수중 폭발성 음원(SUS)을 이용한 천해 저주파 잔향음 실험을 97년 제주 해역에서 실시하였다 측정된 신호를 고유음선 정보를 이용하여 시간영역에서 잡음, 반사, 산란 영역으로 구분하고 각 영역에 대해서 주파수별 스펙트럼 분석을 실시하였으며 각 영역이 갖는 확률적 특성을 분석하였다. 실험해역은 안정된 해저 형태를 갖는 천해였으므로 산란 신호는 일정한 크기를 갖고 지속적으로 수신되었다. 스펙트럼 분석 결과, 시간에 따른 안정성을 갖는 주파수 대역을 확인할 수 있었으며 구분된 영역별 위상은 반사영역과 산란영역의 위상 특성을 잘 반영하고 있었다. 구분된 각 영역에 대해 1/3 옥타브 벤드로 필터링 하여 확률 특성을 분석한 결과 주파수영역의 실수부와 허수부는 각각 정규 분포를 보였으며 그것의 진폭(envelope)은 레일리 분포를 나타냈다. 또한 산란신호의 위상은 저주파 대역에서 유니폼 분포 특성을 나타내어 잔향음의 기본적인 확률 특성을 잘 반영하고 있었다.
수중 폭발성 음원(SUS: Signals underwater sound)을 이용한 천해 저주파 잔향음 실험을 97년 제주 해역에서 실시하였다. 고유음선 정보에 경계면 반사손실을 보정하여 유효 고유음선을 구하였다. 이것을 기준으로 측정된 신호를 시간영역에서 잡음, 반사, 산란 영역으로 구분하고 각 영역에 대해서 스펙트럼 분석을 실시하였으며 각 영역이 갖는 확률적 특성을 분석하였다. 실험해역은 안정된 해저 형태를 갖는 천해였으므로 산란 신호는 일정한 크기를 갖고 지속적으로 수신되었다. 스펙트럼 분석을 통하여 각 영역별 분포하는 주파수 대역을 확인하였다. 또한 구분된 각 영역에 대해 확률 특성을 분석한 결과 주파수영역의 실수부와 허수부는 각각 정규 분포를 보였으며 그것의 진폭(envelope)은 레일리 분포를 나타냈다. 또한 산란신호의 위상은 유니폼 분포 특성을 나타내어 잔향음의 확률 분포 특성을 잘 반영하고 있었다.
본 논문에서는 BPSK변조를 사용하는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)기반의 시스템에서 2 branch로 나눈 후에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 사용하고 DHT(Discrete Hilbert Transform)와 복소수를 이용하여 스펙트럼을 변화시켜 SSB(Singe Side Band) 전송과 같은 효과를 내는 시스템 모델을 제시하고 성능을 평가한다. 또한 제안하는 시스템은 한 정보신호를 SSB전송과 같이 절반의 스펙트럼으로 송신을 할 뿐만 아니라 전체의 스펙트럼을 양측파대라 할 때 양측파대 중 한쪽의 단측파대를 통해 BPSK 변조된 하나의 정보신호를 다른쪽의 단측파대를 통해 다른 BPSK 변조된 정보신호를 동시에 송신하고 수신기에는 하나의 OFDM시스템의 신호처럼 들어온 신호에서 양측파대 각각에서 정보신호를 구분 복조 한다. 또한 각각의 복조된 BPSK 신호는 이론적인 BPSK신호와 거의 유사한 BER 성능을 보인다. 즉 제안하는 시스템 모델은 하나의 BPSK신호를 절반의 스펙트럼만을 사용하여 송신하거나 혹은 두 BPSK신호를 동시에 송신 할 수 있다.
비기상 에코뿐만 아니라 강수와 같은 산란 효과가 큰 기상 에코는 윈드프로파일러 바람 자료의 오류를 유발한다. 강우 상황에서 윈드프로파일러의 도플러 스펙트럼에는 강우 신호와 대기 신호가 모두 첨두로 나타난다. 낙하하는 강우 입자에 의해서 강우 신호의 시선 속도가 매우 크게 나타난다. 강우에 의해 오염된 시선 속도는 수평 바람 벡터의 정확도를 낮추고 부정확한 기상 분석을 초래한다. 본 연구에서는 윈드프로파일러의 원시 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하였고, 강우 환경에서 도플러 스펙트럼에 대한 이중 첨두를 분리하여 강우 신호와 대기 신호를 구분하였다.
본 논문은 InN와 GaN를 교대로 증착하는 교번성장법을 이용해 제작한 4주기 InN/GaN 박막의 구조적, 광학적, 특성을 X-ray diffraction, Atomic force microscopy, Transmission electron microscopy과 저온 Photoluminescence (PL) 장비를 사용하여 분석한 결과를 보고한다. Fig. 1은 4주기 InN/GaN박막의 XRD 스펙트럼으로 GaN(0002)와 InN(0002)의 회절 신호를 관찰할 수 있다. 그러나 두 피크뿐만 아니라 InN와 GaN 사이에 구분이 되지 않은 추가 신호를 확인할 수 있다. 추가신호는 InN와 GaN 계면에서 발생하는 상호확산 확률로서 해석할 수 있다. Fig. 2는 다양한 조건에서 성장한 InN/GaN 시료의 PL스펙트럼으로 방출 파장은 각각 1,380, 1,290, 1,280, 1,271, 1,246 nm로 측정되었다. 성장 조건 변화에 따른 발광특성 변화를 박막에서 III족 원자 특히, In 원자의 성장 거동에 따른 구속준위(Localized states) 변화로 논의할 예정이다.
일반적으로 EEG 신호는 Alpha파, Beta파, Theta파, Delta파로 구분할 수 있다. Alpha파는 사람에게 있어서 가장 우세한 파형으로써 정신적으로 안정 시 잘 나타나는 뇌파이며, Beta파는 흥분 시 우세하게 나타난다. 본 연구에서는 EEG의 안정 상태를 정량적으로 나타내기 위해 웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용하였다. EEG신호를 웨이브렛 변환을 통해 Alpha파와 Beta파만 검출하여 고속 푸리에 변환을 이용 Alpha파와 Beta파의 파워 스펙트럼을 구하였다. 이후 Beta파의 파워 스펙트럼에 대한 Alpha파의 파워 스펙트럼 비율로 정의되는 상대적 안정상태비(Stable State Ratio)를 계산하였다. 그 결과 피험자가 정상적인 활동 상태에서 정신적으로 편안한 안정 상태에 이르기까지 5분 이내가 16%, $5{\sim}10$분 사이가 9%, 그리고 최소 10분 이상의 시간이 소요되는 피험자집단이 총 69%로 우세하게 나타났다.
멀티 캐리어 레이더는 수신 신호로부터 표적의 탐지 및 파라메타 추출을 수행하게 되므로, 신호처리에 앞서 재머 신호가 영향을 주는 채널을 배제시키거나, 재머가 억압된 신호를 이용해서 신호처리를 수행해야 한다. 본 연구에서는 멀티캐리어 레이더에서 재머 채널을 구분하고, 재머가 억제된 신호를 생성하는 방법을 제시한다. 재머 채널 구분을 위해서는 각 채널로부터 얻어진 공분산 행렬의 표적신호 및 재머 성분을 포함하는 고유벡터(eigenvector)의 각 스펙트럼(angular spectrum) 특성을 이용한다. 수학적 분석에 의해 재머 채널의 구분 기준 근거를 제시하며, 고유벡터 분석에 의해 재머가 억압된 신호를 생성할 수 있음을 보인다. DOA(Direction Of Arrival) 추정 시뮬레이션을 통해서 제시된 방법이 재머 채널 구분 및 재머가 억압된 신호를 효과적으로 생성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 피치 하모닉 움직임 예측과 적응적 신호 크기 예측을 이용한 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 스펙트럼 움직임 예측 방법은 사용 가능한 이전 패킷의 스펙트럼 상의 움직임을 일정한 부대역으로 나누어 손실된 신호의 움직임을 예측하여 복원한다. 제안하는 알고리즘에서는 음성신호를 유성음과 무성음으로 구분하여 유성음의 경우 피치 주파수를 활용하여 피치 하모닉으로 나누어 손실된 신호의 피치 하모닉 움직임을 예측하여 복원하고 무성음의 경우 스펙트럼 움직임 예측 방법을 사용하여 신호를 복원한다. 음성 프레임의 연속 손실이 발생한 경우 LMS(Least Mean Square) 예측기를 사용하여 이전 프레임의 이득 정보를 활용하여 신호 크기를 예측하여 출력 신호의 이득을 조절하는 방법을 제안한다. 객관적 평가방법인 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였고 기존의 방법보다 MOS 0.1의 성능 개선을 보였다.
본 논문은 FFT를 이용한 적외선 화재 열영상의 주파수 스펙트럼 분석에 관한 것으로 영상처리를 통하여 화재 발생 유무를 주파수 영역에서 판별하기 위한 조건을 도출하는 것이 목적이다. 적외선 열영상의 주파수 스펙트럼 분석은 고속 푸리에 변환을 이용하여 수행하였으며, 화재로 추정되는 고명도의 영역을 화재 후보영역으로 결정한 다음, 연속적인 열영상의 해당영역에 대하여 DC 및 AC 주파수 분포를 분석하였다. 분석된 결과를 기반으로 정적인 오검출 요소와 동적특성을 가지는 화재영역을 구분하는 열영상의 화재 판정 기준을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 실용성을 확인하였다.
실내 환경에서 음성인식 기술을 이용한 무선 홈 네트워크 시스템 구현에 있어, 잡음과 실내 잔향음은 시스템 성능 저하의 주요 원인이다. 본 연구에서는 실내 인식환경에서 스펙트럼 엔트로피(Spectral entropy) 기반의 음성 구간검출법을 이용하여 잔향음(reverberation) 및 실내잡음에 강인한 음성인식 홈 네트워크 시스템을 구현하고자 한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 잔향으로 인해 왜곡된 신호를 스펙트럼 상에서 제거하여 잔향의 효과를 줄일 수 있고 음성신호와 독립적인 잡음을 제거 할 수 있다. 효과적인 스펙트럼 차감을 위해서는 음성과 비음성 구간의 정확한 구분이 수반되어야 하며 이를 위해서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출법을 적용하여 성능을 향상시킨다. 모의 및 실내환경 실험 결과 Spectral entropy 기반의 음성 구간 검출법을 이용할 경우 실내 잔향 및 잡음환경에서 명령어 인식률의 향상이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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