기존의 웨이블릿 임계치를 이용한 잡음제거 방법은 기저함수가 천이 불변이 되지 않아 불연속점 주위에 의사 깁스 현상을 발생시킨다. 또 논문에서는, 이러한 의사 깁스 현상을 감소시키기 위해 웨이블릿 임치 기법으로 재생성된 웨이블릿 계수의 전변분을 준경도 강화법을 이용하여 최소화하는 방향으로 구현하였다 객관적인 평가는 비실시간상에서 실험하였고 실시간 적용여부는 주위환경의 영향을 고려하여 실시간 신호 획득 보드를 사용하여 확인하였다. 비실 시간의 경우 블록 신호를 예를 들면 기존의 강성 임계치 기법보다 SNR이 2.794dB정도 개선되었고 시각적으로도 불연속점 주위의 의사 깁스 현상이 현격히 감소됨을 확인하였다. 실시간 실험의 경우, 수행시간을 고려하여 반복 횟수를 60번으로 제한한 결과 0.49초의 수행시간이 소요되었고 불연속점 주위의 의사 깁스 현상 역시 제거됨을 확인 할 수 있었다.
웨이블릿 변환이 소개된 후, 웨이블릿 임계치 기법이 신호의 잡음제거에 중요한 효과를 가져왔다. 그러나 웨이블릿 임계치 잡음제거 기법 역시 불연속점 주위에서 의사깁스 현상을 일으키는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 웨이블릿 발자국 흔적(Wavelet Footprints) 알고리즘을 소개한다. 웨이블릿의 시간영역에서의 특이점들에 의해 남겨진 흔적이라는 의미를 가지는 발자국 흔적의 새로운 개념을 도입하여 불연속 주위의 의사 깁스 현상을 개선하고자 한다. 제안된 알고리즘은 더 일반적인 신호들로 확장되어지고, 신호의 잡음제거와 같은 문제에 효과적인 해법을 제시 할 수 있다.
이 연구에서는 용해와 확산에 관련된 과학 교사들의 사고 특성을 알아보았다. 이를 위하여 화 학 및 화학교육을 전공한 과학 교사 5명을 선정하여 면담하였다. 이들은 2년$\sim$6년 정도의 교사 경력을 가지고 있었다. 연구 결과, 중등 과학교사들은 다양한 혼합 현상을 용해나 확산으로 구분할 필요성을 거의 느끼지 않았다. 교사들이 다양한 혼합 현상을 구분하는 기준은 다양하였다. 또한 용해도와 깁스에 너지를 기준으로 용해와 확산을 구분하는 것에 과학 교사들은 어려움을 느꼈다. 교사들은 교과서에서 단원이 분리되어 제시된 내용을 연결 지어 사고하지 않았으며, 빠진 내용을 스스로 사고하여 필요한 원 리를 도입하는 노력도 거의 없었다. 면담 과정에서 교사들은 현상을 이해하기 위해 원리의 도입이 필요함 을 느끼게 되었지만, 스스로 이를 찾아내어 지도하는 능력을 획득하지는 못하였다. 그러므로 원리와 현 상을 서로 관련시켜 사고할 수 있도록 도와주는 교사교육 프로그램 및 과학교육과정의 개발이 필요하다.
지구 물리 자료의 질을 높이기 위한 전처리 과정에서 웨이브렛 변환을 도입하여 잡음을 제거하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 이 기법의 효율성을 평가하기 위하여 합성자료를 이용하여 저역통과 필터링과 웨이브렛 변환을 통한 잡음 제거 결과를 비교하였다. 저역통과 필터링한 삼각함수 신호는 샘플링 구간에서 신호 양단의 차이에 기인하는 깁스 현상에 의해 오차가 나타났고, 범프 신호는 고주파 성분이 소멸되어 피크가 나타나는 부근에서 큰 오차가 발생하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 잡음 제거에서는 시간 영역에서의 국부성과 웨이브렛 변환 영역에서의 신호와 무작위 잡음이 구분 가능하다는 특성을 이용함으로써 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 실측된 기조력 자료는 계기 보정 후 Soft threshold를 통해 잡음이 효과적으로 제거됨을 보였고, 이를 이론 기조력 값과 비교하여 G-인자를 계산하였다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정에 기초한 소프트웨어 오류 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel이 제시한 모형과 신뢰성 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리분포와 라플라스 분포를 이용한 모형을 제시하여 베이지안 추론을 시행하고 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로 기법중에 하나인 깁스샘플링을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야에서 디지털필터의 사용이 급격히 증가하고 있으며, 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR과 FIR 필터가 있다. 그리고, FIR 디지털필터는 구현이 용이하고 선형위상특성을 나타내며, 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스 현상에 의해 발생하는 리플을 완화하기 위해 window 함수를 사용한다. 본 논문에서는 새로운 window 함수를 설계하여 기존의 Manning, Hamming, Blackman window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 둥을 사용하였다.
디지털 신호처리 기술은 통신을 비롯한 다양한 분야에서 이용되고 있으며, 이러한 신호처리를 위해 사용되는 대표적인 필터에는 FIR 디지털 필터가 있다. 그리고 FIR 디지털 필터를 설계함에 있어서, 이상적인 필터에 대한 계수 절단 과정에서 발생하는 깁스현상(Gibbs phenomenon)을 감소시키기 위해, 창함수를 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 디지털 필터의 성능을 향상시키기 위해, 고차의 창함수를 적용하였으며, 시뮬레이션에서 최대부엽의 크기와 천이 특성을 이용하여 기존의 창함수와 비교하였다.
기능성 염료의 일종인 fluoran계 염료의 열 변색현상으로부터 열역학적인 함수들을 구하였다. 양성자성 용매와 비양성자성 용매에서 온도변화에 따른 UV-Vis 스펙트럼을 측정함으로서 평형상수와 엔탈피 값을 측정하였다. 양성자성 용매에서는 락톤형으로만 존재하나 비양성자성 용매에서는 락톤형과 쯔비터 이온형이 같이 존재함을 확인하였다. 평형 상수를 결정하는 요인은 용매의 극성도가 아니라 수소결합 주게의 성질에 큰 영향을 받음을 확인하였다. 엔탈피 변화량도 측정하였다. 온도 변화에 따라 열 변색 현상이 잘 일어나므로 엔탈피 변화량은 약 -2.0 kJ/mol정도이며, 따라서 열린형이 닫힌형보다도 에너지가 안정함을 확인하였다. 산에 의한 엔탈피 변화량은 양성자성 용매에서는 거의 0 kJ/mol에 가까우며 비양성자성 용매에서는 일정한 경향성을 찾기 어려웠으며. 또한 엔트로피와 깁스 자유에너지도 일정한 경향성을 보이지 않았다. 이러한 열역학적인 분석 결과는 기능성 염료의 디자인이나 합성에서 중요한 정보를 제공할 수 있다.
현대 사회의 정보처리 기술은 디지털 기술을 기반으로 하여 빠르게 성장하고 있다. 이러한 디지털 처리기술은 신호를-음성 및 영상처리- 전달하고 해석하는 과정에서 다양한 방법을 사용하여 신호를 획득, 저장하고 있다. 효과적인 신호처리를 위해 다양한 필터가 사용되고 있으며 대표적인 디지털 필터로써는 FIR 필터와 IIR 필터가 있다. 디지털 FIR 필터는 IIR 필터에 비해 안정적이며, 선형위상 응답특성을 갖고 있다. 하지만, 디지털 FIR 필터의 불연속 구간에서의 깁스현상이 발생하는 문제점을 가지며 이것을 극복하는 것이 주요한 관건이라 하겠다. 따라서 본 논문에서는 창함수를 이용한 FIR 필터를 제시하였으며, 기존에 사용한 창함수와 비교를 통하여 성능의 우수함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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