본 연구에서는 배전선로의 내부 부식을 진단하는 방법이 미흡하여 예기치 못한 사고가 빈번히 발생하는 현실을 감안하여 이에 대한 대책으로 와류탐상법을 이용하여 배전선로의 내부 부식 신호를 검출한 후, 와류 탐상 신호가 매우 민감한 신호임을 고려하여 내부 부식에 대한 보다 정확한 분석을 할 수 있도록 패턴 해석 방법인 군집화기법을 이용하여 와류 탐상 신호에 대한 시뮬레이션을 수행하였으며, 배전선로의 열화 정도를 제시하기 위해 물성 변화 및 인장력을 각각 조사하였다.
본 논문에서는 동기식 광전송망인 SDH와 SONET망의 동기화를 위해 적용되는 포인터 해석기의 FPGA 구현을 다룬다. 설계된 포인터 해석기는 포인터 추출 모듈과 포인터 해석 모듈로 구성된다. 포인터 추출 모듈은 6480진 카운터, 시프트레지스터, 포인터 워드 동기화 블록으로 구성되며, 51.84 Mb/s AU-3/STS-1 프레임 데이터에서 프레임 동기신호에 의해 H1, H2 포인터 워드 값을 찾고 이를 8 분주하여 바이트 레벨의 6.48 Mb/s로 동기화 시킨다. 포인터 해석 모듈은 majority vote, 포인터 워드 유ㆍ무효 검사, 포인터 정렬판단, NORM, AIS, LOP 상태 검사 블록들로 구성되며, 포인터 추출 모듈에서 추출한 동기화된 포인터 워드를 포인터 상태 천이 알고리즘에 의하여 주요 포인터 상태인 LOP, AIS, NORM으로 해석하고 포인터 정렬을 판단한다. VHDL로 설계하여 Xilinx Virtex XCV200PQ240 FPGA 칩으로 구현된 포인터 해석기의 시뮬레이션 결과는 프레임 데이터에서의 포인터 워드의 정확한 추출과 추출된 포인터 값에 따른 각종 포인터 상태를 판단함을 보여주었다. 본 논문에서 제시한 포인터 해석기는 광전송시스템의 수신 종단노드에서 155 Mb/s STM-1/STS-3 프레임의 포인터 해석을 위해 적용할 수 있어 SDH와 SONET망 모두에 활용할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 초고주파 탐색기 신호처리부의 방열설계 과정을 연구하였다. 신호처리부는 고온환경조건과 초기고장배제시험 조건을 고려하여 설계되어져야 한다. 우선, 신호처리부의 열적 신뢰성 검증을 위하여 전산 열해석을 수행하였으며, 해석 결과를 바탕으로 열적으로 취약한 소자에 방열 블록을 적용하였다. 이 기술은 방열블록이 각각의 소자의 열 부하를 조절하기 때문에 효율적인 방열을 할 수 있게 된다. 다음으로 전산모델 결과와 실험 결과를 검증하였으며, 이를 통하여 신호처리부의 열적 신뢰성을 확인하였다. 또한 실험결과와 해석결과의 최대 온도차가 약 $2^{\circ}C$ 임을 알 수 있다.
본 연구에서는 함정 신호해석 연구에 필요한 해양기상환경 자료의 표본추출에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 한국 기상청으로부터 품질검사가 완료된 최신의 해양 기상자료를 수집하고, 측정 자료의 가용 구간을 설정하여 이상치를 제거하였다. 품질검사와 이상치를 제거한 자료는 함정 신호의 확률론적 해석을 위해 지정학적 위협과 부이의 유효면적을 고려하여 단순임의추출법을 통해 축소되었다. 이후 표본의 크기는 모집단의 크기와 신뢰수준 95%를 고려하여 100, 200 그리고 400개로 설정하였으며, 상관관계가 높은 수온과 기온을 기준으로 하는 2차원 층화추출법으로 최종표본을 추출하였다. 추출 표본은 제곱오차의 합과 신뢰구간을 추정하고 이를 비교하여 함정의 확률론적 신호해석을 위해 필요한 해양기상조건의 크기를 제시하였다.
본 연구는 환자의 근육 상태를 표면 근전도(EMG, Electrocardiogram)를 통해 정량적으로 평가한 결과를 기반으로 적응 전기치료를 수행 시, 근전도 정량평가에 영향을 주는 심전도 신호를 독립요소 해석(ICA, Independent Component Analysis)을 이용하여 획득된 신호로부터 분리함으로써, 정확한 근전도 정량평가를 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 실험 방법은 소스(source)를 근전도와 심전도 2개로 가정하고, 4 채널을 통하여 획득된 신호를 10 Hz-500 Hz의 대역통과 필터를 이용하여 필터링한 후, 1000 sample/sec로 샘플링하여 센서로 사용하였으며, JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices) 알고리즘을 통하여 근전도 신호와 심전도 신호를 분리하였다. 알고리즘의 permutation ambiguity와 scaling ambiguity 특성 문제를 해결하기 위하여, 분리된 신호의 주파수 분석을 통하여 심전도와 근전도 신호로 구분하였으며, 인식된 근전도 신호의 크기를 센서 신호를 기준으로 복원하였다. 결론적으로 아날로그 및 디지털 필터와 달리 근전도의 신호의 왜곡을 극소화하면서도 심전도 신호를 분리해 냄으로써, 근전도를 통한 근육상태의 효과적인 평가가 가능하게 되었다.
본 논문에서는 다층구조물에 초음파를 입사시켰을 때 반사된 신호를 켑스트럼 기법으로 신호처리하여 각 층의 임피던스 변화를 해석하였다. 이를 위하여 각 층에서 반사된 초음파 반사신호에 삼중 켑스트럼 기법을 적용하여 최대 진폭과 극성을 구하고 이러한 값으로 각 층의 반사계수를 산출하므로써 임피던스를 구할 수 있었다. 실험을 위하여 얻어진 반사신호를 켑스트럼 처리하여 임피던스를 측정한 결과 이론치와 잘 일치하였다.
이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 축정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.
표적 상태추정은 소나 신호처리의 중요한 문제이다. 본 연구에서는 모노펄스 소나의 표적정보를 이용한 표적 상태추정에 공분산 해석기법을 적용하여 상태추정 성능을 향상시켰다. 앞서 개발된 MOST신호 합성기법으로 모의 표적신호를 발생시켜 신호대 잡음비의 변화에 따른 조건에서 제시된 기법의 성능을 평가하였다.
선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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