본 논문은 기계장치에서 발생하는 소음 중 불필요한 소음만을 제거하고 실제로 필요한 소음(경고음 작동음 등)의 정보를 가진 소리는 제거하지 않는 소음 제어 방법을 Active Noise Control(ANC)를 이용하여 구현하였다. 소음원으로는 축류팬(Akial Fan)을 사용하였으며 여기서 발생하는 BPF를 효과적으로 제어할 수 있는 Feedback Active Noise Control 방식을 사용하였으며 적응 알고리즘으로 Filtered-X LMS 알고리즘을 사용하였다. 실험은 두 가지 Case(덕트 내 전파 소음, 외부 자유 음장 방사 소음)로 실행되었다. 제거하고자하는 대상은 BPF 소음이며 이 이외의 주파수에는 영향을 주지 않게 하기 위하여 대역필터를 이용하였다. 또한 실제 인간이 느끼는 소음 감소 효과를 알아보기 위해 Loudness로 제어 전후의 결과를 비교하였다. 실험 결과 BPF만 감소시키고 BPF이외의 주파수에는 영향을 주지 않음을 알 수 있었으며 6.7dB의 Loudness level의 감소 효과를 얻어, 제어하고자 하는 주파수만을 제어하였으며 음압뿐 아니라 인간이 느끼는 소음도에서도 효과적으로 감소할 수 있음을 확인할 수 있었다.
심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.
최근 기계장치로부터 발생하는 소음을 감소시키는 새로운 방법으로서, 능동 적으로 소음을 제어하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이것은 원하지 않는 소음을 그 신호의 역위상을 갖는 부가음을 이용하여 능동적으 로 감쇠시키는 방법으로서, 저주파수 대역에서 비효율적인 수동적인 방법인 소음기둥에 대한 대안으로 많은 학자들의 관심의 대상이 되어 왔다. 초기에 는 소음을 줄이기 위해 요구되는 여러가지 음향요소의 전달함수를 제어하는 데 대한 불가능성으로 인해 능동 소음제어에 대한 실질적인 발전이 지연되 어 왔으나 최근 마이크로 컴퓨터를 비롯한 전자공학의 발전으로 인해 적응 신호처리 분야가 등장하게 되었으며, 음향계의 소음을 원하는 수준까지 제어 하는 능동 소음제어의 실시간 구현이 가능하게 되었다. 그 중에서도 음이 1 차원적으로 전파한다고 볼 수 있는 길이가 긴 덕트구조물에서의 능동 소음 제어는 가장 기본적이며 현실적으로 자동차 배기계나 냉동.공조설비에 있어 서 실용적으로 적용할 수 있는 문제임 만큼 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 능동 소음제어 방법을 음향계에 적용하였을 때, 부가적인 음을 발생 하는 제어용 스피커로 인해 입력마이크로폰으로의 음향궤환이 존재하고 이 에 따라 제어계가 불안정해질 수 있으며, 또한 변환기의 사용으로 인한 부가 적인 전달함수가 존재하므로 이에 대한 중요한 의미를 갖고 고려하여야 한 다. 본 연구에서는 적응 필터링 이론에 의한 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측으로써 부가음을 발생시키고, 입력신호 및 제어된 출력신호간의 차인 오차를 최소화 시키도록 하는 오차적응제어법을 이용한 능동소음 제어 방법 을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해야 하는 적응 소음제어 시스템에서, 음향궤환과 함 께 필히 고려해야 하는 부가적인 전달함수의 영향을 고려한 능동 소음제어 에 대해 연구하였다. 경량화 추세에 따라 지반이나 케이싱이 경량이거나 유연하여 회전축과 동적으로 연성된 경우 회전축-베어링-지반으로 이루어진 2중구조의 회전축 계 동특성을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하므로서 회전 기계류의 진동 전반에 걸친 문제점에 대한 그 원인과 현상을 명확히 분석하여 국내의 전기 계류의 보다 신뢰성있는 설계 및 제작자료를 확보하는데 기여할 수 있게 하 였다.존의 small molecular Gd-chelate에 비해 매우 큼을 알 수 있었다. MnPC는 간세포에 흡수된 후 담도계로 배출되는 간특이성 조영제임을 확인하였다. 장비 내에서 반복 시행한 평균값의 차이는 대체적으로 유의한 차이가 없었으나, 다른 장비에서 반복 시행한 장비간의 사이에는 유의한 차이가 있는 경우가 더 많았다. 따라서 , MRS 검사를 소뇌나 뇌교의 어떤 절환에 적용하기 전에 각 장비 마다 정상 기준치를 반드시 얻은 후에 이상여부를 판 정하는 것이 필수적이라고 생각된다.EX> 이상이 적절한 진단기준으로 생각되었다. $0.4{\;}\textrm{cm}^3$ 이상의 좌우 부피차를 보이는 모든 증례에서 육안적으로도 해마위축이 뚜렷이 나타났다. 결론 : MR영상을 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field
본 논문에서는 직접대역 확산 통신 기법을 사용하는 이동통신 시스템에서 하향링크상의 무선신호를 이용하여 오버헤드 채널상의 정보를 취득하고 이 정보를 이용하여 파일롯 채널을 생성함으로써 기지국 간 하드핸드오프를 가능하게 하는 적응형 파일롯 비콘 장치를 제안한다. 본 적응형 파일롯 비콘 장치는 무선 신호 중에서 파일롯 채널 만을 선별하여 생성 및 전송하므로 상대적으로 낮은 전력으로 서비스가 가능하며, CDMA 수신부에서 하향링크상의 파일롯 채널로부터 기지국의 시간동기 및 주파수 동기를 획득하여 장치의 오프셋을 보정하므로 GPS에 의한 시간동기가 필요하지 않으며 기지국 순방향 신호의 수신이 가능한 임의의 장소에 설치가 가능한 장점이 있다. CDMA수신기에서 하향링크 파일롯 신호를 탐색하는 파일롯 서처는 FPGA와 DSP를 이용하며, FPGA에서 구현된 파일롯 서처는 초기동기 획득용으로 사용되곤 DSP에서 구현되는 파일롯 서처는 비콘장치의 클럭과 기지국 장치의 클럭사이에 발생하는 오프셋 오차를 보정하는 역할을 수행한다. 적응형 파일롯 비콘 장치의 CDMA 송신부는 CDMA 수신부에서 취득한 파일롯 채널의 시간정보인 타임오프???V을 이용하여, 기지국에 동기된 하향링크 파일롯 신호를 생성한다. FIR필터를 통하여 출력된 1차 중간주파신호는 RF모듈웨서 상향변환된 후 고출력증폭기와 안테나를 통하여 방사하게 된다.
양산단층이 지나는 한국 남동지방 지각의 Q$_P^{-1}$ 및 Q$_S^{-1}$를 한국자원연구소가 설치한 9점의 지진관측소 자료를 바탕으로 확장 Coda 규격화법을 이용하여 구하였다 1994년 12월부터 2000년 2월에 일어난 근지지진에서 707개 지진기록에 대하여 1${\sim}$2, 2${\sim}$4, 4${\sim}$8, 8${\sim}$16및 16${\sim}$32Hz의 대역필터를 적용하여 분석한 결과, 각 관측점의 Q$_P^{-1}$는 (7${\pm}$2)${\times}$10$^{-3}$에서 (5${\pm}$4)${\times}$10$^{-4}$으로, Q$_S^{-1}$는 5${\pm}$4)${\times}$10$^{-4}$에서 (5${\pm}$2)${\times}$10$^{-4}$로 주파수가 1.5Hz에서 24Hz로 늘어남에 따라 줄어드는 주파수 의존성이 보인다. 이들 값의 지수 회귀선은 Q$_P^{-1}$가 0.009(${\pm}$0.003)f$^{-1.05({\pm}0.14)$, Q$_S^{-1}$가 0.004(${\pm}$0.001)f$^{-0.75({\pm}0.14)$)이다.
본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.
본 논문에서는 Band-III 지상파 디지털 멀티미디어 방송 수신용 저전력 CMOS RF 튜너 칩에 대해 기술한다. 제안된 RF 튜너 칩은 저전력의 소형 휴대단말기 개발에 적합한 Low-IF 수신 구조로 설계되었으며, 174~240 MHz의 RF 방송 신호를 수신하여 1.536 MHz 대역폭의 2.048 MHz IF 신호를 출력한다. RF 튜너 칩은 저잡음 증폭기, 이미지 신호 제거 믹스, 채널 필터, LC-VCO, PLL과 Band-gap 기준 전압 생성기 등의 모든 수신부 기능 블록들을 포함하고 있으며, 0.18 um RF CMOS 기술을 이용하여 단일 칩으로 제작되었다. 또한 전력 소모를 줄이기 위한 4단계 이득 가변이 가능한 저잡음 증폭기를 제안하였으며, Schmoock's 선형화 기법과 Current bleeding 회로 등을 이용하여 수신 성능을 개선하였다. 제작된 RF 튜너 칩의 이득 제어 범위는 -25~+88 dB, 잡음 특성(NF)은 Band-III 전체 대역에서 약 4.02~5.13 dB, 선형 특성(IIP3)은 약 +2.3 dBm 그리고 이미지 신호 제거비는 최대 63.4 dB로 측정되었다. 총 전력 소모는 1.8 V 단일 전원에서 약 54 mW로 우수하며, 칩 면적은 약 $3.0{\times}2.5mm^2$이다.
자기적인 방법을 이용한 비파괴검사는 강자성체 표면 및 표면 근방의 균열을 탐상하는데 매우 유용하다. 균열을 평가하기 위해서는 시험편상의 누설자속분포를 정량적으로 취득해야 한다. 자기카메라는 큰 리프트오프에서 누설자속분포를 얻기 위하여 제안되었다. 자기카메라는 지원, 자기렌즈, AD 변환기, 인터페이스 및 컴퓨터로 구성되어 있다. 측정 대상체로부터 누설된 자속 또는 흐트러진 자장은 지기렌즈로 집속된 후, 배열된 작은 지기센서에 의하여 아날로그신호로 변환된다. 이러한 아날로그 신호는 AD 변환기에 의하여 디지털신호로 변환되고, 인터페이스 및 컴퓨터에 의하여 저장, 영상화 및 처리된다. 그러나, 지급까지의 자기카메라는 범용 AD변환기를 사용하기 때문에 변환 및 스위칭속도, 검출범위 및 분해능, 직접 메모리 액세스(DMA, direct memory access), 임시저장속도 및 저장량에 한계점을 가지고 있었다. 또한, S/N비를 높이기 위하여 OP-AMP의 도입, 신호의 증폭, 배선의 감소, LPF의 사용과 팥은 개선된 기술이 필요하다. 본 논문은 상술한 조건들을 만족하기 위하여 OP-AMP, LPF, 마이크로프로세서 및 DMA 회로를 포함한 자기카메라 전용 임베디드형 AD 변환기를 제안한다.
급증하는 무선통신 정보수요는 특히, 고주파대역 (300NHz-300GHz)에서 사용되는 공진기, 필터, 발진기 등과 같은 소자의 품질향상을 요구하고 있다. 고주파용 유전체 중 ZrTiO4 는 $\alpha$-PbO2 계열의 사방정구조를 갖고 있는 유전체로서 높은 유전율 ($\varepsilon$=40)과 높은 품질계수 (Q=1/tan$\delta$=4700 at 7GHz)를 갖고 있고, Sn 첨가시 0ppm/$^{\circ}C$의 공진주파수 온도계수를 얻을 수 있다고 보고되어 있다. 본 연구에서는 약 110$0^{\circ}C$ 이상에서 안정한 상으로 존재하는 ZrTiO4를 저온에서 증착하여 준안정한 상태로 결정화되게 한후, 유전손실 (tan$\delta$)과 유전율($\varepsilon$)을 측정하였다. 또한 증착온도와 열처리과정에 따른 박막의 us형 (Strain) 정도의 변화를 X-선 회절결과로부터 분석하였으며 이를 측정된 유전특성 값과 비교하였다. ZrTiO4 박막은 DC magnetron reactive sputter로 Zr과 Ti 타겟으로부터 high phosphorous doped Si (100) 기판위에 증착하였다. 압력은 4mTorr로 유지하고 박막의 화학양론적 조성비를 맞추기 위해 각 타겟에 가해지는 power는 Zr/Ti=500W/650W로 고정하고, 반응가스의 비율을 Ar/O2=17sccm/3.5sccm으로 유지하여 박막내에 인입되는 산소량을 제어하였다. 증착 직후와 열처리 후의 박막특성을 비교하기 위해 증착온도를 상온에서부터 $600^{\circ}C$까지 변호시키고 증착후 각각의 시편을 80$0^{\circ}C$ 산소분위기에서 2시간동안 열처리하여 시편을 준비하였다. 박막의 상형성 여부와 결정성변화는 $ heta$-2$\theta$X-선 회절법을 사용하여 조사하였고, EPMA를 이용하여 박막의 조성을 확인하였다. 유전특성의 측정을 위해 백금 상부전극을 증착한 후, impedance analyzer를 이용하여 100kHz 영역에서의 유전손실을 측정하고, 측정된 정전용량과 박막의 두께로부터 유전율을 계산하였다. ZrTiO4 박막은 증착온도 20$0^{\circ}C$ 이상에서 결정성을 보이기 시작했으며, 열처리 이후에는 상온에서 비정질이었던 시편이 $650^{\circ}C$ 이상의 온도에서 결정화되기 시작하였다. 증착온도에 따라 유전손실은 0.038에서 0.017 정도로 감소하는 경향을 나타냈으며, 각각 열처리에 의해서 0.034, 0.005 정도로 다시 감소하였다. 박막의 유전율은 약 35 정도의 값을 나타내었으며 X-선 회절 data로부터 분석한 박막의 변형은 증온도에 따라 7.2%에서 0.04%로 감소하였고 이 이경향은 유전손실은 감소경향과 일치하였다.
뇌-컴퓨터 인터페이스는 사용자의 뇌전도(Electroencephalogram: EEG)를 획득하여 생각만으로 기계를 제어하거나 신체장애를 가진 사람에게 손 또는 발과 같은 신체를 대신하여 의사 전달 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동작 상상 EEG를 분류하기 위해 Sub-Band Common Spatial Pattern(SBCSP)를 기반으로 필터 선택을 하지 않는 특징 추출 방법에 대해 연구한다. 4~40Hz의 동작 상상 신호를 4Hz 대역마다 나눈 9개의 서브 밴드에 각각 CSP를 적용한다. 이후 Fisher's Linear Discriminant(FLD)를 사용하여 도출된 값들을 결합한 FLD 점수 벡터에 차원 축소를 위한 Principal Component Analysis(PCA)를 적용하여 클래스 구분을 위한 최적의 평면에 특징을 투영한다. 데이터베이스는 BCI CompetitionIII dataset IVa(2 클래스: 오른손 다리)를 이용하며, 추출된 특징은 Least Squares Support Vector Machine(LS-SVM)의 입력으로 사용된다. 제안된 방법의 성능은 $10{\times}10$ fold cross-validation을 이용하여 분류 정확도로 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 피험자 'aa', 'al', 'av', 'aw', 'ay'에 대하여 각각 $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, $93.50{\pm}0.69%$의 분류 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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