인공위성의 반작용 휠 클러스터는 보통 4개의 반작용 휠로 구성이 된다. 각각의 반작용 휠은 인공위성의 자세 축과 일치하게 배치되지 않기 때문에 하나의 반작용 휠에 고장이 일어난 경우 반작용 휠 자체의 센서를 이용한 방법 외에는 고장 분리가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이중 필터를 이용하여 고장 검출에 효과적인 파라미터를 구성하고, 인공위성의 반작용 휠 각각이 정지 고장을 일으킬 경우를 가정하여 이중 필터와 다중 가설 필터를 이용하여 반작용 휠의 고장분리기를 설계하였다. 또한 이를 4개의 반작용 휠로 자세제어가 이루어지는 인공위성 시스템에 적용한 시뮬레이션으로 고장 검출 및 분리 성능이 향상되는 것을 검증하였다.
M개의 다중모드 평면 도파로와 N개의 홀로그램 필터를 이용하여 M개의 입력단자와 N개의 출력단자 사이에 광신호 교환을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 열광학 폴리머로 제작된 다중모드 평면 도파로는 광신호 교환을 위한 광신호 경로를 제공하고, 전기적 신호로 출력 스페클 패턴을 변화시킨다. 다중모드 평면 도파로로부터 발생한 스페클 패턴들은 연결 목적지를 결정하는 목적코드로 이용되며, 공간다중화 된 홀로그램 필터에 의해 출력단자로 연결된다. 제안한 시스템에 대해 광신호 교환이 가능함을 실험적으로 보였다.
칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.
본 논문은 채널간의 간섭을 줄이는 관점에서 코사인 변조 필터 뱅크와 사인 변조 필터 뱅크로 이루어진 필터뱅크의 쌍을 다중 반송파 부호 분할 다원 접속(multi-carrier code division multiple access: MC-CDMA) 시스템의 다중화 전송에 적용하였다. 웨이브렛 특성을 필터 뱅크의 구현에 활용하는 제안된 기법은 이산 퓨리에 변환(discrete Fourier transform: DFT)에 기반을 둔 기존의 MC-CDMA 시스템과 비교하였을 때, 전송 채널의 부채널화의 우수성으로 인해 채널간의 간섭을 감소시킬 수 있다. 제안된 직교 쌍 필터 뱅크를 기반으로 하는 MC-CDMA 시스템의 성능을 평가하기 위하여, 레이라이 페이딩 채널과 가우시안 잡음 채널에서 역 방향 링크의 신호 대 잡음비에 대한 비트 오율을 계산한다. 성능평가 결과는 제안한 시스템이 간섭의 영향을 최소화하는 측면에서 기존의 MC-CDMA 시스템 보다 우수한 성능을 보이고 있다.
다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 다중채널 시스템의 다중 반송파 신호에 대하여 역다중화/다중화화를 통한 주파수 대역 재할당의 방식에는 개별채널 방식, 다단트리 방식, 블록 방식이 있다. 본 논문에서는 다중 반송파 신호의 채널 대역을 가변할 수 있는 향상된 개별채널 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CIC 필터(cascaded integrator comb filter)와 half-band필터를 이용해 데시메이션(decimation)과 인터폴레이션(inter-polaration)을 수행하며, FIR low-pass필터를 통해 다중 반송파 신호에서 각 부채널을 필터링 (filtering)하여 채널 대역을 재할당한다. 전산모의 실험을 통해 역다중화와 다중화에 의해 가변 채널 대역의 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 확인하였다.
본 논문은 고정된 카메라를 통해 들어오는 도로연상에서 추적되는 다중 차량들의 겹침(occlusion)발생시 칼만 필터와 차량의 특징정보를 이용하여 개별 차량을 분할하고 추적 가능한 시스템을 제안하고 구현하였다. 다중 차량을 추적할 시 가장 큰 문제점이 되고 있는 차량 겹침을 해결하기 위해 카메라와의 거리를 이용하여 해결하는 방법 3D 모델을 이용하여 해결하는 방법, 겹침 추론 등 차량 겹침을 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 그러나 영상에 연속적으로 나타나는 다중 차량의 겹침을 단일 차량으로 인식할 수 는 단점이 있다. 따라서 칼만 필터와 차량의 특징 정보로서 차량의 높이와 넓이의 비, 추적에 사용되는 박스에서 차량과 여백의 비를 이용함으로서 연속적으로 나타날 수 있는 차량 겹침을 분할하고 추적 가능하게 하는 시스템을 구현하고 실험하였다. 본 시스템에서는 256X 256의 크기로 15 frames/sec로 저장된 AVI 파일 형식의 동영상을 사용하여 실험에 이용하였으며, 시내 도로에서의 차량들의 실험 결과 기존의 방법 보다 차량 특징 정보를 이용한 방법이 연속적 겹침에 대한 처리에 우수함을 보였다.
최근 광섬유의 전송 용량을 효율적으로 극대화하기 위한 방안으로서 파장 분할 다중화 (WDM: Wavelength Division Multiplexing) 방식의 광통신 시스템이 제안되어 사용되고 있다. WDM 시스템에서는 각 채널 (channel) 마다 각기 다른 파장의 광신호가 할당되어 있기 때문에, 여러 파장이 다중화된 광신호에서 원하는 파장의 광신호를 선택하기 위해서는 파장 선택 필터 (wavelength selective filter) 가 필요하다. 격자 보조 동방향 결합기 (GACC: Grating-Assisted Codirectional Coupler) 는 전파 상수(propagation constant) 가 서로 다른 두 도파로 사이에서의 광파워 교환이 파장에 의존하는 특성을 가지고 있기 때문에 WDM 시스템에 응용될 파장 선택 필터로서 많은 연구가 되어 왔다$^{(1),(2)}$ . (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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