IGS(Internation GNSS Service) 초신속궤도력에 포함된 예측궤도력은 실시간 혹은 준실시간 정밀 항법에 적합한 궤도력이다. 이 논문에서는 예측궤도력에서 발생할 수 있는 궤도 이상 발생 현황을 점검하고, NANU(Current Notice Advisories to NAVSTAR Users)와 IGS 방송궤도력(BRDC, Broadcast Ephemerides)를 이용하여 예측궤도력의 이상 검출 성능을 분석하였다. 그 결과 예측궤도력은 2010년 1년간 93회의 궤도 이상이 나타났으며, NANU를 이용할 경우 88%, NANU와 BRDC를 함께 사용할 경우 95%의 이상 검출이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 윈도우즈용 음성인식 software "voice access"를 개발하여 연구한 실시간 음성검출 알고리즘에 관해 소개한다. 이 음성검출 알고리즘은 200 sample 단위의 프레임 에너지, 프레임 영교차율, 음성의 길이를 음성검출의 파라메타로 사용한다. 각 파라메타의 문턱값은 신호의 평균값, 잡음의 표준편차, 미디안 표준편차와 한국어의 음성적 특성을 고려하여 설정하였으며 주변의 환경에 적응해 가며 문턱값을 조정하므로 주변 잡음환경의 변화에 대해서도 강인한 음성검출 결과를 보여준다. 또한 실시간으로 음성을 검출하므로 실용성이 높다. 음성의 검출은 일반사운드 카드를 통해 16-bit의 8KHz로 샘플링된 신호를 사용한다. 음성검출을 위한 분석은 200 sample 씩 하고 100 sample 씩 overlap 하면서 수행한다. 음성검출을 위한 모든 분석은 특별한 DSP의 도움없이 486D 이상에서 실시간으로 구현했다.시간으로 구현했다.
본 논문에서는 IM-OFDM-SS(index modulated orthogonal frequency division multiplexing with spread spectrum)와 IM-OFDM-QOS(IM-OFDM with quasi-orthogonal sequence) 시스템을 위한 2 단계 검출 (2-stage detection) 방법에 대해 연구하였다. IM-OFDM-SS/QOS 시스템은 전송할 수열의 인덱스(index)와 변조심볼(modulation symbol)을 이용하여 정보를 전달하며, 수신기(receiver)에서는 인덱스와 변조 심볼을 결합하여 동시에 검출하는 최대 우도(maximum-likelihood) 검출 방법을 사용할 수 있다. 그리고, 인덱스를 먼저 검출하고, 검출한 인덱스에 대한 변조 심볼을 이어서 검출하는 2 단계 방법을 적용할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IM-OFDM-QOS 시스템에 2 단계 검출 방법을 적용하여 성능을 비교한다. 또한, 두 개 이상의 수열을 동시에 전송하는 경우 2 단계 검출 방법의 한계를 논의한다.
지능형 감시 분야에서 이상행위를 검출하는 것은 오랫동안 연구되어온 주제로 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 많은 연구가 움직이는 객체의 개별적인 추적이 가능하다는 것을 전제로 하여 찾은 가려짐이 발생하는 실생활에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 객체 추적이 어려운 복잡한 환경에서 장면의 주된 움직임을 분석하여 비정상적인 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력영상에서 움직임 정보를 추출하여 Visual Word와 Visual Document를 생성하고, 문서 분석 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation 알고리즘을 이용하여 장면의 주요한 움직임 정보j위치, 크기, 방향, 분포)를 추출한다. 이렇게 분석된 장면의 주요한 움직임과 입력영상에서 발생한 움직임과의 유사도를 분석하여 주요한 움직임에서 벗어나는 움직임을 비정상적인 움직임으로 간주하고 이를 이상행위로 검출하는 방법을 제안한다.
헬리움 흐름에서 글로우 방전을 이원화원으로 사용한 기체 크로마토그라피의 검출기 특성을 연구하였다. 방전전극 사이의 거리가 1 mm 일 때, 400 V/mm 의 전장의 세기 이상에서 10$_6$A 이상의 방전전류가 관찰되었다. 유기물의 검출에는 0.1~0.3 mA의 방전전류가 적당하였다. 순수한 헬리움의 흐름에서는 10 ml/min 이상의 유속에서 방전전류가 거의 일정하였으나, 0~30 ml/min 의 유속에서는 적은양의 유기물의 주입에 의해 방전이 쉽게 사라졌다. 여러 화합물에 따른 방전전류의 감소로부터 글로우 방전 이온화 기체크로마토그라피 검출기의 감도는 그 화합물의 분자량에 크게 영향받음을 알았다.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 GPS 위성시계의 갑작스런 주파수 도약이 발생하였을 때 이를 즉시 검출할 수 있는 기법을 제시한다. GPS 위성은 정밀 위치와 시각 정보를 제공하기 위해 원자시계를 장착하고 있으나, 위성 원자시계는 장기적으로는 이차 함수의 형태를, 단기적으로는 주기가 일정치 않은 주기함수의 형태를 보이면서 가끔씩 신호에 갑작스런 도약 현상이 발생한다. 위성 시계의 이상 현상은 GPS 측정치에 큰 오차를 수반하기 때문에, 실시간 정밀 위치 응용분야에서는 위성시계 이상 신호를 즉시 검출할 수 있는 기법이 요구된다. 이를 위해 다양한 신호처리 분야에서 특정한 신호를 검출하는데 활용되고 있는 Teager 에너지를 적용하였으며, 그 결과 시계 도약 현상을 효과적으로 검출할 수 있었고, 일반적인 위성시계 도약 검출 기법과의 비교를 통해 제시한 기법의 유용성을 확인하였다.
연구목적: 본 논문에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량 운전자의 호흡과 심박을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 연구의 가능성을 확인한다. 연구방법: 본 논문에서는 검출 신호의 peak 주파수 값과 가중치를 활용하는 weighted peak detection 기법을 제안한다. 정지 상태와 주행 상태에서의 실험을 통해 제안하는 두 알고리즘의 정확도를 분석한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 정지 상태에서 측정된 호흡과 심박 검출 정확도는 각각 95%, 96% 이상의 결과를 보였다. 또한 실제 주행 실험에서도 각 72%, 84% 이상의 정확도를 보여 주행 시의 활용 가능성을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 생세 신호 검출 기법은 차량 운전자의 호흡이나 심장 이상을 자동으로 검출함으로 운전자 본인 및 대형 교통사고를 예방하는 기술로 활용이 가능하다.
본 원고에서는 극 좌표계를 기준으로 하여 추정기를 구성함으로써 속도 검출기가 없는 유도전동기의 회전자 자속 및 회전 속도를 정확히 추정해 내고, 다시 이 정보를 이용하여 유도전동기를 고성능으로 제어할 수 있는 드라이브 시스템의 구현 과정과 이를 이용한 간단한 실험 결과에 대하여 소개하였다. 본 원고에서 제시한 몇가지의 실험 결과들은 소프트웨어의 알고리즘에 의하여 전동기의 회전축에 부착된 속도 검출기는 충분히 대치될 수 있음을 말해주는 것이므로, 속도 검출기가 가격과 내구성 등에서 실제적으로 산업 현장에 적용하기에 많은 문제점을 안고 있다는 점을 감안할 때 그 유용성을 입증하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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