본 연구는 CNN에 기반한 한국 숫자지화 인식 시스템의 입력데이터인 표면 근전도 신호에 대한 샘플링 주파수가 CNN의 학습 성능에 미치는 영향을 검토하였다. 표면 근전도의 샘플링 주파수가 크면 수집한 많은 양의 입력데이터에 대한 학습 시간이 길어지므로 실시간 시스템의 구현이 어려움이 발생하고 고가의 표면 근전도 측정장비를 필요로 하므로 표면근전도 신호의 샘플링 주파수 선정에서 적정선이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 1,024Hz, 512Hz, 256Hz, 128Hz 그리고 64Hz의 샘플링 주파수를 선정하고 선정된 샘플링 주파수로 측정한 표면근전도 신호를 입력으로 CNN 학습 성능을 비교하였다. 비교 연구 결과는 선정된 모든 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터를 활용한 CNN 학습 모두가 한국 숫자지화 일부터 다섯을 100% 인식하였으며, 그중에서도 256Hz의 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터로 활용한 CNN 학습이 가장 짧은 시간 안에 이루어졌다.
본 논문은 RGB 컬러 3 채널에 대해 공유되는 홀로그램 픽셀 피치를 사용하여 3 차원 장면의 라이트 필드 데이터에서 비호겔 기반 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)을 합성하는 방법을 제안한다. 비호겔 기반 CGH 기술은 라이트 필드의 광선 각도를 평면 파면의 공간 주파수로 해석하여 주어진 라이트 필드 데이터에서 임의의 반송파로 연속 파면을 생성한다. 그러나 광선 각도와 공간 주파수 관계는 파장에 따라 달라지므로 라이트 필드 데이터에서 공간 주파수 샘플링 그리드가 달라져서 홀로그램 재구성에서 색 수차가 발생한다. 제안하는 방법은 가장 작은 청색 회절각이 라이트 필드의 시야를 커버하도록 모든 색상 채널에 공통적인 홀로그램 픽셀 피치를 설정한다. 그런 다음 라이트 필드를 파란색 파장의 공간 주파수 범위와 빨간색 파장의 샘플링 간격으로 보간하여 모든 색상 채널에 공통적인 공간 주파수 샘플링 그리드를 설정한다. 공통 홀로그램 픽셀 피치 및 라이트 필드 공간 주파수 샘플링 그리드는 홀로그램 재구성에서 색상 수차 또는 라이트 필드에 포함된 정보 손실 없이 컬러 홀로그램 합성을 보장한다. 제안된 방법은 다양한 테스트와 리얼 3D 장면의 컬러 라이트 필드 데이터를 사용하여 검증되었다.
본 논문에서는 DMT 기반의 xDSL 시스템의 수신단에서 발생하는 샘플링 위상 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋에 의한 타이밍 오류를 분석한 후, 디지털 수신기에서 이를 보상하기 위한 비동기식 샘플링(full digital PLL) 방식을 제안한다. 기존의 논문에서는 DMT 방식의 xDSL 시스템에서 샘플링 위상 옵셋을 delay-rotor 특성을 이용한 주파수영역 위상 회전기로 보상하는 비동기식 샘플링 방식을 제안한 바 있다. 그러나 수신단에서 샘플링 시 존재하는 타이밍 오류로 인해 저역통과 필터링된 수신신호는 더 이상 delay-rotor 특성이 성립하지 않아 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 샘플링 위상 옵셋을 완벽하게 보상할 수 있는 데이터 구간의 환형 컨벌루션화(circular convolution) 방식을 제안한다. 또한 샘플링 위상 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋이 동시에 존재하는 경우 이를 보상할 수 있는 개선된 시간/주파수 혼성영역 보상방식을 제안한다. 또한 추가의 오버헤드를 사용하지 않고 샘플링 위상 옵셋과 샘플링 주파수 옵셋을 보상할 수 있는 시간영역 보상방식을 제안한다. 마지막으로 DMT 방식의 ADSL 시스템에 본 논문에서 제안된 비동기식 샘플링 방식들을 적용하여 모의실험을 통해 성능을 분석하고 기존의 방식과 비교하여 성능의 우수성을 확인한다.
피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 고속무선통신에 널리 사용되고 있는 직교 주파수 분할 다중화 데이터 전송시스템에서 반송파주파수 옵셋(Offset)에 의한 잔류 위상 오차와 샘플링 주파수 옵셋에 의한 잔류 오차를 추적하고 보상하는 알고리즘을 제안한다. 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서는 서로 직교성을 가지는 부반송파들이 디지털 데이터에 의해 변조되어 동시에 전송된다 반송파 주파수 옵셋이 존재하는 경우에는 신호 대 잡음비의 감소 그리고 인접 부반송파의 간섭 등이 발생한다. 또한 송신단과 수신단에서의 샘플링 주파수의 차이로 인한 샘플링 시점의 오차도 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 성능저하의 주요한 요인으로 작용한다. 반송파 주파수의 오차와 샘플링 주파수의 오차는 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 중요한 성질중의 하나인 직교성 상실을 초래하며 이는 성능저하의 원인으로 작용하므로 수신단에서는 지속적으로 잔류 오차를 추적하여 보상해 주는 방식의 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 주파수 선택적 페이딩 무선 채널 환경에서 파일롯 데이터뿐만 아니라 채널이득 정보 및 페이로드 데이터를 주파수 오차 추정에 반영하여 추정오차를 줄이고 이 추정 값을 주파수 오차 보상에 반영하여 성능 향상을 달성할 수 있는 방식을 제안한다.
배전 계통 산업 현장에서는 스위칭 소자 및 제어장치, 전 자기기들이 한 대 맞물려 증가하고 있다. 또한, 스마트 그리드(Smart Grid) 및 마이크로 그리드(Micro Grid)의 개념이 도입되면서 분산 전원 이 널리 보급되고 있다. 이로 인해 현장에서는 많은 전기전자기기들이 설치되어 운영 중에 있고, 이것은 noise 및 고조파와 같은 왜란이 발생 되는 원인을 초래하고 있다. 왜란은 여러 전기 전자 장비들의 데이터 취득 왜곡 현상을 발생시키고, 이러한 데이터 손실로 인해 기기들의 오동작 및 사고를 발생시킨다. 대표적인 왜란으로는 common mode noise 같은 대지(大地) 등의 기준점과 각 신호선 사이에 나타나는 노이즈가 있으며, 선로 및 장비 특성에 따라 기수 및 우수 고조파가 있다. 이러한 왜란들은 전자기기들의 오동작 및 신호의 부 정확성으로 제품 신뢰성에 문제를 초래한다. 특히 데이터 계측 실패 및 Serial 통신을 함에 있어서 신호 손실을 발생시켜 데이터 변형을 초래한다. 이로 인해 배전선로에 위치한 전자기기들이 왜곡된 데이터로 동작을 하게 되고 이는 곧 선로의 사고를 발생시키게 된다. 따라서 왜란들을 사전에 방지하여 기기 오동작 및 부동작을 예방하기 위해서 산업계에서는 왜란에 대한 인식을 지속적으로 증가시키고 있다. 실제 현장에서도 이와 같은 왜란으로 인해 기기 오동작을 하는 경우가 많으며 이를 해결하기 위한 여러 신호처리 기법을 적용하고 있다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 샘플링 데이터 량을 생성할 수 있도록 샘플링 속도를 다변환(Multi-interchange)하고 각 샘플링 속도에 맞게 계측된 샘플링 데이터를 DFT 신호 처리하여 왜란으로부터 강건한 계통 주파수를 계측한다. 또한, 주파수 별 DFT 값을 Table화 하여 계통 주파수를 찾아낸다.
44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
현재 일반적으로 사용되는 시간 영역 샘플링(아래 TDS) 방식의 SAW 디바이스는 빠른 데이터 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 샘플링 속도를 요구하기 때문에 고속의 A/D 컨버터가 필요하다. 이 고속의 A/D 컨버터는 고가의 장비로 디바이스 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 주파수 영역 샘플링(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW 디바이스는 고속의 샘플링을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 A/D 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 샘플링 속도는 상대적으로 고속의 프로세싱을 요구하게 되는데 이는 저가의 임베디드 시스템만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW 센서를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW 디바이스는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW 센서를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW 디바이스에 대해 설계 및 구현한다.
의료영상에서 사용하는 MIP 볼륨 렌더링은 CT나 MR 등의 볼륨데이터에서 시각 광선으로부터 높은 밝기 값을 추출하여 혈관과 뼈와 같은 환자의 조직을 보여주는 볼륨 렌더링 기법이다. 최근 GPU를 MIP 볼륨 렌더링에 사용하여 대용량 의료영상 데이터에 대해서도 속도가 빠른 렌더링이 가능하게 되었다. 볼륨데이터를 여러 각도에서 관찰하면, 일반적으로 시각과 동일한 방향의 텍스쳐 평면과 볼륨 경계평면이 비스듬하게 교차한다. 볼륨데이터의 외부에는 값이 존재하지 않으므로 경계부분에서 공간 주파수가 높게 나타난다. 기존의 MIP 렌더링은 샘플링 간격이 일정하기 때문에 경계부분에서 데이터의 손실이 생겨 알리아싱이 나타나는 문제가 있다. 화질을 개선하기 위해 샘플링 간격을 줄여 슬라이스수를 증가시킬 수 있으나, 이때는 렌더링 수행 시간이 길어지게 된다. 이 논문에서는 기존 렌더링 결과에 볼륨 경계 평면을 추가로 렌더링하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주파수가 높은 경계 부분의 샘플링 간격을 줄여 화질을 향상시킨다. 한편 MIP는 샘플링 순서에 무관하므로 추가된 슬라이스는 기존 렌더링 영상을 손실시키지 않는다. 증가된 슬라이스는 경계부분인 여섯 평면에 불과하므로 렌더링 수행시간에는 거의 영향을 주지 않고 화질을 개선할 수 있다.
탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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