사람들의 건강상태를 모니터링하기 위해 뇌파신호에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 병원에 상주하는 환자들은 뇌경색, 간질 등과 같은 위급상황에 대비하여 모니터링할 필요가 있다. 뇌파 네트워크 서비스의 안정성을 요구하는 효율적인 네트워크 토폴로지가 필요하며 본 실험을 위해 OPNet 시뮬레이터를 활용하였다. 따라서, 환자들의 뇌파는 네트워크에 있는 센서장치로부터 읽어들인다. 네트워크의 성능을 비교하기위해 두 가지의 센서 네트워크 토폴로지를 제안하고 시뮬레이션하였다. 하나는 지역화된 네트워크이고 다른 하나는 비지역화된 네트워크이다. 옵넷시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
최근에 친환경 신교통수단으로서 주목받고 있는 트램은 철도교통 중 도시부 도로교통을 대체할 수 있는 대중교통 수단으로 인식되어 북미지역과 유럽 등의 주요 선진국에서 주요 교통수단으로 운영되고 있고, 우리나라에서도 도심의 혼잡증가와 대중교통 수송분담율 감소, 교통분야의 환경에 대한 관심으로 트램의 도입이 추진되고 있다. 본 연구는 간선도로의 트램 전용차로 구간에서 트램과 일반차량의 효과적인 운영을 위해 트램의 우선 통행권을 확보하면서 일반차량의 지체를 최소화하는 신호 최적화 모형을 개발하였다. 간선도로의 신호 연동화 모형인 KS-SIGNAL 모형을 기초로 트램의 통행특성과 트램 전용차로 시스템의 특성을 반영한 KS-SIGNAL Tram 모형을 개발하였고, 이 신호 최적화 모형을 통해 트램차량의 최소 연동폭을 확보하여 고정식 기반의 트램 우선신호를 구현하였으며, 이와 동시에 일반 이동류의 신호교차로 대기시간을 최소화하는 신호시간을 산출하였다. 미시적 시뮬레이션 프로그램을 통해 KS-SIGNAL Tram 모형의 신호제어 효과를 분석한 결과, 새로운 모형으로 산출한 교차로 신호시간을 적용했을 때 트램차량의 신호교차로 정지수와 통행시간이 감소했음을 확인하였고, 일반차량도 트램 우선신호에 따른 지체증가가 거의 나타나지 않음을 확인하였다.
차량의 무인화에 대한 관심이 증대하면서 자율 주행 문제의 중요성이 부각되고 있다. 현재 전역적인 차량 위치는 GPS에 도움을 받고 있지만 도심 고층 빌딩 밀집 지역에서 GPS 신호가 불안해지는 멀티 패스 페이딩 현상에 대한 대안 및 터널을 통과할 때 GPS 신호가 단절되는 구간에 대한 대안이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 기반의 관성 센서를 제작하고 이를 이용하여 차량의 주행 모드를 자동으로 판별한 뒤 각 상황에 알맞은 칼만 필터를 설계하여 차량 위치를 파악하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 임베디드 시스템에 이식되어 10Hz로 동작함을 확인하였고 GPS 음영 지역에서 3분 이내에는 GPS 오차 범위 내에서 차량 위치를 파악할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
도로는 지역경제의 성장과 지역간 연결성 그리고 생활환경의 질을 높이는데 기여하는 사회 간접자본 시설이다. 현재 우리나라는 도로와 같은 사회 간접자본 시설의 증가가 특정 지역에 편중되어 있어 지역간 큰 불균형을 이루고 있다. 또한, 일부지역에서는 지역경제 성장의 근간이 되는 도로의 부족으로 인해 대기업 및 중소기업들이 지역 내 투자를 꺼려해 지방세수입의 감소 및 지역의 산업, 경제발전과 지방재정자립도의 부실 등 지방경제재정 전반이 취약한 실정이다. 한편, 중앙집권시대에서 지방 분권화 시대로 넘어가면서 지방 사회 간접자본 시설 확충에 대해 국토의 전반적인 개발을 우선시하는 균형화 개발보다는 기존의 경제적 규모에 의한 개발정책이 우선시 되어 지역간의 경제적 격차를 고착화시키고, 나아가서는 지역적 부의 차이가 교육, 사회, 문화, 예술 등 전반적인 삶의 질까지 차등화 하려는 조짐을 보이고 있다. 본 논문에서는 국토의 균형 발전과 지방경제 활성화를 위해 필요한 조건 가운데 하나인 도로건설을 중심으로 도로성장과 지역경제에 관한 분석을 시도하였다.
본 연구에서는 도심지역의 무인항공기 충돌 방지를 위한 관제 도구를 개발하였다. 개발된 도구에서 사용자는 실제 도심지역 3D 지도상에 기지국과 무인항공기를 배치한 뒤, 안전 거리를 가시화할 수 있다. 이 때, 무인항공기의 위치는 long-term evolution(LTE) 신호를 기반으로 계산된다고 가정하였다. 또한, 무인항공기의 안전 거리는 거리 측정 오차의 바이어스가 발생한 신호를 포함하도록 정의되었다. 이러한 안전거리 계산 방식은 다중 경로에 의해 바이어스 신호가 빈번히 발생하는 실제 도심환경의 특성을 반영한다. 개발된 도구 상에서 실측값을 바탕으로 파라미터를 설정하고 고장 신호 개수에 따른 안전거리의 변화를 시뮬레이션하였다. 그 결과 고장 신호의 개수가 증가함에 따라 안전거리가 증가하는 정상적인 결과가 출력됨을 확인하였다.
한국남해안에 있어서의 오메가신호의 지역적인 변화와 측정위치의 정도를 알기 위하여 제주(33$^{\circ}$31'.0N, 126$^{\circ}$31.9E)와 부산(35$^{\circ}$7'.9 N, 129$^{\circ}$6'. 3 E)에서 1980년 12월 1일부터 1981년 2월 28일까지 A-C pair 및 A-E pair에 대하여 동시 관측하여 오메가신호의 일변화, 두 지역 간의 실측PPC의 상관관계 및 차의 분포, 차등오메가 이용할 경우의 측위의 정도를 검토 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 제주와 부산 두 지역 간의 오메가전파의 위상차는 정의 상관관계의 평균치는 A-C pair는 0.7, A-E pair는 0.75이었다. 2. $\ulcorner$제주실측 PPC-부산실측 PPC$\lrcorner$의 반달마다의 평균치의 범위는 A-C pair는 17.7~21.3 cels이었으며, A-E pair는 -2.9~2.0cels이었다. 3. 두 지역에서 차등오메가로 이용할 경우의 측정위치의 오차의 범위는 1.0~2.2 miles이었으며, 오차권의 평균치는 1.52mile, 표준편차는 0.21mile이었다.
본 논문은 사각지대가 많고 비좁아 사고 위험이 높은 지역인 도시 이면도로 교차로에 보편적으로 적용하여, 이면도로에서의 사고방지와 차량 소통 원활화에 기여토록 하는 간이 교통신호 시스템에 관한 것이다. 따라서 교통사고가 자주 발생하고 혼잡스러운 도시의 이면도로 교차로에 간이 교통신호시스템을 제공함으로써 사고방지를 예방하고 차량 소통의 원활화에 기여함에 목적을 두고 있다. 또한 본 연구는 차량에 별도의 단말기의 장착 없이 보편적으로 적용되는 것이며, 최대한 단순한 신호에 따라 차량을 효율적으로 통제하도록 구성된 도시의 이면도로 교차로의 간이 교통신호시스템을 제공한다는 것에 또 다른 연구의 목적을 가지고 있으며, 이를 통해 향후 도시의 이면도로에서 발생하는 교통사고를 미연에 예방하는 효과를 기대할 수 있다. 더불어 협소한 이면도로에서의 인명피해 또한 최소화 할 수 있는 신호시스템으로서의 기능을 최적화하는데 기여할 수 있는 촉진제로서의 역할을 할 수 있는 것이라 생각된다.
아날로그 TV의 디지털화와 마찬가지로 아날로그 라디오 방송의 디지털화도 세계적인 추세이다. DRM(Digital Radio Mondiale)은 송신소의 위치, 방송 지역 및 사용하는 주파수에 따라, 동작모드가 A~E까지 5가지가 있으며, 모드 A~D는 30MHz이하 대역의 디지털 라디오 방송에 사용되는 모드이며, 모드 E는 Band I~II 대역의 디지털 라디오 방송에 사용되는 모드이다. 본 논문에서는 DRM 모드 A~E까지의 신호를 수신 및 분석 가능한 USB 타입 DRM 수신기 구현에 관하여 정리하였다. 대역 필터 및 디지털 다운 컨버터가 DSP를 이용하여 구현되었으며 PC Side에서 DRM 신호를 분석할 수 있도록 설계되었다.
최근, 심층신경망 기반 오디오 부호화기가 활발히 연구되고 있다. 심층신경망 기반 오디오 부호화기는 기존의 전통적인 오디오 부호화기보다 구조적으로 간단하지만, 네트워크의 복잡도를 증가시키지 않고 인지적 성능향상을 기대하는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 인간의 청각적 특성을 활용한 심리음향모델 기반 손실함수를 사용한 기법들이 소개되었다. 심리음향 모델 기반 손실함수를 사용한 오디오 부호화기는 양자화 잡음을 잘 제어하였지만, 여전히 지각적인 향상이 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망 기반 오디오 부호화기를 위한 Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 윈도우 크기의 최적화 제안한다. Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 계산을 위한 윈도우 크기를 조절하며, 이를 통하여 오디오 부호화에 적합한 윈도우 사이즈를 결정한다. 실험을 통해 얻은 최적의 Multi-time Scale 손실함수를 사용하여 네트워크를 훈련하였고, 주관적 평가를 통해 기존의 심리음향모델 기반 손실함수보다 좋은 음성 품질을 보여주는 것을 확인하였다.
신경망 기반의 신호 분류 시스템은 비파괴 검사 시 추출되는 많은 양의 데이터를 처리하기 위한 방법으로 꾸준히 이용되고 있다. 비파괴검사 방법 중, 초음파 탐상법은 용접 지역에서 결함들을 찾기 위하여 비파괴 검사에서 일반적으로 사용되고 있는 추세다. 초음파 탐상법의 중요한 특징은 특정 신호에서 발생하는 불연속성을 판별해내는 능력이다. 지금까지의 보편화되어 있는 기술은 신호를 분류하기 위해 각각의 A-scan 신호를 처리하는 반면 본 논문에서는 이웃하는 A-scan 신호의 정보를 기반으로 하는 2차원 푸리에 변환(Fourier transform)과 주성분 분석(principal component analysis) 기법을 이용하여 특징 벡터를 추출, 분류하는 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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