무선 센서 네트워크에서 이동하는 표적의 위치를 추정하기 위한 연구는 센서 노드의 에너지가 제한 되어 있어 센서 노드 상호간의 협력적인 신호처리 기법이 필수적이다. 기존의 무선 센서 네트워크에서 이동 표적의 위치를 추정하는 방법은 각 센서 노드에서 이동 표적으로부터 수신된 신호를 이용해 수신신호강도, 잡음제거, 압축 등의 신호처리를 수행하고 기지국으로 전송하는 형태이다. 이런 기존의 기법은 애드 호크 방법의 무선 센서 네트워크에는 적용이 어렵고, 각 센서 노드에서 신호처리 및 통신에 의한 에너지 소모가 크기 때문에 무선 센서 네트워크의 생존 시간이 짧아지게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반의 무선 센서 네트워크의 협력적 신호 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환을 이용한 센서노드에서의 에너지 효율적 특징추출을 수행하고 각 센서 노드간의 특징 전송을 통해 표적의 위치를 추정한다.
프레임 단위로 식별 데이터베이스에 저장된 참조 신호의 특징 벡터와 유사성을 비교하여 입력 신호를 식별하는 경우에, 참조 신호의 특징 벡터로 데이터베이스를 어떻게 구성하는가에 따라 식별 성능은 영향을 받을 수 있다. 즉, 식별 데이터베이스의 구성 방법에 따라 데이터베이스의 크기와 식별을 위한 계산량, 식별 성능 등이 결정되며, 이것은 실제로 수중 천이신호 식별 시스템을 구성할 때 중요한 문제이다. 본 논문에서는 LBG 벡터 양자화 기법을 이용하여 식별 데이터베이스의 크기를 줄여 줌으로써 프레임 기반 수중 천이신호 식별 기법의 효율성을 증가시킬 수 있는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
보안성을 향상시킬 수 있는 시스템인 카오스 통신 시스템은 신호의 비예측성, 비주기성, 광대역성, 구현의 용이성 등의 특징을 가지며, 초기조건에 굉장히 민감한 특징을 가진다. 이런 특징들로 인해서 카오스 통신 시스템의 보안성은 디지털 통신 시스템보다 우수하다. COOK 변조 방식은 비동기식 수신기를 사용하면서도 다른 카오스 변조 방식보다 BER 성능이 우수하게 평가된다. 하지만 COOK 변조 신호는 정보 비트의 예측이 쉽기 때문에 보안성과 신호의 안전성 측면에서는 다른 카오스 변조 방식보다 나쁘게 평가된다. 따라서 본 논문에서, 우리는 COOK 변조 방식의 보안성과 신호의 안전성을 향상시키기 위해 스크램블링 기법을 응용하여 새로운 스크램블링 COOK 변조 방식을 제안한다. 기존 COOK 변조 방식은 데이터가 1인 경우에만 카오스 신호를 발생시키기 때문에 데이터 예측이 가능하지만, 스크램블링 COOK 변조 방식은 발생된 카오스 신호가 0일 수도 있으며 1일 수도 있기 때문에 예측이 불가능하다. 따라서 스크램블링 COOK 변조 방식은 기존 COOK 변조 방식보다 전송 신호의 보안성과 안전성을 향상시킬 수 있다.
최근 개인인증 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 지문인식은 이 요구에 대응하여 광범위하게 사용되고 있는 생체인식 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 특징점의 융선형태 정보를 이용한 지문매칭 알고리즘을 제시한다. 여기서 융선형태는 1차원 이산신호로 표현되어 사용된다. 본 알고리즘은 다음의 절차로 처리된다. 먼저, 입력지문과 등록지문의 모든 특징점에서 융선을 1차원 이산신호로 표현하여 융선형태 정보를 얻는다. 그리고 두 지문에서 유사한 융선형태를 갖는 특징점쌍을 구한 후 이로부터 두 지문의 회전각도와 이동변위의 후보를 구한다. 이 후보들로부터 군집화 기법을 통해 최종적인 회전각도와 이동변위를 얻어 입력지문에 대해 정렬을 수행한다. 마지막으로 정렬된 입력지문과 등록지문사이에 일치되는 특징점쌍을 찾아 매칭률을 계산한다. 실험결과 $0.79\%$의 FAR에서 $18.0\%$의 FRR를 달성하였다.
본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 심장의 전기활성도를 반영하는 ECG 신호 중 일부를 명세한다. 꾸준히 축적되었고 통용되는 ECG 신호의 비정형 명세를 정형 명세로 바꾸는 과정에서 선형 시제 논리보다 시간을 다루는 명세 및 양적 평가에 유리한 신호 시제 논리(Signal Temporal Logic)를 사용한다. ECG 신호를 감지했다는 가정하에 특징점을 추상화하여 신호를 맹세했고, 양적으로 평가해주는 모델 기발 실시간 ECG 모니터링 시스템의 신속한 개발 필요성을 제시한다.
본 논문은 해양에서 발생하는 음향 표적에 대해서 표적의 식별 정보 피드백을 통해 관심 표적 추적 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존의 다중주파수 표적 추적 기법은 탐지된 음향신호 특성만 활용하여 추적을 수행하는 반면, 본 논문에서 제안하는 기법은 탐지된 음향신호 특성과 더불어 관심 표적의 특징인자가 식별되는지 여부를 추적에 활용한다. 제안하는 기법은 특징인자가 식별되는 측정치에 대해서만 추적을 수행하여 관심 표적이 아닌 표적에 대한 불필요한 추적을 방지한다. 또한 특징인자가 식별된 표적을 추적할 때 동적으로 추적 파라메터를 최적화하여 관심 표적에 대해 지속적이고 안정적인 추적을 수행한다. 모의 신호를 이용하여 실험을 수행하였으며 미약한 신호가 나타나는 수중 표적에 대해 제안하는 기법을 적용한 결과, 불필요한 표적 개수가 감소하고 관심 표적의 추적이 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.
최근 고전압 전력기기에서의 부분방전을 측정하기 위한 다양한 절연진단 기술들이 소개되었다. 부분방전 신호는 아주 미약하고 주변환경의 여러잡음에 쉽게 영향을 받으므로 주위 노이즈와의 구별이 어려운 실정이다. 본 논문에서는 부분방전 검출법중 부분방전에 의해 방사되는 전자파를 안테나로 측정하는 방사전자파법을 이용하여 변전소 구내의 배경잡음과 실험실내의 모의 부분방전을 방사전자파법에 의해 측정분석하였다. 또한 간섭신호와 모의 부분방전시 방사되는 방사전자파의 특징을 추출하고, 그 인식을 위하여 웨이브렛 패킷 변환을 이용하였다. 그 결과 간섭신호와 부분방전의 특정주파수대역의 시간정보 특징으로 그 차이를 구별할 수 있었다.
본 논문에서는 전파감측(감시 및 측정)이나 유니버셜 복조기의 개발을 위한 기초 연구로써, 미지의 디지털 변조 신호 식별에 대하여 논의한다. 제안한 식별 방법은 시간 영역의 파라미터를 이용하는 방안으로 먼저 포락선, 순시 주파수, 차위상 정보를 기본특징으로 추출한다. 추출된 기본특징은 식별을 위해 2개의 2차원 비선형 식별 공간으로 사상되며 입력 신호의 식별은 1차 선형식별함수를 이용해 이루어진다. 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 가우스성 잡음 환경하에서 ASK-2, ASK-4, BPSK, QPSK, 8PSK, FSK, QAM 신호를 대상으로 특징추출과 식별과정을 모의실험한다.
고속철도 산업의 핵심 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 진로를 제어해주는 부품으로, 해당 설비의 노후화를 조기에 탐지하여 적절한 시기에 선로전환기를 교체하는 것은 안정적인 철도운영에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 전류 신호를 이용하여 선로전환기의 노후화를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기로부터 전류 신호를 취득한 후, 주파수 도메인의 특징인 SK값으로 변환하여 특징벡터를 추출하고, PCA를 이용하여 SK벡터의 차원 축소와 동시에 중요한 특징들만을 선택한다. 마지막으로, 선로전환기의 노후화를 탐지하는 문제를 이진 클래스 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적 모델인 SVM을 이용하여 선로전환기의 노후화 여부를 탐지한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 전류 신호를 취득하여 실험한 결과, 선로전환기의 노후화 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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