전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이런한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
본 논문에서 장난감 자동차를 이용한 차선의 검출과 신호등을 인식하는 자율주행 자동차 시스템에 관한 연구이다. 제안된 시스템에서는 장난감 자동차를 분해하여 라즈베리파이보드와 아두이노보드을 설치하고, 임의로 설치된 차선과 신호등을 인식하여 주행하도록 구현한다. 차선의 검출은 자동차의 상단에 설치된 파이카메라로부터 입력영상을 획득하고, 획득된 영상의 하단부분에서 차선검출을 통하여 자동차의 방향을 제어한다. 또한 트랙의 상단에 설치된 신호등의 초록과 빨강 신호를 검출하고 인식하도록 구현하였다.
본 논문은 Pyroelectric Sensor의 신호를 입력으로 받아 Stepping Motor 제어신호를 출력하는 Controller를 VHDL을 이용하여 ALTERA사의 EPM7128SLC84-7 CPLD칩으로 구현하여 자동문을 제작하였다. 동작은 센서부에서 사람을 감지하여 출력한 신호를 CPLD에서 받아들여 Stepping Motor구동부 회로의 제어신호로 사용하여 문을 동작시켰다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이러한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
본 논문에서는 조건부 wavenet을 이용한 음성 신호의 잡음 제거 기술을 제안한다. 기존의 음성 신호 잡음 제거 기술은 스펙트로그램을 기반으로 발전되어 왔으나, 잡음으로 인해 변형된 원음의 위상 정보를 복원할 수 없는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 시간 영역에서 전 과정을 실행하는 기계학습 모델인 wavenet을 사용하여 음성 신호의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 특히, 잡음 종류를 조건으로 입력하여 성능 향상을 얻도록 한다. 성능 평가를 통하여 제안 방법이 시간 영역에서 잡음을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 입력신호에 따라 효율적인 부호화를 위해 다중모드를 가지는 초광대역 부호화기를 제안하였다. 최근에 개발된 G.718기반의 초광대역 확장 코덱은 초광대역에 존재하는 오디오 신호를 부호화하기 위하여 Generic모드와 Sinusoidal모드로 신호를 분류하여 부호화 하지만, 현악기, 관현악기와 같은 오디오 신호에 존재하는 멀티플 피치 및 하모닉 성분과 타악기와 같은 오디오 신호에 존재하는 Individual-Line 성분을 효율적으로 부호화하지 못하였다. 제안하는 방법은 오디오 신호에 존재하는 하모닉과 Individual-Line성분의 특징을 고려하여 모드를 세분화하였다. 성능평가를 위하여 객관적인 평가로 MDCT 도메인에서 SNR을 이용하였으며 MUSHRA 테스트를 통해 주관적인 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 G.718 초광대역 부호화기보다 Individual-Line신호 경우 약 3dB, 하모닉 신호의 경우 약 0.8dB 높은 SNR을 보였으며 MUSHRA 테스트 역시 평균 5점 음질 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 도파관 하이브리드 커플러를 이용한 X-대역 모노펄스 레이더용 이미지 제거 SSB 변조기 설계에 대해 연구하였다. 일반적으로 SSB 변조기는 입력되는 IF(RF)신호와 LO 신호를 혼합하여 특정한 RF(IF) 주파수 대역으로 변환한다. 이 경우 SSB 변조기는 RF 대역에서 한쪽 측파대를 전송하기 위해, 이미지 신호와 LO 신호의 제거가 요구된다. LO 신호와 IF 신호를 혼합하기 위해, 도파관 하이브리드 커플러와 크리스탈 믹서 다이오드를 이용하여 평형믹서를 설계하였으며, 두 크리스탈 믹서 다이오드 입력에 적합한 $90^{\circ}$ 위상차를 갖는 IF(+)와 IF(-)신호 생성을 위한 IF 증폭기를 설계하였다. 설계된 각각의 도파관과 IF 증폭기 케이스는 고주파수 대역에서 높은 전기적 신뢰성을 유지하기 위해 딥 브레이징 기술을 이용하여 알루미늄으로 제작하였으며 제작된 SSB 변조기 측정결과 LO 신호와 측파대 신호 제거비는 각각 14.2dB와 18.5dB의 양호한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 분산된 광대역 인지 무선 네트워크 환경에서 상관관계를 갖는 다중 신호를 위한 협력 압축 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 나이퀴스트율 (Nyquist Rate) 이하로 샘플링된 신호를 높은 확률로 복구할 수 있는 신호처리 기법으로 기존의 광대역 스펙트럼 센싱을 위해서 필요로 했던 고속의 아날로그-디지털 변환기 구현 문제를 해결할 수 있다. 압축 센싱에서는 압축된 신호를 원본 신호로 정확하게 복구하는 복구 알고리즘을 설계하는 것이 하나의 핵심 문제이다. 본 논문에서는 나이퀴스트율 이하로 압축된 신호의 복구 성능을 높이기 위하여 연속된 다중 입력 신호로 구성된 Multiple Measurement Vector 모델을 이용하였고, 입력 신호 사이의 시간적 상관관계를 이용하는 협력 베이지안 복구 알고리즘을 제안한다.
무선 신호의 자동 변조 인식은 지능형 수신기의 주요한 작업으로 다양한 민간 및 군대 응용분야가 있다. 본 논문에서는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 기반한 무선통신에서 전파신호의 변조 방식을 식별하는 방법을 제안한다. 순차적인 데이터에 대해 장기적인 패턴을 잡아내는데 용이한 LSTM 모델을 통과하여 얻은 연속적인 신호의 특징값을 딥 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 사용하여 신호의 변조 패턴을 분류한다. 변조된 신호의 진폭 및 위상, 동상(In-phase) 반송파, 직각 위상(Quadrature-phase) 반송파의 값을 LSTM 모델의 입력 데이터로 사용하여 분류한다. 제안된 학습 방법의 성능을 검증하기 위해, 다양한 신호 대 잡음비로 10 가지 유형의 변조 신호를 포함하는 대형 데이터 세트를 사용하여 학습하고 테스트한다. 본 논문의 변조 인식 프로그램은 신호의 사전 정보가 없는 환경에서 변조방식을 예측하는데 적용될 수 있다.
본 논문은 회전체의 진동 데이터를 효율적으로 획득하기 위해 데이터 획득 시스템을 설계하였다. 데이터획득 장치는 필터와 증폭기로 구성한 아날로그 로직과 ADC와 DSP, FPGA, FIFO 메모리를 갖고 있는 디지털로직으로 구성하였다. 센서로부터 회전체의 진동신호는 아날로그 로직을 통과하여 FPGA에 의해 제어되고, 그 신호는 ADC를 통해 변환되고 FIFO 메모리에 저장하였다. 디지털 선호 처리는 FPGA 제어어의해서 FIFO 메모리에 들어온 데이터를 이용하여 DPS에서 신호처리를 수행할 수 있도록 구성하였다. 회전체 진동을 진단 및 분석하기 위한 진동 요소는 데이터 선호로서 실수 변환, Peak to Peak, 평균 값 산출, GAP, 디지털 필터, FFT 둥을 DSP에서 처리하고 설정된 이벤트를 추적하며, 그 결과 값을 도출하여 조기 경보 구축하였다 묘든 신호처리 과정 및 이벤트 추적은 여러 분석 단계 의해서 처리 시간이 소요되며, 특정 이벤트에 따라 처리 소요 시간에도 변동이 발생한다. 데이터 획득 및 처리는 연속적으로 실시간 분석을 수행해야 하지만, DSP에서는 입력된 신호를 처리하는 동안에 입력된 이후의 데이터에서 다음 입력처리 시간동안 획득한 데이터는 처리 될 수 없고, 특히 다수의 채널에서는 더 많은 데이터 손실이 일어날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 손실이 적고 빠른 처리를 위하여 DPS와 FPGA을 효과적인 사용하였고, 이러한 여러 분석 단계 신호처리에서 발생되는 시간을 최소한으로 줄일 수 있는 방법으로 DSP에서 처리되는 신호단계 중 일부를 FPGA에서 처리할 수 있도록 설계 하였고 그리고 단일의 신호 처리에 의해 수행되는 분석 단계를 병렬 처리로 데이터를 실시간으로 처리하였다. 그 결과로 DSP 만으로 구성된 신호처리 보다 DSP와 FPGA로 구성된 시스템이 훨씬 빠르고 안정된 신호 처리 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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