자기 누설 탐상(Magnetic Flux Leakage : MFL) 시스템은 비파괴 검사의 한 방법으로 검사 대상 물체를 적절히 포화시켜 부식이나 결함 부위에서의 누설 자속을 측정하여 결함의 유 무와 크기를 판단하는 방법이다. 대부분 가스관과 가스관을 연결하는 방법으로 용접을 가장 많이 사용하고 있으며 용접부위에서 부식이 가장 많이 발생하고 있다. 용접으로 인해 발생하는 자기 누설신호는 부식신호에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 연구는 용접신호가 부식 신호에 미치는 영향을 분석하기 위해 가스관의 용접과 부식과의 거리에 따른 자기누설을 해석하고, 분석하였다. 또한 용접에 의해 왜곡된 부식신호를 보정하고, 판정을 위한 방법을 제시하였다.
음성신호처리 분야에서 음성신호의 기본 주파수를 정확히 검출 할 수 있다면 음성인식을 할 때 화자에 따른 영향을 줄일 수 있으므로 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성을 할 때 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석을 할 때 피치에 동기시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 위와 같은 피치검출의 중요성 때문에 피치검출에 대하여 다양한 방법 이 제안되었다〔1〕. 본 논문에서는 음성신호의 분석 시 불안정한 구간에 대해 피치 시점을 검출하는 방법을 연구하였다. 음성신호의 분석에 있어서 기존의 자기상관함수법(Autocorrelation Function)은 주기성을 강조할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 자기상관함수는 위상성분을 보존하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 자기상관함수를 사용하면서 위상성분을 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 피치시점을 수동으로 찾은 경우와 비교하였을 때 약 98% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 위의 결과와 같이 위상 성분이 보존된 자기상관함수를 사용할 경우 음성합성, 코딩, 인식에서 유용하게 쓰일 수 있다.
목적: fMRI와 뇌파의 동시측정 방법은 높은 시간적-공간적 해상도를 동시에 달성할 수 있는 뇌기능 측정을 가능케 하고, 각각의 방법이 제공하는 정보를 상호보완적으로 동시에 이용할 수 있도록 하는 유용한 방법이다. 그러나 자기공명영상을 얻기 위한 경사자계가 유발하는 잡음과 높은 자기장 내에서의 심장박동으로 인한 미세한 움직임 때문에 생기는 잡음이 뇌파신호의 질을 크게 저하하는 요소로 작용하여 이를 해결하기 위한 계측시스템의 최적화와 신호처리 방법의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 평균차감법과 recursive least square 적응 필터링 방법에 기반한 심장 박동잡음의 감소를 위한 신호처리 방법의 개발 결과에 대한 연구 결과를 제시한다.
자기누설탐상시스템은 지하에 매설된 가스관에서 발생되는 부식이나 크랙 또는 기계적 변형을 탐지하기 위한 방법으로 비파괴검사 방법의 하나이다. 가스관은 Nd자석에 의해 착자가 되고, 가스관에 부식이 발생했을 경우 가스관의 단면적이 작아지게 되어 자기누설이 발생하며, 발생된 자기누설을 홀센서로 검출하여 부식의 유무, 크기, 모양 등을 판별하게 된다. 지하매설 배관은 배관의 직경은 같으나 배관의 두께는 다양하게 존재한다. 특히 30inch의 배관에는 배관의 두께가 11.1, 14.3, 17.5 mm 등이 있다. 자기누설탐상시스템은 배관의 단면적 변화를 감지하는 것이기 때문에 배관의 두께에 따라 그 특성이 변화하게 된다. 또한 두께에 따른 결함의 종류에 따라서 검출신호도 변화하게 된다. 따라서 본 논문에서는 배관의 두께 변화에 따른 검출신호를 분석하였으며, 두께 변화의 영향을 적용하여 검출신호를 보정하기 위한 방법을 제시하였다.
본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.
생체자기신호 측정을 위해 고인덕턴스 코일과 계측 증폭기를 내장한 자기센서칩을 $0.18{\mu}m$ CMOS공정으로 제작하였다. 생체자기신호를 측정하기 적합한 감도와 대역폭을 가지는 고인덕턴스 코일센서를 전자기장 시뮬레이션 프로그램으로 설계하였으며, 온칩에 구현하기 위해 트렌스컨덕턴스 감쇄방법 적용한 low gm OTA를 구현하였다. 자기센서칩의 출력신호 감도는 $3.25fT/{\mu}V$이며, output reference noise는 21.1fT/${\surd}$Hz이다. 계측 증폭기부분은 current feedback 기반으로 설계되었으며, 자기 신호 잡음을 줄이기 위해서 0.5~5kHz의 대역의 BPF를 설계하였다. MPW칩 테스트에서 common mode rejection ratio(CMRR)는 117.5dB로 측정하였으며, input reference noise가 $0.87{\mu}V$ 이하로 유지되도록 설계하였다.
최근 자원 효율성을 증대하기 위하여 차세대 유무선 통신시스템에서 동일대역 전이중 방식(in band full-duplex, FDX)을 채택하고 있다. 하지만 전이중 방식은 송수신이 동시에 이루어지기 때문에 하향신호와 상향신호가 더해져 수신된다. 따라서 원하는 신호를 수신하기 위해 자기간섭(SI: self-interference)으로 존재하는 하향 신호를 제거하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 주파수영역에서 자기간섭신호 제거(SIC: SI cancellation)하는 방법에 대해서 제안하고 실제 RF를 통과한 신호에 적용하여 성능을 분석한다.
본 논문에서는 모델 함정에 의해 발생하는 정 자기장 신호 특성을 수학적으로 모델링하는 방법에 대해 기술하고 있다. 특정 위치에 설치된 자기센서들에 의해 계측된 자기장 신호 값들로 부터 특이치 분해(singular value decomposition) 방법을 이용한 등가 자기원 다이폴 모델링 기법을 제안하였으며, 제안된 기법의 타당성은 비자성 자기실험실에서 측정된 자기장 값들과의 비교를 통해 성공적으로 검증되었다. 본 논문에서 제안된 기법은 모델 함정 뿐 만 아니라 실 함정에서의 다양한 심도 변화에 따른 정 자기장 신호 분포 특성 예측 시 직접 활용이 가능하다.
본 논문에서는 동일대역 전이중 통신을 위한 RF/아날로그 영역에서의 자기간섭 신호 제거 시스템을 설계 및 제작하여 성능을 검증하였다. 구현한 시스템은 NI5791 플랫폼과 NI Flex RIO를 이용하여 검증하였다. NI5791 플랫폼의 송신 출력을 높이기 위해 SKYWORKS SE2565T 전력 증폭기를 사용하였으며, 송 수신 안테나 선로는 써큘레이터를 사용하였다. 자기간섭 신호를 제거하기 위한 RF FIR 필터는 총 12개의 탭을 가지도록 설계하였고, 지연선로의 시간은 100 ps의 간격을 가지도록 설계하였다. 시스템의 동작은 전력 증폭기의 출력에서 10 dB 커플러를 이용하여 분배하였고, 각 탭 계수를 제어하여 안테나 반사와 써큘레이터 누설로 수신되는 간섭신호를 추정하여 차감하는 방식으로 자기간섭 신호를 제거하였다. 자기간섭 제거 시스템 실험은 2.56 GHz이고, 20 MHz 대역폭을 가지는 802.11a/g OFDM 변조 신호를 사용하였으며, 출력이 0 dBm에서 53 dB의 자기간섭 신호 제거 이득을 얻었다.
다채널 고감도 자기 센서에 의해 획득되는 심자도 신호는 심전도 신호에 비하여 심장 질환의 진단에 여러 장점을 가지고 있지만 외부 자기 잡음에 의해 쉽게 영향을 받는다는 단점이 있다 외부 자기 잡음은 획득된 신호의 시간적 추이를 분석하여 제거할 수도 있지만, 다채널 시스템에서는 다채널 신호 사이의 공간적 상관 관계에 근거하여 제거하는 방법이 보다 효과 적이다. 된 연구에서는 이러한 방법의 하나로 PCA(Prinicipal component analysis)를 이용하여 구성한 공간 필터로 심자도 신호에서 외부 자기 잡음 성분을 효과적으로 분리해 내는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 61채널 심자도 시스템을 이용해 얻은 정상인 심자도 신호에 적용했을 때 자기 잡음 제거가 효율적으로 이루어짐을 실험적으로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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