소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 U-Health 장치 인터페이싱을 위하여 표면 근전도를 이용한 손동작 특징들의 모델링 알고리즘에 대하여 제안하였다. 지금까지 연구에서는 표면 근전도를 측정하기 위하여 전완의 여러 부위에서 신호를 측정하였지만 휴대용 U-Health 장치들의 특성상 센서를 부착 할 수 있는 공간이 한정 되어있기 때문에 한 채널당 손동작의 인식률이 높아야하고 착용하기 편한 위치예서 신호를 측정해야 한다. 따라서 본 논문에서는 손목 근처의 수지신근(finger extensor)과 소지신근(extensor digiti minimi) 사이에 생체신호 센서를 부착하는 것을 제안했으며, 적은 수의 센서에서도 손동작에 따른 충분한 근전도 패턴을 구분해 내기 위하여 3차원 공간상에서 시간과 스케일 정보를 분석할 수 있는 다해상도 웨이블릿을 이용하였다. 정밀한 근전도 분석을 위하여 모 웨이블릿을 신경 신호의 활동전위(action potential)와 가장 유사한 형태를 가지고 있는 Daubechies 4 (db4)로 선택하였고, 이렇게 웨이블릿 분석을 통하여 1차원 신호를 16레벨로 나누어 각 신호에 대하여 에너지를 200 ms 간격으로 평가함으로서 7가지 손동작 인식을 위한 패턴 모델을 구하였다.
본 논문에서는 지수함수적 감쇄신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 신호 모델링 기법을 제안한다. 이 방법은 맥놀이 주파수 성분을 갖으면서 과도기 형태 신호인 성 덕대왕 신종의 음파(공중음파 및 지중음파)를 분석하기 위하여 개발되었으며 선형예측모델 을 기본으로 하고 있다. 제안된 방법은 일반적인 데이터 행렬 대신에 자기상관 유사행렬을 사용하였으며 SVD 방법을 이용하여 매개변수를 추정한다. 성덕대왕 신종의 스펙트럼 및 감 쇄계수 특성을 분석하기 위하여 제안된 방법을 수집한 데이터에 적용하였고 분석결과를 토 대로하여 고유주파수 신호의 감쇄계수 및 움통의 역할도 규명하였다.
Fractional Brownian motion(fBm)은 long-term persistence 특성을 가진 자연 현상, 1/f 잡음, 깊이가 낮은 해저에서의 배경음향잡음 등을 모델링하는데 많이 사용된다. 이 fBm은 nonstationary 유색잡음이다. 이러한 유색잡음 환경 하에서 신호를 검출하기 위한 한 방법은 Fredholm 적분방정식의 해를 구하는 것이다. 이 방정식을 이산화 하면 잡음의 공분산 행렬의 역행렬이 포함되어 계산량이 많다 본 논문에서는 fBm 잡음의 공분산 행렬을 웨이브렛 변환하여 얻어지는 행렬, 즉 fBm의 멀티스케일 성분들의 공분산행렬은 밴드화된 블록들로 근사화할 수 있다는 성질을 이용하여 적은 계산량으로 신호를 검출하는 알고리즘을 제안한다.
센서 어레이로부터 감지된 신호 패턴을 분류함으로써 감지 대상체를 구별하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하는 방법을 제안하였다. 센서 어레이의 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 감지 대상체의 구별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 초점을 두면서, 모델링 요소인 '상태'는 각도 $(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})$을 n개의 일정한 크기의 구간으로 나누어 각 구간을 하나의 상태로 정의하고, '천이' 관계는 일정한 시간 간격으로 샘플링된 신호 데이터 간의 각도 변화로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였으며 모델의 유효성을 실험을 통하여 검증하였다.
수중환경에서 운영되는 무기체계 획득을 위한 설계/개발을 진행하기 위해 수중음향채널 모델링 및 시뮬레이션을 통한 분석은 필수적이다. 일반적으로 수중음향채널 분석을 위해 사용되는 수중음향 전파 수치해석 모델은 음선이론 법, 정규방식 법, 포물선방정식 법, 파수적분 법이 있으나 다중 주파수 분석일 경우 유효성과 신호처리 및 분석에 제한적이다. 본 논문은 단일 및 다중 주파수 분석 및 신호처리 및 분석이 용이한 기존 의사 스펙트럼 시간영역 법 수중음향 수치해석 모델에 수중환경 소음 모델을 적용하여 실제 수중환경과 유사한 합성환경 수중음향채널을 모델링 하였다. 이렇게 구현된 합성환경 수중음향채널 모델의 유효성을 확인하기 위해 단일 주파수 신호 시나리오 4가지 다중 주파수 신호 시나리오 4가지 및 잠수함 기동에 따른 방사소음 분석 시나리오 시뮬레이션을 통해 의사 스펙트럼 시간영역 법 합성환경 수중음향채널 모델 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 저속으로 회전하는 유도 전동기의 베어링 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 히스토그램 모델링을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규화된 결함 신호가 구성하는 히스토그램의 포락선을 모델링하여, 부분 상관 계수와 DET(Distance Evaluation Technique) 기법을 이용하여 결함 유형별 고유한 특징을 추출 및 선택한다. 추출된 특징을 SVR(Support Vector Regression) 분류기의 입력으로 사용하여 베어링의 내륜, 외륜 및 롤러 결함을 분류한다. 최적의 분류 성능을 위해 SVR 커널함수의 매개변수를 0.01에서 1.0까지 변화시키고, 특징 개수는 2에서 150까지 변화시키면서 실험한 결과, 0.64-0.65의 매개변수와 75개의 특징 개수에서 제안한 방법은 약 91%의 분류 성능을 보였고, 또한 기존의 결함 분류 알고리즘보다 높은 분류 성능을 보였다.
본 논문에서는 디지털 IC회로의 입출력과 입출력 버퍼에 대한 입출력 버퍼정보 형식 모델링을 묘사하였고 입출력 버퍼의 전기적 특성을 표현하는 방법 등을 나타냈다. 또한 본 논문에서 도출한 입출력 버퍼 모델링은 CMOS와 TTL IC를 모델링 하는데 사용할 수 있는데 CMOS와 TTL IC 그리고 ROM과 RAM 메모리에 대한 입출력 버퍼 모델을 128개 정도 만들었다. 이러한 입출력 버퍼 모델은 정확한 행동(behavioral) 모델을 구성하기 위해 그리고 고속 회로의 PCB 디자인 시뮬레이션에 사용될 것이다.
생명 현상을 시스템적으로 이해하기 위해서는 현상에 대한 수학적 모델링이 필수적이다. 여러 가지 수학적 모델 가운데 상미분 방정식(ODE) 모델은 여러 가지 생화학 반응을 모델링 하는데 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 신호전달 경로에 B형 간염 바이러스가 미치는 영향을 ODE로 모델링하고, 이를 시뮬레이션 한 결과를 보인다. 또한, ODE모델을 설계하는데 있어 보다 유연하고 확장 가능한 새로운 표현 방식을 제안한다.
스쿼트운동은 안전하고 효과적인 운동성과를 기대할 수 있는 중요한 프리웨이트운동의 하나로 하체강화운동에 가장 효과적인 운동으로 알려져 있다. 인터렉티브 스쿼트운동 장치를 활용하여 동적인 운동과정을 단순화하여 스쿼트 운동 동작을 모델링하고 이를 기반으로 한 생체신호 및 동작 분석을 수행할 수 있으며 또한 장치를 통해 사용자 자세교정을 통해 올바르고 효과 높은 스쿼트운동 과정을 확립할 수 있다. 제안된 모델링을 기반으로 설계된 풋플레이트에 위치한 로드셀의 검출된 신호를 활용하여 스쿼트동작을 생체신호검출과 검출된 신호처리과정을 거쳐 스쿼트운동의 오류동작을 검출해 내는 신호출력을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안된 인터랙티브 스쿼트운동장치의 설계방법과 동작의 안전성 분석방법은 생체역학 신호처리 방법에 기인하며 사용자의 스쿼트 운동자세를 해석을 위한 검출된 생체신호 및 동작신호를 통해 올바르지 못한 스쿼트 동작을 교정함으로서 바른 스쿼트 운동을 유도할 수 있으며 연구 결과를 VR 장치에 적용하거나 운동 평가를 위한 장치로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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