버스도착시간은 배차간격에 맞춰 차고지에서 출발한 버스가 해당정류장에 도착하는 시간을 말하며, 승하차 시간, 신호주기, 버스전용차로의 유무 등 여러 가지 교통여건으로 인하여 정류장에 도착할 때는 어느 정도의 오차를 발생시킨다. 본 연구에서는 다양한 교통여건을 반영하는 버스지체시간을 산출하여 정류장별 버스지체시간을 예측하고, 이를 이용하여 정류장별 버스도착시간을 예측하였다. 그 결과 본 연구의 조건과 같은 경우, $7{\times}7$ 행렬과 $9{\times}9$ 행렬을 이용하여 버스도착시간을 예측하였을 때 분석대상도시에서 기존에 사용 중인 가중이동평균법을 이용한 버스도착시간예측방법 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP 분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.
본 논문에서는 두 개의 오목 반사경으로 형성된 광 공동 구조의 비문산 적외선 (NDIR) 가스센서를 제작하였다. 증폭비는 18,000 배, 램프 off 시간은 3초로 일정하게 하고 펄스 modulation 시간을 200ms에서 600ms까지 변화시켰을 때. 300ms에서 가장 효율적인 출력신호를 확보할 수 있었다. 그리고 $5^{\circ}C$에서 $45^{\circ}C$까지 $10^{\circ}C$ 간격으로 온도를 변화시키면서 이산화탄소의 농도를 0ppm에서 2000ppm까지 증가시켰다. 이때, 약 400mV의 전압변화가 있었다. 온도가 상승함에 따라 0ppm에서의 출력전압은 감소하는 양상을 나타내었다. 또한 온도변화 대비 출력특성과의 상관성 해석을 통하여 온도 보상 방법을 고안하였으며, 본 연구에서 제작한 센서모듈의 응답시간은 약 30초였다.
향고래 전장은 향고래가 발생시키는 클릭의 다중 펄스 구조로 인한 펄스 간 간격(Inter-Pulse Interval, IPI)을 이용하여 추정할 수 있다. IPI는 고래 머리 내부의 경랍에서 왕복 이동시간에 의한 시간지연으로 인해 발생하며, 향고래의 전장과 두장의 비례관계를 이용하여 향고래의 전장을 추정한다. 본 연구에서는 2017년 동해, 포항 앞바다에서 발견된 향고래의 크기를 추정하기 위해 현장에서 측정한 클릭 신호를 분석하였다. IPI와 향고래 크기의 관계식에 의해 계산된 향고래의 전장은 성체 암컷 또는 유년기 수컷의 크기인 9.9 m ~ 10.9 m로 추정되었다. 이 방법은 향고래에게 치명적이지 않으며 크기 추정에 대한 정확성이 검증되었으므로, 국내 향고래 모니터링에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
보석질 천연 다이아몬드와 합성 다이아몬드의 $^{15}N$와 $^{13}C$에 대하여 다양한 스핀 이완 시간과 반복 시간을 적용한 NMR 실험을 수행하였다. $^{13}C$에 대해서는 보석질 천연 다이아몬드는 실험 반복 시간이 30초에서 34.1 ppm의 미약한 신호를 얻었으며 합성 다이아몬드에서는 실험 반복 간격이 0.5초에서부터 34.2 ppm의 신호를 얻었으며 실험 반복 시간이 50초에서는 더 뚜렷한 34.7 ppm의 신호를 얻을 수 있었다. 천연 및 합성 다이아몬드의 극히 낮은 함량에 기인하여 $^{15}N$는 NMR 신호가 감지되지 않았다. 천연 다이아몬드와 합성 다이아몬드의 이완 시간과 불순물의 성분 함량은 서로 밀접한 관련성이 있음을 확인하였으나 $^{13}C$의 NMR 특성의 유사성으로 신호의 강약의 차이를 제외하고는 천연 혹은 합성 여부의 구별은 가능하지 않았다.
변곡점 추출방법을 활용하여 AM-FM신호의 순간주파수를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 AM-FM신호의 국부적인 최대값/최소값을 변곡점 추출법을 활용하여 검출하며, 검출된 인접한 최대값/최소값 사이의 시간 간격을 계산하여 FM성분의 순간주파수를 추정한다. AM성분의 경우, 검출된 최소값/최대값의 포락선을 먼저 구하고 포락선의 최고값 간의 시간을 계산하여 순간주파수를 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 FM성분의 주파수가 고정된 경우와 변화하는 경우에 제안된 방법의 유용성을 검증한다. FM성분의 주파수가 일정한 AM-FM신호의 경우, 제안된 방법은 두 주파수 성분을 적절하게 추정한다. FM성분의 주파수가 변화하는 AM-FM신호의 경우, AM성분의 순간주파수는 적절히 추정되었으나 FM성분의 순간 주파수는 이론적인 주파수에서 편이되는 현상을 보인다. 이는 국소적인 최고점/최대점 검출로 표본수가 적어지는 효과에 따른 것으로, 저역통과 필터와 같은 후처리로 개선될 수 있다.
본 논문에서는 다중 경로 오차 제거를 위해, 4개의 상관값을 제공하는 가중 협대역 상관기(Weighted Narrow Correlator) 구조에 대해 제안한다. 가중 협대역 상관기는 서로 다른 칩 간격을 가지는 여러 상관값 출력에 가중치를 주어 다중경로 신호에 의한 코드 위상 측정 오차를 줄이는 방법이다. 우선 다양한 지연시간 및 신호 감쇄를 가지는 다중 경로 신호에 대하여, 가중치에 대한 수신기의 성능 변화를 분석하고 이를 통해 최적의 가중치를 선택하였다. 제안한 상관기는 일반 수신기와 동일한 신호 획득능력을 가지며, 협대역 상관기보다 개선된 다중경로 오차 제거 능력을 보인다. 가중 협대역 상관기의 성능은 시뮬레이션을 통한 의사거리 측정치의 비교를 통해 검증하였다.
심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 임펄스 신호를 이용한 채널 추정방법을 제안한다. 채널 응답을 추정하기 위해 주파수 영역에서 새로운 프리엠블을 사용하여 시간영역에서 16샘플 간격으로 4개의 구간으로 나누고, 각 구간에서 임펄스 응답이 나오도록 한다. 이 임펄스 신호들은 한 OFDM 심볼동안에 전송한다. 수신단에서, 각 구간별 임펄스 신호를 더하여 평균을 취한다. 평균된 임펄스 응답에서 최대지연 이후 데이터는 잡음이기 때문에 zero padding을 하여 제거하고 FFT를 수행하여 채널 추정 응답을 찾아낸다. 제안된 채널 추정방법을 이용한 WLAN 시스템의 BER성능은 IEEE802.11a에서 사용하는 긴 훈련신호(long preamble)를 이용한 기존의 채널 추정 방법에 비해 약 3dB 성능 향상을 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권9호
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pp.836-841
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2016
Wi-Fi를 이용한 실내 위치인식 시스템은 2차원 이상의 실내 공간 정보와 노드 위치정보 등이 결합된 무선 신호 지도의 제작이 필수적이다. 이를 구성하기 위한 과정인 Wi-Fi 노드의 RSSI 측정 및 배치 정보 확인에 시간 비용이 크게 발생한다. 특히 기존의 무선 환경이 변하거나 새로운 공간이 만들어질 경우 실내 위치기반의 서비스를 제공하기 위해 노드의 재설치 및 새로운 실내 무선 지도 제작이 필요하다. 이러한 문제로 인해 발생되는 시간 소비를 줄이기 위하여 본 논문에서는 3 m 간격으로 설치된 Cable형 Wi-Fi를 사용하여 정확한 노드의 배치 위치를 판별 및 공간 분석이 가능한 RSSI 가시화 및 Sobel 필터 기반 경계선 검출을 통해 복도 구간의 직선과 곡선을 구분하는 알고리즘을 제안한다. Cable형 Wi-Fi는 동일한 전력선으로 연결되어 있으므로 노드가 일정한 간격으로 설치된 순서를 알 수 있다는 장점이 있다. 이를 기반으로, 공간의 특정 구간을 분석이 가능하도록 측정된 RSSI 기반 가시화과정을 통해 신호의 분포를 확인하고 이를 Sobel 필터 기반 경계선 검출 및 Total RSSI Distribution(TRD) 연산을 통하여 분석한다. Raw data와 제안하는 알고리즘 신호강도를 비교해본 결과 제안하는 알고리즘의 신호 세기는 곡선 구간에서 경계선 특성이 평균 13.73 % 증가하였다. 또한 직선 구간 신호의 세기를 평균 34.16 % 감소시켜 직선구간과 곡선구간의 특성이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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