Most of the conventional electrocardiowaphs foil to detect signals other than P-QRS-T due to the limited SNR and bandwidth. High-resolution electrocardiography(HRECG) provides better SNR and wider bandwidth for the detection of micro-potentials with higher frequency components such as vontricular late potentials(LP). We have developed a HRECG using uncorrected XYZ lead for the detection of LPs. The overall gain of the amplifier is 4000 and the bandwidth is 0.5-300Hz without using 60Hz notch filter. Three 16-bit A/D converters sample X, Y, and Z signals simultaneously with a sampling frequency of 2000Hz. Sampled data are transmitted to a PC via a DMA-controlled, optically-coupled serial communication channel. In order to further reduce the noise, we implemented a signal averaging algorithm that averaged many instances of aligned beats. The beat alignment was carried out through the use of a template matching technique that finds a location maximizing cross-correlation with a given beat tem- plate. Beat alignment error was reduced to $\pm$0.25ms. FIR high-pass filter with cut-off frequency of 40Hz was applied to remove the low frequency components of the averaged X, Y, and Z signals. QRS onset and end point were determined from the vector magnitude of the sigrlaIL and some parameters needed to detect the existence of LP were estimated. The entire system was designed for the easy application of the future research topics including the optimal lead system, filter design, new parameter extraction, etc. In the developed HRECG, without signal averaging, the noise level was less than 5$\mu$V$_rms RTI$. With signal averaging of at least 100 beats, the noise level was reduced to 0.5$\mu$V$_rms RTI$, which is low enough to detect LPs. The developed HRECG will provide a new advanced functionality to interpretive ECG analyzers.
본 연구에서 개발된 의료용 침대는 N개의 건반으로 이루어져 각각이 엑츄에이터에 의해 수직으로 구동된다. 각 건반에는 M개의 센서가 실장되어 체압을 측정하므로 체압지도의 해상도는 MN에 의해 결정된다. 각 건반에는 센서 제어기가 실장되어 M개의 센서로부터 측정한 체압값을 CAN(Car Area Network)와 같은 직렬 통신 네트워크를 통해 메인제어기로 전달한다. 각 건반에는 모터를 구동하는 서보 드라이버가 하나씩 장착되며 메인 제어기와 CAN으로 연결되어 메인 제어기에서 지시된 변위값대로 건반의 높낮이를 제어하며 향후 개발될 인공지능 제어 알고리즘을 위해 신체 각부의 편안도를 조사하여 건반의 높낮이를 맞추었다. 또한, 건반 각부에 걸리는 최대 체압값과 체압비를 계산하여 인공지능에 의한 침대 편안도 제어를 위해 기초 데이터로 활용한다. 결과적으로 제시된 시스템은 향후 개발될 인공지능에 의한 신체의 안락함과 욕창 방지 제어를 위해 활용될 수 있는 토대가 될 수 있다.
본 연구에서는 요분석용 스트립을 이용하여 요의 상태를 정량적·정성적으로 측정할 수 있는 요분석시스템을 구현하였다. 요분석시스템의 분석 알고리듬은 온도 변화, 전원 노이즈 통의 외란에 강인한 특성을 나타내기 위하여 퍼지 논리를 적용하였다. 강인하고 안정적인 요분석시스템을 설계하기 위하여 스트립 9가지 패드의 분강학적 특성을 검토하였다. 요분석시스템 하트웨어와 소프트웨어로 구성되었다. 요분석시스템의 하드웨어는 단일칩 마이크로프로세서를 사용하였고, 주변장치들로는 광하부, 트레이 제어, 전치증폭부, PC와의 통신, 열전사 프린터 및 동작 상태 표시기로 구성하였다. 요분석시스템의 소프트웨어는 시스템 프로그램과 분류 프로그램으로 구성하였다. 시스템 프로그램은 시스템 제어와 데이터 취득 및 분석을 수행하도록 하였다. 분규 프로그램은 퍼지추론부와 멤버쉽함수 발생기로 구성되었다 멤버쉽함수 발생기는 정도관리의 통계학적 방법을 이용하여 삼각형 멤버쉽함수를 생성하였다. 측정된 데이터는 PC로 전송되고, 전송된 데이터는 C++로 작성된 데이터 관리 및 취득 프로그램에 의해 저장된다. 요분석시스템의 정확도와 퍼지분류기의 안정성은 표준시료를 이용하여 평가하였다. 실험결과는 검사항목과 만족한 일치를 보였다.
건설 현장의 자재 위치 추적 기술은 건설 프로젝트의 생산성을 극대화시킬 수 있는 중요한 기술로서 현재 국내외적으로 많은 연구가 수행 중에 있다. 최근 들어 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템을 이용하여 공급 사슬망 전반에 걸친 건설 자재에 대한 실시간 위치 추적에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 그러나 짧은 인식거리, 저조한 인식율등의 문제로 바코드 대체 수준으로 그 활용이 미비한 상황이다. 본 논문에서는 인식거리르 보다 길게 하는 900MHz 대역의 RFID 시스템과 인식된 데이터를 무선 통신(Zigbee)을 사용하여 전달하는 RFID/USN 연동시스템 개발과 그 활용 방안을 제안한다. RFID/USN 연동 시스템을 건설현장의 자재관리에 시험적으로 적용, 실중 테스트를 수행함으로써 첨단 센싱 기술 및 전파식별 기술에 대한 현장 활용 가능 여부, 실증 테스트 시 발생하는 기술적 애로 사항 및 다양한 활용 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 또한 원격지에 있는 현장 관리자를 위하여 기존 인프라네트워크를 이용하여 실시간 자재 및 장비의 위치 데이터를 관리자가 원할 경우 언제 어디서든 실시간으로 전달 가능하도록 이동통신망(CDMA: Code Division Multiple Access)과의 연동 시스템을 현장에서 적용 및 점검한다.
본 논문에서는 IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜을 위해 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안하고 ASIC 라이브러리를 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES 등의 국내외 표준 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 네트워크를 비롯한 유/무선으로 입력되는 데이터를 최소의 대기시간(최소 64클럭, 최대 256클럭)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 본 설계는 ECB, CBC, OFB뿐 아니라 최근 많이 사용되는 CTR(Counter) 모드를 지원하고 다중 비트단위(64, 128, 192, 256 비트)의 암/복호화를 수행한다. IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜로의 연계를 위해 알고리즘 확장성을 보유한 하드웨어로 구현되었고 여러 암호화 알고리즘의 동시적인 동작이 가능하다. 적절한 하드웨어 공유와 프로그래머블한 특성이 강한 내부데이터 패스를 통해 자체적인 블럭암호화 모드를 지원하기 때문에 다양한 방식의 암/복호화가 가능하다. 전체적인 동작은 직렬 통신에 의해서 프로그래밍되고 명령어의 디코딩을 통해 생성된 제어신호가 동작을 결정한다. VHDL을 이용해 설계된 하드웨어는 Hynix 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 통해 합성되었고 약 10만 게이트의 자원을 사용하였으며, 100MHz 이상의 클럭 주파수에서 안정적으로 동작함을 NC-Verilog에서 확인하였다.
조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.
Reed-Solomon(RS) 코드는 강력한 에러 정정 능력으로 널리 사용된다. 최근 제안된 RS 코드의 리스트 디코딩 알고리즘은 일반적인 디코더보다 더 큰 디코딩 반경을 가지며 하나 이상의 코드를 찾아낸다. 리스트 디코더는 복잡도가 매우 큰 Interpolation 단계를 포함하며 효율적인 하드웨어 설계가 필요하다. 본 논문에서는 연판정 RS 리스트 디코딩 알고리즘을 위한 효율적인 저복잡도 Interpolation 구조를 제안한다. 제안된 구조는 후보다항식의 Y 차수에 대해서는 병렬로 처리하며 X 차수에 대해서는 직렬로 처리한다. 후보다항식의 처리순서는 계수의 메모리사용의 효율성을 높이기 위하여 적응적으로 결정한다. 따라서 내부 저장공간이 최소화되며 메모리 구조와 접근이 단순해진다. 또한 제안된 구조는 각 모듈의 레이턴시가 유사하고 모듈간 스케쥴링을 최대한 중첩함으로써 높은 하드웨어 효율을 보여준다. 예제로써 (255, 239) RS 리스트 디코더를 설계하였으며 동부하이텍 $0.18{\mu}m$ 표준 셀 라이브러리를 사용하여 합성하여 검증되었고 결과 최대 동작 주파수는 200MHz이고 게이트 수는 25.1K이다.
본 연구에서는 함정을 자기소거시키는 과정에서 함정에 의한 자기장을 측정하기위한 3-축의 flux-gate 마그네토미터를 설계 제작하였다. 설계에서 고려한 사항은 자기장측정지점과 자기장 데이터를 수집하는 장치 사이의 거리가 수백미터로 멀기 때문에 입력전압의 변동이 커도 동작이 되게 전압 범위가 16~36 V까지 가능한 DC/DC 변환기를 사용하였고, 데이터의 전송은 자기장 측정값을 디지털로 변환 시킨 후 RS422통신으로 전송하게 하였다. 또한 함정을 자기소거 하는 과정에서 발생하는 ${\pm}1mT$ 자기장하에서도 0점의 변화가 ${\pm}2nT$ 이하가 되게 피측정자기장의 보상은 ${\pm}1mT$, 측정범위는 ${\pm}0.1mT$가 되게 제작을 하였다. 또한 수심 30 m에서도 동작되어야하는 조건을 고려하여 6기압 하에서 센서가 수밀이 되고 정상 작동이 되는 것을 확인 하였다. 마그네토미터의 일반특성으로는 선형도가 측정범위 ${\pm}0.1mT$에서 0.01 % 이상 이였고 센서의 노이즈는 1 Hz에서 $30pT/\sqrt{Hz}$이였다.
챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.28-33
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2016
배터리는 휴대폰, 전기자동차, 무인잠수정 등과 같은 분야에서는 주 동력원으로 사용되고, 일반 자동차에서는 시동기 또는 램프구동용으로 사용되며, 일반 선박에서는 비상전원으로 사용되고 있다. 2차 전지로는 납축전지와 리튬이온 배터리를 많이 사용하고 있으며, 납축전지는 가격이 비교적 저렴하고 안전하다. 리튬이온전지는 에너지 밀도가 높고 출력이 우수하며 수명이 긴 장점이 있으나 공기 중의 수분과 반응하여 폭발의 위험성을 가지고 있다. 그러나 최근에는 방수, 방염, 방진 기술의 발달에 힘입어 리튬배터리의 사용이 증가하고 있고, 특히 하이브리드 선박 및 전기추진 선박 등의 주동력원으로 사용될 만큼 그 사용범위가 점점 넓어지고 있으므로 좀 더 엄격한 배터리의 관리가 필요하다. 하이브리드 선박에서는 500kWh 이상의 대용량 동력원을 만들기 위하여 셀(Cell) 단위로 이루어진 수십 개의 리튬배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 배터리 점검에 필요한 검출 전압, 전류 및 온도 데이터들을 관리용 서버로 보내 주는 유선 점검 및 감시시스템을 구현하는 데에는 많은 전선과 통신 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 직렬통신 모듈보다 가격이 저렴하고 전선을 사용하지 않는 저 전력 블루투스(Bluetooth low energy, BLE) 무선통신 모듈과 전력선 모뎀을 사용하여 하이브리드 선박용 리튬배터리 저가형 점검 및 감시시스템을 구현하고자 한다. 배터리의 점검요소에는 잔존용량(State of charge, SOC)과 잔존수명(State of health, SOH)이 있으며, 제안한 시스템은 이들을 규칙적으로 점검하여 배터리의 수명 예측과 예방 정비를 할 수 있기 때문에 안전사고를 방지할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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