일산복합화력발전소 소내 중요설비에 전력을 공급하는 무정전 전원장치의 출력측 전압파형의 종합 왜율을 IEEE 출력기준인 5%로 억제하여 설비의 안정적 동작을 확보하기 위하여 고조파 분석을 행하였다. 일산복합의 무정전 전원장치는 제어전원공급용으로서 부하가 콘덴서 입력형 정류기의 특성을 갖고 있으므로 3, 5, 7차의 주요 고조파를 포함하고 있다. 따라서 이들 각각에 대하여 부하측에서 본 무정전 전원장치의 임피던스를 작게 하여 전압종합왜율을 5%이하로 낮추어야 한다. 무정전전원장치의 출력전압, 전류 취득 자료를 분석하여 해당 차수의 고조파 제거와 역류개선을 위한 동조필터의 커패시터와 리액터의 용량을 결정하는 방법을 정리하였다.
Driving sound is an effective element to promote the product identity of a vehicle by providing customers with attractive sound which reflects the concept of a vehicle. Recently, major automakers are focusing on the target sound setting so that the sound can represent the brand image as well as the unique concept of a vehicle. In this study, a new method of target setting for the driving sound will be introduced based on using formant filter and musical harmonics characteristics. In addition, a target sound suggested from this method will be realized and verified by using active noise control in vehicle.
본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 획득하는 초고 해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상을 이용한 초고해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 기반의 다양한 방법이 제시되었으나 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 다양한 초고해상도 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 주어진 영상의 전, 후의 다수 프레임을 정하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 이용하여 프레임들의 부화소(sub-pixel)를 구한 뒤에, 부화소 정밀도의 움직임 추정을 통하여 보다 정확한 고주파성분을 복원하고자 한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 고등차수(bi-cubic)보간법 보다 선명한 영상을 획득할 수 있었다.
의료영상 이미지에서 이상유무 등 진단능력을 향상시키기 위해 2D 웨이블릿 변환을 이용하여 그레이 이미지를 의사컬러로 향상하기 위한 연구이다. 웨이블릿 필터설계는 변환된 영상데이터의 블록킹을 줄이기 위해 차수가 높은 다우비치 8차 웨이블렛 함수을 사용하여 필터함수를 구성하였고, 저주파 성분과 고주파 성덕, 대역통과 성분으로 각각 분리하여 R, G, B 이미지의 성분으로 매핑하여 의사 컬러 이미지로 향상하였다. 의사컬러로 향상된 이미지는 그레이 이미지에 비해 결함 유무를 빠르게 구분할 수 있어 신속한 진단이 가능하고,. 웨이블릿 변환을 이용함으로서 기존의 주파수변환 기법에 비하여 변환과정을 간소화 할 수 있다.
The early detection of the bearing defects in rotating machinery is very important since the critical failure of bearing causes a machinery shutdown. However it is not easy to detect the vibration signal caused by the initial defects of bearing because of the high level of random noise. A signal processing technique, called the adaptive line enhancer(ALE) as one of adaptive filter, is used in this study. This technique is to eliminate random noise with little a prior knowledge of the noise and signal characteristics. Also we propose the optimal methods fir selecting the three main ALE parameters such as correlation length filter order and adaptation constant. Vibration signals f3r three abnormal bearings, including inner and outer raceways and ball defects, were acquired by Anderon(angular derivative of radius on) meter. The experimental results showed that ALE is very useful f3r detecting the bearing defective signals masked by random noise.
본 논문에서는 Jue Chang 과 John R. Glover 가 1993년에 제안한 회귀적 적응 주기 신호 검출기[1]를 소개하고 이를 구현하기 위한 최적의 실시간 알고리즘을 제안하여 회귀적 주기 신호 검출기의 실용적인 응용 예를 제시하였다. 회귀적 적응 주기신호 검출기(FALE:Feedback Adaptive Line Enhancer)는 기존의 적응 주기 신호 검출기에 회귀 경로를 달아줌으로써, 필터 차수를 같게 했을 때 낮은 신호 대 잡음비 환경 하에서 더 높은 필터 이득과 더 낮은 추정 오차를 얻을 수 있다. 회귀 경로를 통해 들어오는 필터 출력 신호는 회귀 이득 상수 값에 따라 전체 시스템의 성능이 달라지므로 최적의 회귀 이득 상수를 찾아내는 것이 중요하며 이는 회귀 이득 상수를 변화시키며 최적의 결과값(최소 추정오차)을 유도하는 실험을 통해 얻을 수 있다. 한편, 이를 구현하는 문제에 있어서는 일잔 최적의 회귀 이득 상수 값이 정해지면 회귀 이득 상수가 초기 값으로부터 최적 값에 도달하는 변화율과 변화 유형이 시스템의 실시간 구현 및 성능에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 실험을 통해 최적의 구현 알고리즘을 찾아냄으로써 Jue Chang 과 John R, Glover가 제시한 이론적인 수렴율과 수렴 성능을 유지하면서 실시간으로 동작하는 시스템을 구현하고 모의실험을 통한 성능분석 결과를 제시하였다.
본 논문에서는, 피사계심도가 낮은 카메라로 획득한 영상에서 초점이 맞는 부분과 그렇지 않은 부분을 나누는 새로운 초점 정량화를 설계하고 초점 정량화에 기반한 decision map을 이용하여 획득한 영상과 위너필터링으로 복원한 영상의 정합을 통해 영상의 피사계심도를 확장하였다. 기존의 초점 정량화 방법은 고주파 성분의 크기에 따라서 초점 정량화를 수행하므로 초점이 맞지 않은 부분에 고주파 성분이 있는 경우 성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 효과적인 대역필터를 설계하였으며 제안하는 방법이 기존에 방법에 비해서 성능이 우수함을 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증하였다.
It is very important to detect the bearing defects in rotating machinery since the critical failure of bearing cause a machinery shutdown. However it is difficult to detect the vibration signal resulting from the initial defects of bearing because of the high level of broadband noise. A signal processing technique, called the adaptive line enhancer(ALE) as one of adaptive filter, is studied in this work. This technique is to eliminate broadband noise without a prior knowledge of the noise and signal characteristics. Also we propose the optimal methods for selecting the three main ALE parameters such as correlation length, filter order and adaptation constant used in the adaptative process. Vibration signals for three abnormal bearings, including inner and outer raceways and ball defects, were acquired from Anderon(angular derivative of radius on)meter. The experimental results showed that the proposed technique can reliably detect the bearing defective signals masked by broadband noise.
본 논문에서는 nonconstant modulus 신호를 대상으로 채널의 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화기를 가변 적응 스텝 크기를 적용하지 않고 2단의 직렬 연결 형태로 구현하여 수렴 속도를 개선할 수 있는 mMMA (modified MMA)에 대하여 다룬다. 적응 등화기는 유한 차수의 탭 지연선에 의한 단일 디지털 필터로 구현되므로, 논문에서는 이를 2단의 직렬 연결 필터로 구현한 후 각 단에서는 MMA와 동일한 알고리즘으로 오차 신호를 얻은 후 필터 계수를 갱신하게 된다. 따라서 첫단에는 빠른 수렴 속도를 결정하며, 두 번째단에서는 첫단의 출력에 포함되어 있는 잔류 isi양을 최소화시키도록 탭 계수를 갱신한다. 이때 1단 시스템과 2단 시스템은 동일한 차수의 필터가 되도록 조정하면서 적응 등화 성능을 비교하였으며, 성능 비교를 위한 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 2단의 FIR 구조를 갖는 mMMA가 1단의 기존 MMA보다 등화 잡음에 의한 성상도를 제외한 모든 성능 지수에서 우월하며, 수렴 속도는 1.5~1.8배 정도 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 이동통신 단말기의 음성부호화기에 탑재할 수 있도록 TeakLite DSP Core를 이용한 음향반향제거기(Acoustic Echo Canceller)를 실시간으로 구현하였다. 음성부호화기에서 음향반향제거기가 사용할 수 있는 연산량의 제한때문에 적응필터는 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 FIR 필터를 사용하였다. 먼저 음향반향제거기를 부동소수점 C-언어로 구현한 다음 고정소수점 시뮬레이션을 통하여 고정소수점 연산으로 바꾸었다. 그리고 고정소수점 연산 결과를 기반으로 어셈블리 언어로 프로그램을 작성하고 최적화 과정을 거쳐 실시간으로 동작하도록 하였다. 최종적으로 구현된 반향제거기는 프로그램 메모리가 624 words이고 데이터 메모리는 811 words이었다. 샘플링 주파수를 8 ㎑로 하였을 때, 32 msec의 반향경로 지연시간에 해당되는 256 차수의 필터를 이용한 경우에는 14.12 MIPS의 연산량을, 16 msec의 반향경로 지연시간에 해당되는 128 차수의 필터를 이용한 경우에는 9.00 MIPS의 연산량을 필요로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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