신호의 도래각(AOAm Angle-of-Arrival) 추정 및 간섭제거 기술 등이 기반이 되는 적응 빔형성기 (Beamformer)는 레이더, 위성 등을 포함한 각종 첨단장비를 활용하여 다양한 정보를 수집하는 신호정보수집(: Signal Intelligence, SIGINT)의 핵심기술 중의 하나이다. 빔형성 기술은 안테나 어레이를 이용하여 특정 방향으로 부터의 신호를 효율적으로 수신하도록 해당 방향으로 지향성(directivity)을 가질 수 있게 빔을 생성하는 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기법 및 간섭제거 기술 등이 탑재된 신호정보 수집 시스템의 입력으로 사용되는 간섭과 잡음이 포함된 수신신호 모델을 제시하고, 이 수신신호에 포함될 수 있는 다양한 신호들에 대한 특성을 고찰하고 분석한다. 제시된 신호 모델은 다양한 빔형성 기술에 대한 성능평가에 직접적으로 적용될 수 있다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제시된 수신신호 모델에 대한 주파수 영역에서의 스펙트럼을 확인한다.
It is not good joint that today's traffic control system that the course of traffic volume increase tendency is followed, in the traffic volume is approched into the time of my car. Accordingly when we analyzed the existing traffic signal control system, the traffic signal system is developed from the machine type that the motor was centered, to get up to date, to the intelligence electron signal control system. But yet, when we have a test and a A/S on the control circuit, the circuit that is designed to the center IC and ROM are complicated. Also, the time of pass lamp that the car line stream is going, can not extended automatically a time till the traffic volume is decreased to the same direction. This theme must be a real time intelligence control system that the time of pass lamp can extend aumatically. The circuit of sequence ladder diagram on the traffic signal control of a crossroads that is desinged, can be satisfied the complicated vehicle order. Therefore when the circuit is changed, the new developed system is economical with that dosen't needs any of components to require the circuit equipment, and the time is saved with needlessness of the circuit wiring again, and have a much trustworthy. The control method of pass signal lamp in the car line stream connecting among PLC and Relay and Temp Sensor, can be changed to hand operation and to semi-automation and to all-automation. New intelligence traffic signal system is composed with all-together system of T Sensor + Video Camera + IBM PC that is able to guiding the establishment of traffic order.
전력선통신 시스템에서는 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하기 때문에 일반적 통신선로를 활용한 통신 방식에 비해 잡음이 많고, 이것으로 인한 성능 저하가 문제가 되고 있다. 이러한 잡음으로 인한 성능 저하를 완화시키기 위해, 본 논문에서는 전력선통신 시스템에서의 임펄스 잡음 환경에서 신호를 검출하는 인공지능 알고리즘을 제안한다. 다항식 회귀법을 이용하여 임펄스 잡음 신호의 원신호를 예측하고, 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 인공지능 알고리즘을 적용한 전력선통신 시스템에서 임펄스 잡음 환경내 신호 검출 성능 향상을 입증한다.
신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기 및 간섭 제거기 등으로 구성된 적응 빔형성기 기반의 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 레이더나 위성 등과 같은 각종 장비를 활용하여 다양한 신호정보를 수집하기 위한 최첨단 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기와 적응 빔형성기로 구성된 효율적인 신호정보 수집 시스템의 구조를 제안한다. 다양한 신호의 도래각 정보를 추정하기 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 빔형성기의 성능을 평가한다.
This paper describes an intelligent system to automatic evaluation of eddy current(EC) signal for Inspection of steam generator(SG) tubes in nuclear power plant. Some features of the intelligent system design in the proposed system are : (1) separation of representation scheme ,or event capturing knowledge in EC signal and for structural inspection knowledge in SG tubes inspection; (2) each representation scheme is implemented in different methods, one is syntactic pattern grammar and the other is rule based production. This intelligent system also includes an data base system and an user interface system to support integration of the hybrid knowledge processing methods. The intelligent system based on the proposed concept is useful in simplifying the knowledge elicitation process of the rule based production system, and in increasing the performance in real time signal inspection application.
An exploration for an emotional intelligence paradigm has been delineated. Emotional intelligence is investigated in terms of composing machine as a modern abstract art. The system consists of interface, plan and performance modules. Design concepts of the system are modular, open, and user friendly to ensure the overall performance. The exploration of art in the view of intelligence, information and structure will restore the balanced sense of the art and the science seek the happiness of life. The investigations of emotional intelligence will establish the foundations of intelligence, information and control technologies.
신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기법, 간섭제거 기술, 및 송신 빔형성 기법 등을 기반으로 하는 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 다양한 신호정보를 효율적으로 수집하기 위해 요구되는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기, 적응 빔형성기, 신호처리 및 D/B 유닛, 송신 빔형성기로 구성된 신호정보 수집을 위한 위성 시스템의 효율적인 구조를 소개한다. 제시된 구조는 다양한 신호의 정확한 도래각 추정을 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 또는 재밍 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용하며, 수집된 정보 및 데이터의 효과적인 송신을 위해 MMSE(: Minimum Mean Square Error) 기반의 송신 빔형성 기법을 적용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 소개된 위성 시스템의 성능을 평가하고 분석한다.
As the 4th industrial revolution and artificial intelligence technology develop, it is expected that there will be a revolutionary changes in the security robot. However, artificial intelligence system requires enormous hardwares for tremendous computing loads, and there are many challenges that need to be addressed more technologically. This paper introduces precise tracking control technique of autonomous system that need to move repetitive paths for security purpose. The input feedforward signal is generated by using the inverse based iterative learning control theory for the 2 input 2 output nonminimum-phase system which was difficult to overcome by the conventional feedback control system. The simulation results of the input signal generation and precision tracking of given path corresponding to the repetition rate of extreme, such as bandwidth of the system, shows the efficacy of suggested techniques and possibility to be used in military security purposes.
본 논문에서는 전력선통신 시스템에서 인공지능 기반 스펙트럼 할당 기법을 제안한다. 송신 신호의 주파수 대역은 스펙트럼 할당 기법을 통해서 조정이 가능하고, 이를 통해 간섭을 피할 수 있다. 이에 따라 전력선 통신 시스템의 성능과 스펙트럼 효율이 향상된다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 스펙트럼 할당 기법을 통해 스펙트럼 효율 향상과 통신 시스템의 성능이 향상된다는 것을 증명하였다.
Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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