• 한국식품위생안전성학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-4
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• 2000

ESR spectroscopy를 이용하여 게류의 방사선 조사 유무와 선량관계 및 EAR신호의 안정성에 관하여 알아보았다. 꽃게와 방게를 0, 1, 3, 5, 그리고 7 kGy로 방사선을 조사한 후 살을 제거하고 집게다리, 등 일반다리의 겉 표피만을 취해 건조시킨 다음, Burker Win-EPR spectroscopy를 이용하여 신호의 특성을 알아보았다. 방사선 조사된 꽃게와 방게 시료는 g$_1$=2.002$\pm$0.0003, g$_2$=1.998$\pm$0.0005에서 특유의 비대칭 신호를 나타내어 비조사 시료와 뚜렷하게 구별되었으며, 각 시료의 부위별 비교는 꽃게와 방게에서는 똑같이 집게다리>등>일반다리의 순으로 신호의 차이가 나타났다. 조사선량의 증가에 따른 ESR 신호의 높이는 직선적으로 증가하였다. 또한 이들 신호의 크기는 5$^{\circ}C$에서 9주간의 저장기간에서도 안전하여 방사선 조사 유무의 판별은 장기간의 저장에서도 가능하였다 따라서 ESR spectroscopy를 이용한 방사선 조사 게류의 검지법은 빠르고 확실하며 준정량적인 방법임을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.103-114
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• 2004

본 논문은 3차원 공간상에서 행해지는 수신호들을 인식하는 시스템을 다룬다. 수신호 입력을 위한 장치로는 두 대의 컬러카메라를 사용한다. 비전에 기반을 둔 제스처 인식 방식은 그 자체의 비접촉식 특성으로 인해 사용자 편의 면에서 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 여타의 카메라를 입력 장치로 사용하는 방식들이 그러하듯이 배경과 조명 변화에 대해 취약하다는 것이 문제시된다. 본 논문에서는 특수한 장갑이나 표식을 사용하지 않고도, 배경 및 조명 변화에 강인하게 입력 영상에서 손영역을 검출하기 위해, 적응 손 컬러 모델과 함께 이전 위치 정보를 이용하였다. 손 영역 영상으로부터 수신호를 인식하기 위해서, 본 논문은 '손 자세'와 '손 궤적'을 기본요소로 하는 수신호 정의 방식을 바탕으로 한다. 확장성 있는 손 자세 분류를 위해서 소그룹 개념을 통한 2단계의 분류방식을 제안한다. 3차원 수신호 영상을 얻기 위해 사용된 두 대의 카메라로부터 얻은 영상들에 대한 상호보완적 선택 방법도 제시한다. 제안된 수신호 인식 방법은 차량 주행 시뮬레이터에 적용하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1184-1190
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• 2003

HNL-DSF(Highly Nonlinear Dispersion Shifted Fiber) 광 위상 공액기를 이용한 MSSI(Mid-Span Spectral Inversion) 기법이 적용된 320 Gbps WDM시스템에서 전송 형식으로 각각 NRZ와 RZ를 사용하는 경우 채널 입력 전력, 광섬유 분산 계수, 전송 거리 변화에 따른 보상 특성을 분석해 보았다. 우선 광섬유의 분산 계수가 비교적 낮은 WDM시스템에서는 파형 형식이 RZ인 경우가 NRZ인 경우보다 더욱 높은 전력의 신호에 대해서도 고품질 전송이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 두 번째 광섬유로 입사되는 공액파의 전력이 낮은 채널들에 대한 보상 효과 감소가 광섬유의 분산 계수가 클수록, 그리고 NRZ 형식보다는 RZ 형식에서 더욱 두드러지게 나타나고, 그로 인해 전체 채널의 고품질 전송을 보장하는 광섬유의 분산 계수가 제한되어야 한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 광섬유의 분산 계수가 작은 WDM 시스템에서는 RZ 형식이, 광섬유의 분산 계수가 큰 WDM 시스템에서는 NRZ 형식이 장거리 전송에 적합하다는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.238-246
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• 2017

고주파수, 고해상도 초음파 영상을 획득하기 위해서는 고주파수 초음파 변환기가 가지는 작은 구경에 따른 낮은 민감도와 침투 깊이에 따른 높은 감쇠량을 극복하여야 한다. 이는 고주파수 초음파 변환기의 본질적인 한계점이므로 수신 시스템을 통하여 그 한계점을 극복하여야 한다. 본 논문은 고주파수, 고해상도 초음파 영상을 위하여 고주파수 초음파 변환기의 본질적인 한계인 낮은 민감도와 높은 감쇠량을 극복할 수 있는 저잡음 광대역 수신 시스템 개발과 특성 평가 결과에 관한 것이다. 개발한 저잡음 광대역 수신 시스템은 80 MHz 이상의 동작 주파수 대역에서 최대 73 dB의 증폭 이득과 48 dB의 가변 이득 범위를 만족하며 ${\pm}1dB$의 증폭 이득 평탄도 성능을 가진다. 또한 개발한 수신 시스템은 상용 리시버에 비하여 8.4 dB 이상의 신호대잡음비 성능과 3.7 dB 이상의 대조도 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-18
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• 2021

소형 Radio Frequency 추적레이다는 표적에 대하여 전천후 Radio Frequency 신호 처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 Radio Frequency 센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 전천후 Radio Frequency를 이용하여 표적 정보를 획득하여 실시간 신호처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 멀티코어 DSP인 TMS320C6678과 XILINX FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개발의 내용을 설명한다. DSP, FPGA 선정과 신호처리를 위한 DSP-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 고속의 데이터 전송을 위한 SRIO의 설계에 대하여 설명한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.125-129
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• 2019

본 논문은 위상코드 펄스압축(PCPC) 레이더의 재밍 효과에 대해서 기술하였다. 대표적인 PCPC 레이더인 Barker code 레이더는 송신 펄스를 13개 또는 31개의 작은 펄스로 분리하여 각 펄스신호를 위상변조하여 송신함으로써 레이더 탐지효율을 높이고 잡음이나 재밍에 대한 영향을 감소시킨다. 일반적으로 레이더는 재밍을 받으면 탐지거리는 짧아지고 탐지 에러율은 높아진다. PCPC 레이더에 잡음재밍이나 반송파 재밍을 실시한 경우에는 펄스코드 융합이 없어서 재밍 영향이 매우 작았지만, DRFM 등을 이용하여 펄스코드 신호를 복재하여 재밍신호로 사용한 동기재밍 경우에는 재밍효과가 크게 나타났다. 특히 펄스코드 신호 복재시간이 길어지면 재밍효과가 증가되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 펄스압축 레이더와 전자전 재밍장치 재밍신호 설계에 유용하게 활용할 수 있다고 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.858-861
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• 2018

본 논문에서는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 모듈의 개발을 제안한다. 제안하는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 모듈은 소형 $360^{\circ}$ 고해상도(4MegaPixel) 렌즈 광학계, 15mm 이미지 센서부, 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 외형 등으로 구성된다. 소형 $360^{\circ}$ 고해상도 렌즈 광학계는 총 9매의 렌즈로 어린이부터 성년까지 전 연령에 걸쳐 사용이 가능하도록 렌즈 외경을 15mm 이하로 제작한다. 소형 $360^{\circ}$ 고해상도 렌즈 광학계에 의해 입사되는 빛을 $90^{\circ}$ 굴곡을 시켜 이미지 센서에 영상 이미지를 전달하게 한다. 15mm 이미지 센서부는 이미지 센서의 열, 행 주소를 통해 이미지 배열을 거친 후 전압으로 변환된 값을 임베디드 보드의 ISP(Image Signal Processor)에 전송한다. 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 외형은 개발된 렌즈의 고정을 위하여 경통을 설계하였다. 제안된 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 렌즈 모듈의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, $360^{\circ}$ 렌즈 광학계 분해능은 150cycles/mm에서 30% 이상, $360^{\circ}$ 렌즈 화각은 수평은 $360^{\circ}$, 수직은 $42^{\circ}{\sim}85^{\circ}$, 렌즈 왜곡률은 5% 이하의 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1259-1264
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• 2014

수소는 미래 에너지원 중 하나로서, 이미 여러 산업분야와 항공우주 분야에서 널리 사용되고 있다. 수소는 작은 분자크기로 인해 수송관이나 저장탱크의 작은 금으로부터 쉽게 가스 누설이 일어난다. 본 연구에서는 소량의 수소 누설을 측정하기 위한 탐지 기술을 개발하기 위하여 레이저 유도 플라스마 분광법을 이용하였다. Al, Cu, SUS등 세 가지의 금속을 가지고, 각 금속이 플라스마 발생 및 signal에 미치는 영향과 반복적인 레이저 조사로 인한 표면의 손상을 표면전자현미경(SEM)으로 관찰하고, 표면 손상이 signal에 미치는 영향을 조사하였다. 연구결과 Al을 이용한 경우 signal의 세기가 다른 두 금속에 비해 좋으며, 표면 손상으로 인한 signal의 영향 또한 다른 금속에 비해 Al을 사용 시 원자광의 변화가 약 $100W/m^2$ 적은 것으로 관찰되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.27-32
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• 2019

본 연구는 RCS가 작은 목표물에 대한 탐지를 목적으로 하는 초단파대역 레이다의 성능입증을 위한 모의신호 발생장치의 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 모의신호 발생장치에 사용하는 송신 및 수신 안테나 빔폭이 커서 격리도에 문제가 발생할 수 있다. 안테나 격리도 문제를 해결하기 위하여 초단파 레이다의 운용조건을 고려하여 간섭신호내성 및 격리도 특성을 개선하였다. 모의신호 발생장치는 초단파 레이다의 송수신 보정, 모의신호생성, 표적의 도플러, RCS 및 거리모사, 원격제어, GPS 클럭 동기 기능 등을 수행한다. 모의신호 발생장치의 제작 후 출력 특성, 반사신호 모사 등 주요특성에 대해서 시험을 하였다. 향후 초단파 레이다 조립이 완료되면 초단파 레이다의 성능 평가를 위하여 활용할 예정이다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.163-172
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• 2022

Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.