수십 W급 이상의 무선 전력 전송 기술을 활용한 시스템의 증가와 더불어, 전자파 환경 문제가 심각하게 대두되고 있으며, 본 논문에서는 전자파 환경을 고려한 무선 전력 전송 시스템 설계 기술에 관하여 언급한다. 가장 먼저 무선 전력 전송 시스템을 분류하고, 회로 해석을 통하여 동작 특성을 분석하며, 코일 시스템에서 발생하는 전자파 노이즈 예측 및 축소 기술을 소개하고, 마지막으로 제작된 LED TV를 위한 무선 전력 전송 시스템에서 발생하는 전자파 노이즈 측정 결과 분석을 통하여, 설계 단계에서 전자파 노이즈를 예측하고, 축소 기술을 적용하면, 전자파 노이즈 규정을 만족할 수 있는 무선 전력 전송 시스템 설계를 할 수 있음을 확인하였다.
우주환경에서 운용되는 위성은 상호 유기적으로 연결된 다양한 전자장비에서 방출하는 전도성/복사성 에너지 결함에 의해 다양한 노이즈를 발생하게 되는데, 이러한 노이즈는 위성 시스템과 탑재체의 전자기적인 영향에 의하여 주요 기능에 중대한 결함을 유발시킬 수 있다 이에 위생 시스템은 개발 단계에서부터 전자파환경에 대한 영향을 최소화하기 위한 시스템 설계 검증이 요구된다. 위성 시스템에서 검증하여야 하는 전자파환경시험은 위성으로부터 방출되는 전도성/복사성 노이즈 레벨측정과 이러한 노이즈환경에서 위성의 정상운용을 검증하는 감응성 시험이 있다. 다목적실용위성 2호의 전도성 전자파환경에서의 시스템 설계 검증은 PCU가 전원을 각 유닛에 분배하는 그 과정에서 전원선에서 방출하는 전도성 방출특성을 측정하여 시스템에서 통제하는 전자파 규격에 적합한지를 검증하고, 이러한 방출 레벨로부터 6dB 시스템 안전성마진을 고려한 레벨의 전도성 노이즈를 전원선에 인가하여 시스템의 성능을 검증하는 것이다. 본 논문에서는 다목적실용위성 2호의 전도성 특성을 검증하기 위해 ETB에서 수행한 시스템 검증결과 및 노이즈 요소 분석을 제시하였으며, 노이즈요소 분석 결과는 FM EMC 시험에 반영될 것이다.
Hyperion 영상의 노이즈는 주로 대기 효과와 센서의 기계오류, 신호변환 때문이다. 보정되지 않은 밴드, 중복 밴드, 모든 대기흡수에 영향을 많이 받는 밴드가 모두 제거되어도, 여전히 노이즈 밴드가 존재한다. 영상처리에 사용할 선명하고 안정된 밴드를 선택하기 위해 육안으로 영상을 간단하게 검사할 수 있지만, 이는 수동으로 이루어지는 비효율적이고 주관적인 방법이다 본 논문에서 우리는 노이즈 추정과 자동 밴드 선택을 위해 극단화소비 사용을 제안한다. 이를 위해 기존에 사용되던 SNR, 엔트로피와 극단화소비를 비교하였다. 첫째, 상대적으로 노이즈가 적은 ALI 영상에 Gaussian 노이즈, salt & pepper 노이즈, Speckle 노이즈를 부가하여 노이즈량과 각 통계량 사이의 관계를 살펴보았다. 둘째, Hyperion 영상에서 추출된 세 개 통계량에 대해 기대최대화 분석을 수행하여 자동으로 밴드를 선택하였다. Hyperion 데이터는 시각적 평가에 의해 5단계로 구분되어 평가자료로 사용되었다. 실험 결과에서 극단화소비가 Hyperion 영상의 밴드 선택에 효과적으로 사용될 수 있었다.
기존에 사용되고 있는 노이즈 제거 필터인 평균값 필터, 중간값 필터 등의 필터를 이용하여 노이즈 포함 영상을 복원할 경우, 몽롱화 현상이 발생하게 되며 이러한 몽롱화 현상은 마스크의 크기가 달라짐에 따라서 심해지는 경향을 보인다. 본 논문은 노이즈가 포함된 입력 영상의 픽셀 주변 환경에 기반하여 점증적으로 노이즈를 제거하여 입력영상을 변환 시켜, 몽롱화의 현상을 줄이고, 정보의 추출이 용이하도록 영상을 복원하는 점증적 노이즈 제거 필터를 제안한다. 또한 노이즈에 의해서 훼손된 입력 영상의 복원을 통하여 제안된 노이즈 제거 필터의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.
변압기에서 발생되는 부분방전은 변압기의 운전중 절연열화에 대한 정보를 가장 잘 나타내고있으나, 현장에서 부분방전을 측정하는데 주변 환경적인 문제인 노이즈로 인해 측정의 어려움과 측정된 데이터의 정확한 판단에 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 완전히 해결하지 못하는 기존방식을 벗어나 높은 영역에서 주위의 노이즈를 덜 받는 HFPD 측정법을 적용하여 광양제철 산소공장에서 데이터를 취득하여 부분방전을 분석하였다. 본 논문에서는 HFPD의 변압기적용과 강인한 현장환경에 따른 영향을 최소화하여 제안한 방법이 변압기의 부분방전 시험에 유용하게 사용할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 임펄스 노이즈 제거 방범을 제시하며, 노이즈 제거에서 웨이브렛의 시간과 주파수 국부성은 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로, 기존의 방법들에 비해 우수한 결과를 제공한다. 임계치에 의한 노이즈 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 노이즈 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 객관적인 판단을 위해, 테스트 신호고서 HeaviSine과 DTMF를 사용하였으며, 서로 다른 크기를 갖는 임펄스 노이즈를 동일한 시간에 원신호에 중첩하여 시뮬레이션 하였다.
현대 사회에서 영상처리 기술이 발달함에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 일반적으로 영상을 획득 및 저장하는 과정에서 노이즈에 의해 영상이 훼손되며 이러한 노이즈에는 크게 AWGN(Addictive White Gaussian Noise)와 임펄스 잡음(Impulse Noise)이 있다. 임펄스 노이즈는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 영상 전반에 걸쳐 black and white로 불규칙하게 펴저 나타나게 된다. 임펄스 노이즈 환경에서는 알고리즘이 간단하면서 노이즈 제거 성능이 우수한 SM(standard median)필터가 많이 사용되며, SM 필터는 노이즈를 제거하지만 영상에지에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위해 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 위성 시스템 개발을 위하여 요구되고 있는 전도성 전자파 환경에 대한
규격을 정의하기 위한 전도성 노이즈 해석방법과 전도성 감응특성을 검증하기 위한 시험
평가 방법에 대해서 나타냈다. 전도성 전자파환경을 정의하는데 주된 요소는 전력변환 회
로의 스위칭 노이즈와 공통 임피던스의 결합특성을 생각할 수 있다. 이러한 전도성 환경에
대한 규격의 정의 및 이를 통제하기 위해서는 시스템 및 유닛 설계단계에서 EMC 해석을
통하여 시스템 또는 유닛레벨에 대한 노이즈 특성을 예측하고, 제작단계에서 이에 따른
EMC 대책을 적용하게 된다. 시스템 전자파환경은 신중하게 통제하고 EMC 안정성 마진을
충분히 고려하여 설계되어야 하며, EMI 특성은 전체 개발과정을 통하여 충분히 검증되어
야 한다.
초분광 영상은 넓은 범위의 파장 영역의 유용한 정보를 많은 수의 밴드를 통해 취득한다. 하지만, 인접 밴드 간의 상관관계, 계산량, 노이즈로 인해 전처리없이 활용할 경우 부정확한 결과를 도출한다. 따라서 영상에서 노이즈 밴드 추출하여 제거하는 작업이 반드시 필요하다. 기존의 연구들은 영상 전체에 대한 특성치 만을 이용하였기 때문에 영상의 국지적 특성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 Hyperion 영상을 대상으로 하였으며, 자료구조 기법 중 하나인 Quadtree와 이용하여 노이즈 밴드를 추출하였다. Quadtree 구조로 분할된 영역의 프랙탈 차원을 계산하고 프랙탈 차원의 분산을 이용하였다. Hyperion 영상에 존재하는 노이즈 종류 중 무작위 노이즈를 포함하고 있는 밴드 추출에 초점을 맞추었으며, 시각적으로 판단하여 작성한 참조자료와 비교하였다. 제안된 알고리즘 적용 결과 무작위 노이즈가 포함된 밴드 대부분이 추출되었으며, 영상에 관계없이 30개 이상의 노이즈 밴드를 제거할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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