클럭 펄스에 동기 되어 동작하는 임베디드 마이크로컨트롤러는 미션 크리티컬한 응용환경에서 입력 클럭에 가해지는 급격한 전기적 왜란의 영향에 의해 오동작이 발생되기 쉽다. 다양한 외부 전기적 노이즈에 대한 내성 있는 시스템 동작이 요구되며 시스템 클럭 관점에서 견고한 회로 디자인 기술이 점차 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 시스템의 비이상적인 상황을 방지하기 위해 자동 클럭 에러 검출을 위한 온 칩클럭 컨트롤러 구조를 제안한다. 이를 위해 에지 검출기, 노이즈 제거기와 글리치 프리 클럭 스위칭 회로를 적용하였고, 에지 검출기는 입력 클럭의 비이상적인 저주파수 상태를 검출하는데 사용 되었으며, 딜레이 체인 회로를 이용한 클럭 펄스의 노이즈 제거기는 글리치 성분을 검출 할 수 있도록 하였다. 이렇게 검출된 입력 클럭의 비이상적인 상황은 글리치 프리 클럭 변환기에 의해 백업 클럭으로 스위칭하게 된다. 회로 시뮬레이션을 통해 제안된 백업 클럭 변환기의 동작을 검증하였고 테스트환경에서 방사노이즈를 인가하였을 때 시스템 클럭의 내성에 대한 주파수 특성을 평가하였다. 본 기법을 범용 MCMCU 구조에 추가적으로 적용하여 작은 하드웨어의 추가만으로도 시스템 클럭의 안전성을 확보하는 하나의 방법을 제시한다.
감마선 에너지 스펙트럼 연구에서 에너지 분석을 통한 핵종 분석은 매우 중요하다. 감마선 에너지 측정에 일반적으로 사용되는 고순도 Ge 검출기는 높은 에너지 분해능과 상대적으로 높은 검출 효율 때문에 일반적으로 사용된다. 그러나 반도체 검출기는 높은 에너지 분해능을 유지하기 위해 주변 환경에서 발생하는 노이즈를 효과적으로 차단하지 않으면 원래의 성능을 유지하기 어렵고 고가의 장치의 효과를 얻지 못하는 문제점이 있. 따라서 본 연구에서는 검출기에서 발생하는 전기적 노이즈를 제거하기 위해 접지 루프 아이솔레이터 (NEXT-001HDGL)를 사용했다. 에너지 분해능 향상 효과를 테스트하기 위해 양성자 가속기 KOMAC에 새로 설치된 HPGe 검출 장치를 사용했다. 감마선 에너지 2614 keV의 경우 에너지 분해능이 (0.16 ± 0.02) %에서 (0.11 ± 0.01) %로 개선되었고, 감마선 에너지 662 keV의 경우 에너지 분해능이 (0.72 ± 0.07) %에서 0.27 ± 0.03 %로 향상되었다. 이 결과는 KOMAC (Korea Multi-Purpose Accelerator Complex)의 HPGe 검출 장비를 이용한 감마선 스펙트럼 연구에 매우 유용한 것으로 판단된다.
랜덤하중 하에서의 구분적선형시스템이 갖는 노이즈의 영향으로 인해 그 특성이 많이 감소되거나 소멸된 응답거동으로부터 chaos거동을 검출하는 방법을 개발, 분석하였다. 해양에서 구조물이 받는 파력은 결정론적이 아닌 추계론적이다. 바람, 파도 그리고 조류 등에 의한 파력은 유한도의 랜던성을 갖으며, 이러한 파력은 지배적인 조화가진하중과 정규 백색노이즈를 더함으로써 표현할 수 있다. 외적 동요를 받는 시스템의 응답거동은 그 거동이 방해를 받으며, 이로 인해 chaos응답거동을 확인하기가 어려우며, 그 거동의 특성이 일반적인 랜덤거동과 다를 바가 없다. 이러한 경우, 평균 포인케어맵을 이용하여 랜덤노이즈에 의해 발견되지 않는 chaos응답거동을 식별할 수 있다. 본 연구에서는 직접수치시뮬레이션상에서 이러한 평균 포인케어맵을 만드는 방법을 개발하였으며, 얻어진 평균 포인케어맵의 적용범위에 대하여 분석하였다. 평균 포인케어맵은 노이즈가 포함된 조화가진하중을 받는 시스템의 chaos응답거동을 확인하는데 있어서 노이즈의 강도가 높을 때 일반적인 포인케어맵만으로는 놓칠 수 있는 chaos응답거동을 성공적으로 확인할 수 있음을 알아내었다. 또한 시스템의 응답거동에서 chaos의 특성이 완전히 사라지는 노이즈의 강도를 얻을 수 있음도 알아내었다.
일반적으로, 화상회의에서 화자의 위치를 검출하는 것은 음향 신호를 기반으로 이루어져 왔다. 그러나 물리적인 환경의 제약이나 화자 검출 시스템의 한계를 벗어나는 노이즈가 발생하는 경우에는 검출 시스템의 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 음향 기반의 검출 시스템과 독립적으로, 혹은 상호 보완적으로 사용될 수 있는 영상 기반의 화자 검출 알고리즘에 대하여 제안하고자 한다. 화자의 위치에 관한 정보는 화상회의에 한층 사실감을 부여하는 3 차원 오디오 재생에 사용될 수 있다.
신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간 및 주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 펄스 형태의 데이터 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 사용하여, 임펄스 노이즈의 위치를 검출하였다.
전력 설비의 지중화 증가로 인하여 지중 설비에서의 사고 위험성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 누전 고장점이 있는 저압 지중접속함(핸드홀)이 침수시 고장점에서 유출되는 누설 전류에 의한 수중 전위를 검출하여 위험을 경보하는 장치를 제작하고, 실제 환경과 유사한 실험장에서 실험하였다. 실험을 통하여 제작한 핸드홀 누전감시장치가 정상 동작함을 확인하였다. 또한 고장점이 존재하지 않거나 전원 공급이 없는 핸드홀의 경우에도 침수시 수중에서 상용주파수 노이즈 전위가 측정됨을 확인하였고, 이런 노이즈 제거 기술에 대한 연구가 추가적으로 필요함을 확인하였다. 침수시 누전 고장점은 평상시에 검출하기 어렵기 때문에 핸드홀 누전 감시 장치의 개발은 사고를 예방함과 동시에 사고를 검출하여 지중선로의 사후 유지 보수에 도움이 될 수 있을 것으로 예상한다.
본 논문에서는 1.5um 파장대에서 감쇄기를 이용한 유사단일광원을 이용하여 단일광자검출의 특성을 실험적으로 분석하였다. Gated Geiger 모드에서 APD를 동작 하여 열적 노이즈에 따른 양자효율을 측정하였다. 또한 APD를 이용하여 단일광자를 고속으로 검출시 문제가 되는 afterpulsing 노이즈의 온도별 특성을 분석하였다.
자기누설 탐상(Magnetic Flux Leakage)시스템은 비파괴 검사의 일종으로 대상 물체를 자화시켜 결함 부위에서 자기 누설량을 측정함으로써 구조물의 결함 및 부식 등을 탐지하는 시스템이다. 지하 가스배관의 결함 판정에 있어 기존의 신호처리 기법을 통한 노이즈 제거와 검출 성능 향상은 한계가 있다. 이는 후처리 단계로써 각종 노이즈를 포함하고 있기 때문이다. 따라서 검출 신호 크기의 증가를 통한 결함 검출 성능을 향상시키기 위해 논문에서는 브러쉬와 백요크의 크기 및 형상 변화에 따른 자기장 분포 해석을 하고 시스템 제작 및 실험을 통해 자기누설 탐상 시스템의 성능 향상을 검증하였다.
초음파 비파괴 평가에서 적응 노이즈 제거 기법은 시험 재료의 결정립 구조(grain structure)로 인해 공간적으로 변화하는 노이즈를 감소시키는데 적합하다. 일반적으로 결정립 노이즈는 비상관 관계성을 가지고 있는 반면에 결점(flaw) 신호는 상관 관계성을 띄고 있기 때문에 적응 필터링 알고리즘으로 출력 신호의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 신호의 상관관계 특징을 이용한다. 본 논문에서는 초음파 탐상의 결함 검출 능력 향상을 위해 적응 LMSE(least mean square error) 필터를 이용한 다단계 적응 노이즈 제거기법(multi-stage adaptive noise cancellation)을 제시한다.
전동기 위치 또는 속도를 측정하기 위하여 많이 사용되고 있는 증분형 엔코더의 출력신호는 고주파 디지털 신호로 PWM 인버터 등 전력용반도체 회로의 스위칭에 의하여 발생되는 전자파에 많은 영향을 받으며, 이 엔코더 출력신호에 포함한 노이즈는 일반적인 저역필터로 제거하기 힘들다. 본 논문에서는 엔코더 신호에 포함된 노이즈 성분을 완전히 제거할 수 있는 엔코더 출력신호 노이즈 제거용 디지털 필터회로를 개발하였다. 노이즈의 특성 즉 노이즈 주파수에 따라 필터내의 카운터 값 및 입력 클럭의 주파수를 쉽게 변경시킬 수 있으므로 어떤 노이즈 성분도 거의 완벽하게 노이즈를 제거할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 이 디지털 필터의 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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