비선형 음향효과를 계측함에 의해서 재료열화를 평가하는 연구는 오래 전부터 있어 왔다. 여기서, 비선형 음향효과를 계측하는 가장 일반적인 방법은 전파된 수신 신호에서 기본주파수 성분과 2차 고조파 성분의 절대적인 크기를 계측하는 것이다. 이 목적을 위해서 일반적으로 파워스펙트럼 해석법이 널리 사용되어 왔다. 그러나, 파워스펙트럼은 신호처리 후에도 주파수 영역에서 가우스 잡음이 혼재한다는 단점이 있다. 게다가, 비선형 효과에 의해서 발생되는 2차 고조파 성분의 크기는 너무 작아서 잡음에 묻혀버릴 수도 있다. 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위해서 주파수 영역에서 가우스 잡음을 제거할 수 있는 바이스펙트럼 해석법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 잡음이 크게 혼재된 신호에서도 참 값에 가까운 비선형 파라미터를 구할 수 있음을 밝혔다. 또한, 실제 경우에 이 방법의 유용함을 확인하기 위하여 피로 하중에 의해서 고의로 열화시킨 여러 시편에 대하여 파워스펙트럼과 바이스펙트럼을 구하여 비교하였다.
본 연구에서는 가우스분포함수의 형태에 따라 DGMOSFET에 스켈링이론을 적용하였을 때 문턱전압이하특성의 변화를 분석하고자 한다. 포아송방정식의 분석학적 해를 구할 때 사용하는 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 특성을 분석할 것이다. 스켈링이론은 소자파라미터의 변화에 대하여 출력특성을 변함없이 유지하기 위하여 적용하는 이론이다. DGMOSFET에 스켈링이론을 적용한 결과, 가우스함수의 형태에 따라 문턱전압이하 특성이 매우 크게 변화하였으며 특히 문턱전압의 변화는 상대적으로 매우 크게 나타난다는 것을 관찰하였다.
Effective jamming in electronic warfare depends on proper jamming technique selection and jamming parameter estimation. For this purpose, this paper proposes a new method of estimating jamming parameters using Gaussian kernel function networks. In the proposed approach, a new method of determining the optimal structure and parameters of Gaussian kernel function networks is proposed. As a result, the proposed approach estimates the jamming parameters in a reliable manner and outperforms other methods such as the DNN(Deep Neural Network) and SVM(Support Vector Machine) estimation models.
As increasing underground facilities, more effective management is needed nowadays. It is important to get an accurate information of underground facilities to manage that, so some methods of detecting location - electromagnetic induction method, ground penetration radar method, sound wave method - are used to obtain the information of underground facilities. In this study, a magnetic method to detect underground facilities was developed. In the magnetic method, underground facilities are detected by a detector and the magnetic marker which is a permanent magnet and used to marking the location by attaching underground facilities. A test field was constructed for experiment with the magnetic marker, PVC pipe, and steel pipe under ground 1.5m, and a ferromagnetic detector was used for measurement. Magnetic strengths of the magnetic marker were measured by the detector at each location in the test field, and analyzed by magnetic field analysis tool in the same condition. In the result, the underground pipes of 1.5m below were detectable within the deviation $\pm$0.2m. When For applying this method, it should be considered that ferromagnetic materials around the detector could affect a measured value.
임펄스성 잡음과 동일 채널 간섭이 존재하는 환경하에서 페이딩채널을 통과하는 MSK(Minimum Shift Keying)신호의 오율의 일반식을 유도하여 반송파 대 잡음 전력비(CNR), 반송파 대 간섭파 전력비(CIR), 임펄스지수, 가우스성 잡음 대 임펄스성 잡음 전력비 및 페이딩 지수를 파라미터로 하여 시스템의 성능을 오율적 측면에서 평가했다. 해석겨로가, 강한 페이딩하에서는 에러가 주로 가우으성 잡음에 의하여 발생되고 페이딩이 약해지면 가우스성 잡음에 의한 영향이 크게 줄어드는 반면 임펄스성 잡음의 영향은 그다지 줄지 않는다는 것을 알아냈다. 또 신호가 페이딩을 받게 되면 미약한 간섭파일지라도 수신 시스템의 성능을 크게 저하시킨다는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET에 대한 차단전류를 분석하기 위하여 도핑분포함수에 따라 상단과 하단게이트에 의한 전류분포를 분석할 것이다. 분석을 위하여 실험치에 유사한 결과를 얻을 수 있도록 채널도핑농도의 분포함수로써 가우시안함수를 사용하여 유도한 포아송방정식의 이차원 해석학적 전위모델을 이용하여 차단전류를 분석하였다. 특히 소자 파라미터인 채널길이, 채널두께, 게이트산화막 두께 및 채널도핑농도 등을 파라미터로 하여 가우스함수의 이온주입범위 및 분포편차의 변화에 대한 차단전류의 변화를 분석하였다. 분석결과 차단전류는 소자파라미터에 의한 상하단 전류의 변화에 따라 커다란 변화를 보이고 있었으며 특히 채널도핑함수인 가우시안 함수의 형태에 따라서도 큰 변화를 보이고 있다는 것을 관찰할 수 있었다.
본 논문은 MR 영상의 비지도 분할을 위하여 MDL원리를 이용한 통계적 모델기반의 적응적 방법을 제안한다. 이 방법에서 조직 영역을 MRF로 모델링함으로써 잡음에 대응하고, 창으로 정의되는 국소영역 내의 밝기값을 가우스 혼합으로 모델링함으로써 영상의 비균일성을 흡수한다. 분할 알고리즘은 ICM을 기반으로 하며 MAP를 근사적으로 추정하고, 모델 파라미터를 국소영역으로부터 구한다. 파라미터 추정과 분할을 위한 창의 크기는 MDL원리를 이용하여 영상으로부터 추정한다. 실험에서 제안한 방법이 특히 비균일성이 있는 MR영상의 분할에서 국소영역의 영상특성을 잘 반영하였으며, 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 다양한 무선 통신 채널 환경에서 레일리 페이딩과 라이시안 페이딩 등을 모두 포함할 수 있고 이동 통신과 위성 통신에서도 적용할 수 있는 페이딩 모델로서 나카가미 페이딩 모델을 도입하고 전자기기에서 방출되는 임펄스 간섭파를 채널 환경으로 모델링하여 결합변조기법을 채용한 DS-CDMA 시스템의 성능을 분석하였다. 변조방식으로는 대역폭 효율 개선을 위해 MFSK와 MDPSK를 고려한 결합변조기법을 채용하였으며 실내 무선 페이딩 채널로써 직접파대 반사파 전력비를 나카가미 페이딩 심도지수 m으로 산출하여 임펄스 지수A와 가우스 잡음 전력 대 임펄스 잡음 전력비 $\Gamma'$를 파라미터로 하여 시스템 오율성능을 분석하였다.
본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.
최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 같은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현되고 기술자들이 가지는 각 속성들의 성질이 서로 동일하지 않기 때문에 기존의 인덱싱 방법으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중에서 많이 사용되는 Dominant Color 기술자와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비 교 연산 식 은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에, 기술자의 각 속성들을 하냐의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape기술자는 2 단계 형태의 알고리즘을 사용한다. 각 단계는 글로벌 파라미터 속성과 비트맵 인덱스를 사용한 인덱싱이 적용된다. 제안된 인덱싱 방법을 사용했을 때 Dominant Color의 경우 90%의 정확도에 120배 이상의 속도 향상을 나타냈고, Contour Shape의 경우 82%의 정확도에 3배 이상의 속도 향상을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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