본 논문에서는 위성통신망의 주파수 효율 향상을 위해 중심국과 단말국이 동일 주파수 대역을 사용하여 위성으로 전송하는 동일 주파수 위성 전송 시스템을 고려한다. 이와 같은 시스템이 동작하기 위해 중심국은 자신이 송신한 신호가 위성을 거쳐 다시 되돌아 오는 자기 간섭 신호를 제거하여, 수신하고자 하는 단말국 신호만을 추출하는 자기 간섭 제거기가 필요하다. 중심국에서 제거하고자 하는 간섭 신호는 자신이 송신한 신호가 지연된 신호이기 때문에 일반적인 간섭 신호와는 달리 송신 신호를 지연시켜 제거가 가능한 신호이다. 이때 중심국 또는 위성에 있는 전력 증폭기의 비선형성을 고려하여 간섭 제거기를 설계해야 한다. 간섭 제거기는 송신 신호의 지연을 추정하고, 전력 증폭기의 비선형성을 반영하여 제거하는 부분과 잔여 오차를 적응 필터로 억제하는 부분으로 구성된다. 더불어, 모의 실험을 통하여 제안 방식의 효용성을 검증하고자 한다.
유도전동기의 벡터제어는 고성능 적용에서 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 이러한 드라이브 성능은 파라미터 변동에 의한 동조는 여전히 한계가 있다. 다양한 속도영역에서 운전하기 위하여 종래에는 PI과 같은 제어기를 보통 사용하였다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 조건에서 광범위한 운전에 대하여 제한된 양호한 성능을 나타낸다. 본 논문은 다중 적응 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 제시한다. 이 제어기는 FAM(Fuzzy Adaptation Mechanism)에 의 해 속도제어, MFC(Model Reference Adaptive Fuzzy Control)에 의해 전류제어 그리고 ANN을 이용하여 속도추정을 수행한다. 제시한 제어 알고리즘은 FAD MFC및 ANN 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브 시스템에 적용한다. 제시한 제어기의 성능은 유도전동기의 파라미터를 사용하여 다양한 동작조건에서 해석으로 평가한다. 또한, 본 논문은 제어기의 효용성을 입증하기 위하여 해석결과를 제시한다.
벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.
본 논문에서는 인터넷을 통한 운전면허 학과시험 학습시스템을 설계한다. 문항반응이론에 의거하여 학습자 능력모수를 정확히 측정하고, 측정된 학습자의 능력에 따라 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 동적으로 제공함으로써, 짧은 시간에 효과적으로 합격에 도달할 수 있도록 하는 개인 맞춤형 이러닝 시스템을 제안한다. 본 학습시스템은 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 개념 단위 오브젝트 형태의 운전면허 학과시험용 학습콘텐츠들과 문제은행 데이터베이스에 저장된 운전면허 학과시험용 평가문제들을 연계하여, 학습자의 문항반응에 따라 최적의 문항과 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계된다. 각 문항들은 난이도, 변별도, 추측도의 문항모수를 보유한다. 또한 사용자 프로파일 데이터베이스에는 학습자들의 상태정보, 운전면허 학과시험용 평가문제들에 대한 피험자들의 문항반응을 유지 관리하고, 피험자들의 문항반응을 기초로 학습자 능력모수를 저장한다. 이들 데이터베이스는 인터페이스 에이전트, 콘텐츠 문항선택 & 피드백 에이전트 및 오프라인 추정기로 구성된 동작구조에 의하여 온라인 혹은 오프라인 형태의 동적 맞춤형 학습방식을 제공하여 최적의 학습과정을 제공한다.
역사에 스크린도어의 설치가 보편화 되면서 도시철도에서 열차가 정차지점에 정확히정차하도록 하는 기술의 중요성이 더욱 커지게 되었다. 이를 위한 기술로써 이론적으로는 여러 가지 제어 방안이 제안되었으나 실제 구현 상의 어려움으로 인하여 국내 열차에서는 대부분 PID 제어와 같은 고전 제어기법을 사용한다. PID 제어는 비교적 간단하게 정확한 제어를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 열차 시스템에서는 제어 주기가 비교적 길고 제동기의 지연 시간이 있으며 위치 및 속도 검지 과정에서의 오차 등으로 인하여 PID 제어로는 만족할 만한 결과를 얻지못하는 경우가 있으며 또한 적절한 계수를 찾는데 많은 시간이 필요하다. 본 논문에서는 상태나 신호 추정에 사용되는 칼만 필터를 활용하여 제어를 수행하는 방안을 제안한다. 칼만 필터를 통해 제동기가 동작할 시점의 상태를 예측하고 이에 맞는 제동 입력을 구하여 제어를 수행한다. 제동기 특성 및 제어 주기를 반영하여 열차 모델링과 정위치 정차제어 시뮬레이션을 수행하였으며 정차 오차 분석을 통해 제안하는 방안의 우수성을 보인다.
능동소음제어에서 널리 사용되는 FxLMS 알고리즘은 비정상 잡음환경에서 불안정하게 동작하는 경우가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, Sun과 Akhtar는 FxLMS 알고리즘의 갱신 과정에서 기준신호를 수정하는 방법을 제안하였다. 그러나 이들의 방법은 임펄스 노이즈가 발생할 경우 만족스러운 안정성을 보여주지 못하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 확률추정과 영교차율을 이용하여 능동소음제어의 안정성과 성능을 개선하였다. 또한 최적의 파라미터 선정을 위하여 퍼지 추론을 사용하였다. 제안된 방법의 실험결과 비정상 잡음환경에서 기존의 방법에 비하여 우수한 안정성과 빠른 수렴속도를 보여줬다.
본 논문은 H.264 비디오 코덱에 적용할 수 있는 고성능 정수화소 움직임 예측 회로 구조에 대해 설명한다. 전역 탐색 알고리즘은 모든 가능한 블록에 대해 확인하기 때문에 가장 좋은 결과를 보장한다. 그러나 전역 탐색 알고리즘은 많은 양의 연산과 데이터를 요구한다. 연산 노력을 줄이기 위해 많은 고속 탐색 알고리즘들이 제안되었다. 고속 탐색 알고리즘들의 단점은 데이터 접근이 불규칙하고 데이터 재사용이 어려운 것이다. 본 논문에서는 고성능 움직임 예측을 위하여 효율적인 정수화소 움직임 예측 알고리즘을 제안하고 있으며, 이를 구현하기 위한 처리 속도가 높고 외부 메모리 사용을 줄일 수 있는 회로 구조를 제안한다. 제안한 회로는 7가지 종류의 가변 블록 크기를 지원하면 41개 움직임 벡터를 생성한다. 구현된 고성능 움직임 예측 회로는 RTL로 구현하였고 FPGA가 탑재된 보드에서 동작을 검증하였다. 130nm CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성된 회로는 1초에 139.8장의 1080HD ($1,920{\times}1,088$) 영상을 처리할 수 있고 H.264 5.1 레벨까지 지원 가능하다.
본 논문에서는 수화 인식을 위한 얼굴 및 손 추적시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 검출 및 추적 단계로 구분된다. 검출 단계에서는 신호의 주체인 얼굴과 손에 위치한 피부 특징을 이용하였다. CbCr 공간에서의 타원 모델을 구성하여 피부 색상을 검출하고 피부 영역을 분할한다. 그리고 크기와 얼굴 특징을 이용하여 얼굴과 손 영역을 정의한다. 추적 단계에서는 동작 추정을 위하여 첫 번째 손 영역으로 예측된 다음의 손위치를 연산함으로써 두 번째 손의 영역을 유도해낸다. 그러나 갑작스런 움직임의 속도 변화가 있을 경우 연속된 프레임에서 추적된 위치는 부정확하였다. 이러한 점을 해결하고자 손 영역에 대하여 반복적인 재연산을 수행하여 적응적으로 영역을 찾음으로써 오차를 보정하도록 하였다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 4%의 처리 시간이 증가된 반면, 예측 오차는 96.87%까지 감소시킬 수 있었다.
의료용 초음파 영상 시스템에서 스트레인 영상 기법은 병변 주위의 조직보다 단단한 성질을 가지는 암이나 종양을 영상화할 수 있다. 준정적인 압축(quasistatic compression) 방법을 이용하여 스트레인 영상을 얻는 방법은, 조직에 변형을 가하기 전의 초음파 신호를 기준으로 하여 변형을 가한 후에 얻어진 초음파 신호 사이의 변위를 계산하고, 이를 공간 미분하여 스트레인을 구한다. 본 논문에서 변위의 계산은 복소 기저대역 신호의 자기상관(autocorrelation)을 계산하여 위상차로부터 구하고, 위상차를 시간 혹은 거리로 변환할 때 발생하는 오차를 중심주파수 편차를 보상하여 줄였다. 조작자의 손 움직임의 영향을 줄이기 위해 모든 스캔라인의 변위를 정규화시키는 알고리즘을 적용하여 균일한 스트레인 영상을 얻었다. 제안한 스트레인 영상 기법을 초음파 영상 진단기에서 실시간 동작하도록 구현하였다.
ES (Exponentially-weighted stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향반향 제거기는 동작구조가 간단하고 NLMS (Normalized Least-Mean Square) 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 가지지만, 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균에너지 감쇠율을 이용해 적응 필터의 탭을 갱신하므로 외부잡음에 약한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 행렬형 계수조절 파라미터 생성기를 추가하여 외부 잡음에 강인한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안한다. 두 개의 이동 평균기를 이용해 잔여 에러량의 에너지 값을 추정하고 이로부터 계수조절 파라미터를 결정하며, 이를 음향 반향 제거기에 행렬형으로 적용하여 외부잡음에 대하여 빠른 수렴 속도를 가지게 한다. 다양한 외부 잡음 조건에 대하여 성능을 측정한 결과, 제안된 행렬형 계수조절 파라미터 생성기에 의하여 외부 잡음에 대한 음향 반향 제거기의 강인함이 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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