혼성신호 회로에 발생할 수 있는 각종 파라메트릭 폴트를 검사하기 위한 새로운 기법을 제안한다. LFSR에서 발생하는 랜덤신호를 사용하여 테스트 입력으로 사용하며, 웨이블릿으로 테스트 출력을 분석하고 압축하는 방법을 사용한다. 웨이블릿은 테스트 출력을 다른 여러 주파수 대역으로 분석하여 각각에 대한 응답 신호를 발생시킨다. 각각의 신호는 디지털 적분기를 사용하여 압축된다. LFSR에서 발생된 테스트 입력신호는 전체 주파수 영역에서 일정한 값을 유지하게 되며 따라서 multi-frequency 응답을 발생시켜 준다. 제안된 방법은 실험을 통하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 단일 주파수 망(Single Frequency Network: SFN)으로 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송을 서비스하기 위한 간섭 제거 디지털 동일 재생중계기(Interference Cancellation Digital On Channel Regenerative Repeater: IC-DOCR)에 대한 실험실 테스트 결과를 기술하고, 그 결과를 분석한다. IC-DOCR 실험실 테스트는 수신부 테스트, 송신부 테스트, 그리고 궤환 제거 테스트로 구분된다. 수신부 테스트는 랜덤 잡음, 단일 에코, 다중경로 앙상블, 인접 채널 테스트 등을 포함하고, 송신부 테스트는 대역외 방사, 송신신호의 품질, 위상 잡음 테스트 등을 포함한다. 실험실 테스트 결과에 의하면, IC-DOCR은 수신신호 보다 28dB가 높은 궤환 신호를 제거할 수 있으며, 랜덤 잡음에 대한 TOV(Threshold Of Visibility)는 17.8dB이다. 또한 송신부 출력 신호는 미국의 FCC(Federal Communications Commission)규격을 만족하고, SNR 30dB 이상의 송신신호 품질을 유지한다.
칩의 집적도에 비레한 테스트 문제의 원초적인 해결은 VHDL등으로 기술되는 상위기능 수준에서부터 고려되어야 한다. 본 논문에서는 상위수준의 기능정보에서 테스트점을 삽입 제어흐름(control flow)를 변경하여 고집적 회로의 고장점검도를 증진시키는 기술을 소개한다. while 푸프와 if-then-else 제어문에 AND 및 OR 타입 등의 테스점을 삽입하여 내부 신호의 조정도를 최적화시킨다. 랜덤패턴 시뮬레이션을 벤치마크 회로에 적용 각 변수의 조정도를 산출하여 테스트점의 종류 및 삽입할 위치를 결정하였다. 본 연구에서 제안하는 상대적 랜덤도에 의하여 VHDL 코드에 단일 테스트점을 삽입 합성한 결과 게이트 수준회로에 대한 고장점검도가 최대 30% 까지 증진됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송 방식을 사용하는 등화형 동일 채널 중계기(Equalization Digital On-Channel Repeater: EDOCR)에 대한 실험실 테스트 결과를 기술하고, 그 결과를 분석한다. 캐나다 CRC(Communications Research Centre)에서 수행된 EDOCR실험실 테스트는 수신부 테스트, 송신부 테스트, 그리고 EDOCR 송수신 신호의 주파수 일치 여부 테스트로 구분된다. 수신부 테스트는 궤환 신호, 랜덤 잡음, 단일 에코, 다중경로 앙상블, NTSC와 DTV간섭 테스트 등을 포함하며, 송신부 테스트는 대역외 방사, 송신신호의 품질, 위상 잡음 테스트 등을 포함한다. 실험실 테스트 결과에 의하면, EDOCR 수신부는 $0\~11s$ 범위 내의 평균 5.5dB 궤환 또는 단일 에코 신호를 제거할 수 있으며, 랜덤 잡음에 대한 TOV(Threshold of Visibility)는 평균 18.6dB이다. 또한, EDOCR 송신부 출력 신호는 미국의 FCC(Federal Communications Commission) 규격을 만족하며, 송수신 신호의 주파수는 일치한다.
본 논문에서는 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송 방식에서의 분산 주파수 망(distributed frequency network)을 위해 개발된 분산중계기(Distributed Translator: DTxR)에 대한 실험실 테스트 결과를 기술하고, 그 결과를 분석한다. DTxR 실험실 테스트는 수신부 테스트와 송신부 테스트로 구분된다. DTxR 수신부 테스트는 dynamic range, 랜덤 잡음, 단일 에코, 인접채널 신호의 간섭 테스트 등을 포함하고, DTxR 송신부 테스트는 출력신호의 품질(대역외 방사, 송신 품질, 위상잡음), 출력신호들의 주파수 일치, TxID (Transmitter Identification) 신호가 상용 수신기에 미치는 영향 평가 등을 포함한다. 실험실 테스트 결과에 의하면, DTxR 수신부는 0~17 us 범위 내의 평균 -2.5 dB의 단일 에코 신호를 제거하며, 랜덤 잡음에 대한 TOV (Threshold of Visibility)는 평균 17.5 dB이다. 또한, DTxR 송신부 출력 신호는 미국의 FCC (Federal Communications Commission) 규격을 만족하며, DTxR 출력신호들의 주파수 차이는 0.001 Hz 보다 작다.
본 연구는 디지털 오디오 데이터의 전송 및 배포과정에서 필요한 워터마크기술에 관한 것이 다. 삽입 방법은 일종의 확산 스펙트럼 방식으로 특정 Key 에 의해 생성된 의사난수신호를 인간의 가청주파수모델과 오디오 신호의 특성에 따라 조작 한 후 삽입하게 된다. 이러한 주파수 조작은 데이터 은닉의 inaudibility 와 audio compression에의 견고성을 위하여 필요 한 사항이다. 워터마크 추출과정에서는 일정한 길이의 오디오 신호 앙상블 평균을 구하고, 이 신호와 워터마크와의 상호 상관함수를 구하여 워터마크의 삽입 유무를 판단하게 된다. 알고리즘의 테스트 결과 본 기술은 오디오 압축 및 오디오 조작에 강인한 것으로 나타났다.
본 논문은 천이 검출기를 이용하여 아날로그-디지털 변환기(ADC)의 정적 파라미터를 테스트 하는 내장 자체 테스트 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ADC의 정적 테스트에서 가장 널리 사용되는 히스토그램 방법을 대체할 수 있다. 입력되는 테스트 신호는 상향 램프 신호를 사용하며 오프셋, 게인, INL(Integral Non-Linearity), DNL(Differential Non-Linearity)과 같은 정적 파라미터를 테스트 할 수 있다. 제안하는 방법은 실제 테스트 환경에서 랜덤 노이즈에 의해 발생할 수 있는 천이 구간 문제를 해결할 수 있으며, 테스트 스펙으로 주어지는 오차 허용 범위의 다양한 경우에 대해서 효율적으로 테스트를 수행할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 정적 테스트를 올바르게 수행하는 것과, 기존 방법에 비해 하드웨어 오버헤드가 줄어드는 것을 보여준다.
본 논문에서는 블루투스 기저대역에 적용하기 위한 상관기와 액세스 코드 생성모듈의 설계에 대해 다룬다. 상관기와 액세스 코드 생성 모듈은 블루투스 유닛 사이의 연결설정과 패킷판별, 클록 동기화를 수행한다. 상관기 모듈은 1Mb/s 전송속도를 가지는 입력신호에 대해 슬라이딩 윈도우 상관을 취하여 유용한 패킷판별과 클록 동기화를 행하며, 그 구성은 Wallace tree 구조의 CSA(Carry Save Adder)와 임계 값 판별기로 구성된다. 액세스 코드 생성모듈은 블루투스 표준안에서 제시한 4단계의 생성과정에 따라 설계하였으며 BCH(Bose-Chadhuri-Hocquenghem)순회 부호기(cyclic code)와 제어장치로 구성된다. 의사 랜덤 시퀀스는 동기화 문제를 해결하기 위해 임의의 저장장치에 저장된 형태로 사용하였다. 본 논문에서 제시한 상관기와 액세스 코드 생성모듈은 하드웨어 묘사언어인 VHDL로 설계되었으며 시뮬레이션 및 테스트를 위해 Xilinx FPGA를 사용하여 검증하였다. 설계된 회로의 합성결과는 치대 4.689ns의 임계지연과 최대 7-bit까지의 상관허용 오차를 보여준다.
피부 저항을 이용한 생체 신호는 스트레스성 질환에 따라 각각 다른 특성을 보이고 있으며 이 특성을 이용하여 스트레스성 질환을 진단하는 생체진단 장비들이 개발 되었으며, 장비들은 피부 저항 측정기에서 측정한 신호를 해석하기 쉽게 출력해주며, 그 분야의 전문가는 출력 신호를 직접 보고 어떤 스트레스성 질환의 가능성이 높은지를 판단하게 된다. 하지만 각 측정 대상자에게서 측정된 생체 신호를 분석하여 측정 대상자가 어떤 스트레스성 질환을 가지고 있는지를 사람이 정확히 판단하기는 매우 어려울 뿐만 아니라 판단의 결과가 잘못될 가능성도 매우 높다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 머신러닝 기법을 이용하여 측정된 신호가 어떤 스트레스성 질환의 신호에 해당하는지를 판단하는 기능을 구현하였다. 측정 장비의 낮은 컴퓨팅 능력을 고려하여 분류 기법은 SVM을 사용하였으며, 훈련 데이터와 테스트 데이터는 13개의 질환을 중심으로 오차범위 5를 사용하여 각 질환 당 1,000개를 랜덤하게 생성하여 사용하였다. 모의실험 결과에서 90% 이상의 판단 정확도를 보였으며 앞으로 측정 장비가 실제로 환자들에게 적용되면 다시 생성된 데이터로 분류기를 재훈련 할 수 있게 구성하였다.
본 연구에서는 사용자 본인(선수)의 일렉트릭 소드 및 커넥터를 활용하여 훈련이 가능한 Plug&Play 방식의 실시간 펜싱 반응시간 측정장치를 개발하였다. 측정장치는 훈련인형의 상체 뒤쪽에 봉을 통해 연결 배치하여 회전이 가능하도록 하였으며, 인형몸체와 헬멧, 측정장치, 릴 신호연결부 선수의 일렉트릭 소드 및 커넥터가 폐회로를 구성하여 동작하도록 개발하였다. 측정장치는 랜덤 신호(빛, 소리)를 제시한 후 공격이 이루어질 때까지의 반응시간을 측정하여 실시간으로 선수에게 제공하게 된다. 대표팀 코치 및 선수의 파일럿 테스트 및 피드백을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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