본 연구에서는 방사성폐기물처분장에서 발생하는 탄성파와 같이 낮은 신호 대 잡음비로 인하여 P파의 식별이 어려운 신호에 적합한 P파 도달시간 결정 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 사용된 알고리즘은 임계 전압법, Akaike Information Criterion(AIC), Two step AIC, Hinkley criterion이며 샤프심 압절법에 의하여 생성된 탄성파 신호에 white noise를 적용하여 신호 대 잡음비를 낮추었다. 실험결과 임계전압, AIC, Hinkley criterion 알고리즘의 경우 배경잡음 수준이 증가함에 따라 P파 도달시간의 정확성은 감소하였으나 Two step AIC 알고리즘의 경우 1차적으로 결정된 P파의 도달시간 주변의 신호를 중심으로 특성함수와 AIC 알고리즘을 반복적으로 적용함에 따라 배경잡음 수준에 관계없이 정확한 결과를 나타냈다.
본 연구에서는 신호 대 잡음비가 낮은 미소파괴음 신호에 대한 진원 위치표정 결과의 정확성 향상을 위하여 가변창문함수를 이용한 P파 도달시간 결정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존 P파 도달시간 결정알고리즘과 함께 신호 대 잡음비(SNR)가 각기 다른 가상의 미소파괴음 신호에 적용하여 정확성을 검토하였다. 실험결과 기존 P파 도달시간 결정알고리즘은 SNR이 낮아질수록 결과의 정확성이 낮아지며 특히 SNR이 2.14에서는 모든 알고리즘에서 오류가 발생하였다. 반면에, 제안된 알고리즘은 신호의 분산을 고려한 가변창문함수를 신호에 적용하기 때문에 신호의 주파수특성과 신호의 증폭을 동시에 고려하였다. 따라서 SNR 2.14 이하의 신호에서도 제시된 알고리즘은 정확한 결과를 제시하였다.
연구목적: 본 연구는 국내에서 발생한 지진관측기록의 P파 성분으로부터 PGV를 예측하기 위한 예측식을 도출하고 지진현장경보(Onsite EEW)신뢰성을 검증함을 목적으로 한다. 연구방법: 국내에서 발생한 627개 지진 이벤트에 대한 관측기록으로부터 P파 외의 잡음을 제거하여 기반암에서의 PGV와의 예측식을 도출하고, 이를 이용한 지진현장경보 시뮬레이션을 통해 PGV의 예측치와 관측치 비교로부터 신뢰성을 검증한다. 연구결과: P파 잡음을 제거한 지진 관측기록으로부터 Filter Picker를 사용하여 P파를 추출하고, PGV와의 회귀분석을 통해 지진현장경보를 위한 예측식을 도출했다. 현장경보 시뮬레이션 결과 경보대상 구간인 MMI IV 이상 구간에서 MMI±1 오차범위 내 80%의 성공률을 얻었다. 결론: 본 연구를 통해 국내 지진기록을 이용한 지진현장경보의 설계 가능성과 성능을 확인하였다. 유효성을 높이기 위해, 해외 지진다발지역의 중규모지진의 관측기록을 분석기록으로 추가하고, 오탐지 제어 및 지표에서의 지진파 증폭에 효과 구현이 필요하다.
전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.
P파 및 SH파 굴절법 토모그래피와 표면파 분산자료 역산을 통하여 2차원 P파와 S파 속도단면을 얻었다. 두 방법으로 구한 S파 속도단면을 비교한 결과, 두 단면의 전체적인 양상은 서로 비슷하지만, 표면파 역산으로 구한 S파 속도단면이 전반적으로 작은값을 갖는다. SH파는 잡음에 매우 취약하고, P파와 PS 전환파의 도달 이후에 기록되어 초동선택이 어려운 문제가 있으며, 표면파의 분산곡선 역산은 균질한 수평지구모델을 가정하므로, 수평적 변화 심한 곳에서는 정확한 지하구조를 밝히는데 한계가 있음을 확인할 수 있었다.
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합 파형, P파, T파 등의 위치와 각 파 간의 간격에 의미 있는 정보가 담겨져 있어 정확한 환자진단을 위해 의공학 분야에서 ECG신호의 잡음제거에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 잡음제거 방법은 특정한 단일 잡음이 혼입된 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 여러 형태의 복합잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데는 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 잡음제거를 통한 정상 파형 복원을 수행하였다.
이산 웨이브릿 변환은 탄성파 신호를 분석하고 파의 성분을 구분하는 도구로 사용이 가능하다. 이산 웨이브릿 변환은 푸리에 변환에 비해 신호의 변화 시점을 인식할 수 있는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 탄성파 신호에 이산 웨이프릿 변환을 적용하여 초동과 S파 등 파의 구성 성분을 인지하고 주시를 결정하는 방법을 제시하였다. 정확한 지층 속도의 결정은 정확한 주시 결정에서 비롯되며, 이는 탄성파 속도분석, 굴절법 탐사, 탄성파 토모그래피, 다운홀 탐사, 크로스홀 탐사, 음파 검층 등 탄성파를 활용하는 각종 지구물리탐사 분야에 있어서 해석에 대한 신뢰도를 크게 증진시킬 수 있다. 잡음이 있는 경우와 없는 경우의 인공합성 탄성파 신호에 대한 P파와 S파의 주시 결정을 시도한 결과, 잡음이 많은 탄성파 신호에도 본 알고리즘이 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 잡음이 많이 포함된 현장 자료에서도 초동을 정확하게 결정할 수 있었다
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.
P파는 심장의 전기적, 생리적 특성을 나타내는 파라미터로써 심방성 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. 하지만 R파에 비해 신호의 크기가 작고 그 형태가 다양하여 검출에 많은 어려움이 있다. P 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 방실 차단과 같은 전도 이상이나 심방성 부정맥의 경우에는 검출 정확도가 낮아진다. 이는 심장 상태에 따라 다양한 모양의 P파의 패턴이 존재하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 피크 변화에 따른 P파의 패턴을 분류하고 적응형 문턱치를 이용하여 P파를 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 피크 변화에 따른 P파의 3가지 패턴을 분류하고 적응형 윈도우와 문턱치를 통해 P파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 P파의 평균 검출율은 92.60%의 성능을 나타내었다.
SH파 굴절법 토모그래피와 표면파 분산자료 역산을 통하여 2차원 S파 속도단면을 각각 구하였고, 비교 목적으로 P파 속도단면도 함께 구하였다. P파와 표면파는 지표에 수직하게 타격하여 발생시켰으며, 100 Hz와 4.5 Hz 수직지오폰 24개로 각각 수신하였다. SH파는 50 kg 나무원목의 좌우를 타격하여 발생시켰고, 8 Hz 수평 지오폰으로 수신하였으며, 좌측타격에서 우측타격을 빼주어 SH파 신호를 강화하였다. 초동주시 토모그램과 표면파 분산곡선으로부터 역산과정을 거쳐서 구한 S파 속도단면을 비교한 결과, 두 단면의 전체적인 양상은 서로 비슷하지만, 표면파 역산으로 구한 S파 속도단면이 전반적으로 작은 값을 갖는 경향을 보인다. 잡음에 취약한 SH파는 P파 및 PS 변환파 도달 이후에 기록되어 초동선택이 어려운 문제가 있으며, 균질한 수평모델을 가정하는 표면파의 분산곡선 역산은 측방 변화가 심한 곳에서 지하구조를 정확히 밝히는데 한계가 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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