본 논문은 직접확산시간도약 초광대역 (DS-TH UWB) 시스템에 관하여 전력 스펙트럼 특성을 연구하였다. DS-TH UWB 시스템은 정보 신호를 의사잡음 부호와 연산하여 불규칙한 패턴의 펄스열로 구성하고 이를 펄스열의 칩으로 묶어 복수개의 그룹으로 만들었으며 각 그룹을 특정 값으로 매핑하게 한다. 이 특정 값과 매핑 장치 내의 Lookup Table로부터 타이밍 정보를 비교하여 (+)/(-) 펄스를 프레임 내에 위치시키게 된다. 결과적으로 기존의 시스템에서 발생하는 에너지 스파크 현상을 매우 효과적으로 억압할 수 있었으며, 본 논문에서 제안하는 DS-TH UWB 시스템은 고속의 시간도약 부호를 이용하지 않고서도 평활한 전력 스펙트럼 특성을 형성할 수 있었다.
각도에 따른 배면 유기 발광 소자의 발광 패턴에 대해서 연구하였다. 소자 내에서 발광한 빛은 등방성으로 퍼져 나가고 굴절률이 n인 매질과 공기의 계면에서 굴절하게 된다. 소자 내에서 굴절되어 퍼져 나온 빛의 각도에 따른 빛의 세기를 측정하였다. 또한 배면 유기 발광 소자에서의 시야각을 $10^{\circ},\;20^{\circ},\;30^{\circ},\;40^{\circ},\;50^{\circ},\;6^{\circ}$로 변화시켜 각도에 따른 발광 패턴을 알 수 있었다. 소자 내에서 발광한 빛이 소자 밖으로 퍼져 나올 때의 발광 패턴을 편광판을 이용하여 $0^{\circ}$와 $90^{\circ}$로 변화시켜 실험하였다. 소자의 구조는 ITO(170nm)/TPD(40nm)/$Alq_3$(60nm)/LiF(0.5nm)/Al(100nm)으로 하고, 유기물층과 음전극은 $2{\times}10^{-5}$Torr에서 증착하였다. 유기물의 증착 조건은 $2{\times}10^{-5}$torr의 진공도에서 $1.5{\sim}2.0{\AA}/s$ 속도로 열 증착하였다. 전극의 증착 조건은 $2{\times}10^{-5}$torr의 진공도에서 $1.5{\sim}2.0{\AA}/s$ 속도로 열 증착하였다. 발광 면적은 $3mm{\times}5mm$이다. 소자의 각도에 따른 발광 스펙트럼 측정은 USB-2000을 사용하였다. 소자 밖으로 나오는 편광되어진 빛을 측정하기 위하여 편광판을 사용하여 측정하였다.
본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.
랩온어칩을 위한 변환 가능한 RGB 색상 필터를 연구하였다. 잉크 색상 필터는 PDMS 패턴과정에 의한 공정으로 제작하였고, 칼라 필터의 자외선-가시광선 영역의 광투과율을 조사하였다. 잉크 칼라 필터는 스펙트럼의 모양과 기울기에 의해 특성 지워진다. 적색/황색 필터의 투과는 600 nm와 500 nm에서 차단스펙트럼 모양을 가지는 곡선으로 구성되었다. 잉크 필터의 청색 출력은 80% 피크 투과율과 약한 적색 누수를 보였다. 한편 녹색 잉크 필터는 48% 피크 투과율과 적색 누수 투과를 보였다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
태양전파폭발위치감지기(KSRBL)는 단일 안테나 전파분광기로써 미 뉴저지공과대학과의 협력으로 2009년 8월에 한국천문연구원에 개발 설치되었다. 1 MHz 스펙트럼 분해능과 1초의 시간 분해능을 가지고 있고 관측할 수 있는 주파수 대역은 245, 410 MHz 와 0.5-18 GHz에 이르는 광대역이다. 또한 태양 전면 태양 폭발 위치를 감지할 수 있다. 전파 관측은 LabVIEW와 IDL 프로그램에 의해 미리 짜여진 관측 스케줄에 따라 매일 자동으로 진행된다. 데이터 분석을 위해 필요한 플럭스, 안테나, 전파 이득에 대한 눈금조정 작업을 위한 소프트웨어를 개발하였다. 2009년 설치이후 지금까지 12개의 이벤트를 관측하였고 그 중 5개의 이벤트를 가지고 관측된 스펙트럼의 모듈레이션 패턴을 분석하여 태양면상에서 전파 폭발의 위치 값을 구했다. Solar Dynamics Observatory(SDO) AIA 이미지와 비교해 KSRBL의 위치감지 성능을 분석하였다.
UVSL-25 mineral light를 조사(照射)한 경우에 발생하는 식품(食品) 보존료(保存料) 자체(自體)의 형광(螢光)을 이용하여 신속하고 간편하게 보존료(保存料)를 검사(檢査)할 수 있는 방법(方法)을 시도(試圖)하였다. 유동(流動) 파라핀에 현탁(懸濁)된 분말(粉末) 시료(試料)의 흡수(吸收) 및 발광(發光) 스펙트럼은 보존료(保存料)의 종류에 따라 특징적인 패턴을 나타냈다. 장파장(長波長) 측(側) 및 단파장(短波長) 측(側) 영역(領域)의 자외선(紫外線) 조사(照射)에서 얻은 스펙트럼 특성을 대조(對照)하여 비교하므로써 보존료(保存料)의 종류가 보다 용이하게 판별되었다.
본 연구는 진동 신호의 전력 스펙트럼 밀도(PSD)해석을 이용하여 베어링 초기 고장을 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 외륜, 내륜, 볼에 대하여 각각 폭 0.3 mm의 미소한 흠을 낸 베어링을 이용하여 고장 특성 주파수 패턴 및 부하변동에 따른 영향을 분석하고 고장검출이 용이한 고장 주파수 대역을 설정하였다. 실험결과로부터 제시된 검출기법이 유도전동기 베어링 초기 고장에 적용 가능함을 입증하였다.
A new signal processing technique is applied to four-cylinder spark and compression ignition engines for the diagnosis of power faults inside the cylinders. This technique utilizes two-sided directional power spectra(예S) of complex vibration signals measured from engine blocks as the patterns for engine cylinder power faults. The dPSs feature that they give not only the frequency contents but also the directivity of the engine block motion. For the automatic detection/diagnosis of cylinder power faults, pattern recognition method using multi-layer neural networks is employed. Experimental results show that the sucess rate for diagnosis of cylinder power faults using dPSs is higher than that using the conventional one-sided power spectra. The proposed technique is also tested to check the robustness to the sensor position and the engine rotational speed.
본 논문에서는 칼라 영상의 프린팅을 위하여 도트 패턴 데이터 베이스를 이용하는 모델 기반 칼라 영상 중간조 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 사용된 도트 패턴 데이터 베이스는 블루 노이즈 마스크에 기반하여 칼라 영상을 이루는 RGB 세 도메인의 칼라 값에 따른 원형 도트 중첩 모델을 이용하여 생성된다. 중간조 처리 과정에서는 입력되는 RGB 칼라 값을 재현하기 위하여 입력 칼라 값과 만들어진 도트 패턴 데이터 베이스의 칼라 값을 비교하여 최소가 되는 패턴을 그 칼라 값의 중간조 패턴으로 선택하는데, 이 선택과정에서는 인간 시각의 대조 민감도 함수를 적용함으로써 원영상에 대한 사람의 인식도와 출력을 위해 선택하려는 도트 패턴에 대한 사람의 인식도를 비교하여 좋은 화질의 영상을 출력할 수 있게 한다. 실험에서는 칼라 패치를 만들어 모니터와 프린터데서 출력한 후 칼라 스펙트럼 측정기를 이용하여 측정한 후 칼라 오차인 ΔΕ/Sub ab/를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법에 의한 결과가 기존의 방법들보다 더 정확히 입력된 칼라를 재현할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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