본 논문은 STBC CDMA시스템의 다중 사용자 환경을 위한 기존의 MMSE검출방식이 여러 경로의 수신신호 중에서 가장 전력이 강한 신호만을 사용하므로 상대적으로 검출능력이 떨어지는 단점이 있어 이를 보완하고자 다중 경로에 대한 이득을 추가로 적용시켜 성능을 개선시킨 다음에 이것의 성능을 기존 방식과 비교 분석하여 보았다. 개선된 검출방식의 성능 분석은 비트오율 확률분포 관점에서 이루어졌으며 이것을 기존 방식과 비교한 결과 다중경로 이득을 적용시킨 검출방식이 기존의 방식보다 채널의 지연 값, 사용자 수, 신호대 잡음에 대한 비트 오율 확률분포의 성능이 더 향상됨을 알 수 있었다.
보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이에 따른 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 기존보다 201.1% 향상된 속도를 나타냈다.
노인인구의 급증에 따라 노인 건강에 대한 관심이 증가하였고 노인 낙상을 발견하는 방법에 대한 관심도 함께 대두되기 시작하였다. 낙상 사고의 경우 낙상을 일으킨 원인보다 낙상이 제때 감지되지 않아 발생하는 이후의 상황이 더욱 심각한 결과를 초래한다. 따라서 낙상이 발생했을 때, 바로 낙상을 감지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 다양한 낙상 검출을 위한 방법이 존재하지만 그 중 착용이 쉽고 원격지에서 관찰 및 관리가 가능한 웨어러블(Wearable) 기기의 센서 데이터를 사용한 낙상 검출을 진행하였다. 본 논문에서는 머신 러닝 모델들을 사용해서 낙상 검출 성능 비교 및 적절한 모델을 제안한다. 기계 학습 기반의 모델인 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포래스트(Random Forest), SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 실제 측정된 데이터에 낙상 검출 학습 능력을 정량화하였다. 또한, 모델의 입력 값에 적용한 데이터 분할, 전처리 및 특징 추출 방법을 통해서 효율적인 낙상 검출을 위한 기계학습 관점에서의 타당성을 판단하고자 한다.
본 논문은 에지개선 필터들의 통계적인 특성과 에지 검출을 위한 전처리 연산자로서의 효용성을 분석한다. 분석 대상인 에지개선 필터들로는 비교와 선택을 수행하는 CS 필터, Hachimura와 Kuwahara가 개발한 HK 필터, 그리고 선택성 평균을 출력시키는 SA필터이며 이 필터들은 잡음 제거 능력 및 손상된 에지를 계단 모양의 에지로 개선시키는 역할을 수행하기 때문에 에지 검출기 사용전에 잡음화된 영상을 전처리하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 수치해석을 통한 통계적 분석이 에지개선 필터들의 잡음 제거능력을 살펴보기 위하여 수행되며 에지 검출에 대한 전처리 필터링의 영향은 수치해석 방법을 통하여 얻어진 오류확률들을 중심으로 분석된다. 또한 백색잡음에 의하여 손상된 영상에 필터들을 사용하여 전처리를 수행한 후 Sobel 연산자와 LoG 연산자를 사용하여서 에지 검출전에 전처리기로서 사용된 에지개선 필터들은 후처리기로 사용된 에지 검출기의 성능을 향상시킬 수 있다.
초광대역 레이더는 높은 분해 능력으로 인해 단거리 차량용 레이더로 주목받고 있다. 차량으로부터 반사된 레이더 신호는 "clutter"라는 원하지 않는 반사 신호를 갖게 되어, 목표물을 검출하는데 어려움을 갖게 된다. 그러므로 목표물에서 반사된 신호로부터 보다 확실하게 검출하기 위하여 레이더 검출기를 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 log-normal clutter 환경에서 다양한 평균과 분산에서 최적인 검출기를 구하였다. 비동기 방식의 검출기로 자승 검출기와 선형 검출기, 로그 검출기 등을 분석하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검출기의 성능을 분석하여, 차량용 레이더로 최적인 검출기를 구하였다.
본 논문은 이기종 네트워크(heterogeneous networks: HetNet)를 위한 다중 셀 검출 방안을 제안한다. 이기종 네트워크에서 여러 셀을 동시에 검출 시 모든 셀로부터의 채널 정보를 획득하는 것은 어렵기 때문에 채널 정보를 필요로 하지 않는 비동기(non-coherent) 검출 방식이 선호된다. 본 논문에서는 가중치 벡터를 사용하는 비동기 기반 단일 셀 검출 기법을 제안하고, 이를 이용한 순차적 간섭 제거 기반 다중 셀 방안을 고안한다. 셀 검출 능력 향상을 위해 가중치 벡터는 무선 채널이 갖는 일반적 성질을 반영하여 설계되었다. 또한 제안된 단일 셀 검출 방안의 성능이 각 채널 환경별 최적 가중치 벡터 근처에서 둔감하게 변하는 성질을 바탕으로 다양한 채널 환경 및 신호 대 잡음비 영역에서 최적 성능에 근접한 universal 가중치 벡터도 제안되었다. 모의실험 결과 제안된 다중 셀 검출 방안은 향상된 단일 셀 검출 능력을 통해 기존 방식 대비 좀 더 정확히 셀을 검출할 수 있고, 검출된 셀로부터의 신호를 수신 신호에서 제거함으로써 나머지 셀을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 심전도는 심장계통의 질환을 판단할 때 사용된다. 이러한 심장질환의 이상 유무를 자동으로 진단하기 위해서는 QRS파형 검출을 필요로 하며, 이를 위하여 웨이블렛변환 방법이나 템플릿매칭, 룰 베이스 방법 등 여러 가지 방법들이 쓰이고 있으나, 심전도 신호가 표준화된 형태를 갖지 않는 경우는 검출 능력에 많은 한계를 갖고 있다. 본 논문은 파형의 베이스라인(baseline)을 기준으로 진폭 값에 절대치을 취하는 방법으로 파형의 R피크값을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 결과를 검증하기 위해 MIT-BIH 데이타베이스에서 제공하는 데이터와 R피크값을 본 논문의 알고리즘으로 추출된 R피크값과 비교한 결과 96.7%의 검출률을 보였다.
본 논문에서는 영상의 경계선 검출을 하는 시스톨릭 어레이를 제안하였다. 영상을 실시간 처리하는 것은 국부적인 연산자의 많은 연산으로 인하여 많은 어려움이 따른다. 경계선 검출을 위한 국부적 연산자는 한 화소의 이웃해 있는 다른 화소를 이용하여 경계선을 검출하는 데에 이용되나 기존의 컴퓨터에서는 빈번한 입출력의 요구로 인하여 실시간 처리에서 요구하는 계산능력을 충분하게 제공하지 못한다. 그래서 이 논문에서는 처리 방법이 규칙적이고, 보통의 대역폭을 가지고 있으면서도 경계선 검출이나 라플라시안 처리에 적합한 시스톨릭 어레이를 제안하였다.
본 논문에서는 편광기를 부착한 차동검출기의 부하저항으로 디지털가변저항을 사용하여 잡음소거 능력을 개선하였다. 이 구조에서는 차동검출기를 구성하는 2개의 포토다이오드에서 검출된 잡음전압의 크기가 항상 동일한 값이 되도록 디지털 가변저항의 크기를 제어하여 잡음광을 소거한다. 이 방식에서는 고정된 부하저항을 사용한 구조에 비하여 신호대잡음비가 약 23 dB 더 향상되었다.
클래딩은 주요 산업분야에 내마모성, 내부식성의 향상을 위해 사용되고 있다. 그러나 클래딩 공정에서는 모재와 클래딩 재료의 물리적, 화학적 특성의 차이와 여러 가지 공정 변수의 영향으로 제품의 사용에 치명적인 손상을 줄 수 있는 균열, 슬래그 개재물, 기공등의 불연속이 발생하기 쉽다. 본 연구에서는 클래딩 시에 발생되는 불연속을 실시간으로 검출하는데 아주 우수한 검출능력을 갖고 있는 비파괴 검사 방법인 음향방출시험을 적용하고 검출된 신호에 대한 주파수 분석과 2차원 위치표정을 실시하여 균열, 기공 등의 불연속을 검출하였고 이를 주사전자현미경을 통하여 확인하였다. 음향방출법에 의해 클래딩부에서 발생하는 결함에 대한 실시간 평가가 가능함을 입증하였으며, 특히 다층 클래딩이나 넓은 면적의 클래딩시에 불연속을 가장 신속하게 감지할 수 있으므로 이를 생산공정에 활용한다면 클래딩 또는 용접부 품질감시를 위한 효과적인 방법이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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