쇠특성을 이용한 주파수 영역에서의 정량적 감쇠지수 예측 방법은 계산량이 많아 실시간 적용에 많은 어려움이 있고, 상대적으로 계산량이 적은 시간 영역의 감쇠지수 예측 방법은 전송 펄스의 회절효과를 잘 보상하지 못하는 단점이 있다. 표준 반향신호를 이용하여 전송 펄스의 회절효과를 보상하는 시간 영역의 예측 알고리듬인 VSA(Video Signal Analysis) 방법은 광대역 펄스를 이용하는 경우, 원거리에서 반향된 신호의 왜곡이 발생하여 예측 정확도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 그 단점을 해결하기 위해 적응 대역필터를 이용한 초음파 감쇠지수 예측 알고리듬을 제안한다. 제안된 방식은 반향 경로를 따라 누적된 신호 감쇠를 고려하여 적응 대역필터의 중심 주파수를 이동시킴으로써, 기존의 고정 대역필터를 사용하는 방법보다 예측 정확도와 정밀도를 높인다. 인체 조직의 초음파 반향특성을 모방한 컴퓨터 모의실험과 실제 TM(tissue-mimicking) phantom을 이용한 실험에서, 광대역 전송 펄스를 사용하는 경우보다 반향 깊이에 따른 상대적 echogenicity의 왜곡이 크게 감소하여 평균적으로 예측 감쇠지수의 정확도가 5.1% 향상되었고, 예측 편차도 기존의 방법에 비해 46.9% 감소되었다.
본 논문에서는 실시간 얼굴인증 시스템의 구축을 위한 LVQ 신경망 기반의 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 기존의 연구에서 PCA, LDA 변환이 많이 적용되며 신경망을 결합한 형태가 제안되고 있지만 신경망 학습 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. LVQ 신경망은 학습 시간이 짧고 클래스간의 분리도를 최대화할 수 있는 교사학습방법이다. 따라서, 본 논문에서 제안된 방법은 동영상으로부터 실시간으로 입력되는 얼굴영상을 PCA와 LDA변환을 순차적으로 적용하여 부분공간상의 변환된 특징벡터로부터 LVQ 신경망의 학습을 통하여 얼굴을 인식한다. 외부조명의 영향에 강건한 인식시스템을 구축하기 위하여 얼굴검출 단계에서 검출된 얼굴영역은 밝기값의 최대-최소 정규화 방법에 의해 보정된 정규화 영상을 생성한다. 정규화된 얼굴영상은 PCA와 LDA 변환을 통해 부분공간상의 특징벡터로 변환된다. 변환된 훈련 데이터로부터 LVQ 신경망의 초기 중심 벡터를 결정하고 신경망의 학습률 향상을 위해 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하며, 초기 중심 벡터를 이용하여 LVQ2 학습 방법에 의해 학습된 중심벡터는 클래스의 대표 벡터가 된다. 결국 각 클래스의 대표 벡터로부터 입력 영상의 특징벡터간의 유클리디언 거리 비교법을 적용하여 얼굴 인식을 수행한다. ORL 데이터베이스를 이용한 정지 영상에 대한 인식과 실시간으로 입력되는 영상에 대한 인식 등 두 가지 형태의 영상을 기반으로 실험한 결과 두 경우에 모두 제안된 방법이 기존의 인식 방법보다 인식률에서 우수함을 입증할 수 있었다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 고속의 데이터 전송에 유리한 통신 방식이다. 하지만 OFDM 시스템은 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio)이 문제이다. PAPR 저감을 위한 방법으로 DFT(Discrete Fourier Transform)-spread 방식의 SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 기술이 제안되었으며, 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 재머나 의도적인 간섭에 취약한 OFDM 방식의 단점을 보안하기 위해 스펙트럼 확산 방식 중 하나인 FH(Frequency Hopping)방식을 도입하였고, 부분 대역 재밍과 톤 재밍이 있는 채널 환경에서는 FH 방식의 SC-FDMA 시스템의 성능을 비교 분석한다. 그리고, SC-FDMA 방식은 ICI(Inter sub-Carrier Interference)에 민감한데, 특히 주파수 오프셋이나 위상 잡음에 의해 발생하는 ICI는 시스템 성능을 열화시킨다. 본 논문에서는 OFT-spread OFDM을 기반으로 하는 SC-FDMA 기술에 PNFS(Phase Noise and Frequency offset Suppression) 알고리즘을 적용한 등화기를 사용하여 위상 잡음이나 주파수 오프셋 등에 의해 발생하는 ICI의 영향을 분석하고, 보상한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능 개선을 확인하였다.
본 연구에서 적용한 열회복 방식은 적은 동력사용으로 최대의 냉각능력을 낼 수 있는 에너지 절약형이다. 항온항습기의 온습도를 보다 정밀 한 제어 기능을 갖도록 하기 위해 제어 알고리즘은 퍼지 PID 제어기를 설계하여 적용하였고, 외기보상장치(공냉식)를 갖추어 동절기에 $-20^{\circ}C$에서도 우수한 제습능력을 발휘하게 하였다. 고효율, 저소음형 시로코 팬을 채용하여 정숙운전이 되며 장비특성에 따라 상향식과 하향식에 맞도록 설계하였다. 실험한 결과 변환 효율은 95%이상, 정전복귀는 5sec 이내, 정지지연은 30sec 이내, 펌프다운은 10sec, 펌프지연은 5sec, 히팅지연은 5sec, 온도편차는 ${\pm}2^{\circ}C$(냉방편차: $2^{\circ}C$, 난방 편차: $2^{\circ}C$), 습도편차는 ${\pm}5%$(가습편차 3.0%, 제습편차 3.0%)을 갖게 하였다. 최근 유비쿼터스 기술이 중요시 되고 있기에 핸드폰을 통해 항온항습기를 원격 제어 할 수 있도록 하였고, MMI 소프트웨어와 자동 인터페이스를 지원하여 확장성이 뛰어나게 하였다. 또한 지능형 컨트롤러 고장진단에 의한 부품 및 장비의 수명이 연장 되도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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