본 논문은 스파이크 뉴런의 응답 모델에 대하여 논의한다. 먼저, 스파이크 뉴런의 코딩 방법과 스파이크 기능에 대하여 논의하고, 커널 함수의 중첩(superposition)에 의한 스파이크 뉴런의 활동 전위 구성에 대하여 논의한다. 이 방법은 IF(Integrate-and-Fire) 뉴런 모델에서 사용하는 활동 전위 방정식보다 일반적인 것이라는 것을 설명하였다. 다음에 스파이크 출력의 기능으로서 우연성 동시 검출과 가중치 계산을 논의하고 뉴런 집단(population)의 스파이크 출력에 대하여 논의한다.
척추체간 유합케이지의 성능평가에 있어서 압축강도와 상대적인 3차원적 안정성 그리고 골유도를 촉진시킬 수 있는 형상은 성공적인 골유합의 정도를 판가름 할 수 있는 중요한 척도이다. 새로 고안된 박스형 유합케이지 스파이크의 형상변화에 따른 척추체의 골단판에 미치는 응력분포 양상과 케이지의 안정성을 비교하기 위하여 압축하중 작용 초기에 스파이크 끝딘과 골단판이 접촉하는 경우와 스파이크가 골단판에 삽입되었을 경우를 구분하여 스파이크의 높이, 폭 및 각도를 변화시켜 가면서 유한요소 해석을 실시하여 고찰하였다. 유합케이지 2개가 척추체간에 삽입되어 있는 상태에서 수직하중 1700N이 가해질 때 척추체 골단판에 전달되는 응력분포를 조사하였으며, 전, 후방향으로 케이지 하나에 100N의 pull out하중을 부과하여 케이지의 스파이크 형상변화에 따른 미세이동 정도를 비교 평가하였다. 그 결과, 척추체 골단판의 응력 집중 정도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 케이지스파이크 끝단 폭의 크기이며, 케이지 스파이크의 높이 및 각도의 변화는 스파이크 끝단과 접촉하는 척추체 골단판에 미치는 응력 정도에 큰 영향을 미치지 않았다. 스파이크 경사면 각도조절 및 양방향혼합형의 대칭 배열을 통하여 전후방향 pull-out하중에 대한 변위량을 저감시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 척추체에서의 응력집중을 피할 수 있고 케이지의 초기 접촉시 골단판의 파괴를 방지하고 골유합에 유리한 케이지 스파이크 형상을 설계하였고, 케이지 치환술 후 운동시 전후방향으로 이동을 최소화하여 기계적 안정성을 높일 수 있는 새로운 척추체간 유합 케이지의 최적 형상을 제안하였다.
본 논문에서는 스파이크그램 기반의 주파수 및 시간 특성을 이용한 음속 인식 방법을 제안한다. 기존의 MFCC 특성은 프레임 단위의 평균 특성이기 때문에 시간 해상도가 낮고, 짧은 음소의 특성을 반영하기에는 어렴움이 있다. 반면, 스파이크그램은 청각 모델을 기반으로 샘플 단위로 계산하기 때문에높은 시간 해상도를 가진다. 고 해상도의 스파이크그램을 분석하면 음소 인식에 특화된 특성 벡터를 추출할 수 있다. 추출된 특성으로 심층 신경망을 학습시켜 음소 인식기를 구현하였고, TMIT 테이터 세트로 성능을 평가하였다. 성능 평가를 통하여 스파이크그램 기반의 새로운 시간-주파수 특성을 사용하여 MFCC 특성과 유사한 성능의 음소인식이 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 인간의 청각 기관을 모델링 한 스파이크그램 (spikegram)을 이용한 심층 신경망 기반의 음악 장르 분류 기술을 제안한다. 분류 대상은 GTZAN 데이터 세트의 10개 장르로 정의한다. 본 논문에서는 청각 기관의 인식 방법을 모델링한 방법을 이용하여 스파이크그램을 구하고, 스파이크그램에서 새로운 특성 벡터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 심층 신경망에 적합한 특성 벡터를 구하고 이렇게 구한 특성 벡터로 신경망을 학습시켜 기존에 사용하던 다양한 방법들보다 높은 성능을 얻을 수 있다.
레이저 추진의 개념을 이용한 공기 흡입 레이저 스파이크 엔진은 대기권 내의 비행체에 사용될 수 있다. 레이저 스파이크 엔진은 연소 과정 대신 레이저 에너지에 의해 유도된 폭풍파에 의해서 추력을 얻는다. 그리고 이 엔진은 공기를 추진제로 사용하기 때문에 추진제를 따로 탑재할 필요가 없다. 실험에서는 초음속 풍동과 스파크 발생기를 사용하였다. 2차원 레이저 스파이크 엔진 모형을 사용하여 유동을 가시화 하였으며, 동일한 형태에 대한 수치 해석을 시행하였다.
본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 시간 및 주파수 기반 스파이크그램 특성 추출 기술을 제안한다. 기존의 음악 장르 분류 시스템에서는 푸리에 변환 기반의 입력 특성을 주로 사용해 왔다. 푸리에 변환은 시간 축에서 프레임 단위로 평균적인 주파수 정보를 취하므로 낮은 시간 해상도를 갖지만, 스파이크그램은 샘플 단위의 주파수 정보를 갖고 있어 고해상도의 특성을 추출할 수 있다. 제안하는 기술은 이러한 시간 기반 특성을 추출하여 주파수 기반 특성 및 SNR 특성과 함께 심층 신경망의 입력으로 사용한다. 제안하는 특성을 사용하여 시간 기반 특성을 사용하지 않은 기존 스파이크그램 특성 기반 분류기의 성능을 개선하였으며, 다른 특성 및 분류기에 비해 적은 수의 특성 입력으로도 우수한 성능을 얻는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 전기자동차용 양방향 배터리 충전장치에 사용되는 CHFL(Cycloconverter-type High Frequency Link) 컨버터에서 발생하는 고전압 스파이크 저감을 위한 스위칭 방법을 제안한다. CHFL 컨버터는 양극성 고주파 파형 정류시 LC 필터의 인덕터와 변압기의 누설 인덕터에 저장된 에너지로 인해 고전압 스파이크가 발생하게 된다. 제안된 스위칭 방법은 환류 구간을 통해 저장된 에너지를 회생시킴으로서 고전압 스파이크 문제를 해결할 수 있다. 제안된 스위칭 방법의 성능은 MATLAB/ Simulink 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 웨이블릿 패킷 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율 (specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 분석하였다. DWT (discrete wavelet transform)에 비해 웨이블릿 패킷 분해가 더 풍부한 시간-주파수 국소 정보를 얻을 수 있어 초음파 신호의 스파이크를 분석하고 처리하기에 더 효과적이다. 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.
기어 시스템의 충격음과 충격 신호는 대개 기어의 결함과 관련이 있다. 그래서 이러한 충격음과 충격 신호는 기어 시스템의 건전성 감시의 주요 요소로 사용되어진다. 본 연구에서는 이런 충격음과 충격 신호를 효율적으로 추출해 내기 위해 스파이크 웨이블렛 변환을 이용하는 방법을 제안한다. 스파이크 웨이블렛 변환은 기존에 제안된 연속 웨이블렛 변환의 한계점인 임의의 영역에서의 시간-주파수 분해능의 스케일 변수에 대한 선형성을 보완하여 비 선형적으로 이것을 조절할 수 있게 하였다. 이로 인해서 스파이크 웨이블렛 변환은 관심 주파수를 기준으로 연속 웨이블렛 변환보다 고주파 영역에서는 시간 분해능이 향상되고 동시에 저주파 영역에서는 주파수 분해능이 향상되어 기어 결함에 대한 정보 손실 없이 기어의 결함 위치를 보다 명확히 판단할 수 있는 장점을 가진다. 또한 본 연구에서는 상단 절손의 결함을 갖는 기어에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 스파이크 웨이블렛 변환의 유용성을 검증하였다.
본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 정상 웨이블릿 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율(specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavelet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 정상 웨이블릿 변환 기법을 이용하여 분석하였고, 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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