동축 케이블이나 케이블 쌍을 사용하는 유선전송 시스템에 있어서 케이블의 전송특성에 의한 손실은 케이블 길이와 주위온도에 따라 변화하며 항상 $\sqrt f$ 특성 형태를 취한다. 이러한 형태의 손실을 보상하기 위해 궤환과 순방향 공급 경로의 직렬결함을 이용한 자동조절 능동가변 등화기를 제시하였다. 본 논문에 제시한 자동조절 능동가변 등화기는 종래의 수동가변 등화기가 가지고 있던 인덕터의 필요성, 복잡한 설계과정, 그리고 매우 복잡한 현대 전자제어 시스템과의 비 양립성 등 대부분의 결점을 제거시켜 준다. 또한 이러한 설계는 다른 능동가변 등화기 설계에 비해 많은 이점을 가지고 있으며 특시 1MHz이하에서의 정확한 등화에 응용할 수 있다.
본 논문에서는 7상 BLDC 전동기를 이용한 수중 부하 시스템에서 전동기의 고속 운전 영역 확장을 위한 자동 진상각 알고리즘을 제안한다. 고속 운전 영역 운전 시 역기전력 상승에 따라 전류 지연 현상이 발생한다. 이를 보상하기 위해 기존의 제어 방식은 Look-Up Table을 이용한 진상각 방식 또는 추가적인 하드웨어를 구성하여 제어한다. 이는 운전점이 변경될 경우 제어 특성이 현저히 나빠지고, 전동기의 제정수에 의존적이고, 제어 시스템의 부피 및 비용 증가와 같은 문제를 야기 시킨다. 본 논문은 진상각 인가를 통해 확보할 수 있는 유효 전압을 계산하고 안티와인드업 출력 전압을 이용하여 필요한 진상각을 자동적으로 인가한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 및 분석하였다.
요동이 존재하는 환경에서 항법 장비 정확도의 한계 및 시스템 지연 오차 등으로 방위 위상 오차가 필연적으로 발생하는 항공기 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)의 경우, 방위 위상 오차를 신호처리 알고리즘으로 추정하고 보상하는 자동 초점(Autofocus: AF) 기법 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수정된 가중치 최소 자승기법(Modified Weighted Least-Squares: MWLS)에 의한 자동 초점 알고리즘을 제안한다. 새로운 방식의 표적 선정 및 정렬과 방위 방향 반복 위상 추정 방식을 통해 기존 WLS보다 견고한 성능을 보이게 된다. 비행 시험을 통해 획득한 SAR 원시데이터에 제안한 방식을 적용하고 성능을 분석하여 제안한 방식의 유효함과 우수성을 입증하도록 한다.
본 논문에서는 자동 온도 보상 기법을 사용한 on-chip CMOS 내부 전원 전압 발생기를 제안하였다. PMOSFET의 경우, 게이트 바이어스 저압에 따라 온도의 변화에 대한 소오스-드레인간 전류 특성이 달라진다. 제안된 내부 전원 전압 발생기는 서로 다른 게이트 바이어스 전압에 두 개의 PMOSFET를 놓고, 이의 온도에 대한 서로 상이한 소오스-드레인간 전류 특성을 이용하여 내부 전원 전압 발생기 전체의 온도 의존도를 줄였다. 제안된 회로는 동부-아남 $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 제작되었으며 측정 결과로 내부 전원 전압은 $-10^{\circ}C{\sim}100^{\circ}C$의 범위에서 $-0.49mV/^{\circ}C$의 온도 의존도를 보였으며 $2.2V{\sim}4.0V$의 동작 범위에서 외부 전압에 대하여 내부 전원 전압의 변화는 6mV/V를 나타내었다. 전체 전류소모는 $1.1{\mu}A@2.5V$로 저전력을 구현할 수 있었다.
본 논문은 줌-렌즈로 취득한 비디오 영상에 대해서 줌-렌즈의 왜곡을 자동으로 보상할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저, 초점거리의 증가에 따라 렌즈의 왜곡 계수가 비선형적으로 단조 감소하는 특징으로부터 초점거리와 렌즈 왜곡 계수로 표현되는 비선형 줌-렌즈 왜곡 모델을 정의하였다. 그리고 취득한 비디오 영상으로부터 몇 장의 샘플 영상을 선정하고, 이 샘플영상에 대한 초점거리와 렌즈 왜곡 계수는 기존의 방법들을 이용하여 측정하였다. 이렇게 측정한 초점거리와 렌즈 왜곡 계수들로 부터 줌-렌즈 왜곡 모델을 최적화 시켰다. 최적화된 줌-렌즈 왜곡 모델은 각 비디오 영상의 초점거리를 입력으로 하여 렌즈 왜곡계수를 자동으로 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 다양한 실사 영상과 비디오 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였으며, 화질의 열화 없이 영상의 왜곡을 보상할 수 있었다.
본 논문에서는 자동 음성 인식기의 성능 저하를 일으키는 요인으로서 발성 속도의 변동에 따를 성능 저하를 보상하기 위한 기법을 제안하였다. 새로운 기법의 제안에 앞서서. 먼저 발성 속도의 변화에 따른 기존의 은닉 마코프 모델을 이용한 음성 인식기의 성능을 정량적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 발성 속도에 따른 유의한 성능 저하를 관찰하고, 주어진 음성으로부터 발성 속도를 정량적으로 나타낼 수 있는 변수를 도입하였다. 발성 속도를 학습 시 사용한 음성과 유사하게 변화시키기 위해 본 논문에서는 음성 신호에 대한 시간축 변환을 사용하였으며, 최종적으로 발성 속도에 따라 선택적으로 시간축 변환을 적용하여 발성 속도의 변동에 따른 음성 인식의 성능 저하를 보상할 수 있는 기법을 제안하였다. 10자리의 이동통신용 전화번호를 이용한 음성 인식의 실험을 통해, 제안된 기법은 빠르게 발성하는 음성에 대해 15.5%의 오류율 감소를 가져오는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 온도가 보상된 대기압을 제연구역의 기준압력으로 설정하기 위한 공학적인 메커니즘과 보상방법을 정렵하였고, 차압센서의 개발을 위한 프로세스, 알고리즘 확립과 엔지니어링 데이터 구축으로 신뢰성이 확보된 차압센서를 개발하였다. 차압센서를 개발함으로서, 첫째, 비제연구역의 압력측정을 위해서 별도로 설치되는 압력측정관을 생략할 수 있어 제작단가와 설치비용 및 작업공수를 줄이고, 둘째, 층별 제연구역의 차압측정을 위한 비제연구역의 압력측정포트를 시스템에 일체화함으로서 차압의 정밀도를 향상시킬 수 있으며, 셋째, 기존의 개별제어 방식에서 제연시스템으로부터 중앙집중식 통합관리를 함으로서 보다 정확하고 신뢰성 있는 차압을 얻을 수 있고, 시스템에 유연성을 부과시킬 수 있을 것으로 본다. 또한 통합 제연시스템의 기틀을 마련하고 제연의 유연성을 주며 방재성능을 향상시킬 것으로 본다.
자동차용 ABS/TCS 시스템의 기존 개별소자 회로를 시험하고, 시스템의 문제점을 컴퓨터 시뮬레이션으로 분석하였다. ABS/TCS 시스템의 성능을 개선하기 위해 에러 보상회로, 비교기 및 UVLO 회로를 가진 인터페이스 IC를 설계하고, 전기적 특성을 조사하였다. 전압 조절기는 자동차 환경에 견디기 위해 $-20^{\circ}C$에서 $120^{\circ}C$ 사이의 온도 범위에서 온도변화를 보상하도록 하였고, ABS와 브레이크는 같은 주파수와 다른 주파수의 듀티 계수를 사용하여 분리하였다. UVLO 회로와 정전압 회로는 잡음을 제거하기 위해 적용하였고, 과도 전류를 제한하기 위해 보호회로를 사용하였다. ABS/TCS 시스템의 전기적 성능을 향상시키기 위해 IC 제조를 위한 레이아웃을 설계하였다. 제작된 마스크 패턴은 11개로 구성하였으며, 전류 손실을 줄이기 위해 8개의 패드를 유효하게 배치하였다. 브레드보드 시험치와 레이아웃을 설계한 후 시뮬레이션의 시험치를 비교한 결과 시뮬레이션과 브레드보드 실험치가 거의 일치하거나 우수한 결과를 가짐을 알 수 있었다.
본 논문은 PnP(plug and play) 기술을 지원하는 멀티모달 센서 플랫폼을 제안하였다. PnP 기술은 센서 모듈이 연결이 되면 자동으로 인식하여 응용프로그램을 사용하여 손쉬운 센서 제어를 제공한다. 멀티모달 플랫폼을 검증하기 위해, 펌웨어를 사용하여 센서를 실험하였다. 센서 모듈이 연결되면 펌웨어는 센서 모듈을 인지하여 센서 데이터를 읽는다. 따라서, PnP 기술 지원을 통해 소프트웨어 설정 없이 자동으로 센서를 연동할 수 있게 된다. 측정한 센서 데이터는 다양한 왜곡에 의해 오류를 가지고 있다. 따라서, 본 논문은 다항식 계산을 통해 센서의 오류를 보상하고자 한다. 다항식 보상기의 계수를 찾기 위해 유전자 알고리즘 방식을 사용하였다. 실험결과 악조건에서 97%의 오류를 제거하였다. 또한, 제안하는 플랫폼은 다양한 프로토콜의 센서를 지원하기 위해 UART, I2S, I2C, SPI, GPIO를 지원한다.
항공기를 이용해서 영상레이더를 운영하는 경우 이상적인 경로와 항공기의 위치가 다르기 때문에 요동 보상이 필요하다. 항공기의 위치를 측정할 때 사용하는 항법 장치의 오차 때문에 보상 후에 잔여 오차가 존재한다. 자동초점 기능은 이런 잔여 요동과 시스템의 부정확성을 보정하기 위해서 제안되었다. 자동초점 기능으로 여러 가지 방법이 제안되었지만 PGA가 가장 널리 활용되고 있다. PGA는 적응적 반복 기법을 사용하고, 표적이나 위상에 대한 특정한 가정이 없다. 하지만, 적응적 반복 기법 특성상 연산 시간이 문제가 주요한 문제이기 때문에 본 논문은 PGA의 연산 시간을 줄이기 위해서 PGA 표적 선택 기법을 개선한다. 영상의 분산을 이용해서 높은 SNR을 가진 표적을 찾아서 연산 시간을 줄이고 수렴 속도를 높인다. 제안한 방법은 실제 영상레이더 데이터를 이용해서 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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