본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위한 신경회로망기반 다중고장모델을 이용한 고장감지 및 분류 방법을 제안한다. 시스템에 변화가 발생하면 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 고장감지를 위한 문턱값을 넘고, 고장이 감지되면 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 광 부호분할다중접속(OCDMA) 시스템 구현을 위해 각 가입자의 시간ㆍ파장영역의 2차원 부호 할당과 변경이 가능하고 다중 사용자의 암호화된 데이터의 동시 전송과 모든 수신 노드에서 복원이 가능한 배열형 가변 부호기/복호기(RAE/RAD)를 갖는 OCDMA구조를 제안하였다. 수신노드에서 부호화된 데이터의 레벨을 일정하게 제한하는 1차 하드리미터의 기능을 제한증폭기를 사용하여 구현하였고, 부호화된 데이터의 위치 검출 및 복원을 위한 2차 하드리미터의 기능을 AND 검출기를 사용하여 이중 하드리미터(Double Hard Limiter)를 최초로 구현하였다. FPGA와 4개의 서로 다른 파장을 갖는 DFB-LD를 부호다중화된 16채널의 신호중에서 특정 채널의 신호를 복원하는 실험을 성공적으로 수행하였다. 1-D OCDMA 시스템에서의 채널 증가에 따른 부호길이 증가문제를 시간과 파장 영역의 2차원 부호다중화를 사용함으로써 개선하였고, 채널 증가에 따른 MAI로 인한 기존의 문턱값 검출기의 식별력(Autocorrelation peak-to-sideloobe ratio) 저하와 비트 오류 문제를 제한증폭기와 AND 검출기를 갖는 이중 하드리미터를 적용하여 개선하였다.
본 논문에서는 다수의 송수신기 쌍과 다수의 중계 노드로 구성된 분산 빔포밍 Amplify-and-Forward (AF) 중계 네트워크를 다루고 있다. 제안한 방법에서는 빔포머 수의 자유도를 높이기 위하여 첫 번째 단계에서 송신기들이 직교 채널을 이용하여 중계기로 신호를 보낸다. 두 번째 단계에서 각 중계기는 송신기로부터 받은 신호에 복소 가중치를 곱하여 신호를 증폭하고 역방향 채널에 의해 생긴 위상 변화를 조정하여 하나의 채널로 수신기에 신호를 보낸다. 최적의 빔포밍 벡터는 서비스 품질 수준을 만족시키기 위해 수신기 각각의 신호 대 간섭 및 잡음비가 특정 문턱값보다 크면서 전체 중계 전송 전력을 최소화시키도록 구하였다. 모의실험을 통해 기존의 직교 분할 다중화 방법과 공간 분할 다중화 방법에 비하여 적당히 낮은 데이터 속도 범위에서 중계 송신 전력을 줄일 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 계통에서 의사잡음 부호를 획득하는데 알맞은 비모수 방식을 제안한다. 이 방식에서는 매개변수를 쓰지 않기 때문에 시간에 따라 바뀌는 간섭의 분산을 추정하는 과정 없이 검파기의 문턱값을 결정할 수 있다. 이제까지의 검파기와 제안한 검파기의 성능을 수식 결과와 모의 실험 결과로 견주어보았다. 이 결과로부터 간섭의 분산을 정확히 추정할 수 없을 때에는, 제안한 검파기를 쓰는 직접수열 부호분할 다중접속 계통의 성능이 이제까지의 검파기를 쓸 때보다 좋음을 보였다.
본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.
본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위해 신경회로망기반 다중고장모델과 통계적기법에 의한 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 미리 설정한 문턱 값을 넘으면 고장을 감지한다. 고장이 감지되면 고장분류기에서는 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형 시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
The wavelet theory is relatively a new development and now acquires popularity and much interest in many areas including mathematics and engineering. This work presents an adaptive wavelet method for a numerical solution of partial differential equations in a collocation sense. Due to the multi-resolution nature of wavelets, an adaptive strategy can be easily realized it is easy to add or delete the wavelet coefficients as resolution levels progress. Typical wavelet-collocation methods use interpolating wavelets having no vanishing moment, but we propose a new wavelet-collocation method on modified interpolating wavelets having 2 vanishing moments. The use of the modified interpolating wavelets obtained by the lifting scheme requires a smaller number of wavelet coefficients as well as a smaller condition number of system matrices. The latter property makes a preconditioned conjugate gradient solver more useful for efficient analysis.
CW (Continuous Wave) 신호를 사용하는 능동형 소나에서 잔향을 포함한 잡음의 특성이 백색 (white)이 아닌 경우 일정 오경보 확률 처리 (CFAR: Constant False Alarm Rate)를 수행할 때 잔향 부근에서 높은 문턱치를 추정하게 된다. 이로 인해 표적을 검출하지 못하며. 근접한 다중 표적을 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 적응 잔향 제거 필터를 제안하였다. 제안된 필터는 적응 필터와 이 필터로부터 일정한 시간 차를 두고 계수 값을 복제해 쓰는 필터로 구성된다. 능동형 소나가 움직이는 수중 환경에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 제안된 적응 잔향 제거 필터의 성능을 고찰하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 표적 신호 구간이 긴 경우 향상된 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 다치논리(Multiple-Valued Logic : MVL)를 위한 데이터 변환기의 설계방법에 대해서 논의한다. 3.3 v의 단일 전원의 4 디지트의 CMOS 아날로그 4치 변환기(Analog to Quaternary Converter : AQC)와 4치 아날로그 변환기(Quaternary to Analog Converter)를 뉴런모스를 사용한 다운리터럴회로(Down-Literal Circuit : DLC)를 사용하여 설계하였다. 뉴런모스 다운리터럴회로는 제안된 AQC와 QAQ가 4개의 전압 레벨값을 출력과 입력으로 사용하게 하며, 소자의 다중 문턱전압 특성을 갖게한다. 제안된 AQC -QAC 회로는 구조면에서 전전력 소모의 특성을 갖는다.
신호를 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이에 따라 전송 데이터에서 오류가 발생하거나, 영상 및 음성 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 이러한 잡음들을 제거하여 신호를 복원하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 현재, 시간-주파수 국부성을 갖고, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 많은 공학 분야에서 응용되고 있으며, 잡음 제거를 위해 문턱값과 상관관계를 이용한 방법 등이 제시되었다. 그러나 기존의 방법들은 여전히 많은 잡음들을 에지로서 판단하며, AWGN과 임펄스 잡음을 동시에 제거하기 위한 방법을 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여, 새로운 웨이브렛기반 알고리즘을 제시하였으며, 기존의 방법들과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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