레이저 빛을 이용한 입자크기분포를 구하는데는 빛의 회절과 산란 이론이 있다. 크기가 비교적 큰 5∼1000㎛의 입자에 대하여는 회절이론이 잘 적용되고, 레이저광의 파장근방의 0.1∼5㎛ 입자에 대하여는 산란이론이 잘 적용된다. 레이저 평행광 내에 입자를 놓으면 회절광 또는 산란이 발생하는데 이를 Fourier 렌즈로 집광하여 초점평면에 놓인 31개의 절연된 동심원 검광센서(photodetector)에 입자 고유의 패턴이 검출된다. 이 아날로그신호를 A/D변환후 입자에너지 패턴을 입자크기로 변환시킨다. 이 연구에서는 특히 Mie 산란이론을 사용하여 입자크기분포를 해석하였다. 빛 에너지의 신호들로부터 입자의 크기에 따른 빛 에너지의 변환 행렬을 분석하여, 입자의 크기에 따른 가중치를 해석하였다. 입자의 크기 분포는 기존의 비음수최소자승법(nonnegative least square method)으로도 가능하나 다소 복잡한 알고리즘을 디지털컴퓨터로 계산해야 한다. 여기서는 지능기법의 하나인 Hopfield 신경회로를 사용하여 입자크기의 분포(가중치)를 계산하였다. 여기서는 신경회로동작을 디지탈컴퓨터로 시물레이션하였으므로 큰 행렬식을 푸는데는 오히려 비음수최소자승법보다 느렸다. 그러나, 신경회로는 일종의 병렬연산회로이므로 이를 저항, 커패시터, OP amp등의 아날로그 소자로 구현하면 속도가 매우 빠를 것이다. 이 논문은 입자크기를 계측하는 이론을 해석하고 시뮬레이션으로 구현하여 검증하였다.
Using the scattering theory of the laser light, we analyze the partiele siaing method. The scattered profile measured by the photodetector is sampled, scale-conditioned by a 32 channel analog-to-digital converter, and is analyzed with the transform matrix from the light energy signals to the weights of the particle size. The particle size distribution is classified using the Hopfield neural network method as well as the conventional nonnegative least square method.
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