본 논문에서는 계통 연계가 가능한 새로운 교류/직류 전력변환 장치를 제안한다. 제안된 전력변환 회로는 정현파의 입력상 전류를 가지고, 양방향 전력 전달이 가능하며, 역률 제어가 가능하다는 장점으로 인하여 계통 연계형 전력변환 장치로 적합하다. 특히 제안된 전력변환 장치는 무효전력 소자의 사용을 최소화하여 시스템의 신뢰성을 증대시키고, 전기적 절연을 고주파 변압기를 통하여 얻도록 하여 시스템의 부피를 줄일 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 제안된 전력변환 회로의 구성 방법과 각 부분 별 동작에 대해서 기술하였으며 실험 장치를 구성하여 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 무선전력전송을 위한 고효율 DC-AC 변환 회로를 구현하였다. DC-AC 변환 회로는 발진기와 전력증폭기를 결합시켜 구현하였다. 전력증폭기의 전력 효율은 무선전력전송 송신 시스템의 효율에 크게 영향을 주기 때문에 Class-E 증폭구조를 이용하여 고효율 전력증폭기를 구현하였다. 또한, 전력증폭기의 입력 단에 연결되는 발진기의 출력 전력이 작기 때문에 높은 출력의 DC-AC 변환 회로를 구현하기 위하여 구동 증폭기를 이용한 고이득 이단 전력증폭기를 구현하였다. 고이득 고효율 이단 Class-E 전력증폭기의 입력 단에 발진기를 연결하여 고효율 DC-AC 변환 회로를 구현하였다. 13.56MHz의 2차, 3차 고조파 성분을 억제하기 위해 이중대역 저지 필터를 설계하여 결합하였다. DC-AC 변환 회로의 출력 전력과 변환 효율은 13.56 MHz에서 40 dBm과 80.2 %이다.
본 논문에서는 입력된 차량영상에서 번호판을 추출하여 인식하는 시스템을 제안하였다. 개선된 IAFC 퍼지 신경회로망을 사용하여 자동차 번호판의 후보영역을 추출하고, 형태학적 필터를 사용하여 잡음을 제거하였다. 추출한 자동차 번호판을 정형화하기 위하여 허프 변환과 기하학적 변환을 사용하였다. 투영기법을 사용하여 분리한 숫자를 오류역전파 신경회로망을 사용하여 인식하였다.
본 논문에서는 오차역전파알고리즘에 의한 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상 성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 먼저, 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 백색잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성 신호를 강조한다. 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호는 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 입력으로 하는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
본 연구에서는 파이프라인 구조를 갖는 시스템의 효율적인 설계를 위하여 변환을 이용한 설계 최적화 기술을 개발하였다. 변환 최적화 기술은 파이프라인 구조로의 변환과 retiming을 이용한 변환을 포함한다. 새로운 변환 방법은 다음의 세 가지 특징을 갖는다. 첫째, 여러 개의 파이프라인 블록을 동시에 고려하여 retiming 등의 변환을 수행함으로써, 파이프라인 구조 시스템의 전체 성능을 최적화한다. 둘째, 시스템의 면적과 수행시간 간의 trade-off를 가능하도록 하여, 회로 설계자가 다양한 설계의 대안을 찾고자 할 때 실용적인 도움을 준다. 셋째, 본 방법은 새로운 변환 및 알고리즘 개발 등의 문제로 쉽게 확장 가능하고, 메모리 또는 버스 등을 고려한 최적화 문제에도 사용될 수 있다. DSP 예제들에 대하여 실험한 결과, 평균적으로 면적은 21%, 성능은 17% 개선되었다. 특히, 본 기술은 여러 설계 대안의 효율적인 탐색에 유용하다.
본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 푸리에 변환법에 의한 위상정보 추출 기술을 개발하고, 주파수 영역에서의 창함수 필터에 따른 위상추출 특성을 분석하였다. 푸리에 변환법은 위상이동법과는 달리 정현파 패턴이 투영된 하나의 영상만을 이용하여 3차원 형상정보를 추출할 수 있는 장점이 있다. 획득된 영상은 오일러 공식으로부터 다음과 같이 표현할 수 있다. (중략)
분수차 퓨리에(Fouier) 변환은 퓨리에 면환을 일반화시킨 것으로, 위치와 공간주파수의 복합적인 표현을 주나, 한 개의 렌즈를 광학적 구현이 역시 가능하다. 광신호처리에서 많이 사용되는 정합 필터를 구성하는 퓨리에 면환을 각각 분수차로 일반화시킴으로서, 위치 필터와 공간주파수 필터의 특성이 복합된 새로운 필터를 구성할 수 있게 된다. 이 필터 구조는 신경회로망의 학습으로 대치된다. 최대경사법과 오차역전파(error back-propagation)에 기초한 학습 법칙이 유도되고, 컴퓨터 시뮬레이션 결과가 제시된다.
본 논문에서는 카운터와 커패시터를 사용하여 시간 정보로부터 디지털 출력 값을 얻을 수 있는 새로운 시간-디지털 변환기를 제안하였다. 기존의 시간-디지털 변환회로의 경우 디지털 출력 값을 얻기 위해서는 입력 신호가 인가된 후 입력 시간보다 더 긴 공정시간이 필요하였다. 또한 입력 신호의 시간 간격에 무관하게 카운터의 클럭 주파수가 일정하여 변환된 디지털 값의 분해도는 항상 일정하였다. 그러나 본 논문에서 제안한 시간-디지털 변환 회로는 입력 신호가 인가됨과 동시에 지연시간 없이 디지털 출력 신호를 얻을 수 있으며, 또한 수동소자의 값을 변화시킴으로서 원하는 입력 시간 영역과 분해도를 쉽게 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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