방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 nonconstant modulus 신호를 대상으로 채널의 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화기를 가변 적응 스텝 크기를 적용하지 않고 2단의 직렬 연결 형태로 구현하여 수렴 속도를 개선할 수 있는 mMMA (modified MMA)에 대하여 다룬다. 적응 등화기는 유한 차수의 탭 지연선에 의한 단일 디지털 필터로 구현되므로, 논문에서는 이를 2단의 직렬 연결 필터로 구현한 후 각 단에서는 MMA와 동일한 알고리즘으로 오차 신호를 얻은 후 필터 계수를 갱신하게 된다. 따라서 첫단에는 빠른 수렴 속도를 결정하며, 두 번째단에서는 첫단의 출력에 포함되어 있는 잔류 isi양을 최소화시키도록 탭 계수를 갱신한다. 이때 1단 시스템과 2단 시스템은 동일한 차수의 필터가 되도록 조정하면서 적응 등화 성능을 비교하였으며, 성능 비교를 위한 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2단의 FIR 구조를 갖는 mMMA가 1단의 기존 MMA보다 등화 잡음에 의한 성상도를 제외한 모든 성능 지수에서 우월하며, 수렴 속도는 1.5~1.8배 정도 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 PMOLED(passive matrix organic light emitting diodes) 데이터 구동회로의 전류 편차를 보상하는 새로운 구조의 회로를 제안한다. 일반적인 PMOLED 데이터 구동 회로의 경우 MOS(metal oxide semiconductor) 공정 변화에 의해서 발생하는 데이터 구동 회로 출력단의 전류 편차는 보상 할 수 없으나, 제안된 데이터 구동회로는 출력단의 전류 편차를 보상하여 균일한 값의 전류를 OLED 패널(panel)에 인가 할 수 있다. 제안하는 회로는 종래의 데이터 출력 회로에 스위칭 트랜지스터를 추가하여 데이터 출력 전류용 회로를 공통 연결선에 연결함으로써 공정 변화에 의한 출력 전류의 편차를 최소화 할 수 있다. 제안한 회로는 $128(RGB){\times}128$의 해상도를 지원하는 PMOLED 패널을 기준으로 설계 하였고, 구동 회로 개발에 이용된 공정은 0.35um이다. 실험 결과 제안한 데이터 구동회로의 출력 전류는 1%대의 오차를 갖는 반면, 종래의 데이터 구동회로의 경우 출력 전류는 9% 대로 심한 변화를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 PMOLED 데이터 구동회로를 이용할 경우 고화질의 OLED 디스플레이 구현이 가능하여 고 품위의 디스플레이 특성을 요구하는 휴대용 디스플레이 기기에 적용 할 수 있다.
전기광학 소자인 비스무스 실리콘 옥사이드($Bi_{12}SiO_{20}$ : 이하 BSO라 칭함)와 편광자(polarizer), 1/4파장판(1/4 waveplate), 검광자(analyzer)와 결합하여 광변조기를 만들었고 이를 전압세선로 이용할 수 있도록 전기광학 측정 시스템을 구성하고 그 특성을 실험하였다. 송수신부인 E/O 변환기 및 O/E 변환기는 LED와 PIN-PD로 구성하여 구동되며 전송로는 코아/클래드경이 $100/140{\mu}m$인 멀티모드 광파이버를 사용하였다. 센서부와 광파이버 사이에는 셀폭 마이크로렌즈로서 결합하였다. 실험에 앞서 맥스웰 방정식과 파동방정식을 이용하여 BSO 단결성 내부에서 일어나는 광파의 전파특성에 관한 행렬식을 구하였고 센서가 갖는 광강도 변조식을 유도하였다. 실험 결과로부터 제작된 BSO 전압 센서는 교류전압 50V~800V(60Hz)에서 ${\pm}2.5{\%}$ 측정오파를 보였다. 인가전압의 증가에 따라 출력의 포화값이 커지는데 이러한 현상은 광강도 변조식에서 센서의 선광성에 기인한다는 것을 확인할 수 있었다. 센서의 온도특성 실험결과 $-20^{\circ}C~60^{\circ}C$에서 변화율은 ${\pm}0.6{\%}$ 이하로 측정되었다. 주파수 특성실험 결과 DC~100KHz까지 양호한 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다.
대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 측모두부방사선사진 촬영시 발생될 수 있는 두부회전이 측정된 선, 각계측치들에 어느 정도의 투사오차를 야기시키는지 알아보기 위해 조선대학교 의과대학 해부학교실에 소장중인 건조두개골 중 비교적 상태가 양호하고 특별한 비대칭이 없는 영구치열기의 건조두개골 17개를 표본으로 선택하여 시행하였다. 각각의 건조두개골을 수직축(Z축)을 중심으로 기준위치($0^{\circ}$)에 대해 $1^{\circ}$ 간격으로 ${\pm}15^{\circ}$ 까지 실험적으로 회전시켜 총 527장의 측모두부방사선사진을 촬영하였다. 이를 근거로 기준위치($0^{\circ}$)에서의 계측치와 각 회전각에서의 계측치들 사이에 paired t-test를 시행하여 측모두부방사선사진 계측치간의 차이를 규명하였으며, 이를 통해 추사오차의 관점에서 교정학적으로 유용한 측모두부방사선 계측항목을 구한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 각계측항목이 선계측항목에 비해 투사오차가 작았다. 2. 각계측항목은 정중시상면에 위치한 기준점들을 많이 포함할수촉 투사오차가 작았다. 3. 수평 선계측항목의 길이는 필름방향으로 회전됨에 따라 점진적으로 감소되었으나, 초점 방향으로 회전됨에 따라서는 증가되다가 감소되었으며 상대적으로 그 변화양이 작았다. 4. 두부회전에 따른 투사오차는 수직선계측항목에 비해 수평선계측항목에서 컸다. 5. 수직선계측항목은 회전축으로부터 거리가 증가함에 따라 투사오차가 증가하였다. 이상을 종합해 볼 때 두부회전에 따른 측모두부방사선사진 계측치의 투사오차를 최소로 하기 위해서는 선계측항목보다는 각계측항목을 사용하는 것이 유용할 것으로 사료된다.
정위적분할방사선치료(FSRT)는 병소경계에 대한 공간상위치와 형태를 정확히 결정하는 것이 큰 쟁점이다. 본 연구는 나선형 CT를 이용하여 4명의 뇌종양 환자와 팬톰(파라핀)으로부터 연속적인 횡축 단면상을 얻었다. K-mean 분류 알고리즘을 적용하여 CT영상의 초기정보값을 평균화소값으로 변화시켰다. 영상의 구성은 병소영역, 정상영역, 혼합영역, 바탕영역, 가음영영역의 5영역으로 분류하였다. 주된 관심은 혼합영역 내에서 정상영역과 혼합영역을 어떻게 분리하는 가였다. 5영역 평균화소값 중에서 정상영역과 병소영역에 상대적인 평균편차 분석법을 적용하여 2영역 평균편차 화소값 사이의 최대점을 구하였다. IDL 프로그램을 이용한 반자동윤곽법으로 혼합영역내의 최대점을 연결함으로서 GTV의 경계선을 그렸다. 균일한 팬톰의 관심영역 경계선은 ${\pm}1%$ 이내의 오차로 평가되었다. 환자 4명의 경우는 방사선 전문의들이 그린 병소영역과 K-mean 알고리즘과 상대적인 평균편차 분석법에 의해 자동적으로 묘사된 병소영역과 거의 일치하였다. 이러한 방법들을 사용하여 불분명한 정상영역과 병소영역의 경계선을 명확하게 나타낼 수 있었다. 그러므로 CT 영상이 MRI 영상과 비교하여 간헐적으로 병소윤곽을 보여주지 못할 경우 이 방법은 치료계획을 결정할 때 유용한 CT영상 자료로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 우리나라 대나무 중 맹종죽에 대해 수간곡선식을 도출하고, 이를 이용하여 재적표를 개발하기 위하여 수행되었다. 맹종죽의 수간곡선식을 도출하기 위하여 Max & Burkhart, Kozak, Lee의 세 가지 수간곡선 모형을 이용하였다. 대나무는 목질 특성 상 내부가 비어 있기 때문에 수간 외직경과 내직경을 산출하고, 이를 연결하여 수간곡선화 하였다. 세가지 수간곡선 모형을 이용하여 수간 외직경 및 내직경을 추정한 결과, Kozak 모형이 적합도지수가 가장 높고, 오차 및 편의가 가장 적어 최적 수간곡선식으로 선정되었다. Kozak 식으로 맹종죽의 수간고별 직경을 추정하고 수간곡선을 도식화하였다. 수간곡선식에 대한 잔차도를 확인한 결과, 잔차가 모두 "0"을 중심으로 분포하여 식의 적합성이 입증할 수 있었다. 맹종죽의 재적 산출을 위해 내직경, 외직경에 대해 각각 연결한 수간곡선식을 회전시켜 회전입방체를 만들었으며, Smalian 구분구적법으로 재적을 계산하였다. 외직경으로 산출된 재적에서 내직경에 의해 산출된 재적을 공제하여 맹종죽의 재적을 도출하였다. 맹종죽의 재적은 일반용재인 일본잎갈나무 재적과 비교해 볼 때, 그 양이 20~30%에 불과한 것으로 나타났다. 그러나 맹종죽의 현재 ha당 본수와 매년 발생되는 죽순의 양을 고려한다면 개체목의 재적은 다른수종에 비해 상대적으로 적더라도, ha당 재적은 유사하거나, 오히려 더 많을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 국내 최초로 맹종죽의 수간곡선식 및 수간재적표가 개발되었으며, 공익 및 산업 수요 확대가 예상되는 대나무에 대한 매각 거래, 탄소흡수량 산정 등에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.
최근 토목, 건축 구조물의 유지관리 기술에 대한 관심이 커지고 있으며 구조물의 성능저하 및 노후화 등으로 구조적 안전성의 검토가 요구되는 구조물의 수가 급증하고 있는 실정이다. 그리고 구조물의 노후화 및 부재의 균열 등으로 인하여 강성이 저하되면 구조물의 동특성에 변화가 나타나게 되며 구조물의 실제 거동상태에서 동특성을 분석하여 손상부위와 손상정도를 정확히 판단하는 것은 중요한 문제이다. 구조물 모니터링에 사용되는 대표적 계측장비가 동적계측기이다. 기존의 동적계측기는 측정 센서와 장비를 연결하는 케이블 길이가 길어질 경우 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기 힘들고 각 센서와 계측기를 1:1로 연결하는 방식을 취하고 있어 비경제적이다. 따라서 센서를 부착하지 않고 원거리에서 진동을 측정하는 방법이 필요하다. 구조물의 진동을 계측하기 위하여 적용 가능한 비접촉식 방법으로는 레이저의 도플러효과, GPS를 이용하는 방법 및 영상처리기법 등이 대표적이다. 레이저의 도플러효과를 이용하는 방법은 정확도가 상대적으로 높지만 비경제적이며, GPS를 이용하는 방법은 장비가 고가이고 신호 자체의 오차와 데이터 취득속도의 제약이 있는 단점이 있다. 그러나 영상신호를 이용하는 방법은 간편하고 경제적이며 접근이 어려운 구조물의 진동 및 동특성 추출에 적합하다. 기존에도 센서를 대신하여 카메라의 영상신호를 이용하는 연구가 수행되기도 하였으나, 기존의 방법은 구조물에 부착된 표적의 한 지점을 기록한 후 영상처리기법을 이용하여 진동을 측정하는 방법으로서 측정 대상이 비교적 국한적일 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 영상처리기법을 이용하여 구조물의 다중 변위응답을 측정할 수 있는 방법의 타당성을 검증하기 위하여 진동대 실험 및 현장재하실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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