본 연구에서는 디지털 영상 상관 기법을 이용하여 알루미늄 하니콤 샌드위치 보의 고유 진동수를 계측하였다. 고속 디지털 카메라를 이용하여 보의 진동 영상을 획득하고 디지털영상 상관 기법을 이용하여 변위를 계산하였다. 시간 영역에서의 변위 데이터를 고속 퓨리에 변환하여 주파수 영역의 응답으로 변환하였다. 랜덤 가진에 따른 주파수 영역에서의 잡음을 줄이기 위하여 스펙트럼 평균화 기법과 Savitsky-Golay 디지털 필터를 사용하였다. 가속도계를 이용한 기존의 방법 및 유한요소 해석 결과와의 비교를 통하여 방법의 정확성을 확인하였다. 결론적으로 고속 디지털 카메라와 디지털 영상 상관 기법을 이용하는 새로운 방법은 구조물의 진동을 잘 측정할 수 있음을 보였고, 센서를 부착하기 어려운 바이오 구조 등의 진동 계측에 적용할 수 있을 것이다.
직접 변환 방식 수신기법은 SDR기반 미래 광대역 또는 다중 대역 무선통신 시스템을 위한 중요한 해의 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 광대역의 대역폭을 가지면서도 시스템의 유연성을 극대화할 수 있도록 SDR기반 직접 변환 수신기에 적용가능한 I 및 Q 신호의 생성에 관하여 연구하였다. 먼저 실제의 SDR 기반 통신 환경을 고려한 직접 변환 SDR 시스템을 모델링하고, 수신기에서의 위상 오류의 영향을 분석하며 이에 따른 I/Q 채널의 준최적 재생 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 실시간 early-late compensator 구조를 통하여 송신단과 수신단의 위상 오류를 실시간으로 보정하고 랜덤한 채널 잡음환경에서도 보다 안정된 성능을 유지하게 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, $45{\~}55$도의 랜덤 위상 오류가 난 경우, 제안된 시스템은 기존 시스템과 비교하여 약 4dB이상의 성능 개선이 있음을 확인하였다.
주행 중인 차량의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 랜덤성 초음파신호의 주기성을 검출하여 타이어의 손상을 분별하는 방법에 대하여 연구하였다. 잡음으로부터 타이어손상에 의한 유효한 펄스를 검출하기 위해 적응 임계치를 설정하는 방법을 제안하였고, 이를 위한 전처리로서 신호의 랜덤성을 감소시키는 저역통과필터를 사용하였다. 자동차의 속도에 따라 검출된 펄스의 시간간격을 밀도함수화하고 피크점의 시간을 측정하여 타이어 손상물질을 검출하는 방법을 제안하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 50km/h, 80km/h, 100km/h 일 때, 시간밀도함수의 제 1 피크시간 측정결과는 각각 169.8ms, 97.9ms, 81.8ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되었으며, 한개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되는 결과를 얻을 수 있었다.
마하-젠더 광 변조기(Mach-Zehnder modulator; MZM)와 EDFA(erbium-doped fiber amplifier)를 사용한 아날로그 광통신 링크의 랜덤 지터 (Random Jitter; RJ) 특성에 관하여 연구하였다. RF 주파수 분석기의 잡음 스펙트럼 데이터를 이용한 지터 측정법과 샘플링 오실로스코프의 히스토그램 데이터를 이용한 지터 측정법의 두 가지 방법으로 RJ를 구하였다. MZM에 인가되는 광 파워나 RF 파워가 증가하면 출력 신호 파워가 증가하여 RJ가 감소하였다. EDFA가 삽입되지 않은 링크에서 잡음 스펙트럼으로 측정한 최소 RJ는 RF 파워 10 dBm, 광 파워 8 dBm인 경우에 약 1 ps으로 나타났다. EDFA를 삽입한 링크에서는 EDFA 이득이 증가하면 RJ가 지속적으로 감소하여 지터 바닥에 수렴하였다. 이 보다 이득이 증가하면 다시 RJ가 증가하는 것을 관찰하였다. EDFA의 이득이 동일하면, 입력 광 파워가 클 때 RJ의 크기가 보다 작았고, 또한 입력 광 파워가 작은 경우에는 EDFA 이득이 증가함에 따라 RJ의 감소율이 보다 크게 나타났다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
CCI Canceller와 MRC 다이버시티 수신 기볍을 채용하는 DS-CDMA /DPSK 셀룰라 이동통신 시스댐의 오율을, 가산성 가우스 잡음과 다중접속간섭(MUI) 및 m-분포 페이딩에 의해 특정지워지는 셀룰라 무선채널에서 해석하였다. 셀당의 사용자수를 나타내는 시스댐의 용량을 유도하여 수치 계산한 결과를, PN 코드의 길이, 페 이딩 지수, BER, 다이버시티 가지수, $E_b/N_o$, 동을 함수로 하여 그림으로 나타내었다. 본논문에서는 음성구동계 수를 3/8으로 가정하였고 셀은 3개의 섹터로 나뉘어져 있다고 가정하였으며 다중접속간섭은 가우시안 랜덤과 정으로 가정하였다. 얻은 결과로부터, 가산성 가우스 잡음과 다중접속간섭의 존재하에서 PN 코드의 길이에 따 른, CCI Canceller를 채용하는 DS-CDMA /DPSK 셀룰라 이동통신 시스댐의 용량을 구할 수 있었고,m-분포 페이딩 환경에서 페이딩 지수와 다이버시티 가지수의 변화에 따른 시스댐 용량의 증가를 구할 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a 무선 LAN 시스템의 성능 향상과 전송율 증가를 위해 효율적인 비트 로딩 알고리즘 적용 방안을 제안하였다. 기존의 비트 로딩 알고리즘은 각 부채널의 신호대 잡음비(SNR)를 입력받아 수행되는데, 무선 LAN 시스템은 랜덤한 백색잡음 때문에 정확한 SNR 추정이 어렵다. 이는 비트 로딩을 적용할 때 이상적인 성능 이득보다 저하되는 문제점이 있다. 따라서 이 문제점을 해결하기 위해 SNR이 아닌 채널의 주파수 응답을 이용하는 비트 로딩 알고리즘을 제안하였다 모의 실험을 통해 기존의 비트 로딩 알고리즘을 무선 LAN 시스템에 적용하였을 때 PER이 10-2에서 전송 모드에 따라 0.5∼5㏈ 의 성능 이득을 얻은 반면, 제안된 방법의 비트 로딩 알고리즘은 동일한 조건에서 3.5 ∼8㏈ 사이의 성능 이득을 얻을 수 있었고, 데이터 전송율은 최대 54Mbps에서 63Mbps로 증가시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 하드웨어 설계 결과, 제안된 방법을 적용한 비트 로딩 연산 블록은 4.2K의 gate count와 2.8Kbit 메모리를 포함하고, 기존의 비트 로딩 알고리즘보다 약 34%정도 감소함을 확인하였다.
랜덤한 주파수도약을 실현하기 위해 기존의 PLL(Phase Locked Loop)방식이 많이 사용 되었으나 locking time이 소요되는바, 출력주파수의 졍현파형을 직접 합성하는 직접 디지털 주파수 합성방식을 이용하여 이러한 단점을 없앨 수 있으나. 기존의 위상누적 방식을 이용한 직접 디지털 주파수 합성방식에서는 합성 파형상에 위상 왜곡이 수반되어 불요잡음이 크게 나타났다. 이러한 단점을 개선하기 위해 위상누적 방식에 관한 이론을 고찰하고 새로운 방식의 이론식을 유도하여 이에 적합한 시스템을 구성하였다. 또한 합성된 출력주파수의 정현파형에 대한 스펙트럼 분석과 PN(pseudo Noise)부호를 사용한 순시적인 주파수 도약상태의 확인 결과, 기존의 위상누적 방식보다 불요잡음 전력레벨이 10~25dB 줄고 주파수 대역도 420kHz까지 확장 가능함을 알았다.
본 논문에서는 이미지 복원에 사용되는 기존의 FAM (Fuzzy Associative Memory)에 유사성 학습을 채택하여 개선된 FAM을 제안한다. 이미지 복원은 노이즈가 존재하는 버전에서 원 이미지에 가깝게 복원하는 것을 의미한다. 얼굴 인식과 같은 중요한 적용 문제에서 이 프로세스는 잡음에 강하고 견고하며 빠르며 확장 가능해야한다. 기존의 FAM 은 강력한 퍼지 제어를 통하여 도메인에 적용 할 수 있지만 실제 응용 프로그램에서는 용량 문제가 있지만 단순한 단일 계층 신경망이다. 유사성 측정은 복구 된 이미지와 원본 이미지 사이의 제곱 평균 오차를 최소화하기 위해 FAM 구조의 연결 강도와 관련이 있다. 제안된 알고리즘의 효과는 실험에서 랜덤 노이즈로 인한 오류 크기가 현저히 낮아지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 높은 회절 효율과 균일도를 갖는 컴퓨터 생성 홀로그래픽 디퓨저를 수정된 반복 푸리에 변환 알고리즘으로 설계하였다. 컴퓨터 생성 홀로그래픽 디퓨저를 설계하기 위한 새로운 방법으로 위상형 홀로 그램들을 대칭, 결합시킴으로서 계산시간을 감소시켰고 재생되는 신호 영역을 확장하였다. 설계한 16 위상형 홀로그래픽 디퓨저는 85.20%의 높은 회절 효율과 2.43%의 균일도, 18.97[㏈]의 평균 신호대 잡음비를 나타내었다. 또한, 컴퓨터 생성 홀로그래픽 디퓨저와 128 단계를 갖는 유사 랜덤 위상 디퓨저를 회절 효율과 균일도 측면에서 비교하였고, 홀로그래픽 디퓨저와 차세대 디스플레이용 소자로서 유용하게 이용될 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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