The performance of one-particle stochastic Lagrangian models for passive tracer dispersion are evaluated against measurements in horizontally-homogeneous neutrally-stratified atmospheric surface layer. State-of-the-technology models as well as classical Langevin models, all in class of well mixed models are numerically implemented for inter-model comparison study. Model results (far-downstream asymptotic behavior and vertical profiles of the time averaged concentrations, concentration fluxes, and concentration fluctuations) are compared with the reported measurements. The results are: 1) the far-downstream asymptotic trends of all models except Reynolds model agree well with Garger and Zhukov's measurements. 2) profiles of the average concentrations and vertical concentration fluxes by all models except Reynolds model show good agreement with Raupach and Legg's experimental data. Reynolds model produces horizontal concentration flux profiles most close to measurements, yet all other models fail severely. 3) With temporally correlated emissions, one-particle models seems to simulate fairly the concentration fluctuations induced by plume meandering, when the statistical random noises are removed from the calculated concentration fluctuations. Analytical expression for the statistical random noise of one-particle model is presented. This study finds no indication that recent models of most delicate theoretical background are superior to the simple Langevin model in accuracy and numerical performance at well.
블라인드 기법은 훈련열 없이 검출하고자 하는 사용자의 최소한의 정보만을 가지고 정보 검출이 가능한 방법이다. 본 논문에서는 직접 대역 확산 코드 분할 다중 접속 시스템에서 다중사용자 간섭을 제거하기 위해서, 혼합된 비용함수를 사용하는 블라인드 다중사용자 검출기를 제안하였다. 제안된 블라인드 다중사용자 검출기의 비용함수는 LMS와 LMF를 혼합한 형태로 이루어져있으며, 제안된 다중사용자 검출기의 성능을 평가하기 위해서 가우시안 채널 하에서 BER을 비교 하였다. 모의실험 결과, 사용자가 20 명 존재하는 경우, 제안된 블라인드 검출기가 블라인드 MOE 다중사용자 검출기에 비해 약 3dB정도 더 나은 성능을 지님을 확인 할 수 있었다.
In this paper, the various uncertainties generated in an optical disk drive (ODD) and the robust servo designs considering the uncertainties are studied. First, the brief introduction an ODD and the servo error tolerance of it are discussed. Then, the classifications of uncertainty and the concept of relative stability are introduced. Considering the uncertainty of an ODD, two robust control approaches are applied: (i) mixed sensitivity approach in H$\infty$ control theory for unstructured uncertainty, (ii) QFT for structured uncertainty Finally, the designed controllers are realized by DSP, and these controllers are applied to a commercial DVD-ROM drive. From these experiments, we prove that the designed robust controllers have more good disturbance rejection performance and robustness when it is compared to the conventional lead-lag controller.
최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 신호의 송수신 과정에서 다양한 이유로 잡음이 발생하며, 이러한 잡음은 시스템의 최종 출력에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 S&P 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음 환경에서 영상의 잡음 특성을 고려하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 성분 유추와 필터링 마스크 내부의 화소 특성을 고려하여 영상의 특징을 보존하였으며, 입력 화소의 성질에 따라 기준치를 설정하여 이와 유사한 화소들을 선별하여 잡음을 제거하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 기존 방법들과 비교하기 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
의료용 초음파 시스템으로 혈류 속도를 측정할 때, 순수한 혈류 신호의 검출이 필요하다. 초음파 트랜스듀서를 통해 들어오는 반사 신호는 체세포 조직(tissue), 혈관 벽(blood wall), 적혈구(red blood cell), 잡음(noise) 등이 혼합된 신호이다. 혼합된 신호에서 체세포 조직과 혈관 벽 신호를 클러터(clutter)라고 한다. 본 논문에서는 ICA(independent component analysis)를 적용하여 클러터 신호와 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제시하였다. Field II 초음파 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 초음파 반사 신호를 생성하고, ICA를 사용하여 각 독립 신호들을 분리, 클러터 신호를 제거하여 혈류 신호를 추출했다. 추출전 혈류신호를 2D 자기상관(autocorrelation) 방법으로 혈류 속도를 측정했다. 그리고 PCA(principal component analysis)방법을 적용한 고유 필터(autocorrelation) 방법으로 클러터를 제거한 결과와 비교하였다. 그 결과 잡음 환경에서의 혈류 속도 측정에 ICA 방법이 우수한 적용 결과를 보였다.
본 연구에서는 고속도로 방음벽을 대상으로 방음벽의 손상유형 분류 및 손상등급 체계를 마련하고 이를 반영한 방음벽 노후도 평가기법 개발을 목표로 하였다. 방음벽이 방음판, 기초, 지주로 구성되어 있고 10종의 다양한 재질이 활용되고 있는 방음판은 단일 또는 혼합형으로 사용되고 있으며, 방음판의 손상은 단일 또는 복합적인 손상을 나타내는 특징을 나타내고 있어 이러한 방음벽의 특징을 반영할 수 있는 방음벽 노후도 평가모델을 개발하고자 하였다. 방음벽에 주로 사용되고 있는 재질을 금속재, 플라스틱재, 목재, 투명재, 콘크리트재의 재질유형으로 나누고 또한, 각 재질별 손상유형을 부식, 변색, 변형, 깨짐, 탈리로 분류하여 방음벽의 손상유형을 방음벽 구성부재와 재질에 따라 세분화하였다. 방음벽 주요부위별로 각 손상유형별 손상등급을 양호, 경미, 보통, 심함으로 구분하여 방음판, 지주, 기초의 손상등급을 평가, 이를 바탕으로 부위별 노후도를 평가하여 가중평균을 통한 방음벽 전체의 노후도를 평가하는 방식을 통해서 종합적인 방음벽 노후화 정도를 평가하였다. 단일형 또는 혼합형 방음판을 사용하는 방음벽의 노후도 평가는 물론, 손상유형이 단일형 뿐만 아니라 복합형으로 나타나는 방음벽에 대해서도 체계적인 평가가 가능한 노후도 평가 기법을 개발하였으며, 이러한 평가시스템을 통하여, 현재 설치되어 있는 방음시설의 노후화 현황을 체계적으로 파악함은 물론, 이를 토대로 방음벽의 보수 및 개량을 위한 효율적인 유지관리 계획 및 시행에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
일상생활에서 음성안내 시스템을 이용한 안내 방송을 많이 접하게 되는데, 이러한 신호에 주변잡음이 추가되면 그 명료도가 떨어져서 이해하기가 곤란하다. 주변잡음은 항상 일정한 것이 아니라 시시각각 변화하는 불안정한 신호이다. 이렇게 불안정한 신호에 맞춰 출력신호를 조절하기는 어렵다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 잡음의 변화에 따라 음성안내출력신호를 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 주변잡음은 열화된 방송신호에서 저장된 출력신호의 차로 구했다. 이 신호를 이용하여 신호대 잡음비를 추정하였으며, 음성안내레벨은 잡음의 변화에 따라 적응적으로 변하게 된다. 제안한 방법은 청자의 어음변별력을 향상시켜주며, 엠프의 에너지를 효율적으로 사용하는 장점이 있다.
고속으로 주행하는 열차의 주변 유동에 의해 발생하는 공력소음은 실외소음과 실내소음에 모두 영향을 미친다. 본 연구는 열차표면의 압력섭동데이터를 통해 공력소음을 측정하고 실내소음에 영향을 미치는 성분을 정량적으로 평가하기 위한 시험법을 개발하고 분석하는 것이다. 실내소음을 정확히 평가하기 위해서는 취득한 표면 압력섭동 데이터에서 혼재되어 있는 압축성 압력섭동과 비압축성 압력섭동을 각각 분리하여 평가하는 것이 중요하다. 이는 두 압력섭동의 소음 전달 특성이 다르기 때문이다. 먼저 마이크로폰의 설치 길이와 간격을 결정하여 표면 압력섭동 데이터를 취득하였고, 파수-주파수 분석을 수행하여 비압축성 압력섭동과 압축성 압력섭동을 분리하여 음압 스펙트럼을 취득하였다. 마지막으로 전두부와 후두부에서 측정한 시험 결과값을 비교한 결과 전두부 표면 압력섭동이 후두부 압력섭동보다 더 큼을 확인하였다.
영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 그러나 이와 같은 방법들은 잡음이 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고, 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 혼합된 잡음환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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