본 논문은 개선된 Anti-cloche filter를 사용하는 SECAM video encoder와 오차가 없는 제곱근기와 BPF를 사용하는 SECAM video decoder를 제안하고자 한다. SECAM video encoder는 ITU-R BT.470에 의해 지정된 Anti-cloche filter를 사용하지만, Anti-cloche filter가 가지는 특성이 주파수에 따라 매우 급격히 변하기 때문에 디지털회로의 설계에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 Anti-cloche filter의 주파수 특성이 좌우대칭이라는 점을 이용하여서 좌우대칭의 중심이 되는 주파수인 4.286MHz를 0MHz로 이동하여 Anti-cloche filter를 High Pass Filter(HPF)로 변환한다. 변환된 HPF는 Anti-cloche filter에 비해 구조가 간단하기 때문에 설계가 비교적 용이하다. 또한 본 논문에서 제시한 SECAM video decoder는 주파수 변조된 신호로부터 색차신호(Db, Dr)를 복원하기 위해서 오차가 없는 제곱근기와 두 개의 미분기 그리고 삼각함수를 이용하여 색상신호의 잡음을 제거하고 CVBS(Composite Video Baseband Signal)로부터 색상신호와 밝기신호를 분리하기 위해서 BPF를 사용한다. 제안된 시스템은 Altera FPGA인 APEX20KE EP20K1000EBC652-3와 TV를 이용하여 실시간 검증을 수행하였다.
'제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 따라서 키보드나 마우스를 대체하여 제스처를 입력으로 컴퓨터를 제어할 수 있는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자 객체의 검출과 주요 신체부위의 추정은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 본 논문에서는 깊이정보가 부정확한 조건에서 사용자 객체검출과 주요 신체부위를 추정하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2D 영상정보와 3D 깊이정보를 이용하여 조명 변화와 잡음에 강인하고, 3D 깊이정보를 1D 신호로 변환하여 처리함으로써 실시간에 적합하며, 이전 객체정보를 이용하여 더욱 정확하고 환경변화에 강인한 사용자 검출 방법을 제안한다. 또한 주요 신체부위 추정 방법에서 본 논문에서는 2D 외곽선 정보와 3D 깊이정보 및 추적을 혼합 사용하여 사용자 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안된 사용자 객체 검출방법은 2D정보만을 이용하는 방법에 비해 조명변화와 복잡한 환경에 강인하고, 깊이정보가 부정확한 경우에도 정확한 객체검출을 수행하였다. 또한 제안된 주요 신체부위 추정방법은 2D 외곽선 정보만 이용할 경우 겹친 부분에 대한 검출이 불가능하고, 색상 정보를 사용하는 방법은 조명이나 환경에 민감한 단점을 극복함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4g MR-OFDM SUN 시스템에 적용 가능한 4개의 멀티채널 대역폭 및 최대 84 dB 전압이득을 제공할 수 있는 기저대역 수신기를 제안한다. 제안하는 기저대역 수신기는 연산증폭기를 이용한 저항 부궤환 구조의 가변 이득 증폭기 2개와 한 개의 Active-RC 5차 Chebyshev필터, 그리고 한 개의 DC-offset 제거회로로 구성된다. 제안하는 기저대역 수신기는 100 kHz, 200 kHz, 400 kHz, 그리고 600 kHz의 1 dB 다중 채널 차단 주파수를 지원하며, +7 dB에서 +84 dB까지 1 dB 단계로 전압 이득을 제공한다. 또한 제안하는 기저대역 수신기는 DC-offset 제거 회로를 사용함으로써 직접 변환 수신기 구조에서 발생되는 DC-offset 문제를 회피하였다. 모의실험 결과 제안하는 수신기는 최대 차동 신호 $1.5V_{pp}$의 입력 신호를 받아들일 수 있으며, 5 kHz와 500 kHz에서 42 dB, 37.6 dB 노이즈 지수를 각각 제공한다. 제안하는 I/Q기저대역 수신기는 $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계되었으며, 1.8 V의 전압으로 부터 총 17 mW 전력을 소모한다.
도시기반시설에 첨단 정보통신기술을 융합하여 언제 어디서나 자유롭게 서비스를 제공하고자 하는 U-City(Ubiquitous City)의 공간정보기술은 다양한 형태로 서비스 되고 있다. 그 중에서도 U-City에서 가장 많이 설치되어 있는 CCTV(Closed Circuit TV)의 스테레오 영상을 가지고 특징점(Key Point)을 선정하여 정합(Matching)하고 3차원 공간정보를 구축하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분 정합점을 추출하는데 사용된 데이터는 조도와 같은 외부 환경영향을 고려하지 않고 있다. 본 논문은 동일한 하드웨어에서 조도의 변화에 의해 영상의 질이 좌우되는 CCTV를 가지고 3차원 공간정보를 구축하는데 필요한 정합점이 조도에 따라 얼마나 변화 하는지 실험을 하였다. 조도에 따른 정합점 수의 분석 결과, 카메라의 조리개, 셔터속도, 감도를 고정하였을 때 3,000Lux까지 정합점 수가 조도에 비례하여 높아 졌으며, 물체와 배경의 경계가 뚜렷해졌다. 반대로 빛이 과도하게 들어 왔을 경우 화면이 밝이지며, 노이즈가 발생하고 사물과 사물의 경계가 없어져 특징점을 선정하기가 힘들었다. 본 논문에서 얻어진 결과를 이용하여 촬영할 경우 향상된 정합점을 가질 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 경직형과 불수의운동형 뇌성마비 아동의 음향학적 특성에서 차이가 있는지 알아보는 것이다. 연구대상은 만 4~12세의 뇌성마비 아동 34명이 참여하였다(경직형 26명, 불수의운동형 8명). 연구과제는 모음 '아' 연장발성하기이고, Praat을 사용하여 MPT, F0, Jitter, Shimmer, NHR과 F1, F2를 측정하였다. 두 유형 간 음향학적 차이를 알아보기 위해 두 독립표본 t-검정과 등분산가정이 충족되지 않는 경우 Welch-Aspin 검정을 사용하여 통계분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 경직형 뇌성마비아동에 비해 불수의운동형에서 유의하게 낮은 MPT를 나타내었다. 둘째, Shimmer에서 불수의운동형의 측정치가 유의하게 높았다. 셋째, F1과 F2에서는 두 유형 간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 경직형에 비해 불수의운동형의 호흡능력과 호흡조절능력이 더 제한적이고, 음성의 불안정성과 불규칙성도 더 많이 나타난다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 뇌성마비 유형 간 말운동통제능력의 차이를 확인하고, 유형에 따른 중재계획을 수립하는데 필요한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 relay 기반 OFDMA 시스템에서 cell throughput 향상을 위한 Base Station (BS)과 Relay Station (RS)의 sub-cell 커버리지 조절 기법을 제안하였다. Relay 시스템에서는 BS-RS 링크에서 무선 자원을 추가로 소비하기 때문에, 이를 고려하지 않고 sub-cell 커버리지를 설정하면, 자원 사용량이 증가하여 throughput이 저하될 수 있기 때문에 자원 소모를 고려한 sub-cell 커버리지 설정이 필요하다. 이 때, 설정된 sub-cell 커버리지를 고정하여 운용할 수도 있지만, 트래픽 상황의 변화에 따라서 커버리지를 효과적으로 조절해주면, throughput 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 MS가 이동할 때에, 멀티홉 전송에 따른 relay link에서의 자원의 소모와 자원 재사용 정도를 함께 고려하여 sub-cell 커버리지를 조절하는 기법을 제안하고 분석하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법에서는 BS와 RS로부터의 수신 SINR 값 비율로 threshold 값을 정하고 이를 이용하여 sub-cell 경계를 설정하였다. 그리고 트래픽의 변화에 따라 멀티홉에서의 자원의 소모와 자원 재사용을 고려한 effective transmitted bits per subchannel을 이용하여 sub-cell 경계를 적응적으로 조절하였다. 성능 분석을 위해 이 경우 cell throughput을 도출하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법을 적용할 때, 고정하여 운용하는 경우에 비해, cell throughput이 향상되는 것을 확인하고, 정량적으로 분석하였다.
본 연구에서는 함정을 자기소거시키는 과정에서 함정에 의한 자기장을 측정하기위한 3-축의 flux-gate 마그네토미터를 설계 제작하였다. 설계에서 고려한 사항은 자기장측정지점과 자기장 데이터를 수집하는 장치 사이의 거리가 수백미터로 멀기 때문에 입력전압의 변동이 커도 동작이 되게 전압 범위가 16~36 V까지 가능한 DC/DC 변환기를 사용하였고, 데이터의 전송은 자기장 측정값을 디지털로 변환 시킨 후 RS422통신으로 전송하게 하였다. 또한 함정을 자기소거 하는 과정에서 발생하는 ${\pm}1mT$ 자기장하에서도 0점의 변화가 ${\pm}2nT$ 이하가 되게 피측정자기장의 보상은 ${\pm}1mT$, 측정범위는 ${\pm}0.1mT$가 되게 제작을 하였다. 또한 수심 30 m에서도 동작되어야하는 조건을 고려하여 6기압 하에서 센서가 수밀이 되고 정상 작동이 되는 것을 확인 하였다. 마그네토미터의 일반특성으로는 선형도가 측정범위 ${\pm}0.1mT$에서 0.01 % 이상 이였고 센서의 노이즈는 1 Hz에서 $30pT/\sqrt{Hz}$이였다.
본 논문은 기존 강화학습 기반 수중통신 예약방식에서 성능 저하 요인 중 하나인 긴 학습 시간을 단축시킴으로써 에너지 소모를 감소시킬 수 있는 향상된 채널 접속 기법을 제안한다. 수중 무선 네트워크에서 노드 간 거리를 추정하여 이를 바탕으로 기존 강화 학습 기반 채널 접속 방법의 학습 범위의 최대, 최소치를 결정한다. 이는 기존 강화학습의 학습 범위를 줄일 수 있다. 수중 무선 네트워크 환경의 특성에 따른 거리 추정값의 오차를 고려하여 NAV 학습 범위를 고려하며, 이를 적용하기 위해 인위적으로 간섭의 크기를 변경시켜가며 학습 진행률에 대한 성능 테스트를 진행하였다. 실험 결과 기존 방법 대비 제안된 AQ-NAV 방안의 경우, 20-40회 학습에서도 360개의 학습 배열 중 평균 340-350개 이상의 학습 배열이 학습이 진행되었고 50회 이상 학습에서는 모든 학습 배열에 대하여 학습이 진행되었다. 반면, 기존 연구의 경우 학습이 120회 이상 진행되어도 360개의 배열 중 300-320개의 배열에 대한 학습이 진행되었다. 실험에서는 기존 대비 적은 횟수의 시도로 학습이 가능함을 보여준다. AQ-NAV가 수중 무선 네트워크에 적용될 경우 에너지 소비 절감을 통해 기존의 방안의 문제점을 완화하고 네트워크 성능 향상을 이룰 것으로 예상된다.
본 논문에서는 4세대 이동 통신 시스템에서 요구되는 사양을 위해, 해상도, 동작속도, 칩 면적 및 소모 전력을 최적화한 14b 100MS/s 0.18um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 동작 모델 시뮬레이션을 통해 최적화된 구조를 분석 및 검증하여 3단 파이프라인 구조로 설계하였으며, Nyquist 입력에서도 14 비트 수준의 유효비트 수를 가지는 광대역 저잡음 SHA 회로를 기반으로 하고, MDAC에 사용되는 커패시터의 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위하여 3차원 완전 대칭 구조를 갖는 레이아웃 기법을 적용하였다. 또한, 100MS/s의 동작 속도에서 6 비트의 해상도와 소면적을 필요로 하는 최종단의 flash ADC는 오픈 루프 오프셋 샘플링 및 인터폴레이션 기법을 사용하였다. 제안하는 시제품 ADC는 SMIC 0.18um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL과 INL은 14비트 해상도에서 각각 1.03LSB, 5.47LSB 수준을 보이며, 100MS/s의 샘플링 속도에서 SNDR 및 SFDR이 각각 59dB, 72dB의 동적 성능을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $3.4mm^2$이며 소모 전력은 1.8V 전원전압에서 145mW이다.
상수도 원격 검침에서는 리드 스위치의 채터링 오차를 감소시키기 위한 센서 연구 및 개선이 필요하다. 센서의 동작은 전기적 펄스를 발생시키기 위한 영구 자석 주각의 접근에 의한 기계적 접촉스위치처럼 나타낼 수 있다. 대부분 회전 또는 전달 이동을 잡기 위해 사용되고 수류 측정 장치에 적용하기 위해서는 높은 신뢰성이 필수이다. 동작 형태를 간단히 설명하게 되면 미터기 작동 모터 끝에 달려있는 작은 자석이 미터기 회전에 의해 리드 스위치 내부에 있는 두 개의 스프링과 기계적 접촉 형식으로 반복적으로 떨어지게 된다. 즉 수류량에 따라 펄스의 수가 증가하는 것이다. 이렇게 측정된 값은 무선 이동 통신을 통해 서버로 전달되게 된다. 문제는 자석과 리드 스위치가 만나는 지점에서 스위치가 멈추게 되면 떨리면서 펄스가 잘못 올라가는 오차가 생기는 것이다. 이러한 오차를 감소시키기 위해 보통 소프트웨어적인 방법을 사용한다. 필터 알고리듬을 사용하는것과 통계적인 보정방법을 사용하는 것이 그러한 예이다. 하지만 그러한 방법보다는 하드웨어적으로 문제를 해결하는 것이 오차를 줄일 수 있는 더 직접적인 방법이다. 본 논문에서는 기계적인 이력현상의 특성을 이용하여 리프 스프링 구조의 변화로 오차를 감소시키는 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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