Identification of asymmetry and anisotropy of rotor system is important for diagnosis of rotating machinery. Directional frequency response functions (dFRFs) are known to be a powerful tool in effectively detecting the presence of asymmetry or anisotropy. In this paper, an input noise effect of dFRFs for rotors is estimated, when both asymmetry and anisotropy are present. The normalized random errors of the dFRFs are calculated to verify the validity of the method, which is demonstrated by numerical simulation with a simple rotor model.
불규칙 해상에서 선박의 큰 횡요각의 예측이 중요한 과제로 대두 되고 있다. 본 논문에서는 추계적 해석에 의한 이의 예측 방법을 제시한다. 즉, 주어진 비선형 횡요 운동 방정식으로 부터 배의 횡요각과 각속도의 확률 밀도 함수를 구하는 방법으로 평균화 법과 등가 비선형화 법을 적용하였고 각종 계수들의 값의 변화에 따른 예측 결과를 다른 논문에서 제시한 simulation 결과와 비교하였다.
나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.
Random Telegraph Signal(RTS)에 의한 1/f 잡음이 CMOS Ring Oscillator의 Phase Noise와 Jitter에 미치는 영향을 조사한다. 7단 Ring Oscillator의 각 노드에 병렬 연결된 10개의 Piece-Wise-Linear 전류원이 RTS 신호를 모델링 한다. RTS 전류원의 진폭과 Time Constant를 변화시키면서 Ring Oscillator 출력의 FFT 및 전력 스팩트럼 밀도, Jitter를 관찰한다. RTS 전류원의 진폭은 Phase Noise의 폭을 증가시키고 결과적으로 Jitter의 크기도 증가 시키는 것이 확인 되었다. 그리고 RTS Time Constant가 짧아질수록 출력 신호의 FFT peak의 폭이 커지고 Cycle to Cycle Jitter 값이 증가하였다.
본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.
광섬유 OTDR 센서는 전자기 잡음이 없으며 원거리 가시 및 다중화가 가능한 유망한 센서이다. 광섬유 내부를 진행하는 빛은 광섬유의 밀도 변화에 따라 미소한 광산란이 연속적으로 발생하게 되는데 이러한 광산란을 레일리 (Rayleigh) 광산란이라고 한다. OTDR 센서는 펄스광을 광섬유에 입사한후 되돌아오는 레일리 산란광을 측정하면서 임의의 위치에 주어지는 외란의 영향을 후방 산란광의 감소로 알아내는 센서이다. 광섬유 OTDR 센서에 관련한 연구는 다음과 같다. (중략)
본 논문에서는 중성자 방사선 측정을 위한 고속 고정밀 중성자 측정을 위한 하드웨어 설계방법을 제안한다. 제안된 고속 고정밀 중성자 측정 장치의 하드웨어 설계는 고성능 A/D 변환기를 사용하여 고정밀 고속의 아날로그 신호를 디지털 데이터로 변환할 수 있도록 구성된다. 중성자 센서를 사용하여 입사된 중성자 방사선 입자를 검출하고, 극저전류 정밀 측정 모듈을 통해 검출된 중성자 방사선을 보다 정밀하고 빠르게 측정하는 모듈을 설계한다. 고속 고정밀 중성자 측정을 위한 하드웨어 시스템은 중성자 센서부, 가변 고전압 발생부, 극저전류 정밀 측정부, 임베디드 시스템부, 디스플레이부 등으로 구성 된다. 중성자 센서부는 고밀도 폴리에틸렌을 통해 중성자 방사선을 검출하는 기능을 수행한다. 가변 고전압 발생부는 중성자 센서가 정상적으로 운영되기 위하여 발열 및 잡음 특성에 강인한 0 ~ 2KV 가변 고전압 발생장치의 기능을 수행한다. 극저전류 정밀 측정부는 중성자 센서에서 출력되는 고정밀 고속의 극저전류 신호를 고성능 A/D 변환기를 사용하여 정밀하고 빠르게 측정하고 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 기능을 수행한다. 임베디드 시스템부는 고속 고정밀 중성자 측정을 위한 중성자 방사선 측정 기능, 가변 고전압 발생장치 제어 기능, 유무선 통신 제어 기능, 저장 기능 등을 수행한다. 제안된 고속 고정밀 중성자 측정을 위한 하드웨어를 실험한 결과, 불확도, 중성자 측정 속도, 정확도, 중성자 측정 범위 등에서 기존의 장치보다 우수한 성능이 나타남을 확인할 수가 있다.
본 논문에서는 60 GHz 무선 LAN(wireless local area network) 응용을 위해 0.1 ㎛ Γ-gate pseudomorphic high electron mobility transistor(PHEMT)를 이용하여 V-band용 millimeter-wave monolithic integrated circuit(MIMIC) 저잡음 증폭기를 설계 및 제작하였다. 본 연구에서 개발한 PHEMT의 DC 특성으로 드레인 포화 전류 밀도(Idss)는 450 mA/mm, 최대 전달컨덕턴스(gm, max)는 363.6 mS/mm를 얻었으며, RF 특성으로 전류이득 차단주파수(fT)는 113 GHz, 최대 공진 주파수(fmax)는 180 GHz의 성능을 나타내었다. V-band MIMIC 저잡음 증폭기의 개발을 위해 PHEMT의 비선형 모델과 CPW 라이브러리를 구축하였으며, 이를 이용하여 V-band MIMIC 저잡음 증폭기를 설계하였다. 설계된 V-band MIMIC 저잡음 증폭기는 본 연구에서 개발된 PHEMT 기반의 MIMIC 공정을 이용해 제작되었으며, V-band MIMIC 저잡음 증폭기의 측정결과, 60 GHz에서 S21이득은 21.3 dB, 입력반사계수는 -10.6 dB 그리고 62.5 GHz에서 출력반사계수는 -29.7 dB의 특성을 나타내었다. V-band MIMIC 저잡음 증폭기의 잡음지수 측정결과, 60 GHz에서 4.23 dB의 특성을 나타내었다.
본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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