실내 측위 시스템에서 위치를 판단하기 위해 주로 Wi-Fi를 사용해왔다. BLE의 개발과 함께 실내 측위에 사용되는 신호에 대한 관심이 바뀌었다. BLE는 Wi-Fi와 비교했을 때 손 쉬운 설치, 적은 전력 소모량, 적은 신호 간섭, 설정 값 변경가능(송출 세기, 송출 주기 등)과 같은 장점을 가진다. 이러한 점들은 실내 측위 시스템에 효율성과 정확성 개선을 불러올 수 있다. 최근 실내 측위 시스템에서는 이러한 장점들로 인해 Wi-Fi 대신 BLE를 채택하여 측위를 수행하고 있다. BLE를 사용한 실내 측위가 늘어남에 따라 실내 측위 결과의 정확도를 높이기 위해 BLE 기반 실내 측위의 측정 오차 요인에 대한 연구되어져야 한다. 본 연구에서는 몇 가지 실험 시나리오를 설정하고 기술적, 환경적 요소의 변화에 따라 실내 측위 결과에 어떤 영향이 있는지 관찰한다. 최대수신신호세기를 사용하여 측위를 수행한 경우 실시간으로 수신한 신호를 그대로 사용했을 때 보다 적은 평균 오차를 보였다. 이는 연속적으로 수신한 신호에 평균 및 표준편차를 적용한 실험에서도 같은 결과를 보였다. 비콘의 송출주기에 변화를 주는 실험에서는 송출 주기가 짧을수록 측위 정확도가 높아진다는 결과를 관찰 할 수 있었다.
본 논문은 CDMA 단말기의 위치추정방법으로 기지국 순방향 Pilot신호의 단말기 도착시간의 차(TDOA)를 이용하는 기법을 제안한다. 단말기 Searcher는 기지국의 Pilot신호를 획득하여 TDOA를 측정한다. 이를 위하여 Searcher의 Processing 이득은 매우 중요하다. 이득은 신호의 동기누적구간에 비례함을 이론적으로 유도하고 분석하였으며 이를 증거함으로서 미약한 Pilot신호의 획득과 안정적인 TDOA값의 측정이 가능함을 Field 시험하였다. 또한, 신호의 세기는 전송거리에 따라 지수적으로 감쇄한다. 그러므로, Searcher 이득의 향상은 기지국에서 멀리 떨어진 곳에서도 Pilot신호의 획득을 가능하게 한다. 셀 내 신호세기에 대하여 가능한 위치추정영역의 변화를 컴퓨터로 모의실험 하였다. Shadow 영향을 무시하고도 90%이상의 영역을 포함하기 위하여 -35dB이하의 신호검출이 필요함을 제시하였다. 따라서, 미약한 Pilot신호 획득을 통한 위치추정영역의 확장과 안정적인 TDOA값의 측정을 위하여 Searcher 동기누적구간의 최대화가 요구된다.
본 논문에서는 단일 반송파 변조방식에서 주파수 대역폭 당 전송효율을 극대화하는 무선전송 방식을 제안한다. 제안된 방식은 파일럿(pilot) 신호 및 전송 프레임 내에서 심벌(symbol)간 보호 구간(guard interval)을 제거하기 위하여 의사 결정 채널 추적(decision directed channel tracking) 기법을 적용하며 롤 오프율(roll-off factor)이 0.05인 레이즈드 코사인(raised cosine) 펄스 정형 기능을 수행한다. 또한, 두 개의 편파 안테나를 사용한 2×2 다중입출력(MIMO) 방식을 적용하며 등화와 신호 분리를 주파수 영역에서 수행한다. 이상의 기술이 적용된 무선 모뎀은 5MHz 주파수 대역폭 하에서 최대 63.3Mbps의 전송속도가 달성됨을 확인한다.
심전도의 잡음 성분은 일정한 주파수대역에 분포하지 않고 측정자의 신체 및 환경조건에 따라서 다양한 형태의 신호로 나타난다. 특히 기저선 변동 잡음은 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라 0 ~ 2[Hz] 범위의 주파수 성분이 원 신호에 섞여 발생하기 때문에 신호를 분석하는 데 많은 어려움이 있다. 기저선 변동을 제거하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으나 기존의 방법들은 많은 연산량으로 인한 처리시간이 길어지고 원 신호 성분을 왜곡시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 원신호의 변형을 줄이고 계산량의 복잡도를 최소화하는 효과적인 기저선 변동 제거 방법을 제안한다. 이는 신호의 기울기를 분석하여 기저선 변동 구간 및 굴곡점을 검출하고, 검출된 구간의 최소값에서 최대값까지를 근사화하여 원 신호에서 이를 감산함으로써 기저선 변동 곡선을 제거하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 MIT-BIH 데이터베이스 101번, 111번, 113번, 234번 레코드 중 기저선이 변동된 신호를 대상으로 0~2[Hz]와 2~40[Hz]의 주파수 대역에서의 평균자승오차를 각각 비교하였다. 실험결과 제안된 방법은 원신호의 왜곡과 계산량의 복잡도를 최소화하여 효과적으로 기저선 변동을 제거하였다.
본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
Loran(LOang RAnge Navigation) 신호를 이용한 측위 시에 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 오차요소는 TOA(Time of Arrival) 측정에서의 ASF(Additional Secondary Factor)이다. 따라서 공항접근이나 항만 접안 등의 측위 정확도를 만족시키려면 먼저 정확한 ASF측정이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 해상에서 ASF를 측정하는 기법을 연구하였다. 그 측정방법으로 포항 Loran-C 주국(9930M)에서 송신하는 로란 신호와 로란 수신기의 기준신호를 세슘원자시계를 기준으로 측정함으로써 해상에서의 ASF를 측정하였고 영일만 해상의 12 곳의 측정지점을 3 km 간격으로 설정하여 측정하였다. 해상측정에서 정확도를 높이기 위해서 전기장 안테나와 자기장 안테나를 동시에 사용하였으며 정확한 위치측정을 위해서 DGPS(Differential GPS)수신기를 이용하였다. 이런 방법을 이용하여 해상에서 ASF를 측정함으로써 ASF 예측값과 비교한 결과를 얻었다.
본 논문은 호수에서의 원활한 수중음향통신을 위해 호수의 수중 채널 환경에 따른 통신 변수들을 도출하였다. 본 논문에서는 실제 호수 환경에서의 두 번의 실험을 통하여 상관 시간과 상관 대역폭을 산출하였다. 두 번의 실험에서 채널 추정과 비트오류율 산출을 위해 chirp 신호와 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 신호를 전송하였고, 각각의 실험은 송신단과 수신단과의 거리가 300 m에서 400 m일 때와 500 m에서 600 m일 때 진행하였다. 첫 번째 실험과 두 번째 실험에서 각각 산출한 상관 시간은 175 msec와 340 msec이고, 상관 대역폭은 10 Hz와 5.71 Hz이다. 동기 신호의 길이와 프레임 내 파일럿 신호의 간격이 상관 시간보다 짧은 경우에만 동기화와 비트오류율 성능이 더 우수하여 산출한 실험 결과가 적절함을 확인하였다.
전력 스펙트럼 분석은 자율신경계 활성도를 정량화하기 위한 강력한 비침습적인 도구이다. 본 논문에서는 자율신경계의 활성도를 측정하기 위한 시스템을 개발하였다. 시스템에서는 환자의 안전을 고려 하여 분리 전원을 채택했다. 출력으로는 ECG 시간 변이와 호흡 시간 변이를 획득하였다. 시간 변이는 자율신경계와 관련한 질병을 발견하는 데 유용하다. 시험에 적용된 범위는 심전도는 30~240 bpm 그리고 호흡에서는 15~80bpm 을 적용하였다.
본 논문에서는 시간지연신경망을 이용한 한국어 무제한 어휘 연결단어 인식 시스템에 대해 기술하였다. 인식단위로는 인접한 두음소의 천이과정을 포한하는 이음소 (diphone)를 사용하였으며 그 개수는 329개이다. 한국어 연결단어 인식과정은 음성신호의 특징 추출 과정, 이음소 인식과정과 후처리 과정의 세 단계로 구분된다. 특징 추출 단계에서는 입력 음성의 이음소 구간을 분리하여 16차의 필터밸크 (filter-bank) 계수를 구한다. 이음소 인식은 3단계의 계층적 구조로 이루어졌으며 총 30개의 시간지연신경망을 이용해 이음소를 인식한다. 특히, 사용된 시간지연신경망은 인식률을 높이기 위하여 기존의 시간 지연신경망 구조를 변경하였다. 후처리 단계는 음소 천이확률과 음소 혼동확률을 이용한 이음소 오인식 수정과정과 인식된 이음소를 결합하여 어절을 형성하는 과정으로 이루어진다.
GNSS has been evolving dramatically in recent years. There are currently 6 GNSS (4 GNSS, AND 2 RNSS) constellations, which are GPS (USA), GLONASS (Russia), BeiDou (China), Galileo (EU), QZSS (Japan), and IRNSS (India). The Number of navigation satellites is expected to be over 150 by 2020. As the number of both constellations and satellites used for the improvement of positioning performance, high accuracy, and robustness of precise positioning is more promising. However, a large amount of the correction messages is required to support the augmentation system for the available satellites of all the constellations. Since bandwidth for the correction messages is generally limited, sending or scheduling the correction messages might be a critical issue in the near future. In this study, we analyze the relationship between the size of the bandwidth and Real-Time Kinematics (RTK) performance. Multiple Signal Messages (MSM), the only Radio Technical Commission for Maritimes (RTCM) message that supports multi-constellation GNSS, has been used for this assessment. Instead of the conventional method that broadcasts all the messages at the same time, we assign the MSM broadcasting interval for each constellation in 5 seconds. An open sky static and dynamic test for this study was conducted on the roof of Sejong University. Our results show that the RTK fixed position accuracy is not affected by the 5-second interval corrections, but the ambiguity fixing rate is degraded for poor DOP cases when RTK correction are transmitted intermittently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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