본 기술논문에서는 고기동 고정밀 위성의 별 추적기 초기 점검 원격측정 데이터가 분석되었다. 최근에 발사된 위성은 고기동 고정밀 위성이므로 고도의 요구조건을 만족하기 위해 광학계, 전자부, 배플이 분리된 형태로 광학계 부분의 온도를 20 degC 근처로 유지하면서 저주파 오차 성능을 향상 시킨 프랑스 SODERN사의 SED36을 사용하였다. 본 논문에서는 위성으로부터 내려 받은 원격측정 데이터의 처리를 통해 초기 점검 상태, 요구 조건 만족 여부, 이상 현상 및 주요 임무 기동에서의 별 추적기 잡음각 성능 분석 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 콘크리트 균열 영상에서 퍼지 기법을 이용하여 균열을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 콘크리트 표면 균열 검출 방법은 콘크리트 균열 영상의 R,G,B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열을 검출한다. 검출된 균열 후보 영역에 대해 밀도 정보를 이용하여 세부적인 잡음을 제거 한 후에 최종적으로 균열을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
제어기 포화를 고려한 비선형 제어 알고리듬은 폭넓게 연구되었으나 비선형성과 확률밀도함수(PDF)의 해석해가 존재하지 않기 때문에 알고리듬의 확률적 연구가 미진하여 왔다. 본 연구에서는, 제어기포화를 고려한 비선형 제어 알고리듬의 확률적 해석 방법이 등가 비선형 시스템 방법에 기초하여 제안되었다. 가우시안 백색잡음과 Kanai-Tagimi 필터통과 백색잡음에 의한 구조물 응답에 대하여 제안된 PDF 근사식을 이용하여 얻어진 결과를 통계적으로 얻어진 구조물 응답 PDF와 비교하여 정확성을 검증하였다.
본 논문은 잡음 환경하에서 적응 가능한 음성구간검출를 구축하기 위하여 우도기반의 음성 특징 파라미터의 비선형 차원축소 방법을 제안한다. 제안하는 차원축소 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시아 확률 밀도 함수의 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성구간검출기의 음성/비음성 결정은 우도비 검증(LRT)의 통계적 방법을 이용하며, 선형판별분석(LDA)에 의한 차원축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법으로 음성 특징 파라미터를 2차원으로 축소한 결과가 원래 특징백터의 차원에서의 결과와 대등한 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)과 FCM 클러스터링 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상 촬영 시 좌우 상단의 지방층 영역과 하단 영역의 명암도가 어두운 영역을 잡음 영역으로 설정한다. 그리고 초음파 영상에 퍼지스트레칭 기법을 적용하여 잡음 영역을 최대한 제거 한 후에 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 밀도 분포를 분석하기 위하여 히스토그램을 분석한 후에 DBSCAN을 적용하여 초음파 영상에서 결절종 후보에 해당되는 명암도를 추출한다. 추출한 후보 명암도를 대상으로 FCM 클러스터링 기법을 적용한다. FCM을 적용하는 단계에서 결절종의 저에코 혹은 무에코의 특징을 이용하여 클러스터 중심 값이 가장 낮은 클러스터를 양자화 한 후에 라벨링 기법을 적용시켜 결절종의 후보 객체를 추출한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해 전문의가 결절종 영역을 표기한 초음파 영상과 표기되지 않은 초음파 영상 120쌍을 대상으로 DBSCAN, FCM, 그리고 제안된 방법 간의 성능을 비교 분석하였다. 제안된 방법에서는 120개의 초음파 영상에서 106개 결절종 영역이 추출되었고 FCM 기법에서는 80개가 추출되었고 DBSCAN에서는 36개가 추출되었다. 따라서 제안된 방법이 결절종 추출에 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 0.18um CMOS(1P6M) 공정을 이용하여 무인차량용 단거리 라이다 시스템을 위한 멀티채널 트랜스임피던스 증폭기(TIA) 어레이 회로를 구현하였다. 트랜스임피던스 증폭기 어레이 구조는 전압모드 $4{\times}4$ 채널 Inverter TIA 어레이와 전류모드 $4{\times}4$ 채널 Common-Gate(CG) TIA 어레이 두 가지를 설계했으며, 전체적으로 $4{\times}8$의 32-채널을 갖도록 설계하였다. 먼저, Inverter TIA는 피드백 저항을 가진 Inverter 입력구조와 CML 출력버퍼단으로 구성되어 있으며, 저잡음 및 저전력 특성뿐 아니라, virtual ground를 갖도록 설계함으로써 DC 전류조절이 가능하여 이득과 출력 임피던스 컨트롤이 가능하도록 하였다. 또한, CG-TIA는 on-chip bandgap reference로부터 bias 전압을 이용하고, 소스팔로워 출력버퍼를 사용하여 고주파수 이득을 높였으며, 기본적인 구조 상 CG-TIA는 채널당 칩 면적이 Inverter TIA에 비해 1.26배 작게 설계되었다. 포스트 레이아웃 시뮬레이션 결과, 제안한 Inverter TIA 어레이는 각 채널당 57.5-dB${\Omega}$ 트랜스임피던스 이득, 340-MHz 대역폭, 3.7-pA/sqrt(Hz) 평균 잡음전류 스펙트럼 밀도, 및 2.84-mW (16채널 45.4-mW) 전력소모를 가졌다. CG-TIA 어레이는 채널당 54.5-dB${\Omega}$ 트랜스임피던스 이득, 360-MHz 대역폭, 9.17-pA/sqrt(Hz) 평균 잡음전류 스펙트럼 밀도, 4.24-mW (16채널 67.8-mW) 전력소모를 가졌다. 단, 펄스 시뮬레이션 결과, CG-TIA 어레이가 200-500-Mb/s 동작속도에서 훨씬 깨끗하게 구분 가능한 출력펄스를 보였다.
본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.
초고밀도 네트워크(Ultra dense network, UDN)는 5G 이동통신 시스템에서 많은 수의 스몰셀 기지국(Small-cell access point, SAP)이 매크로셀의 서비스 영역에 배치되기 때문에 매크로 단말(Macro user equipment, MUE)이 수신하는 간섭량이 증가하여 시스템 용량이 크게 감소한다. 따라서, 본 논문은 UDN에서 SAP의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 상향링크 유동적 채널할당 방법을 제안한다. 제안하는 유동적 채널할당 방법은 간섭량이 높은 MUE와 동일한 부채널을 사용하지 않도록 SAP들이 사용하는 부채널을 제어하여 MUE의 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio)를 주어진 임계값 이상으로 보장하는 것을 목표한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 유동적 채널할당 방법이 다른 방법들과 비교해 스몰셀 사용자 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 전송 용량이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 일차원 밀폐함 내의 광대역 소음을 제어하기 위한 에너지 밀도(energy density)제어 알고리듬의 성능을 평가한다. 주파수 영역에서 최적 능동 소음 제어 필터를 설계할 경우 종종 시간 영역에서 물리적으로 실현할 수 없는 결과를 얻게 된다. 이런 문제를 피하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 문제를 해석한다. 이러한 접근 방법은 항상 물리적으로 실현 가능한 최적 제어기를 얻을 수 있게 해준다. 능동 소음 제어 시스템의 성능을 예측하기 위해 실시간 모의 실험 결과로부터 음압을 최소화 하는 것보다 에너지 밀도를 최소화 하는 것이 광대역 소음의 전역적인 감쇠(global attenuation)에 있어서 향상된 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 특정 지점에서, 검출된 에너지 밀도를 최소화할 경우 밀폐함 내에 있는 위치 에너지를 최소화하는 방법에서 얻을 수 있는 결과와 유사한 정도의 소음 전역 감쇠를 얻을 수 있었다. 그리고 음압 자승 제어 방법과는 달리 에너지 밀도 제어 방법은 일차원 음장에서 사용하는 경우 오차 센서의 위치에 영향을 받지 않음을 알 수 있다. 본 논문은 또한 에너지 밀도 제어 알고리듬의 실제 구현시에 일반적으로 사용되는 두 개의 센서를 사용하는 구현 기술을 살펴보고, 이 기술이 큰 성능 저하 없이 에너지 밀도 제어 알고리듬을 구현할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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