전자전에서 레이더 신호 해석은 수신한 레이더 신호에서 추출한 신호제원(방향, 주파수, 펄스반복주기, 펄스 폭, 스캔주기)으로 레이더 종류를 식별하는 기술이다. 그러나 신형 레이더, 위협환경이 고도화되면서 레이더 종류를 식별하는 과정에서 레이더 식별 모호성(Ambiguity)가 발생한다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 분석하고 새로운 방법을 제안한다. 이 기술은 레이더 스캔 주기의 펄스 도착시간 차이와 스캔주기 판별 최소 수집 개수로 스캔주기 유효성을 판별한다. 실험에 의하여 입력된 신호세기의 RMS((Root Mean Square)와 무관하게 스캔 주기 결과를 도출하는 것을 입증했다.
흔히 인생을 '마라톤'에 비유한다. 스피드보다는 페이스 조절에, 기록보다는 완주 자체에 더 많은 의미를 부여하는 마라톤. 도착점이 보이지 않는 42.195km는 때로는 견디기 힘든 고통을, 그리고 이를 넘어서는 희열을 안겨주기에 드라마가 된다. 벤처에도 '마라톤'이 있다. 바로 평균 12년이란 시간이 걸린다는 신약개발. 그리고 그 척박한 길을 당당한 보폭으로 뛰고 있는 뉴로제넥스와 물심양면으로 돕는 서울대 유전공학특화 창업보육센터. 지금, 이들의 성공 레이스가 막이 오른다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용하여 마이크로폰에 수신된 신호들의 도착 시간차를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 음성신호를 Discrete wavelet transform을 이용하여 인간의 청각 특성과 가장 유사한 주파수 해상도를 갖도록 대역 분할한 후 각 주파수 대역에서 신호 대 잡음비를 구하여 신호 대 잡음비가 가장 높은 대역만 선택적으로 취하고 해당 대역에서만 최종적인 시간 지연 값을 추정하게 된다. 최종 시간 지연 측정에 사용된 알고리즘은 기존의 CPSP에 해당 대역의 주파수 SNR을 가중치로 주어 구하게된다. 이러한 대역 분할 가중방식은 다양한 형태의 동적인 잡음 환경 하에서 안정적인 성능을 가질 수 있다. 제안된 알고리즘은 저주파와 고주파 각각의 모의 잡음환경 하에서 컴퓨터 실험을 통해 성능을 입증하도록 한다.
신호화된 교차로의 운영비율을 측정하기 위해 현재 세계적으로 광범위하게 이용되 는 척도는 교차로 통과차량의 평균지체시간이다. 그간 교차로 분석을 위해 많은 대기행렬 모형이 발표되어 왔고 또 그중 일부가 현재 사용 중에 있는데 이들은 모두 steady-state를 가정한 해법이다. 그러나 steady-state 모형은 시간에 따른 대기행렬 길이의 변화를 고려하 지 못하므로 현실적인 분석에 한계가 있는 방법론이다. 그러므로 정당한 교차로 시간산출을 위해서는 time-dependent한 분석형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 discrete Markov chain을 이용하여 단순히 단위시간 동안의 도착율과 출발율로써 transition probabilities를 계산하는 새로운 대기행렬 모형을 개발하였다. 개발된 불연속 대기행렬 모형을 이용하여 교 차로 분석을 할 경우 기존의 교차로 지체모형과 비교하여 기대되는 개선효과는 다음과 같 다. 변화를 고려한 dynamic한 분석으로 현실적이고 정당한 예측을 할 수 있다. 신호자동에 의한 영향을 분석할 수 있다. 그리고 독립적교차로 뿐만 아니라 간선도로, 나아가서 network 분석을 할 수 있으며, 동시에 주어지 교통여건에 대해 신호자동화를 위한 최적값을 산출해 낸다.
오늘날 무선 장비들이 센서네트워크를 비롯한 매우 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 무선으로 연결된 센서들은 다양한 임무 수행을 위하여 많은 분야에서 활용되고 있다. 이런 임무를 수행하는데 있어 각 센서의 위치정보는 매우 중요한 시스템 관리의 요소가 된다. 센서노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival; ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서네트워크에 배치되어 있는 각 센서노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 감소시킬 수 있었다. 실험을 통해 본 연구 방법이 기존 ToA보다 실내($5m{\times}7m$)에서 평균 0.1cm, 실외($10m{\times}10m$) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 IoT와 저 전력 장거리 통신(NB-IoT)기술을 적용한 차량관제용 단말기를 개발했다. 본 시스템은 주차중인 차량의 위치, 상태에 대한 정보를 수집하고, 저 전력 실시간으로 차량 소유자의 단말로 차량 상태를 전송하여 차량의 도난을 방지하고, 주행 중인 차량의 경우, 주행 속도, 급제동, 미끄러짐, 충격 등 차량의 1차 정보를 수집하여 서버로 전송하면 서버에서 관련 데이터를 분석하여 교통 정체, 도로 파손 안전사고 발생 등에 대한 2차 정보를 생성할 수 있으며, 주기적 알람 형태로 목적지의 예상 도착 시간을 전송하여 목적지에 차량의 정확한 도착 시간을 알 수 있다. 본 단말 장치는 차량용 IoT 게이트웨이로 차량 내부의 다양한 유무선 센서와 연결될 수 있다. 또한 자동차의 유지관리, 효율적인 운행과 차량들에게서 수집된 데이터를 민간 또는 공공부분에서 유용하게 활용할 수 있다.
본 논문에서는 잔향과 잡음이 존재하는 실제 환경을 모델링하여 두 개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 입력신호에 VAD(Voice Activity Detection)를 적용하여 묵음 구간을 제외한 음성 구간만을 사용하였고, 샘플링 주파수의 제한으로 인한 측정 범위를 벗어나는 프레임은 업샘플링(up-sampling)을 통해 지연시간을 다시 추정하였다. 여기서 계산된 도착 지연 시간은 Time-table을 참조해 주변 후보위치의 지연 값들과의 비교로 최대 파워 값을 갖는 지연 시간을 선택하여 음원 위치의 정확도를 높였다. 또한 프레임간의 상관성을 이용하여 연속된 음성 프레임의 경우 큰 추정 차가 발생하는 곳을 찾아 주변 프레임의 평균값으로 대체함으로써 음원의 위치 추정 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 성능 품질을 개선시키기 위한 하나의 접근 방안으로 패킷 지연에 대한 절대적 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의 시간 구간에 도착될 입력 트래픽을 예측하고 이를 기반으로 지연 제어 기능을 수행한 후 실제로 입력된 트래픽을 측정하여 예측 오차를 도출하고 이를 다음 시간 구간에서 보상하는 것을 특징으로 한다. 제안된 방식은 매 시간 구간마다 지속적으로 예측 오차를 보상함으로서 예측 편차가 높은 버스트 트래픽에 대하여 특히 우수한 성능을 제공한다. 모의 실험을 통해 제안된 방식은 절대적 성능 지표를 충족하고 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 제공하는 것을 확인한다.
무선 센서 네트워크(WSNs)에서는 수많은 센서들이 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치된다. 이러한 환경에서, 센서들의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용함으로써 무선 센서 네트워크를 다양한 응용서비스에 이용할 수 있다. 지금까지는 센서 노드의 위치를 측정하는 방법으로 신호의 도착시간차(time-of-arrival, TOA)에 기반을 둔 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다. 그러나 TOA방법에서는 두 노드간에 clock skew나 clock drift가 생기면 거리오차가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 주기적인 시간동기화 기법들이 제시되었는데, 이러한 방법에서는 거리오차를 줄일 수 있지만 시간동기화에 따른 overhead가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 clock skew가 발생하는 상황에서도 거리와 위치 정확도를 높일 수 있는 신호의 다중 왕복시간차(multiple round-trip times of arrival, RTOA)에 기반한 위치 측정 방법을 제안한다. 실험 결과, RTOA가 기존의 TOA방법보다 최대 93%의 위치 정확도 향상을 보였다.
음원 추적은 지능형 CCTV, 화상회의시스템, 음성 명령 인식 등에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 스마트강의시스템에 적합한 천정 부착형 직교배열 마이크로 음성 신호의 도착 시간차인 TDoA(Time Difference of Arrival)를 이용하는 실시간 음원추적 기법을 제안한다. TDoA를 위한 점 음원과 평행음원 모델을 분석하고, 3개의 선형배열마이크를 이용하여 상호 상관 방안을 제안하였다. 또한 직교축에 십자 배열된 5개의 마이크를 사용하여 전방위(omni-direction)에서 음원 추적이 가능함을 보였다. 무음구간을 제거하기 위하여 수신 에너지를 이용하였으며 상호상관을 부호로 연산하여 계산량을 줄이고 추정 결과에 미디언 필터(Median Filter)를 적용하여 안정도를 높였다. 제안된 시스템은 고속 MCU인 TMS320F379D와 MEMs마이크 모듈로 구현하여, 방향 검출 성능이 백색잡음이나 음악 등에 대해서는 0.5도, 음성에 대해서는 6.5도의 정밀도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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