전력시스템의 비정상적 동작에 의한 열적 현상을 감지하기 위하여 준분배형 광섬유격자 온도센서를 구현하였다. 2개의 기준격자와 4개의 센서격자를 사용하고, Fabry-Perot 가변파장필터를 사용하여 반사파장의 변화를 측정함으로써 각 센서 위치에서의 온도변화를 관측하였다. 측정의 정밀도를 높이기 위하여 광검출기의 신호를 가우시안 cure-fitting 알고리즘으로 처리한 후 계산된 파형에서 피크를 검출하였다. 실험을 통하여 기존의 피크검출방식에 비하여 높은 정밀도를 얻었으며, 반사 스펙트럼이 왜곡된 광섬유격자 센서의 출력검출에서도 뛰어난 오차보상 특성을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 2 Hz의 대역폭에서 $0.3^{\circ}C$의 정밀도를 얻었고, thermocouple 기준온도계와 비교한 온도측정실험에서 약 0.37 %의 선형화오차를 확인할 수 있었다.
Recent technological advances have increased interest in personal health monitoring. Electrocardiogram(ECG) monitoring is a basic healthcare activity and can provide decisive information regarding cardiovascular system status. In this study, we developed a capacitive ECG measurement system that can be included within a cloth mattress pad. The device permits ECG data to be obtained during sleep by using capacitive electrodes. However, it is difficult to detect R-wave peaks automatically because signals obtained from the system can include a high level of noise from various sources. Because R-peak detection is important in ECG applications, we developed an algorithm that can reduce noise and improve detection accuracy under noisy conditions. Algorithm reliability was evaluated by determining its sensitivity(Se), positive predictivity(+P), and error rate(Er) by using data from the MIT-BIH Polysomnographic Database and from our capacitive ECG system. The results showed that Se = 99.75%, +P = 99.77%, and Er = 0.47% for MIT-BIH Polysomnographic Database while Se = 96.47%, +P = 99.32%, and Er = 4.34% for our capacitive ECG system. Based on those results, we conclude that our R-peak detection method is capable of providing useful ECG information, even under noisy signal conditions.
Jacket 행렬은 1984년 이문호 교수에 의해 소개되어 신호처리 및 코딩이론에 사용되는 $J^{\dagger}=[J_{ik}^{-1}]^T$인 행렬로서, Galois field F에서 $J^{\dagger}$가 J의 원소별 역행렬일 때 $JJ^{\dagger}=mI_m$의 특성을 갖는 $J=[J_{ik}]$인 $m{\times}m$ 정방행렬이다. 본 논문에서는 Jacket 행렬에 의해 고유 값으로 분해될 수 있는 정방행렬 $A_{2^n}$을 제안하였다. 특히 $A_2$와 그의 확장인 $A_3$ 행렬을 가지고 쌍곡선과 쌍곡면의 성질을 수정하는데 각각 적용할 수 있음을 보였다. 특히 쌍곡선이 n배의 정보량을 갖게 되면 $A_2$ 행렬의 EVD[7]를 이용하여 최종 행렬 $A_2^n$을 쉽게 계산할 수 있다. 또한 여기서 제안한 알고리즘을 가지고 컴퓨터 그래픽에서의 응용 프로그램과 수치해석에서도 이용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 유한 필드 GF(2")상에서 모듈러 곱셈 A(x)B(x) mod G(x)를 수행하는 MSB 우선 디지트 시리얼곱셈기를 설계하였다. 이를 위하여 GF(2")상에서 MSB 우선 곱셈 알고리즘으로부터 자료 의존 그래프를 구하고, 이를 이용하여 효율적인 디지트 시리얼 시스톨릭 곱셈기를 설계한다. 설계된 곱셈기에 대한 VHDL 코드를 구하고 시뮬레이션을 거친 후 FPGA 로 구현한다. 구현된 곱셈기는 디지트의 크기를 L로 설정했을 경우 연속적인 입력 데이터에 대해 [m/L) 클럭 사이클 비율로 곱셈의 결과를 출력한다. 본 연구에서 구현된 곱셈기를 기존의 곱셈기와 비교 분석한 결과 시간 및 공간 복잡도가 감소되었으며, 간단한 구조로서 데이터 처리 지연시간을 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제안한 구조는 단 방향의 신호 흐름 특성을 가지고 있으며, 매우 규칙적이기 때문에 m과 L에 대해 높은 확장성을 가진다.
수중음향통신의 적용을 위해 고려되어야 할 두 가지 지표인 성능과 은밀성 관점에서 다중 밴드 통신 기법 및 직접 확산 변조 방식을 적용한 효율적인 통신 모델을 설정하고 성능 분석을 하였다. 최적의 모델에 대한 성능 분석을 위해 송수신기의 채널 부호화 알고리즘을 부호화 비트 수 336 bit를 가지는 부호화율 1/3인 turbo pi 부호화기를 적용하여 등화기와 채널 복호화기를 반복하여 성능을 향상시키는 터보 등화 구조를 제시하였다. 본 논문에서는 다중 밴드 기반 대역 확산 구조의 Rake 처리 과정에서 임계값을 설정하여, 대역 확산 신호의 chip 수를 8개, 16개, 32개로, 다중 밴드 수는 1개에서 4개로 변경하면서 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 밴드 수 및 chip 수가 증가함에 따른 성능 이득을 확인할 수 있었으며, 동일한 밴드 수에서 chip 수를 증가시켰을 때 2~3dB 정도 성능이 향상되었다.
해상 브이는 해상 기상상태에 따라 운동 특성이 변한다. 브이의 운동특성은 브이에 설치된 안테나, 전력공급용 태양광 발전시스템 등의 성능에도 영향을 미친다. 그러므로 브이의 운동특성을 파악하여 브이 관리 및 상태 확인에 활용하는 것은 중요하다. 브이 움직임 감시 시스템은 자이로 센서를 이용하여 등부표의 운동 상태를 측정하며 측정된 값은 신호처리 알고리즘에 따라 육상의 PC에 전송한다. 본 연구에서는 움직임 감시 시스템을 적용하여 해상용 브이의 상태를 체계적으로 감시 및 관리 메카니즘을 구축하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 본 논문에서 설계한 브이용 움직임 감시시스템은 향후 브이의 상태를 실시간으로 파악하거나 해상구조물의 움직임을 예측하는 연구 분야 등에 적용 유용하게 사용될 것이다.
본 논문에서는 전력 시스템의 전원 및 부하 측을 동시에 감시가 가능한 다 채널(전압 8채널, 전류 10채널) 전력 측정 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 전력품질과 관련된 규정인 IEEE 1459-2010의 정의를 사용하여 전력 성분을 계산하는 신호처리 알고리즘을 기반으로 TMS320C42 DSP를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템은 표준 전원 공급 장치를 이용하여 그 성능 시험을 실시하였고, 그 결과 측정오차는 0.2% 이하로 나타났다. 또한 제안된 시스템을 3상 4선식 전력시스템에 설치하여 실증 시험을 실시하여 그 성능을 입증하였다. 제안된 시스템은 상업 및 산업용 전력 시스템에 적용하여 동시에 다 채널로 전력을 측정 및 분석함으로써 전력품질과 관련된 다양한 문제를 줄일 수 있을 것이다.
영상을 출력하는 디스플레이 기술의 발달로 인하여 영상의 해상도와 품질이 나날이 증가하고 있다. 이러한 디스플레이 기술의 발달에 맞추어, 기존의 영상들을 더 높은 해상도와 품질로 변환하여 디스플레이 할 수 있는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구 결과는 이미지 신호 처리 장치에 포함되기 때문에 하드웨어 구현이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는, 영상의 휘도 분포를 이용한 LDR(Low Dynamic Range) 영상의 실시간 HDR(High Dynamic Range) 변환 하드웨어 구현을 제안한다. 제안하는 방법은 휘도 분포의 히스토그램을 이용하여 영상의 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 휘도와 색상을 확장한다. 또한, 제안한 알고리즘을 하드웨어 IP(Intellectual Property)로 설계하여 그 성능을 검증하였을 때, 최대 동작 주파수 265.46MHz로 4K DCI(Digital Cinema Image) 영상에 대하여 30fps로 동작하여 4K 표준에 대응할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 임계값 자동 설정 기능을 지원하는 효과적인 뉴로피드백 시스템을 제안한다. 실시간 뇌파의 신호 처리를 통해 보상 주파수와 억제 주파수에 대한 정확한 피드백을 생성하는 알고리즘을 설계하고, 이를 기반으로 치료사가 정한 목표 성공률을 얻기 위해 자동으로 임계값을 계산하는 기술을 제시한다. 본 논문에서 제시한 자동 임계값 설정 기술은 피험자의 이전 뇌파 패턴을 분석하여 목표 성공률과의 차이를 최소로하는 최적의 임계값을 계산한다. 다양한 조건의 실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 안정성을 입증한다.
본 연구에서는 2015년 8월, 동해 동남방 해역에서 수행된 해양 잔향음 빔 데이터를 분석하였다. 잔향음 데이터는 이동하는 연구선에 의해 예인된 LFM (Linear Frequency Modulation) 음원과 삼중선 배열을 통해 수집되었으며, 신호처리 과정을 거친 이후 해저지형, 음원/수신기 수심, 음속구조에 따른 잔향음 준위의 변화를 분석하였다. 추가로 해저 잔향음의 확률적 특성을 해석하기 위해 셀 평균화 알고리즘이 적용된 정규화 데이터가 활용되었고, 모멘트 추정기법을 통해 형상 모수를 추정하여 해저 산란체의 확률적 특징을 확인하였다. 또한, 콜모고로프 스미르노프 검정 기법을 이용하여 데이터가 레일레이 분포와 K 분포 확률에 일치하는지를 분석하였다. 결과적으로 해저 지형에 따른 잔향음의 거리종속 특성과 음원/수신기 수심에 따른 시간 지연 및 세기 변화를 확인하였고, 잔향음에서 레일레이 확률분포와 유사한 특성을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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