전파를 이용한 실내 위치인식 기술은 현재 다양한 환경에서 연구되고 있다. 그 중 철골구조로 이루어진 선박은 전파의 반사에 의해 수신율은 높지만 레인징 오차가 크게 발생한다. 이러한 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a의 CSS 기반으로 변형 이변측위와 초전센서를 이용한 선내 위치인식보정 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 선내 복도와 같은 좁은 통로에서 CSS의 특성분석을 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 적합한 수신거리를 추정하여 고정노드의 수를 줄이고 또한 전파의 반사와 회절에 의한 레인징 오차가 크게 변동하는 코너영역에서 제안한 변형 이변측위기법과 초전센서를 이용하여 이동구간을 추적하여 위치를 인식하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 일반적인 방법 대비 86.2 %의 선내 위치인식 정확도와 효율이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 Carbon Nanotube(CNT) 센서 어레이를 위한 저 전력, 소 면적의 신호 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 신호 검출회로, 디지털 제어기, UART I/O로 구성된다. 신호 검출회로는 VGA를 공유하는 64개의 transimpedance amplifier(TIA)와 11비트 해상도의 successive approximation register-ADC(SAR-ADC)를 사용하였다. TIA는 센서의 전압 바이어스 및 전류를 증폭하기 위한 active input current mirror(AICM)와 증폭된 전류를 전압으로 변환하는 저항 피드백 방식의 VGA(Variable Gain Amplifier)로 구성되어있다. 이러한 구조는 큰 면적과 많은 전력을 필요로 하는 VGA를 공유하기 때문에 다수의 센서 어레이에 대해 검출 속도의 저하 없이 저 전력, 소 면적으로 신호 검출이 가능하게 한다. SAR-ADC는 저 전력을 위하여 입력 전압 level에 따라 하위 bit의 동작을 생략하는 수정된 알고리즘을 사용하였다. ADC 및 센서의 선택은 UART Protocol 기반의 디지털 제어기에 의해 선택되며, ADC의 data는 UART I/O를 통해 컴퓨터와 같은 단말기를 통해 모니터링 할 수 있다. 신호 검출회로는 0.13${\mu}m$ CMOS 공정으로 설계되었으며 면적은 0.173 $mm^2$이며 640 sample/s의 속도에서 77.06${\mu}W$의 전력을 소모한다. 측정 결과 10nA - 10${\mu}A$의 전류 범위에서 5.3%의 선형성 오차를 가진다. 또한 UART I/O, 디지털 제어기는 0.18${\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작하였으며 총면적은 0.251 $mm^2$ 이다.
방사선조사면의 가장자리는 반음영 영역으로 선량변화가 급격한 부분이다. 이러한 부분은 메가볼트 광자선 영역의 조사면에서 선원크기, 콜리메이터, 차폐불럭, 보조기구 그리고 내부산란선에 의한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기준조사면 경계 영역의 선량특성을 확인하고 선험적인 이론적 관계식으로 비교하여 치료시스템 조사면의 특성을 알고자 하였다. 조사면 경계영역의 주변선량분포를 깊이와 중심축으로부터 거리의 함수로서 구성하여 6MV 광자선에 의한 민조사면 경계영역의 주변선량분포를 측정하고 이를 선험적인 함수분포와 비교하였다. 3차원 물 팬톰으로 조사면 가장자리 영역의 주변선량분포를 측정하고 이를 선험적인 함수값과 비교하여 측정치와 근접한 함수방법을 알아보았다. 반도체 검출기와 전리함으로 최대선량점, 5 cm , 10 cm 깊이의 위치에서 측정값의 비를 이용하고, 유효 가장자리 영역은 80-20 % 를 선택하여 거리의 함수로 분석하였다. 깊이가 증가함에 따라경계영역의 선량폭이 증가하였다. 주변선량분포에서 검출기의 특성에 따라서 측정값과 함수값에 작은 차이가 있었다. 민조사면 경계영역 선량 분포함수를 비교하였다.
본 연구에서는 배급수계통에서 잔류염소와 THMs의 분포를 예측하는 방안을 제시하였다. 잔류염소와 THMs의 등의 수질변화에 대해 현장조사를 실시하였고, 수체와 관벽에 대한 잔류염소 감소계수와 THMs의 생성계수를 산출하여 관망해석에 의한 수질모델링에 적용하였다. 병실험을 통해 잔류염소 병렬 1차 수체 반응계수를 구하고, 5개 관벽 감소 모델을 비교 평가하여 1차 관벽 감소계수 산출하고 적용했을 때 잔류염소 현장 측정값과 관망 수질모델링에 의한 예측간의 평균절대오차 및 평균제곱근오차가 각각 0.03, 0.037 mg/L로 가장 작았다. 또한 병실험에 의한 THMs생성량을 비선형 회귀분석으로 1차 생성계수를 구하고 현장 측정값과 비교하였다. 그 결과, 9월의 현장 측정값과 예측값의 결정계수 $R^2$는 0.98, 11월에는 0.82로 예측이 가능하였다.
본 논문은 차분흡수 라이다의 알고리즘을 구성하고, UV-Bank를 이용하여 파장에 대한 $O_3$, $SO_2$$NO_2$의 흡수스펙트럼을 조사하고, 최적파장 모텔을 설정하였다. 여기서, 선택된 파장들은 $O_3$에 대해 292.00(${\lambda}_{on}$), 295.20(${\lambda}_{off}$), $SO_2$에 대해 299.38 (${\lambda}_{on}$), 300.05(${\lambda}_{off}$) 이고 $NO_2$에 대해 448.00(${\lambda}_{on}$), 449.85(${\lambda}_{off}$) 이다. 특히, 차분흡수 라이다의 가상모델을 설정하고, 선택된 최적파장을 사용하여 측정거리에 대한 오차를 시뮬레이션 하였다. 망원경의 지름이 300 mm인 모델-I 에서 레이저의 에너지를 3 mJ 과 10000 shots을 송신했을 때, 10% 이내의 오차범위에서 최대 측정거리는 $O_3$의 경우 4 km이고, $SO_2$와 $NO_2$의 경우 5 km이다. 또한, 망원경의 지름이 600 mm인 모델-II에서 레이저의 에너지를 30 mJ과 10000 shots을 송신했을 때, 10%이내의 오차범위에서 최대 측정거리는 $SO_2$와 $NO_2$의 경우 13 km이다.
우리나라의 국가산림조사는 제1차(1972년~1974년) 전국산림실태조사를 시작으로 현재 제7차(2016년~2020년) 조사가 실시되고 있다. 제1차부터 최근 제7차까지의 진행된 우리나라의 국가산림자원조사에서 흉고직경은 직경테이프를 이용하고, 수고는 측고기를 사용하여 측정하고 있다. 그러나 직경테이프의 경우 불규칙한 형태의 임목에서는 다소 큰 오차가 발생될 수 있고, 측고기의 경우 입목의 정단부까지 높이를 10cm 단위로 간접 측정하고 있어 정확도가 낮아질 수 있다. 이에 본 연구에서는 산림조사의 정확도 향상 및 고도화를 위해 SLAM의 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 흉고직경 및 수고 측정을 위한 테스트베드를 설정하고, SLAM장비를 이용하여 스캔데이터를 직접 획득한 후 흉고직경 및 수고 측정 정확도를 분석하였다. 그 결과 흉고직경 및 수고를 1mm 단위까지 직접 산출 가능하였으며, 2cm 이하의 흉고직경 정확도와 1.3cm 이하의 수고 정확도를 나타냄으로써, 실무에서 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 표본점에 대한 스캔 데이터를 획득하고 분석을 진행할 예정이다.
본 연구는 PSC I 거더교량을 대상으로 포장층에 축감지기가 없이 오로지 교량 상부구조 하면에서 측정한 변형률 신호만을 이용하는 차량하중분석시스템 개발에 관한 것이다. 중 차량이 교량을 주행할 때 교량 바닥판에서 측정한 변형률 신호로 차량주행정보를 추출하고, 교량 거더 및 가로보에서 측정한 변형률 신호로 차량하중정보를 추출하는 방법이다. 이러한 정보 분석을 위하여 영향선 분석방법과 인공신경망 분석방법을 사용하였다. 학습 데이터 확보 및 시스템 검증을 위하여 임의차량 및 시험차량 주행시험을 실시하였다. 대상 교량에서 하중분석결과, 가로보 변형률 신호를 이용한 경우가 거더 변형률 신호를 이용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었고, 차선당 2열로 설치된 교량 바닥판 슬래브의 변형률 신호를 이용한 피크 검출 알고리즘도 차량의 속도와 축 수, 주행 차선, 축간 거리, 차간 거리 등의 주행정보를 추출하는데 매우 효과적임을 확인하였다. 또한, 가로보의 변형률 신호를 가지고 인공신경망 학습을 하여 시스템을 구성할 수 있는 경우가 기존의 거더 변형률 신호와 영향선만으로 시스템을 구성하는 경우보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있음도 확인 하였다.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 청천일 조건에서 직접적 보정 방식으로 산정한 반사율 및 식생지수의 일주기 변화를 분석하여 시계열 작황 모니터링을 위한 무인비행체 영상의 특성을 구명하고자 수행하였다. 무인기에 다중분광센서를 장착하여 청천일이었던 2020년 3월 23일과 3월 24일에 반사율 보정용 반사판, 콘크리트 및 작물 시험구를 대상으로 시간대별, 비행경로별 항공영상을 촬영하여 직접적 방식으로 반사율을 산정하고 작물 시험구를 대상으로 식생지수를 계산하여 비교하였다. 반사율 보정용 반사판, 콘크리트 및 작물 시험구의 무인기 영상 반사율은 시간대 및 비행경로별로 일정한 변화 경향을 보이지 않을 뿐 아니라 일간 재현성 있는 값을 보이지 않아 시계열적으로 비교·활용 하는 것에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 그러나 작물 시험구의 NDVI는 값이 높을수록 일중 및 일간 변동성이 적었으며 식생의 활력이 부족한 식생 제어 시험구에서도 일 중 5% 미만의 변동계수를 보여 반사율과 달리 대체로 일정한 값을 유지하는 것으로 나타났다. 또한 3월 23일과 3월 24일 동일한 시간대에 촬영한 무인기 영상으로 산정한 NDVI의 평균 절대 오차도 0.76~3.97%의 범위를 보여 시계열 작황모니터링에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
목적: 스마트폰 시청과 알코올 섭취에 따른 눈의 변화와 상관관계를 알아보고자 하였다. 방법: 안질환, 정신질환, 전신질환 그리고 알코올 대사에 관련된 약물복용의 병력이 없는 평소 건전한 음주습관을 가진 대상자 31명(남 18명, 여 13명)을 굴절검사, 각막곡률반경, 안압측정, 각막두께를 측정하고 분석하였다. 결과: 스마트폰 시청에 따른 호흡 중 혈중 알코올의 농도 변화는 15분, 30분, 45분, 60분 그리고 회복기에서 유의하게 감소하였다(p<0.01, p<0.001). 알코올 섭취 후 스마트폰 시청 전과 시청 후, 굴절검사 비교 결과 원주굴절력과 축에서 유의한 변화가 있었다(p=0.005, p=0.001). 알코올 섭취 후 스마트폰 시청에 따른 안압의 변화는 30분부터 유의하게 감소하였으며(p<0.001), 알코올을 섭취 한 상태에서 경과시간에 따른 스마트폰 시청은 각막두께에 유의한 변화를 주지 않았다. 결론: 스마트폰 시청과 알코올 섭취는 원주굴절력과 축 그리고 안압에 유의한 변화를 보인다. 시기능 피로를 초래할 수 있는 스마트폰 시청 및 알코올 섭취는 굴절검사 전 반드시 고려해야 할 요인이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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