고령으로 거동이 불편하거나 목 아래 전신 마비 또는 와병 환자를 위하여 저가형 단 채널 뇌파(EEG) 측정기를 사용하여 환자의 흥분이나 불안정 상태를 인식할 수 있는 순환신경망(RNN) 기반 뇌파 인식기 모델을 제안하였다. 제한된 환경에서 GRU(Gate Recurrent Unit) 신경망을 사용한 뇌파 인식기는 <정상/안정>은 인식률 100%, <흥분/불안정>은 90%의 인식률을 보였다. 또한, 자체 개발한 생체신호 기반 호출 시스템과 연동하여 구현함으로써 적용 가능성을 검증하였다.
차량용 능동안전 시스템은 전방충돌방지, 차선이탈 경보, 차선변경 지원 등이 있으며 소형차에 도입될 정도로 대중화되고 있다. 대표적인 능동안전 시스템인 FMCW 레이더는 가격 경쟁력과 성능개선을 위해 전방과 측면용 레이더의 통합과 위상배열이나 다중 안테나의 적용이 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 차량용 FMCW레이더 시스템의 신호처리부를 저가의 DSP로 구현하기 위한 효율적인 방안들을 제안한다. PWM기반의 아날로그 변환, 계산량을 줄이는 근사화 기법, 효율적인 벡터연산 등을 제안하고 구현하였다. 구현된 신호처리 보드는 1.4ms의 펄스 반복간격에서 1024길이의 FFT 처리가 실시간 성능을 보였다. 실제 도로 실험에서 10Hz의 갱신율로 실시간 동작과 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 저가의 광통신용 단일모드 광섬유와 편광소멸기를 이용한 비편광 광섬유 자이로스코프(D-FOG)를 설계/제작하여, 성능을 평가하였다. D-FOG의 위상오차를 줄이기 위해 사용광원의 전류 및 온도 안정화 회로를 제작하여 그 성능을 분석하였다. 제작된 전류 및 온도 안정화 회로의 전류 안정도는 $200{\mu}A$ 미만, 온도 안정도는 $0.0098^{\circ}C$로 양호한 성능을 보였다. 또한, 본 논문에서 제작된 D-FOG의 회전 각속도 측정 범위는 ${\pm}50^{\circ}/s$, Scale factor error는 2.8881%로 양호한 선형성을 보였으며, zero bias drift는 $19.49^{\circ}/h$의 bias 안정도를 보였다. 이는 고가인 고복굴절 편광 유지 광섬유를 이용해 제작된 기존의 FOG에 비해 높은 가격효율성을 갖는 저가의 FOG 제자의 가능성을 보여준다.
기존의 게임기를 포함한 여러 입력장치들의 대부분이 미세한 조작과 변위의 변화, 특히 가속도와 변위의 세분화가 어려웠다. 또한 외부의 충격에 내구성이 약한 단점들이 있었다. 본 연구에서는 최근 게임기 산업에서 3차원 입력장치를 필요로 함에 따라 기존의 2차원 변위에 더해서 3차원 입력장치의 구현을 기반으로 저가형의 소형 다축load cell 센서방식을 채택하여 부분 변위의 조작, 내구성과 기존 하드웨어의 단순화 등 여러 면에서 개선이 되었으며, 보다 정밀하고 다양한 입력에 대응하기 위하여 센싱 신호처리 회로의 개선과 디지털 통신방식을 부가하였다. 본 논문에서는 이 구현을 위한 하드웨어와 소프트웨어에 대한 연구결과를 소개하고자 한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.14-22
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1998
본 연구에서는 Texas instruments 사의 저가형 부동소수점 디지털 신호 처리기인 TMS320C32를 이용하여 실시간 화자종속 음성인식 하드웨어 모듈을 개발하였다. 하드웨어 모듈의구성은 40MHz 의 TMS320C32, 14bit 코덱인 TLC32044, EPROM 과 SRAM 등의 메모리와 호스트 인터페이스를 위한 로직회로로 이루어져 있다. 뿐만 아니라 이 하드웨어 모듈을 PC 상에서 평가해보기 위한 PC 인터페이스용 보드 및 소프트웨어도 개발하였다. 음성인식 알고리즘은 C 및 어셈블리를 이용한 최적화를 통하여 계산속도를 대폭 개선하였다. 현재 인식률은 일반 사무실 환경에서 30단어에 대하여 95% 이상으로 매우 높은 편이며, 특히 배경음악이나 자동차 소음과 같은 잡음환경에서도 잘 동작한다.
비선형 반도체 전력변화장치의 사용이 급증함에 따라 전원 측에 발생되는 고조파 및 무효전력을 보상하기 위한 능동전력필터에 관한 연구가 많이 이루어져 왔으며 실용화를 위한 노력이 계속 되고 있다. 그러나 수동필터 대비 능동전력필터의 가격이 아직까지는 고가이기 때문에 이의 상용화가 더디게 진전되고 있는 추세이며, 특히 소·중용량의 능동전력필터의 제어를 위하여 디지털 신호 처리용 프로세서인 DSP(digital signal processor)를 사용하는 경우 아직까지 그 가격이 고가이기 때문에 능동필터의 제어가격을 상승시키는 요인으로 작용한다. 한편 능동전력필터의 가격을 낮추기 위해 아날로그 제어기만을 도입하는 경우 제어회로가 너무 복잡해 지고 제어의 유연성이 떨어지는 단점을 수반하게 된다. 본 논문에서는 3상 5[kVA]급 농동전력필터의 저가형 제어기를 구현하기 위해 저가의 원칩 마이크로프로세서인 80C196KC를 사용하영 디지털 제어부를 구성하며 이를 통해 보상전류 성분의 계산 및 직류단 일정 전압제어를 수행하고, 능동필터 시스템의 전류제어를 위하여 아날로글 형태의 제어기인 히스테리시스 제어기를 함께 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 보상 시스템의 특성을 해석하였으며 실험에 의해 능동전력필터의 저가화를 위해 설계된 제어기가 고조파 및 무효전력 보상을 충실히 수행함을 확인하였다.
재택건강관리 시스템은 주로 정상인들로부터 빈번하게 측정한 생체신호의 실시간 처리과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 측정되는 심전도 신호에서 DRS를 검출하기 위한 단순화된 알고리즘과 검출된 QRS의 정상과 비정상 여부만을 분류하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 기존에 사용되고 있는 실시간 QRS 검출 알고리즘을 세분화하여 단순화된 QRS 검출 알고리즘을 제안함으로서 저가형 소형 단말기에서도 사용이 가능하도록 하였다. 또한 검출된 QRS들로부터 QRS 폭, R-R 간격, DRS 형태변수를 추출하여 QRS의 정상과 비정상을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 단순화된 QRS 검출기의 성능과 정상과 비정상의 분류성능은 각각 약 99%와 96%로 나타났다. 본 논문에서 제안된 QRS 검출과 분류를 위한 알고리즘들은 복잡한 신호처리 과정이 필요치 않으므로 재택건강관리 시스템에서의 실시간 심전도처리에 사용될 수 있을 것이다
최근 산업현장에서는 생산성, 품질, 고객 만족도를 향상시키기 위해 정보통신기술(ICT)을 기반으로 한 스마트 팩토리 체제로 전환하고 있다. 스마트 팩토리를 실현함에 있어 가장 중요한 장치는 무인 반송차(AGV)이며, AGV의 도입이 증가하고 있다. 일반적으로 AGV은 범용 PLC를 이용하여 개발하고 있으나, 범용 PLC로 개발된 AGV의 가격은 고가이며, 부피 또한 크다. 한편, 산업현장에서는 작업장의 공간적 제약 때문에 소형화, 용이한 재구성 등이 가능한 저가의 AGV를 요구하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PLC 내장형 AGV 제어기의 설계법을 제안하고, 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 우수한 속도제어와 주행 정밀도(속도제어 오차=0.021[m/s], 주행자세제어의 평균오차 = 2.1[mm])를 보였다. 이와 같이 제안된 AGV 제어기를 산업현장에 적용한다면, 저비용으로 소형화와 재구성 등이 가능할 것이다.
간섭형 Fiber optic gyroscope(FOG)는 Sagnac 효과를 이용한 회전센서로 알려져 있으며, 성능 개선을 위한 연구가 수행되어 왔다. 본 논문은 개루프 방식의 FOG 개발과 FPGA를 이용한 디지털 신호처리 기술을 다루고 있다. 첫 번째 목표는 양호한 bias stability(0.22deg/h), Scale factor stability, 단일모드 광섬유를 이용한 낮은 Angle randomwalk(0.07deg/$\sqrt[]{h}$)와 저가의 중급 자이로(Pointing grade)의 설계를 목표로 하고 있다. 두 번째 목표는 광검출기의 출력신호를 고속 ADC로 직접 변환 후 디지털 신호처리를 하는 FOG용 FPGA 개발이다. 본 연구에서 사용한 Cascaded integrator-comb(CIC)타입의 데시메이션 필터는 Adder와 Shift register만으로 구성되어 적은 계산량을 요구하므로 모든 디지털 FOG 프로세서를 저가의 프로세서로도 사용이 가능하다.
본 연구에서는 Texas Instruments 사의 저가형 부동소수점 디지털 신호 처리기 (Digital Singnal Processor, DSP)인 TMS320C32를 이용하여 실시간 화자종속 음성인식 하 드웨어 모듈(VR32)을 개발하였다. 하드웨어 모듈의 구성은 40MHz의 TMS320C32 DSP, 14bit 코덱인 TLC32044(또는 8bit μ-law PCM 코덱), EPROM과 SRAM 등의 메모리와 호 스트 인터페이스를 위한 로직 회로로 이루어졌다. 뿐만 아니라 이 하드웨어 모듈을 PC사에 서 평가해보기 위한 PC 인터페이스용 보드 및 소프트웨어도 개발하였다. 음성인식 알고리 즘의 구성은 에너지와 ZCR을 기반으로 한 끝점검출(Endpoint Detection) 침 10차 가중 LPC 켑스터럼(Weighted LPC Cepstrum) 분석이 실시간으로 이루어지며 이후 Dynamic Time Warping(DTW)를 통하여 최고 유사 단어를 결정하고 다시 검증과정을 거쳐 최종 인식을 수행한다. 끝점검출의 경우 적응 문턱값(Adaptive threshold)을 이용하여 잡음에 강인한 끝 점검출이 가능하며 DTW 알고리즘의 경우 C 및 어셈블리를 이용한 최적화를 통하여 계산 속도를 대폭 개선하였다. 현재 인식률은 일반 사무실 환경에서 통상 단축다이얼 용도로 사 용할 수 있는 30 단어에 대하여 95% 이상으로 매우 높은 편이며, 특히 배경음악이나 자동 차 소음과 같은 잡음환경에서도 잘 동작한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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