본 논문에서는 MC-FRUC(Motion Compensated Frame Rate Up-Conversion) 에서 사용될 수 있는 주파수 영역에서의 블로킹 현상(blocking artifacts) 검출 알고리즘을 제안한다. MC-FRUC 알고리즘은 블록 단위로 움직임 벡터를 계산하여 움직임 보상을 수행함으로써 블록 경계선 주변에서 블로킹 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 블로킹 현상 검출을 위해 보간된 영상(interpolated frame)의 주파수 성분을 분석하여 블록경계에서 블록킹 현상을 감소시킨다. 실험결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 FRUC 방법보다 더 나은 주관적 화질을 보인다. 제안한 방법은 또한 기존의 BDMC(Bi-Directional Motion Compensation) 대비 평균 약 0.45 dB PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상되었다.
수문순환 과정은 기상현상과 밀접한 관련을 가지고 서로 연관되어 있다. 이러한 연관성을 규명하여 수자원관리에 위험도를 감소시키려는 노력은 많은 분야에서 이루어지고 있으며, 주요 연구 주제가 되고 있다. 이러한 기상현상 중에서 가뭄은 여러 가지 요소가 복합되어 발생되는 것으로 알려지고 있으나 이를 설명하기에는 여전히 부족한 면이 존재한다. 가뭄을 발생시키는 몇 가지 가능한 원인으로는 E1 Nino-Southern Oscillation(ENSO)현상으로 잘 알려져 있는 비정상적인 해수면 온도의 변화나 기후 시스템의 비선형적 거동을 들 수 있다. 특히, 기후 시스템은 대개 경년 변화(inter-annual variability) 및 10년 이상의 주기(decadal variability) 특성을 가지고 있으며 가뭄 또한 경년변화의 주기 특성을 나타내고 있는 것으로 알려지고 있다. 이러한 관점에서 수문시계열을 특정 주파수(frequency)에서 고립시킨 후, 분석이 가능한 분해방법(decomposition method)을 통해 보다 해석적으로 접근하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 Wavelet Transform분석을 도입하였으며 통계적으로 유의한 성분을 시계열로부터 추출하여 가뭄과 기상인자와의 변동성 분석을 실시하였다.
기초과학과 공학의 다양한 분야에서, 신호와 시스템을 정확하게 표현하고, 신호의 공간적, 시간적 변화로부터 유용한 정보를 획득하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 이러한 분석 방법들에서, 신호를 주파수 성분들의 조합으로서 표현하는 퓨리에 변환은 가장 많은 분야에서 응용되고 있다. 그러나 퓨리에 변환은 시간 정보를 고려하지 않는 변환으로서 응용의 한계성을 지니고 있으므로 이를 극복하기 위해, 웨이브렛 변환을 비롯한 다양한 방법들이 제시되었다. 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 신호를 시간-스케일 공간상에서 표현하는 변환으로서, 다중해상도 분석이 가능하며, 응용환경에 따라 다양한 형태의 함수를 정의할 수 있다. 따라서 본 논문에서 신호의 특징을 검출하기 위해, 퓨리에 변환의 기저함수를 사용하여 웨이브렛 스펙트럼을 분석하였다.
본 논문의 목적은 측정된 뇌자도 신호의 잡음제거 및 분석을 목적으로 하는 뇌자도 신호처리 시스템의 개발이다. 뇌자도 신호의 크기는 매우 작고 외부 노이즈 환경에 민감하게 반응하기 때문에 다양한 신호처리 기법을 이용하여 뇌자도 신호의 신뢰성을 높이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 40채널 SQUID 시스템을 이용하여 뇌에서 발생하는 자기 신호를 측정하고, 측정된 데이터에 존재하는 노이즈 성분을 선형필터와SQUID 시스템의 레퍼런스 채널을 이용하여 제거하며, 이를 분석하는 뇌자도 신호처리 시스템을 개발하였다. 실제로 청각자극을 이용하여 뇌자도 신호를 측정, 분석 함으로써 개발된 뇌자도 신호처리 시스템의 신뢰성을 확인하였다. 또한 측정한 뇌자도 신호에서 주파수 대역에 따른 뇌자도 신호의 분포를 Map으로 구성하였으며, dipole source의 위치를 표시하였다.
복합재 연소관의 수압/AE 시험의 성공적 수행을 위한 핵심 과제중의 하나는 수압으로 인해 방출되어 연소관을 통해 전파하는 탄성파의 특성을 분석함으로써 수압/AE 시험시 감지해야할 탄성파의 최적 성분을 결정하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 대칭 적층 구조를 갖는 복합재 연소관에 광대역 초음파를 발진시키고 전파방항과 거리를 변화시킨 105지점에서 광대역 음향방출 센서를 이용하여 복합재 내를 전파한 탄성파를 수신하고, 그 특성(주파수, 전파거리, 전파속도)을 분석하였다. 이와 같은 실험을 내부가 비어 있는 연소관과 내부를 물로 채우고 수압을 가한 연소관에 대해 반복 수행함으로써, 수압이 탄성파의 전파특성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 수압/AE 시험시 검출할 탄성파의 최적 성분을 결정하였다.
본 논문은 3상 NPC형 3레벨 인버터의 과변조 SVPWM 기법과 변조비에 대한 출력전압의 고조파를 분석하였다. 3상 NPC형 3레벨 인버터는 SVPWM을 적용하여 선형영역을 0.907까지 확장하였고 과변조 영역에서는 푸리에 급수에 의한 추종전압의 보상기법을 적용하여 6 스텝영역까지 운전할 수 있도록 하였다. PWM 형태인 출력전압의 고조파 특성분석에는 PD방식의 멀티 캐리어 기법에 대하여 이중 푸리에 급수를 적용하여 해석하였다. 시뮬레이션은 PSIM을 사용하여 구현하였고 3레벨 인버터의 영역도의 각 영역에 대해서 고조파의 특성을 확인하였다. NPC형 3레벨 인버터의 고조파 분포는 선형영역에서는 캐리어 주파수의 측대 고조파가 분포되고, 과변조 영역으로 넘어가면서 기본파에 의한 고조파 성분이 점차 증가하고 캐리어 주파주의 사이드 밴드의 고조파 성분은 감소함을 확인하였다. 본 논문에서의 고조파 해석을 검증하기 위하여 동일한 조건에서 시뮬레이션과 실험을 수행하였다.
대용량 고속 광대역 전송에 적합한 OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 통신 시스템에서 위상 잡음에 의해 발생하는 ICI(Inter-Sub-Carrier-Interference)는 부반송파 사이의 직교성을 깨뜨려 시스템 성능을 현저히 저하시킨다. 본 논문에서는 ICI 제거 기 법과 안테나, 시간, 주파수 다이버시티를 혼합한 새로운 STFBC(Space Time Frequency Block Coding) 방법을 이용하여 ICI를 효과적으로 제거한다. 먼저 위상잡음 선형 근사화 기법을 이용하여 제안한 STFBC OFDM 시스템에서 발생하는 CPE(Common Phase Error) 성분과 ICI 성분을 분석하고 PLL(Phase Locked Loop) 위상잡음에 의해 발생하는 시스템 성능 저하를 비교 분석하기 위하여 CIR(Carrier to Interference Ratio), PICR(Peak Interference to Carrier power Ratio) 그리고 BER(Bit Error Rate)을 토론한다. 분석 결과 제안한 STFBC 방법에서는 ICI를 뚜렷이 제거할 뿐만 아니라 기존의 STBC(Space Time Block Coding), SFBC(Space Frequency Block Coding) 등 다이버시티 코딩 기법에서 나타나는 SCI(Self Channel Interference)를 효과적으로 피면할 수 있다.
본 연구에서는 연속음성에서의 장시간 jitter 성분 측정 방법에 대해 고찰하였다. 기존의 jitter측정방법으로는 지속 발성한 모음을 대상으로 변동성을 측정하는 방법을 주로 사용하여왔다. 문장음성 등 연속음성의 경우는 문장에 따른 운율정보의 영향으로 기존의 측정법으로는 왜곡이 발생하게 된다. 이에 연속 발성에 대해 운율정보의 피치 변동을 상쇄시키는 방법을 제안하고자 한다. 피치 변동을 제거하는 방법으로는 분석구간내에서의 피치 변동을 다항식 보간법에 의해 변동 경향을 대표하는 곡선을 구하고 그 곡선을 기준으로 변이를 제거하였다. 이후 변이가 제거된 피치의 궤적으로부터 jitter를 측정하는 방법을 적용하여 피치 주파수의 변동성을 측정하고 기존의 지속모음에 의한 측정 방법과 비교하였다. 제안한 방법의 효용성 측정을 위해 Kay Pentax MEEI DB의 음성 표본을 사용하였다. 통계분석 결과 제안된 방법에 의해 연속음성으로부터 측정한 jitter 값은 동일 화자의 지속모음으로부터 측정한 파라미터 값과 유사한 변동성을 보여 주었다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
고체함량을 변화시킨 NiCuZn 페라이트 페이스트를 사용하여 스크린 인쇄법으로 7.7$\times$4.5$\times$1.0 nm 크기의 칩인덕터를 제조한 후, 페라이트 페이스트의 고체함량에 따른 수축률, 소결밀도, 미세구조, 계면반응 등의 물리적 특성 및 자기적 특성 변화를 분석하였다. 조온소결을 위하여 attrition milling 공정을 통하여 미세분말을 준비하였으며, 소결온도는 880~94$0^{\circ}C$로 변화시켰다. 90$0^{\circ}C$에서 2시간 열처리된 페라이트 후막의 소결밀도는 고체함량이 50,55,60%로 증가할수록 5.12,5.14,5.18g/㎤로 증가하였으며, 이에 따라 칩 인덕터 시편들의 주파수 10 MHz에서 L값이 2.1,2.3,2.5 $\mu$H로 커졌다.Q값은 소결밀도 증가에 의한 Q값 증가효과와 아울러 입자가 커짐에 따른 반대효과로 인하여 고체함량에 따라 87,90,94로 큰 변화가 없었다. 페라이트 페이\ulcorner의 고체함량 및 소결온도와 무관하게 Ag 성분의 페라이트 쪽으로의 확산현상은 나타나지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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