현대사회는 많은 교통수단이 이용되고 있으며, 그 중 수도권 도시철도는 하루 평균 721만명이 사용하는 중요한 교통수단이다. 실내공기질에 대한 관심과 PSD의 설치로 인해 터널내공기질 문제에서 객실내 공기질로 이동하고 있다. 하지만 현재 객실내 공기질 향상을 위한 장치는 전무한 상태이며 기존 에어필터 기술 적용시 설치비용과 유지보수가 문제점으로 지적되고 있다. 연구의 최종목표는 미세먼지와 이산화탄소를 효과적으로 저감시킬수 있는 독립형 청정장치를 개발하는 것이고, 본 연구에서는 미세먼지 저감기능을 수행하는 롤필터 집진 장치개발을 목적으로 한다. 객실내 롤필터 집진장치를 설치할 수 있는 공간에 대해 조사하고, 이에 따른 도시철도 객실 먼지저감에 효과적인 시스템 구조를 제시하였으며, 적정 풍량을 산정하다. 유동해석과 먼지저감효율에 대한 수치해석적 연구를 통해 최적운영 조건을 분석하였다. 그리고 롤필터에 적용가능한 필터재질에 대하여 차압특성과 입자포집효율을 평가하여 객실 유닛에 가장 적합한 필터를 선정하였다.
ADC (Analog-to-Digital Converter) 와 DSP (Digital Signal Processor) 의 성능이 향상됨에 따라 아날로그 방식으로 처리하던 IF(Intermidiate Frequency) 대역의 신호를 디지털 방식으로 처리할 수 있게 되었다. 이를 디지털 라디오 또는 디지털 IF라 하고 이는 SDR (software definied radio) 의 초기단계라 할 수 있다. 디지털 라디오 개념을 수신단에 적용할 경우 오버샘플링에 의한 처리 이득을 얻을 수 있으며, 다중 캐리어방식의 수신단 설계가 가능하다. 디지털 수신기에서는 연산량 이득을 위해 데시메이션이 이루어지며, CIC (Cascaded Integrated Comb) 및 halfbandHalfband 필터 등이 앨리어싱방지 필터로 사용된다. 그런데, CIC 필터는 필연적으로 통과대역 내에서 롤 오프 현상이 발생하며, 이것은 수신단 필터의 통과대역 평탄도를 악화시켜서 수신성능의 저하를 초래한다. FIR 필터를 이용하여 보상해 주어야 한다. 본 논문에서는 W-CDMA 디지털 수신기의 수신성능에 최적인 CIC 롤오프 보상 필터를 설계방법을 제시하고, 설계된 필터가 CIC필터의 롤오프 특성을 보상하여 BER(Bit Error Rate)을 최소화시킴을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 필터 성능을 검증하였다.
육상 탄성파 탐사자료에서 쉽게 관찰되는 그라운드 롤은 표면파의 일종으로 대표적인 일관성 잡음이다. 반사파 자료처리 과정에서 그라운드 롤은 잡음에 해당하기 때문에 제거하게 되는데, 반사 신호와 중첩되는 경우 반사파 신호음이 손상되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 반사 신호음 손실을 줄이면서 그라운드 롤을 효과적으로 억제할 수 있는 방법을 찾기 위해 카루넨-루베 변환을 중심으로 살펴보고 그 결과를 분석하였다. 균질 탄성매질에서 구한 인공자료 수치 모형 실험에서 그라운드 롤이 뚜렷하게 감소된 것을 확인할 수 있으나 현장자료 적용실험에서는 띠통과 필터링 결과와 큰 차이점을 발견할 수 없었다. 이러한 현상은 현장자료에서 여러 주파수 대역을 포함하고 있는 그라운드 롤에 대해 선형 수평정렬 모음(Linear moveout gather)을 계산하기 어렵기 때문으로 여길 수 있다. 이에 비해서 특이값 분해 필터링 결과는 그라운드 롤이 상당부분 감소되었음을 확인할 수 있었다. 특이값 분해 필터링은 반사파를 중심으로 정규 수평정렬 모음(Normal moveout gather)을 계산하기가 쉬워 카루넨-루베 변환 필터링 보다 그라운드 롤 억제효과가 큰 것으로 여겨진다.
JPEG2000 국제표준에서는 QMF 왜곡을 갖지 않는 2가지 필터 쌍(pare)을 제시하였다. 그러나 사용된 QMF 필터들은 완만한 롤오프율을 갖을 뿐만 아니라 통과대역에서 리플(ripple)이 존재하고 비동등대역분할 구조를 갖는 치명적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 최대평탄 및 가파른 롤오프율(roll-off rate) 응답특성을 갖는 일반화된 폐쇠형 공식을 이용하여 하프대역 이득의 최대평탄 QMF 필터들을 제시하였다. 기존의 JPEG2000의 QMF 필터들과 제안된 최대평탄 QMF 필터들의 주파수 응답을 비교한 결과 제안된 QMF 필터들은 통과대역에서 리플이 없고, 개선된 롤오프율(roll-off rate) 및 중첩대역폭을 갖는 것을 확인하였다. 더욱이 제안된 최대 평탄 QMF 필터들은 저지대역 감쇠가 최대 200dB를 초과하는 응답 특성을 나타내었다.
육상 탄성파자료에 나타나는 일관성 잡음인 그라운드롤을 제거하기 위해 특이값 분해 필터링의 적용성을 살펴보았다. 상관성이 높은 반사에너지가 요구되는 특이값의 계산을 위해 먼저 자동이득제어로 감쇠된 진폭을 보상하고 송수신점의 높이보정 및 풍화대 보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거한 후, 나머지 정적보정으로 단파장 시간차이를 완화시켜 반사면의 수평적인 연속성을 높였다. 특이값 분해 필터링에 적합한 입력인자(최대 주성분)는 공통중간점 자료에 수직시간차 역보정을 수행하여 얻은 공통발파점 자료에 대한 연속 테스트로 결정하였다. 그라운드롤의 시간에 따른 분산이 뚜렷한 현장자료에서 특이값 분해 필터링은 일반적인 기법인 f-k 필터링에 비해 반사신호의 왜곡없이 그라운드롤의 영향을 최소화하면서 주요 반사면들의 연속성을 향상시키는데, 이것은 진폭 빛띠에서 반사파의 낮은 진동수 성분들이 필터링 후에도 보존되었다는 점과 잘 상관되었다. 특히 특이값 분해 필터링을 거친 후 S/N 비를 높일 수 있는 자료처리(송곳곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화) 과정을 함께 수행하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 주요 반사면들의 향상된 연속성과 분해능을 확인할 수 있었다.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 저가형 범용 GPS 수신기와 롤 축 각속도계를 이용하여 롤 회전 비행체의 롤 자세각을 결정하는 기법을 제안한다. 비행체에 부착된 GPS 수신기의 신호 수신강도는 GPS안테나가 향하는 방향과 비행체의 종축이 이루는 평면 내에 GPS위성이 존재할 때 최대가 된다. 비행체의 종축이 속도벡터와 일치한다고 가정하면, 비행체에 대한 GPS위성의 상대위치벡터를 이용하여 GPS 안테나 신호가 최대일 때의 롤 각을 결정할 수 있다. 롤 각 결정의 정밀도를 높이기 위해 롤 축 각속도계를 이용한 칼만필터를 구성하였다. 6-자유도 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였다.
본 연구는 Z-source 인버터롤 단상 능동전력필터에 적용하여 전원 측 고조파 전류를 보상하기 위한 방법을 제시하였다. Z-source 능동전력필터는 연료전지를 dc전원으로 하고 있으며, 단상 p q이론에 의해 보상기준전류가 연산된다. PSIM 시뮬레이션에 의하여 제안된 방법의 보상성능을 확인하였으며, 부하전류와 전원전류에 대한 파형 및 스펙트럼을 비교 검토하였다.
본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.
본 논문에서는 압연공정에서 편심을 검출하고 편심의 원인을 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 설계된 기법은 대부분의 압연공정에 이미 설치되어 있는 로드셀과 타코메타의 출력 신호만을 사용하며, 추가적인 센서를 필요로 하지 않는다. 편심 신호의 검출은 중심주파수가 회전속도에 따라 변화하는 6개의 디지털 대역 통과 필터의 출력을 조합하여 이루어진다. 추출된 편심 관련 데이터로부터 편심의 원인을 진단하는 기능은 적절한 변수를 정의하여 구현되었다. 모의 실험은 세 가지 경우에 대해 행해졌는데, 롤의 일부분이 마모된 경우, 회전축이 롤의 중심과 일치하지 않는 경우 및 두 가지 원인이 복합된 경우 등이다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘에 의해 모든 경우에 편심의 진단이 가능함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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