본 연구에서는 조직 이미지 프로세싱에서 로칼 조직의 주파수 성분과 방향각을 효과적으로 평가할 수 있는 점근적 2-D FPSS QPS 필터의 커널쌍 구성에 대하여 논의하고 이를 아용한 오리엔테이션 필터의 설계와 응용을 고찰한다. 설계된 필터 특성은 필터 길이가 주어지는 경우 대역폭, 감쇄 정수, 방향각, 그리고 변이 정수에 의존하므로 특성 제어가 용이하다. 4개의 커널쌍으로 구성된 오리엔테이션 필터에 의한 방향각 측정 오차는 최대 2.5°이며 세그멘테이션 결과도 효과적임을 보였다. 그리고 단일 방향각을 갖는 오리엔테이션 필터에 의해 조직 이미지의 특성 성분의 추출이 용이함을 보였다.
LLC 컨버터는 1차측 스위치의 ZVS, 2차측 다이오드의 ZCS를 만족하며 높은 Power density로 인해 여러 분야에서 각광 받고 있는 시기이다. 기존의 FHA를 통해 LLC 컨버터를 해석하여 전압이득을 구하고 이를 기반으로 설계를 하지만 실제로는 기본파 성분뿐만 아니라 고조파 성분을 포함하므로 다소 오차가 존재하게 된다. 따라서 이 논문에서는 기존의 FHA에서 반영하지 않았던 출력 캐패시터의 영향을 반영함으로써 보다 정확한 LLC 컨버터의 전압이득 곡선을 제안한다.
기상청은 2007년 이후로 9개의 지점에서 연직바람관측장비를 운영해오고 있다. 그 중에서 북강릉은 레윈존데와 연직바람관측장비가 동시에 관측이 수행되는 유일한 지점이다. 이 연구에서는 북강릉 지점의 연직바람관측장비 자료와 레윈존데의 바람 자료를 비교하였다. 여름철 일시적으로 관측된 레윈존데 자료를 이용한 다른 대부분의 연구들과 다르게, 이 연구에서는 약 1년 동안의 자료를 이용하여 정확도 검증을 수행하였다. 북강릉의 월별 평균 최고관측고도는 여름에 높고(7월에 4,310 m), 겨울에 낮은(12월에 2,130 m) 뚜렷한 계절 변화가 나타났다. 월평균 최고관측고도 이상 고도에서의 연직 관측률은 약 50% 이하로 낮았다. 두 자료의 비교 결과를 살펴보면, 동서 성분 풍속과 남북 성분 풍속의 Bias 절대값과 RMSE는 대부분 각각 1 m/s 이하, 2 m/s 이하로 나타났다. 그에 비해 겨울철에서는 동서 및 남북 성분 풍속의 RMSE가 2~3 m/s로 다른 계절보다 조금 더 높았다. 그러나 특정 월과 고도에서는 큰 오차가 나타났다. 이러한 오차는 1월부터 5월에 3,500~4,000 m에서 연직바람관측장비에서 관측되는 약한 바람(1 m/s 이하)과 4월에 1,500~2,500 m에서 바람의 급격한 변화와 연관되는 것으로 보여진다. 강설 사례에서의 오차는 겨울철 전체의 오차보다 작았으며, 강한 강수 사례에 대한 오차는 4 km 이상의 고도에서 3~4 m/s로 증가하였다.
이 논문에서는 다중경로 환경하에서 DLL (Delay lock loop)의 동작을 분석하였다. 전체 동작상태는 정상상태 시간오차 확률밀도함수와 MTLL (mean-time-to-lose-lock) 을 이용하여 분석하였다. 그리고 다중경로에서 페이딩 환경에서 지연성분의 존재로 진상-지상 판별함수 S(${\epsilon}$)가 0이 되는 추적 오차점 ${\epsilon}_{0}$가 0이 아님을 보이고, 지연성분의 전력 $g_{2}$, 지연시간 ${\tau}_{d}$의 증가로 인하여 ${\epsilon}_{0}$의 절대값이 증가하며, MTLL의 값이 작아짐을 보였다. 여기에서는 위의 변수들을 이용하여 다중경로 페이딩 환경에서의 시간오차 확률밀도함수와 MTLL을 선형적으로 구하였으며, 다중경로의 영향이 클 경우에는 MTLL은 상당히 낮아짐을 보이고, 이때 진상-지상 오프셋 ${\Delta}$의 증가시킴으로써 MTLL의 값을 증가시킬 수 있다는 것을 관찰하였다. 우리는 먼저 S(${\epsilon}$)가 0이 되는 추적오차점 ${\epsilon}_{0}$을 구하고, 이를 이용하여 진상-지상 판별함수 S(${\epsilon}$)를 선형 근사화시켰으며, 진상-지상 오프셋 ${\Delta}$의 증가에 따른 시간오차 확률밀도함수와 MTLL을 구하고 DDLL의 동작상태를 연구하여, 다중경로의 지연성분에 대한 전력 및 지연시간에 따라 MTLL이 상당히 낮게 되며, 이러한 경우 진상-지상 오프셋 ${\Delta}$을 증가시켜줌으로써 MTLL을 충분히 증가시키고 DLL의 성능을 개선할 수 있다는 결과를 얻었다.
본 논문은 실내 환경에서 이동로봇의 위치추정을 위해 무향 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman Filter)를 적용하는 방법을 기술한다. 위치 추정을 위해 적용한 무향 칼만 필터 방법은 측정 거리에 따라 오차 공분산 값을 조절하는 새로운 측정 불확실성 모델을 제안한다. 또한 이 방법은 속도정보의 불확실성 및 측정 불확실성에 관한 오차 공분산 행렬의 비 대각 성분을 '0'이 아닌 값으로 설정한다. 이 방법은 100*40m 의 실내 작업환경에서 외수용성 센서로서 레이저영역측정기(Laser range finder)를 가진 차륜형 이동로봇을 이용한 실험을 통하여 평가한다. 이 실험에서는 적응적 불확실성 모델을 사용하지 않는 보통의 방법과 제안된 방법의 추정성능을 비교한다. 또한 이 실험은 오차 공분산의 비 대각성분을 '0'이 아닌 값으로 설정하여 추정 성능이 개선되는 것을 확인한다. 이 논문은 이동로봇의 위치추정을 위한 실용적인 UKF 방법을 구현하고 그 성능을 평가 하는 것을 주요 내용으로 한다.
디지털 제어 방식으로 구동되는 모든 교류 전동기 벡터제어시스템의 근간을 이루는 전류 측정에 관한 문제를 다룬다. 일반적인 펄스폭 변조 방식 교류 전동기 구동 시스템에서 전동기 전류에 포함된 인버터 스위칭 노이즈를 없애기 위하여 저역 통과 필터를 사용하는데 이러한 필터는 필연적으로 측정된 신호의 시간 지연을 유발하게 된다. 따라서 샘플링한 전류값에는 기본파 성분 뿐만아니라 고조파 리플 성분이 포함된다. 본 논문에서는 3상 대칭 펄스폭 변조시 기준 전압 벡터의 위치에 다른 전류 샘플링 오차를 해석적으로 구하고 이러한 샘플링 오차를 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 지연 보상 샘플링 기법을 사용하면 정상 상태 전류 측정 오차를 최소화할 수 있고 보다 정확한 토오크 제어가 가능하게 됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 보였다.
해양모니터링 자료에서 빈번하게 발생하는 장기결측구간의 자료 보충기법을 제안한다. 제안하는 방법은 결측구간의 장기변동 추세 성분과 단기변동 잔차성분을 추정하여 조합하는 방식으로 결측구간의 미지 정보를 추정한다. 이 방법을 이용하여 울릉도 해상부이 자료의 수온 항목, 약 1개월 정도의 장기결측 구간의 자료를 보충하였으며, 부이에서 관측하는 자료 항목에 대해서도 결측 보충을 수행하였다. 보충된 자료는 항목에 따라 차이를 보이지만 변동양상이 적절하게 재현되는 것으로 파악되었다. 이 방법은 추세추정과 잔차 반영에 따른 편향오차와 분산오차가 발생하지만, 장기결측으로 인한 통계적인 측도 추정의 편향오차는 크게 절감하는 것으로 파악되었다. 결측보충 모형의 추정 RMS 오차의 평균과 90% 신뢰구간은 각각 0.93, 0.35~1.95 범위이다.
본 논문은 분할구실험으로 부터 주어진 자료분석을 위해 사영을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분할구 실험의 특성으로 서로 다른 크기의 실험단위를 나타내는 오차항과 처리에 포함된 확률효과가 존재할 때 이들 분산성분의 추정에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분 추정을 위해 잔차벡터에 대한 확률모형의 구축을 다루고 있다. 고정효과를 제외한 확률효과에 따른 제곱합의 계산을 위해 상수적합법이 적용되고 있다. 적률법에 의한 분산성분 추정을 위해 변동량의 기댓값 계산에 합성법을 이용한다. 고정효과들의 선형함수로 주어지는 추정가능함수에 관한 추정을 다루고 있다.
본 연구에서는 대기 중 황성분을 채취하는데 가장 널리 활용되는 방법 중의 하나인 테들러 백 방식의 채취와 관련된 오차요인을 여러 가지 관점에서 검정하고자 하였다. 이를 위해, 표준시료를 백과 백간에 이동시켜 주므로서, 백의 벽면을 통해 초래될 수 있는 성분별 손실율을 비교하였다. 상대습도 0 %, 실온 조건에서 실험한 결과, 황화수소와 멀캡턴과 같은 성분들은 백과의 접촉이 일어나면서, 20 %에 가까운 손실율이 확인되었다. 반면, 상대적으로 이들에 비해 반응성이 높지 않은 DMS, DMDS와 같은 성분들도 10 %내외의 손실율이 확인되었다. 이들 성분의 정확한 정량을 위해서는 테들러 백의 흡착손실 등에 대한 특성을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 특히, 습도나 온도와 같은 환경조건의 변화에 대한 고려도 동시에 수반되어야 할 것이란 점을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 본 시스템은 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 배경잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성신호를 강조한다. 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명하며, 제안한 시스템이 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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