클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 각 포인트가 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva (GG)의 방법 을 적용하여 PFCM을 확장한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 사실을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
기체에 대한 영상처리 기술은 그 응용 분야가 매우 넓고, 그에 따른 산업적 · 경제적 중요성도 증가되게된다 한 예로서 자동으로 공장오염 감시나 산불감시등에 사용되는 영상기기에 곧바로 기체에 대한 영상처리 기술들이 필요하다. 그러나 기체는 고체와는 다른 다음과 같은 특성들을 가지고 있다. 첫째, 고체의 경우 물체의 경계선이 비교적 분명하지만, 기체의 경우 하나의 기체 내에서도 밀도 분포가 다르기 때문에 그 경계선에서도 밀도가 불규칙하여서 기체의 경계선을 정확히 정의하기 힘들다. 둘째, 기체 분석을 위한 영상들은 대체로 잡음이 많고, 기체의 크기에 비하여 해상도가 낮다. 따라서 기체 영상은 픽셀(Pixel) 단위로 분석 처리하기가 어렵다. 위와 같은 기체가 가지는 특성 때문에 고체에 대한 영상 처리 기술을 기체에 직접적으로 적용하기는 불가능하다. 본 연구에서는 화상 데이터에서 기체를 감지하여 추적하는 시스템을 개발하고자 한다.
본 논문은 잡음 환경하에서 특징 벡터의 차원 축소를 통한 음성 구간 검출에 관한 연구이다. 음성/비음성 분류는 통계적 모델을 이용한 분류-기반 방법을 사용한다. 검출기에서 실시간 적응화를 위해 우도-기반의 특징 벡터에 대한 차원 축소 방법을 제안한다. 이 방법은 음성/비음성 클래스에 대한 가우시안 확률 밀도 함수에 의한 비선형적 우도값을 새로운 특징으로 취하는 방법이다. 음성/비음성 결정은 우도비 검증(Likelihood Ratio Test)의 방법을 이용하며, LDA(Linear Discriminant Analys)에 의한 축소 결과와 성능을 비교한다. 실험 결과 제안된 차원 축소 방법을 통하여 2차원으로 축소된 특징 벡터가 고차원에서의 결과와 대등함을 확인하였다.
본 논문에서는 전파형 ZVT-PWM 승압형 컨버터를 제안한다. 보조 스위치를 전파형 모드에서 동작을 시킴으로써, 기존의 컨버터에서 보조 스위치가 턴-오프 순간에 하드 스위칭(hard switching)을 하는 반면에 제안된 컨버터는 수동 및 능동 소자를 추가하지 않고 보조 스위치의 턴-오프 손실과 스위칭 잡음(noise)을 줄였고 그리고 고전력 밀도 시스템을 구현할 수 있다.
Experimental study on the control of randomly disturbing system is conducted. External and internal disturbances are imposed to the system in combined manner. A vertical propeller system exposed horizontal weak turbulent air flow is chosen as an experimental model. The aim of the control system is to maintain the angular position of vertical propeller in parallel to air flow. Trajectory Tracking Stochastic Controller (TTSC) is designed to ensure system's stability while following system command. The Trajectory Tracking Stochastic Controller is composed of two controller, one is stochastic controller to suppress internal random noise and the other one is trajectory-tracking controller to follow the command having random noise. The proposed hybrid controller, TTSC, shows remarkable performance in pitch control of vertical propeller system in wind-tunnel test
The error intensity models for the ML estimation of a signal parameter have been developed in a companion paper [1]. While the methods described in [1] are applicable to any estimation problem with continuous parameters, our main application in this paper is the time delay estimation, and comparisons among the models derived in [1] (i.e. LC, LM, and ALM models)have been made. We first consider the case where only additive Gaussian noise is involved, and then the shot noise environment where coherent impulsive noise is also involved in addition to the Gaussian noise. We compare the models in terms of the probability of error, MSE(Mean Squared Error), and the computational complexity, which are the most important performance criteria in the analysis of parameter estimation. In conclusion, the ALM model turned out to be the most adequate model of all from the viewpoints of the criteria mentioned above.
최근 자동차, 항공기 등 연소과정을 수반하는 산업이 발전함에 따라 연소환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 그런데 연소환경을 접촉식 방법으로 측정하게 되면, 측정기기가 연소환경에 영향을 주기 때문에 정확한 측정을 하기는 어렵다. 그래서 레이저를 이용한 비접촉식방법이 활용되고 있으며,$^{(1)}$ 그 중에서 LIGS(laser induced grating spectrosopy)나 DFWM(degenerate four wave mixing)$^{(1)}$ 은 신호대 잡음비가 높기 때문에 미세량으로 존재하는 분자를 검출하는데 유용할 뿐만 아니라 2차원 영상수집도 가능하다. 또한 LIGS의 시분해 신호를 분석하면 연소장내의 온도와 입자의 밀도 등을 산출할 수 있다. 본 실험에서는 대기압에서 불완전 연소장의 soot에 대한 신호를 수집, 분석하여 화염 위치에 따른 온도 변화와 soot의 농도 등을 정량적으로 조사했다.$^{(2)}$ (중략)
NSOM(Near-field Scanning Optical Microscopy) 조화 진동자(Tuning fork)와 광섬유 탐침을 결속시켜 미소신호를 검출하여 증폭과 잡음을 제거하기 위한 Pre-amplifier의 설계 및 제작과 더불어 시료-탐침간 거리를 파장보다 짧게 유지시키는 Shear force 검출, 효율적인 시료-탐침 거리유지 알고리즘 구연 및 탐침을 시료 표면에서 일정한 거리를 안정적으로 유지하도록 제어 및 시료의 높이 정보를 얻어내는 시스템을 설계 및 제작하였다. 또한 ����$CO_2Laser$를 이용한 Heat Pulling 장치개발을 통해 탐침을 제작, LabVIEW를 통해 개별적인 시스템을 하나로 통합하여 AFM 테스트 시료인 SiO 샘플의 표면 형상을 측정하였다.
본 논문에서는 two-ray 시간선택성 레일레이 페이딩 채널상에서 DPSK 신호를 차동검출 (differential detection)할 때 심볼에러율을 분석한다. 현재까지 수행된 많은 연구는 주파수 선택성 페이딩 채널 및 단일 경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 하였고, 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 한 예는 극히 드물다. 또한 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 가장 간단히 모델링 할 수 있는 two-ray 페이딩 채널에 대한 연구도 지금까지 수행된 예가 극히 적다. 본 논문에서는 심볼열의 형태에 따라 수신신호들간의 관계를 세가지 그룹으로 나눈 후 각각의 경우에 대하여 위상 옵셋값을 계산하는 방식을 취하였다. 이와 같이 계산된 위상옵셋과 신호대 잡음비를 인자로 하여 차동검출된 신호가 가지는 위상의 확률밀도 함수를 계산하고 이 함수를 이용하여 심볼에러율을 계산하였다. 결과로부터 two-ray 페이딩 채널의 특성을 결정짓는 지연시간과 지연신호의 전력이 증가함에 따라 위상 옵셋값 및 에러율이 모두 증가하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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