본 논문은 rotation of subspaces 개념을 이용한 도래각 추정 방법을 제시한다. 이 방법은 여러 응용분야에서 대두되는 부공간들(subspaces)의 각도 및 거리와 밀접한 관련이 있다. 먼저 최소 자승을 이용하여 한 부공간을 다른 부공간으로 변환 시켜주는 최적 변환 행렬을 구하기 위한 효율적인 방법을 유도하고 이를 이용하여 다중 광대역 신호들 (인코히어런트, 부분적인 코히어런트와 완전한 코히어런트의 혼합신호들)의 도래각을 추정한다. 대표적인 응용으로, 잡음의 배열 스펙트럼 밀도 행렬이 변하지 않는 액티브 시스템(e. g. sonar system) 경우에 성능을 높이기 위하여 효율적인 ROSS (rotation of signal subspaces) 알고리듬을 제안한다. ROSS 알고리듬은 Wang-Kaveh's CSS-focusing 방법에서 사용하는 예비처리와 공간 필터링을 필요로 하지 않는 장점이 있으며 일반적인 모든 배열 안테나에도 적용될 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 새로운 알고리듬이 CSS-focusing 방법 및 Forward-Backward Spatial Smoothed MUSIC 보다 높은 성능을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위한 웨어러블 센서의 한 종류로서, 손목 착용형 $SpO_2$ 모듈을 구현하였으며 사용자의 산소포화도를 모니터링 할 수 있도록 제안하였다. $SpO_2$ 계측 보드는 고성능, 저전력 특징을 가지고 있는 MCU (ATmega128L, Atmel Co., USA)를 활용하여 모든 측정된 신호의 처리 및 제어를 담당하도록 하였으며, 일차적인 신호의 증폭과 필터를 위한 아날로그 회로도 구성하였다. 또한, 특정부위에서의 측정을 위해 제작된 반사형 프로브와도 연결되어 측정된 신호의 수집 및 처리를 담당하도록 하였다. IEEE 802.15.4 표준 프로토콜과 연동이 가능한 무선 센서 노드는 $SpO_2$ 계측 보드와 함께 연결되어 수집된 데이터를 서버측 PC로 전송하는 역할을 담당한다. 제안된 시스템의 활용으로 관리자가 서버측에서 모니터링 프로그램을 통해 사용자의 건강상태에 대한 정보를 확보할 수 있도록 하였다.
직선격자와 원형격자의 혼합형태인 EC(Elongated circular) 격자의 무아레 무늬로 수 $\mu\textrm{m}$의 선형 횡변위를 보기 위하여 자체결상법으로 무아레 무늬를 형성하고 이를 신호처리하여 횡변위를 정밀하게 측정하였다. CCD 카메라로 측정한 무아레 무늬의 직선격자 부분을 고주파 필터링(filtering)과 스무딩(smooothing) 및 2차함수 피팅(fitting)하고, 이 결과의 1차 미분으로부터 영점교차의 위치를 세어서 직선격자 부분의 밝은 무늬의 위치를 측정하였다. 그리고 EC격자의 원형격자 부분에 의한 무아레 무늬는 고주파 필터링과 스무딩으로 구한 결과의 1차 미분에서 나온 영점교차 개수로부터 원형격자의 밝은 부분의 개수를 셈으로써 선형 횡변위의 EC격자 피치에 대한 정수배의 선형이동량을 정확히 계측하였다. 이 결과 80 $\mu\textrm{m}$ 이하의 횡변위에 대해서 지금까지 무아레 무늬로부터 가시적으로 구한 선형 횡변위량보다 훨씬 정확한 3% 이하의 정확도로 횡변위를 구할 수 있었다.
본 발표에서는 광학적 분석 시스템에 적용 가능한 발광소자(광원)과 수광소자(광센서)를 집적화시키는 모듈(수 발광 집적모듈) 기술을 제시하고자 한다. 이러한 수-발광 집적모듈은 다양한 응용 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들어, 광신호 감지를 위한 광통신용 송-수신 모듈(optical communication), 의료/진단 분야에서 단백질/DNA/박테리아 등의 검출 및 분석에 관한 바이오 센서(bio-sensor), 그리고 대기(가스)/수질 모니터링에 관한 환경센서 등 매우 광범위한 분야에 해당되는 요소 기술이라 할 수 있다. 특히, 이들 분야들 중 바이오 물질을 분석하고 검출하는 광학적 바이오 센서 기술은 높은 경제적 가치와 산업적 성장 잠재력으로 인해 오랫동안 활발한 연구가 진행되어 오고 있다. 이러한 광학적 바이오 센서에서 가장 범용적인 방법 중 하나가 항온-항체 면역반응을 기반으로 하는 형광 검출(fluorescence detection) 기법이다. 이러한 시스템은 전체적으로 광원, 광학계, 그리고 센서로 구성되는데 기존에 일반적으로 사용되고 있는 형광 현미경의 경우는 민감도가 우수하다는 장점은 있으나 상당히 고가이고 부피가 크며 복잡한 광학구성으로 이루어져 있다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 맥락에서 고민감도를 확보하면서 휴대성, 고속처리, 저가 등의 특성을 가진 시스템에 대한 요구가 갈수록 증가하고 있다. 이를 해결하기 위한 핵심기술 중의 하나가 수-발광 부분을 집적화 시키는 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 바이오 센서 기술의 하나로서 형광을 측정하여 혈액내의 진단 지표인자를 검출할 수 있는 휴대용 혈액진단기기에 적용되는 소형 수 발광 집적 모듈을 개발하였다. 혈액내의 검출 성분의 양에 따라 형광의 세기가 변화하게 됨으로써 정량적인 검출이 가능한 원리이다. 모듈의 구조는 크게 광원(발광소자), 광학계, 그리고 광센서(수광소자) 세 영역으로 나누어 진다. 광원은 635 nm 적색 레이저다이오드로서 형광체(Alexa Fluor 647/발광파장: 668 nm)를 여기 시키는 기능을 하며 장착된 볼렌즈 의해 샘플의 형광체 영역으로 집광된다. 광학계는 크게 시준렌즈(collimating lens)와 광학필터로 구성됨으로써 샘플로부터 발생되는 광을 적절하게 수광소자로 전달하는 기능을 하게 된다. 여기서 광학필터의 경우는 기본적으로 Distributed Bragg's Reflector(DBR) 구조로써 실리콘(Si) 포토다이오드 상부에 모노리식(monolithic)하게 형성되며 검출 샘플로부터 진행되는 레이저 광(잡음의 주원인)은 차단하고 형광(광신호)만 통과 시키는 기능을 하게 된다. 따라서 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 향상시키기 위해서는 정밀한 광 필터링 기능이 요구됨으로써 박막의 세밀한 공정 조건과 구조적-광학적 특성 분석이 수행되었다. 마지막으로 포토다이오드 소자는 일반적인 구조 이외에 중앙에 원형 구멍이 형성된 특별한 구조가 적용된다. 이것은 포토다이오드 구조에 변화를 줌으로써 모듈 구조를 효율적으로 응용할 수 있다는 의미를 갖는다. 또한 포토다이오드의 전기적-광학적 측정 분석을 통해 잡음 및 감도 특성이 세부적으로 조사되며 형광신호를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 제작된 모듈은 약 $1{\times}1{\times}1cm^3$ 내외 정도의 크기를 갖는다. 요약하자면 본 발표에서는 광학적 바이오센서에 적용할 수 있는 소형 수-발광 소자 집적모듈을 소개한다. 전체 모듈 설계는 최소한의 부피를 가짐과 동시에 측정의 정밀성을 향상시키는데 초점을 맞추어 진행하였다. 세부요소인 광학필터와 포트다이오드의 경우 잡음 및 민감도에 미치는 중요성 때문에 세밀한 공정 및 특성분석이 수행되었다. 결론적으로 독자적인 설계 및 공정을 통해 휴대성 및 정밀성 등의 목적에 부합한 경쟁력 있는 수-발광 소자 집적모듈 제작 기술을 확보하였다.
본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 비접촉식 도플러 바이오 레이더의 신호처리 시스템을 임베디드 하드웨어를 구현하였다. 실시간 처리를 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 DSP에 적합한 고속 알고리즘을 사용하여 구현하고 그 성능을 PC에서와 비교하였다. 영점에서 발생하는 데이터 손실 문제를 피하기 위하여 quardrature combining을 적용하였으며, 여러 가지 quardrature combining 방법 중에 DSP 실시간 연산에 적합한 알고리즘으로 arctangent combining을 선정하였다. IQ 신호의 원하는 DC 성분을 획득하면서 ADC에 다이나믹 레인지를 넘지 않도록 DC offset compensation 기법을 제안하였다. Texas Instrument 사의 C6711 DSP와 외장 12bit ADC를 사용하였고 최적화된 elliptic 필터를 설계하였으며 다양한 형태의 수신파형에서 심박수의 검출을 위하여 rate finding 블록에는 자기상관을 적용하는 알고리즘을 적용하였다. ECG와 측정값을 비교함으로 전체 시스템의 성능을 검증 하였고, 이를 통해 상용 가능한 휴대기기로 제작할 수 있도록 측정 거리의 변화에 상관없이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하였다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
본 논문에서는 수중 초음파 통신용 QPSK 버스트 수신기를 DSP시스템을 이용하여 구현하기위한 시스템 설계에 대하여 논한다. 본 논문에서 고려하는 시스템은 25kHz의 반송주파수를 사용하고, 심벌율은 5kHz이며, 데이터 전송율은 10,000bps이다. 송신기에서 심벌정보를 전송하기 위해 펄스성형필터를 거친 신호를 디지털 믹서기를 이용하여 디지털 영역에서 반송주파수 대역으로 신호를 변조한 후 200kHz로 샘플링하는 D/A변환기를 이용하여 전송 아날로그 신호를 생성한다. 수신기에서는 수신 신호를 디지털로 처리하기 위하여 100kHz로 free running하는 A/D 변환기를 이용하여 수신 데이터를 얻는다. 수신기에서는 32심벌 길이의 프리앰블을 이용하여 프레임 동기를 찾음과 동시에 개략적인 심벌시간 동기와 위상편이를 추정한다. 추정한 위상편이값은 2차 PLL (phase-looked loop)의 초기값으로 사용하여 위상 추적을 수행하는 전송 시스템이다. 또한, 된 논문에서는 실해역 전송 시험 테이터를 통하여 조류의 변화에 의해 발생하는 Doppler 편이를 보상하기 위하여 PLL이 필수적으로 필요함을 보인다.
본 연구에서는 초소형 무선송 수신용이 가능한 심전도 모듈개발에 필요한 ECG 신호증폭기, 무선 송 수신기 회로, 신호 처리용 필터회로 및 A/D 컨버터회로설계를 수행하였다. 심전도 센서의 성능 검증을 위하여 gateway 거리에 따른 신호잡음비를 측정하기 위해 1 m ~ 3 m까지 실시하였다. 실험결과 2 m 거리에서의 신호잡음비는 평균 17.18 dB 결과를 나타냄으로써 상용화에 필요한 요건을 갖추었다. 본 연구를 통해서 얻은 실험결과는 만성질환 관리를 위한 초소형 생체측정기기에 적용한다면, 원격모니터링 진단이 가능한 저비용, 고효율 모바일 헬스분야에 기여할 것으로 기대된다.
디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 아날로그 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크(Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적용 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적용 웨이브릿(Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축(Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음(Noise)등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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