Acoustic emission analysis is an effective technique for monitoring the evolution of damage in a structure. An experimental analysis on a set of reinforced concrete beams under flexural loading was carried out. A mixed AE analysis method which used both parameter-based and signal-based techniques was presented to characterize and identify different failure mechanisms of damage, where the signal-based analysis was performed by using the Hilbert-Huang transform. The maximum instantaneous energy of typical damage events and the corresponding frequency characteristics were established, which provided a quantitative assessment of reinforced concrete beam using AE technique. In the bending tests, a "pitch-catch" system was mounted on a steel bar to assess bonding state of the steel bar in concrete. To better understand the AE behavior of bond-slip damage between steel bar and concrete, a special bond-slip test called pullout test was also performed. The results provided the basis of quantitative AE to identify both failure mechanisms and level of damages of civil engineering structures.
수술 중 마취 깊이를 측정하는 방법으로 뇌파를 이용한 다양한 파라미터들이 사용되고 있으며, 실제 임상에서는 선형분석 기법 중 하나인 SEF가 널리 사용되고 있다. 그러나 최근 EEG를 포함한 생체학적 신호는 비선형 성질을 가지고 있다는 연구결과가 발표되면서, 이를 기반으로 한 파라미터 개발이 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 EEG 측정과 분석을 위해 비선형 분석 기법 기반의 파라미터를 개발과 이에 대한 정현파 분석을 통한 데이터와의 비교 분석을 통해 수술 중 전자장비와 EEG 계측 시 혼입될 수 있는 노이즈를 추출하고자 한다.
현재 개발된 4 kbit/s이하의 저 전송율 음성부호화 시스템은 STC(Sinusoidal Transform Coding)나 MBE (Multi-band Excitation Coding)에 바탕을 두고 있다. 이러한 저 전송율 부호화기들은 대표적인 전이구간 신호인 유성음의 시작점과 끝점에서의 혼합신호(onset signal, offset signal), 비주기적인 신호(non-period signal) 등은 정확히 표현하지 못하기 때문에 자연스런 음질을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 유성음에는 하모닉 모델, 무성음에서는 스토케스틱 모델, 전이구간에는 하모닉 기반의 비주기적인 펄스의 위치를 추적하는 방식을 사용하여 효과적으로 전이구간을 모델링 하는 방법과 2.4 kbit/s 다중모드 부호화방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본신호에서 선형예측 부호화 방법으로 추출된 잔여신호를 신호의 성격에 따라 모델을 달리하는 방법이며, 자각의 신호의 성격에 따라 좋은 성능을 나타내는 모델을 사용하였다. 또한 효율적인 전이구간 모델링 방법의 도입으로 저 전송율에서 CELP(Code Excitation Linear Predictive) 부호화 방식에 의해 시간축에서 합성되는 여기신호와 선형위상을 이용한 하모닉 부호화 방식에 의해 주파수축에서 합성되는 여기신호를 효율적으로 결합이 가능하다는 것이 제안된 2.4 kbit/s 다중모드 부호화기의 장점이다. 제안된 방법의 2.4kbit/s 다중모드 부호화기는 미국 연방 표준부호화기인 2.4 kbit/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction) 부호화기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.
잡음이 많고 여러 사람이 있는 공간에서 음성인식의 성능은 깨끗한 환경보다 저하될 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 신호가 섞인 혼합 음성에서 관심 있는 화자의 음성만 추출한다. 중첩된 구간에서도 효과적으로 분리해내기 위해 VoiceFilter 모델을 사용하였으며, VoiceFilter 모델은 여러 화자의 발화로 이루어진 음성과 관심 있는 화자의 발화로만 이루어진 참조 음성이 입력으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Probabilistic Linear Discriminant Analysis(PLDA) 유사도 점수로 군집화하여 혼합 음성만으로도 참조 음성을 대체해 사용하였다. 군집화로 생성한 음성에서 추출한 화자 특징과 혼합 음성을 VoiceFilter 모델에 넣어 관심 있는 화자의 음성만 분리함으로써 혼합 음성만으로 화자 구분 시스템을 구축하였다. 2명의 화자로 이루어진 전화 상담 데이터로 화자 구분 시스템의 성능을 평가하였으며, 분리 전 상담사(Rx)와 고객(Tx)의 음성 Source to Distortion Ratio(SDR)은 각각 5.22 dB와 -5.22 dB에서 분리 후 각각 11.26 dB와 8.53 dB로 향상된 성능을 보였다.
Roh, Hee Bum;Seo, Jae Hwa;Yoon, Young Jun;Bae, Jin-Hyuk;Cho, Eou-Sik;Lee, Jung-Hee;Cho, Seongjae;Kang, In Man
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권6호
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pp.2070-2078
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2014
In this work, the frequency response of gate-all-around (GAA) Ge/GaAs heterojunction tunneling field-effect transistor (TFET) with hetero-gate-dielectric (HGD) and pnpn channel doping profile has been analysed by technology computer-aided design (TCAD) device-circuit mixed-mode simulations, with comparison studies among ppn, pnpn, and HGD pnpn TFET devices. By recursive tracing of voltage transfer curves (VTCs) of a common-source (CS) amplifier based on the HGD pnpn TFET, the operation point (Q-point) was obtained at $V_{DS}=1V$, where the maximum available output swing was acquired without waveform distortion. The slope of VTC of the amplifier was 9.21 V/V (19.4 dB), which mainly resulted from the ponderable direct-current (DC) characteristics of HGD pnpn TFET. Along with the DC performances, frequency response with a small-signal voltage of 10 mV has been closely investigated in terms of voltage gain ($A_v$), unit-gain frequency ($f_{unity}$), and cut-off frequency ($f_T$). The Ge/GaAs HGD pnpn TFET demonstrated $A_v=19.4dB$, $f_{unity}=10THz$, $f_T=0.487$ THz and $f_{max}=18THz$.
본 연구에서 우리는 혼합현실 애플리케이션을 활용해 어린이들에게 다양한 교통상황을 간접적으로 체험하게 하고, 사고의 위험에서 스스로 방어 행동을 할 수 있도록 도움을 주는 "Zetton 어린이 교통안전교육" 애플리케이션을 개발했다. 개발된 애플리케이션은 어린이 교통사고 중 사망률이 높은 사고 유형을 분석해 학습 목표를 정하였고, 목표 달성을 재미있게 체험을 할 수 있도록 개발되었다. 플레이어는 여러 교통상황을 정해진 시나리오를 플레이하는 과정에서 신호체계와 교통정보를 자연스럽게 습득할 수 있도록 체험 중심 콘텐츠가 되도록 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 교육 효과성 검증을 위해 방과 후 교육 활동으로 어린이들에게 교통안전교육을 했다. 그 결과 교육 전보다 교육 후에 교통안전에 대한 인식과 학습 목표와 관련된 질문에 올바른 대답 빈도가 높아졌다.
이 논문에서는 이산형 상태공간 모델에 대한 $H_2$, $H_{\infty}$, 및 혼합 $H_{\infty}$ FIR 필터를 선형행렬부등식(LMI)를 이용하여 제안한다. 제안되는 필터는 FIR 구조로서 $H_2$ 및 $H_{\infty}$ 관점에서의 성능기준을 만족함과 더불어 선형성 및 불편향성의 특성을 지니고, 초기 상태에 관한 정보를 필요로 하지 않는다. 그리고 FIR 구조로 인해 기존의 FIR 형태의 필터에 비해 불확실성에 대해 보다 견실하며 빠른 수렴성을 갖는다. 모의 실험을 통해 이러한 장점을 예시한다.
수막종은 가장 흔한 두개내 종양이지만, 그 아형인 미세낭종성 및 혈관종성 수막종은 매우 드물고 특이한 영상 소견으로 인해 영상의학적 진단이 어려울 수 있다. 이에 저자들은 미세낭종성 혈관종성 혼합 수막종으로 진단된 81세 남자 환자 증례를 보고하고자 한다. 자기공명 T2 강조영상에서 병변은 왼쪽 전두부에 약 1.5 cm 크기의 고신호강도의 축외 종양으로 보이고 있었고, 종양 내에 다수의 아주 작은 낭종들이 관찰되었으며, 종양 주위로 포획된 큰 낭을 형성하고 있었다. 수술적 절제를 통한 병리 검사상 미세낭종성 혈관종성 혼합 수막종으로 최종 진단되었다.
기존의 해상용 레이더는 원거리 탐지 목적의 고출력 송신을 할 수 있는 펄스 레이더로써, 장착 및 유지비용에 대한 부담으로 대부분 중대형 선박에서 사용되고 있다. 근거리탐지로 충돌 회피가 가능한 소형선박에 기존의 펄스레이더 대신 저전력으로 운용가능하며 분해능이 높은 FMCW방식의 레이더를 적용하고자 한다. FMCW방식의 송수신 신호를 이론적으로 분석하고, 실제 FMCW레이더 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. FMCW 레이더의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위하여 가상 송수신 신호를 혼합한 중간주파수(IF : Intermediate Frequency) 신호를 생성하고 저역통과 필터를 거쳐 잡음 제거를 한 후, A/D변환기를 사용하지 않는 대신에 FFT크기에 대한 샘플간격으로 주파수 최대값을 검출하여 물체와의 거리 및 속도 주파수를 구하고, 최종적으로 거리 및 속도를 계산하는 신호처리 과정을 모의 실험하였다. 실제 FMCW레이더 신호처리 과정에서 거리 및 속도 검출에 사용되는 차주파수 신호의 특징을 분석하기 위해서 송수신 신호의 차 공식을 이용하여 MATLAB으로 가상 차주파수 신호를 설계하였다. 이를 이용하여 임의의 거리 및 속도에 대한 가상 차주파수 신호를 발생시켜 각 신호에 대한 특징을 비교 분석하였다.
본 논문은 여러 음원신호가 혼합된 환경에서 목적으로 하는 음원신호만을 분리하기 위하여 마이크로폰을 사용한 블라인드 음원분리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 독립성분분석 방법을 기반으로 한 주파수영역 표현모델이다. 따라서 2 음원에 대한 주파수영역 독립성분분석의 실제 환경에서의 유효성 검증을 목적으로, 음원의 종류를 변경하여 주파수영역 독립성분분석을 실행하여 음원분리를 실시하여 그 향상효과를 검증한다. 파형에 의한 실험결과로부터 원래의 파형과 비교하여 2채널의 음원신호를 깨끗하게 분리할 수 있음을 명확히 하였다. 또한 목표 신호 대 간섭 에너지비율을 사용하여 비교한 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 알고리즘의 음원분리 성능이 기존의 알고리즘에 비하여 성능이 향상되었다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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