본 연구에서는 인체의 미약한 신호들을 검출하여 정확하게 복원한 뒤, 사용자에게 다양한 방법으로 알려주는 인체신호 측정 모듈 구현에 대하여 기술한다. 본 연구에서 구현한 모듈은 적색 광을 이용하여 인체의 맥박을 측정하는 광전용 적맥파 방식의 센서부와 온도 센서를 이용한 체온 측정부, SoC 설계 기법으로 구현된 컨트롤러로 구성된다. 맥박은 0.1 Hz ~ 10Hz 주파수 영역신호를 검출하여 증폭한 뒤 상용 노이즈를 제거하여 검출되며, 체온은 디지털 타입의 센서가 체온을 측정한 뒤 출력하는 값으로부터 검출된다. 또한, 이 모듈에 대한 SoC 구현의 노력으로서, 시스템 컨트롤러를 대체할 수 있도록 VHDL 기반의 마이크로프로세서를 구현하였다. 구현된 프로세서는 10MHz로 동작하며, FPGA 칩인 Spartan 3XC3S1000 안에서 매크로 블록으로 구성된 메모리들과 함께 검증되었다.
본 논문에서는 효율 특성에서 특화된 전력 증폭기(PA)와 개선된 바이어스 모듈레이터를 이용하여 새로운 하이브리드 포락선 제거 및 복원(EER) 전력 송신기를 제안하였다. 전력 증폭기는 모듈레이션 신호의 평균 전력영역에서 대부분 동작하기 때문에 평균 드레인 바이어스 전압에서 전력 증폭기의 효율은 전체 전력 송신기의 효율 특성에 매우 중요한 영향을 미친다. 따라서 전력 증폭기의 효율을 평균 드레인 바이어스 전압 영역에서 최적화하였다. 또한, 바이어스 모듈레이터는 메모리 영향을 최소화하기 위하여 에미터 팔로워(Emitter Follower)와 결합되도록 하였다. 포화 전력 증폭기인 역 Class F급 전력 증폭기가 1 GHz 대역 포워드 링크 싱글 캐리어를 가지는 WCDMA 신호에 대해서 최고 전력이 5W인 LDMOSFET을 이용하여 설계되었다. 실험 결과, 바이어스 모듈레이터는 31.8V의 최고 전력 크기를 가지면서 64.16%의 효율을 유지하였다. 제안된 전력 증폭기와 바이어스 모듈레이터를 결합한 전력 송신기는 기존 방식으로 설계된 전력 증폭기와 결합하였을 경우보다 8.11%나 개선된 44.19%의 전체 효율 특성을 보였다. 게다가, F급 동작을 보이면서 전체 출력 전력은 기존 방식의 전력 증폭기를 결합할 경우보다 2.9dB 개선된 32.33 dBm으로 개선되었고, PAE와 5MHz 옵셋에서의 ACLR은 각각 38,28%, -35.9 dBc를 기록하였다. 이와 같은 결과들은 고선형성과 함께 고효율 특성을 가지는 전력 송신기에 매우 적합한 구조가 될 수 있다는 것을 명확히 보여주고 있다.
본 논문에서는 오류센서 보정 기능을 갖춘 태양광 조명용 정밀 태양 추적제어기 개발에 대하여 기술하였다. 태양 위치에 대한 광역범위 추적과 미소범위에서의 정밀추적 제어를 위하여 대범위 센서군과 소범위 센서군으로 나뉜 센서모듈을 개발하였다. 태양위치의 정밀 추적을 위하여 소범위 센서군의 응답특성을 분석하여 퍼지 제어엔진을 개발하였으며, 주축성분 분석법(Principal Component Analysis)을 적용하여 오류센서의 감별 및 복원을 하였다. 개발된 시스템의 실외 태양추적 실험을 통하여 본 연구의 유용성을 입증하였다.
A new modular Lateral Information Propagation Networks(LIPN) has been designed. The LIPN has shown to be useful for reconstruction of information[3]. The problem is the fact that only the small number of nodes can be implemented in a IC chip with the circuit VLSI technology. The proposed modular architecture is propagated the neural network through inter module connections. For such inter module connections, the host (computer or logic) mediates the exchange of information among modules. Also border nodes in each module have capacitors for temporarily retaining the information from outer modules. The LIPN with $4{\times}4$ modules has been designed and simulation of interpolation with the designed LIPN has been done.
최근, 필름복원은 다양한 멀티미디어 출현과 영상보존의 중요성으로 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 블로치(blotch)는 오래된 영상에서 나타나는 대표적인 손상요인이다. 따라서 본 논문에서는 객체의 컬러특징과 방향분포 변화를 이용한 블로치 검출방법을 제안한다. 제안된 방법은 두가지 모듈로 구성 된다. 블로치의 불연속적인 특징을 이용한 SROD 검출기로 불로치의 후보지를 검출하고, 후보지로부터 블로치의 컬러와 형태 특징을 이용한 신경망으로 블로치 영역을 검출한다. 제안된 방법을 평가 하기 위해 실제 오래된 영상으로부터 실험 하였다.
Since telephone channel has bandlimited frequency characteristics, speech signal over the telephone channel shows degraded speech quality. In this paper, we propose an algorithm using neural network to reconstruct wideband speech from its narrowband version. Although single neural network is a good tool for direct mapping, it has difficulty in training for vast and complicated data. To alleviate this problem, we modularize the neural networks based on appropriate clustering of the acoustic space. We also introduce fuzzy computing to compensate for probable misclassification at the cluster boundaries. According to our simulation, the proposed algorithm showed improved performance over the single neural network and conventional codebook mapping method in both objective and subjective evaluations.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.413-418
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1998
음성 합성 시스템의 한 모듈로서 한국어 문자열을 음소열로 자동 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자열을 음소열로 변환할 때에는 한국어 음운현상에 대한 체계적인 분석 과정이 필요하다. 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소 내부와 여러 형태소가 결합하여 한 어절을 이루는 경우 그 형태소 경계, 그리고 어절 경계에서 서로 다른 음운규칙이 적용된다. 따라서 언절이나 문장 등의 입력을 음소열로 변환하기 위해서는 형태소 분석, 태깅작업이 반드시 수행되어야 올바른 발음열을 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 한국어의 형태음운현상을 반영하기 위해 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운 변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 형태소, 어절, 언절 또는 문장 등의 다양한 형태의 입력에 대해 발음열을 생성한다. 기존의 연구에서 분리되어 있던 형태소 태거와 변환시스템을 통합하여 사용자 편의성을 높였으며 텍스트 기반의 형태소 분석기를 사용하기 때문에 원형이 복원되는 형태소들에 대한 처리 루틴을 두어 오류를 감소 시켰다.
기상위성은 그 특성상 다양한 Imager, Sounder, 그리고 여러 환경 테스트용 장비를 지니게 되며 일정한 시간동안 지구에 그 정보를 전송한다. 본 논문에서 제안된 수신 시스템은 현재 운영중인 아리랑위성 1호의 임무계획에 필요한 기상정보를 직접 획득하여 운영의 효율성을 높일 필요성에 의해서 GMS-5의 S-VISSR data 뿐만 아니라 2003년 4월 이후에 서비스를 할 것으로 예정된 GOES-9위성의 GVAR data도 역시 수신 및 처리를 할 수 있도록 설계되었다. Link budget 설계를 수행하여 최악의 경우에도 영상을 복원할 수 있는 통신링크가 제공되도록 설계하였고, 시스템 구성 모듈을 가능한 한 상용제품으로 사용하였다. 설치된 후에는 태양을 이용한 G/T의 값을 측정하여 설계치 보다 약1.608 향상된 시스템임을 검증하였고, 수신된 GMS-5의 S-VISSR 데이터를 성공적으로 처리함으로써 자체적으로 개발한 처리 소프트웨어를 검증하였다.
형태소 분석은 단위 형태소를 분리한 후에 변형이 일어난 형태소의 원형을 복원하고, 분리된 단위 형태소들로부터 단어 형성 규칙에 맞는 연속된 형태소들을 구하는 과정이다. 이러한 일련의 분석 과정은 독립적인 특성이 강하면서 각 모듈이 서로 밀접하게 연관되어 있으므로 Two-level 모델에서는 형태론적 변형뿐만 아니라 형태소 분리 문제를 통합 규칙으로 처리하고 있다. 그러나 한국어에 Two-level 모델을 적응해 보면 형태소 분리와 형태론적 변형이 복합되어 있어서 교착어의 특성과 관계되는 단어 유형을 분석할 때 비효율적인 요소가 발견된다. 따라서 본 논문에서는 교착어인 한국어의 형태소 분석시에 발생하는 문제점들을 해결하는데 적합한 방법론으로 다층 형태론(multi-level morphology)과 다단계 모델(multi-level model)을 제안한다.
본 논문에서는 LED(Light Emitting Diode)의 White 조명을 이용한 VLC(Visible Light Communication) 송 수신기를 구현하였다. LED의 송신파형과 PD의 수신파형을 VLC 데이터를 복원하기 위하여 분석하였다. 가시광 무선 통신 시스템의 가능성을 보이기 위해서 오디오 신호를 성공적으로 전송하였고, 아두이노, 랩뷰, RS232 직렬 포트를 사용하여 이미지 데이터를 송수신 하는 시스템을 만들었다. 다양한 모듈레이션 기법들의 성능을 다양한 채널 조건에서 평가와 비교를 해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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