본 논문에서는 하모닉 부호화기와 CELP(Code Excited Linear Prediction) 부호화기의 장점을 고려한 효율적인 저 전송률 하모닉-CELP 음성 부호화기를 제안한다. 제안된 하모닉-CELP 부호화기에서는 프레임 단위 유/무성음 판별에 따라 무성음 구간에서는 고속 CELP방식으로 부호화하고 유성음 구간에서는 개선된 하모닉 부호화를 수행한다. 제안된 부호화기는 무성음 부호화를 위한 RP-VSELP(Regular Pulse Vector Sum Excited Linear Prediction), 유성음 부호화를 위한 간단한 정수 피치 검색, 정수 단위 피치에서의 고속 하모닉 추정, 가변 차원 하모닉 벡터 양자화, 주파수 해상도를 반영한 인지 가중치, 고속 하모닉 합성, 대역별 유성음 정도에 따른 자연성 제어, 다중 모드 등을 주요한 특징으로 하며, 이러한 특징들로 인해 기존의 HVXC(Harmonic Vector eXeited Coder) 부호화기에 비해서 매우 낮은 복잡도를 갖는다. 주관적인 음질 평가 결과, 제안된 2.4 kbps 하모닉-CELP 부호화기는 낮은 지연과 적은 계산량으로 양호한 음질을 얻을 수 있음을 확인하였다.
기존 스포트 용접을 수행하는 용접기에서 용접 대상물을 공급할 때 발생하는 흔들림 등으로 대상물이 정확한 위치에 놓이지 않는 경우가 허다하다. 또한 작업자나 관련 장비의 이동 중 여러 가지 상황에 노출된 작업환경 하에서는 너트의 상태를 정확하게 판별할 수 없게 된다. 그러므로 너트에 대한 용접 불량이 발생한 경우, 이를 판단할 수 있는 장치가 없는 상태에서 작업자가 일일이 검사해야 하는 문제가 있기 때문에 영상처리를 통한 다양한 평가분석이 필요하다. 따라서 본 연구논문에서는 기존의 정확성 떨어지는 영상처리 시스템을 개선함으로써 대상물이 바르게 안착되지 않은 상태에서도 정확한 인식과 동시에 분석 시간을 줄일 수 있도록 하는 알고리즘 구현을 목적으로 한다. 이와 같이 너트의 안착여부 상태평가를 위한 영상분석인 만큼, 구현된 알고리즘을 그룹별로 나열하고 제시하였으며 실험을 통해서 그 효용성을 나타내었다. 그 결과, 판정시간에 따른 정상 및 오류 인식률이 실험분류((분류1)/그룹1)에서 실험분류((분류11)/그룹5)까지 40%~94.6%와 60%~5.4%로 나타났으며, 최소, 최대, 평균 판정시간은 1.7초~0.08초, 3.6초~1.2초, 2.5초~0.1초로 나타났다.
본 논문에서는 기존에 제안한 바 있는 EHC(Efficient Harmonic-CELP) 부호화기에 기반한 이중 전송률(2.4/4.0 kbps)의 개선된 하모닉-CELP(Improved Harmonic-CELP: IHC) 음성 부호화기를 제안한다. 제안된 IHC는 유/무성음 판별에 따라 유성음에서는 하모닉 추정, 하모닉 양자화, 하모닉 합성 및 잡음 혼합을 통한 자연성 제어 등의 과정을 통해, 무성음에서는 고속 CELP 방식을 통해 음성신호를 부호화/복호화한다. 또한 제안된 IHC는 EHC의 유/무성음 판별과 하모닉 추정 성능을 개선한다. 피치 이득과 에너지 등을 이용한 유/무성음 판별은 프레임 내의 에너지 변화 등에 의해 재판별된다. 하모닉 부호화에서는 첨점 추출과 델타 조정 방법을 이용하여 정확한 하모닉 추정을 하고, 혼합하는 잡음의 대역과 양을 적절하게 조절하여 자연성을 제어한다. 제안된 IHC 부호화기에 성능평가 결과, 비교 부호화기인 HVXC 연산량의 약 40%이내의 연산량으로 우수한 음질을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 비트패턴을 기반으로 한 고속의 적응적 가변 블록 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 기준으로 8bit 화소값을 0과 1의 비트패턴으로 변환한 후 블록의 움직임 예측을 수행한다. 비트변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합 과정을 심화시켜 보다 빠르고 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과, 한 프레임 당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FS-BMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다.
최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.
본 논문에서는 One-bit 변환을 기반으로 한 고속의 가변 블록 크기 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 이용하여 8bit 화소값을 1bit로 변환한 후 움직임 예측을 수행한다. One-bit 변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합과정을 심화시켜 보다 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FSBMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다. 특히, 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 효과를 나타냈다.
본 논문에서는 고속, 저전력 8-비트 ADC를 설계하는 기법들을 제안하였다. 비교적 적은 전력 소모를 가지면서 고속으로 동작 시키기 위해 기존의 파이프라인 구조인 MDAC를 이용한 폐쇄형 구조 대신에 개방형 구조를 채택하였다. 또한 Distributed THA와 캐스캐이드 형태의 구조를 이용하여 높은 샘플링 속도에 최적화 하였다. 제안한 각 단의 크로싱 지점을 판별하는 기법은 증폭기의 개수를 줄일 수 있도록 함으로서 저전력과 좁은 면적의 ADC 구현을 가능하게 하였다. 모의 실험 결과 500-MHz의 샘플링 속도와 1.8V 전원 전압에서 테스트에 필요한 디지털 회로까지 포함, 210mW의 전력을 소비함을 확인 할 수 있었다. 또한 1.2Vpp(Differential) 입력 범위와 200-MHz까지의 입력 주파수에서 8-비트에 가까운 ENOB를 가짐을 볼 수 있었다. 설계된 ADC는 $0.18{\mu}m$ 6-Metal 1-Poly CMOS 공정을 이용, $900{\mu}m{\times}500{\mu}m$의 면적을 차지한다.
케이블의 원가절감을 위해 절연체의 절연두께를 줄이거나 초초고압화가 되어 갈수록 절연성능의 신뢰성 향상이 한층 요구되고 있다. 이를 위해 케이블 및 접속함의 절연체 내에 각종의 결함이 어느 정도 절연성능을 떨어뜨리는지 정량적으로 파악하여 개선할 필요가 있다. 또한 완제품 내 잔족하고 있는 이물의 종류 및 위치를 알 수 있으면 생산공정 내에서 이물 유입 경로를 파악하여 이물이 유입되는 것을 차단할 수 있다. AC내전압 파괴시험을 수행할 때 설계치 보다 저전계에서 파괴될 경우 파괴공을 조사하여 원인을 규명하고자 하지만 국부적인 결함으로 인한 파괴는 결함부를 소실시키기 때문에 파괴공 및 주위의 절연체를 현미경으로 관찰하여도 찾기가 어렵다. 따라서, 전원을 고속으로 차단하여 결함부가 완전히 소손되는 것을 막고 PD발생 위치를 추정하여 결함을 확인하는 방법이 요구 되어진다. 이러한 시험 방법을 전구차단법 이라고 하며, 고도의 PD측정기술과 판정기술이 필요한 종합적인 기술이다. 본 논문에서는 PPD 기술의 핵심인 노이즈 제거 기술과 판별기술을 서술하고 실제 접속함(PMJ)에 적용하여 PPD 기술의 유효함을 증명하였다.
최근 우리나라 사회가 고령화로 진행함에 따라 노인성 질환인 치매 환자가 증가하고 있는 추세이다. 치매를 진단하기 위한 방법으로는 뇌 MR 영상을 사용하여 치매에 의해 영향을 받는 특정 뇌 영역인 해마의 위축률을 기반으로 진단 할 수 있다는 보고가 있다. 본 연구에서는 치매 환자 위한 보조적 판별 시스템 개발의 예비 연구로써 뇌 MR 영상 데이터를 3차원으로 가시화하는 것이 목적이며, 최근 대용량으로 획득되는 MR 영상을 고속으로 처리하기 위하여 CUDA를 사용한 병렬 컴퓨팅 구축을 하고 FPS(Frame Per Second)를 측정하여 유용성을 평가하고자 한다.
전력계통의 안정도 향상 방안으로 적용되는 재폐로계전기에서 재폐로의 성공뿐만 아니라 투입시점에 따른 최적재폐로의 적용으로 계통의 동요를 최소화 하게된다. 본 논문에서는 순간고장 제거 후 계통 안정화되는 계통의 최적재폐로 적용과, 불안정하게 되는 계통에서의 직렬 커패시턴스 투입 재폐로 제어로 안정화 가능성을 높였고, 영구고장으로 재폐로 실패되어 계통이 불안정해지는 경우에 계통 최소충격을 위한 최적재폐로가 적용되도록 하였다. 이를 위해 순간고장과 영구고장의 식별 기법과 광역 측정장치(WAM), 고속전송 적용 등으로 계통 안정의 정도를 판별, 예측하여 실시간 과도안정도가 고려된 최적제어가 되도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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