현재, 신호를 해석하기 위한 많은 방법들이 제시되고 있으며, 대표적인 방법으로는 퓨리에 변환과 웨이브렛 변환이 있다. 이러한 방법들에서, 퓨리에 변환은 모든 주파수 범위에 대해 cosine과 sine 파형의 조합으로써 신호를 표현하지만, 신호 내에서 특정 주파수 성분이 발생한 시간정보를 제공하지 않으며, 분석 신호의 전체적인 특징만을 나타낸다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 음성과 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 광범위한 분야에서 응용되고 있다. 그리고 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 시간-주파수 국부성을 나타낸다. 본 논문에서는 cosine과 sine 형태의 웨이브렛을 사용하여, 퓨리에 변환의 새로운 접근법을 제시하였으며, 주파수-시간 평면의 유한한 지점에서 신호의 특징을 분석하였다.
간접적인 방법으로 가공중(In process)공구상태를 감시하기 위해, 센서신호를 분석하는 방법으로 시간영역 (Time Domain) 해석과 주파수 영역(Frequency Domain)해석이 주로 이용되어 왔다. 시간영역해석의 경우 RMS,PEak Value, 평균/분산을 이용한 정적분석과 AR 모델, ARMA 모델, Kalman Filter등 동적 시계열 모델이 연구되어 왔다. 주파수영역해석의 경우 푸리에 변환 (Fourier Transform)에 의한 신호해석 기술이 주로 이용되고 있다. 그러나 푸리에 변환된 결과에는 시간정보가 포함되어 있지 않고, 국부적인 변환결과가 전체를 대표하는 성질을 가지고 있다. 이에 비해 웨이브렛(Wavelet) 변환은 고주파성분에 대해서는 시간분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수분해능이 높은 다중해상도 해석기술로서 국소적인 변동점을 민검하게 검지하는 것이 가능하다. 본연구에서는 엔드밀 가공중 발생하는 공구의 파손을 검출하기 위해, 전류센서로 부터 얻은 이송축 부하 전류의 변화에 웨이브렛 변환을 통해 공구의 파손을 검출하는 방법에 대한 연구결과를 소개한다.
신체 부위를 움직이는 상상을 할 때, 일반적으로 뇌의 감각 및 운동 피질 영역에서 특정 주파수 대역의 EEG(Electroencephalography) 신호의 세기가 감소하거나 증가하는 ERD(Event-Related Desynchronization)/ERS(Event-Related Synchronization) 현상이 발생한다. 하지만 ERD/ERS는 현상은 피험자에 의존적이고 매시도마다 큰 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 각 시간-주파수 공간에 대하여 서로 다른 공간 필터를 구성하는 비 동질(non-homogeneous) 공간 필터 최적화 방법을 제안한다. EEG 신호는 시간에 대하여 비정상적(non-stationary) 특징을 가지기 때문에 제안하는 방법과 같이 시간에 따라 변화하는 ERD/ERS 특징을 반영하여 공간적 특징을 추출하는 방법은 시간에 대한 변화를 고려하지 않은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 International BCI Competition IV에서 제공하는 4가지 동작 상상(왼손, 오른손, 발, 혀)에 대한 EEG 신호 데이터를 사용하여 동작 상상 분류 실험을 하고 이 결과를 기존의 타 방법들과 비교 분석하였다. 실험 결과, 피험자에 따라 서로 다른 시간-주파수 특징이 추출됨을 확인하였고, 최적화된 공간 필터들이 시간에 따라 변화하는 것을 확인하였다. 또한 이러한 특징을 이용하여 분류를 수행하였을 때, 더욱 우수한 분류 결과를 보임을 확인하였다.
수중환경에서 운영되는 무기체계 획득을 위한 설계/개발을 진행하기 위해 수중음향채널 모델링 및 시뮬레이션을 통한 분석은 필수적이다. 일반적으로 수중음향채널 분석을 위해 사용되는 수중음향 전파 수치해석 모델은 음선이론 법, 정규방식 법, 포물선방정식 법, 파수적분 법이 있으나 다중 주파수 분석일 경우 유효성과 신호처리 및 분석에 제한적이다. 본 논문은 단일 및 다중 주파수 분석 및 신호처리 및 분석이 용이한 기존 의사 스펙트럼 시간영역 법 수중음향 수치해석 모델에 수중환경 소음 모델을 적용하여 실제 수중환경과 유사한 합성환경 수중음향채널을 모델링 하였다. 이렇게 구현된 합성환경 수중음향채널 모델의 유효성을 확인하기 위해 단일 주파수 신호 시나리오 4가지 다중 주파수 신호 시나리오 4가지 및 잠수함 기동에 따른 방사소음 분석 시나리오 시뮬레이션을 통해 의사 스펙트럼 시간영역 법 합성환경 수중음향채널 모델 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 복호키를 모르는 해독자의 입장에서 주파수 영역 비화 및 시간 영역 비화(의사 난수 치환 방법, 유니폼 치환 방법, 의사난수-유니폼 치환 방법)되어진 미지의 신호를 수신한 후 비록 영역을 판단하는 알고리즘과 원 신호를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 원신호 검출 소요 시간을 측정한 후 사용하고자하는 스크램블링 방식에서 적절한 키를 선택하는 방법을 제시하였다. 각 비화 영역 신호의 세기와 3.6KHz 고역 통과 필터링 후의 신호의 세기를 비교ㆍ분석한 후 비화 영역을 판단하였으며, 퓨리에 변환 후의 신호의 특성과 영교차점(zero-crossin )을 비교ㆍ분석한 후 원 신호를 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 그리고 각 영역 비화 신호에 대한 원 신호의 검출 시간을 비교하므로써 7일 동안 보호가 필요한 정보를 비화시키는데 필요한 비화 단위인 블럭의 크기(즉, 키의 크기)를 제안하였다.
본 연구에서는 음악 신호의 기본주파수 추출에 이용되던 일정 Q 변환에 옥타브 밴드 필터 뱅크를 이용하여 보다 정확한 음악 신호의 기본 주파수를 찾아내고자 한다. 본 연구에서의 방법과 기존의 FFT를 이용한 일정 Q변환에 의한 방법을 동일한 음악 신호에 적용하여 그 결과를 비교한다. 기존의 FFT를 이용한 일정 Q 변환과 동일한 주파수 해상도를 유지하면서도 본 연구에서 제안한 방법의 시간 해상도가 개선되었고, 시간해상도로 인한 처리 음역의 제한을 극복할 수 있었다. 또한 보다 정확한 분석을 위하여 처리 음역과 주파수 해상도를 증진시키고 분석 빈도를 증가시킬수록 본 연구에서 제안한 방법의 연산량이 적어짐을 알 수 있었다.
일정한 주파수의 음향신호를 발생시키는 표적이 기동할 때 한 개의 고정된 센서에서 관측된 신호의 주파수는 시간에 따라 도플러 변이가 발생한다. 이러한 도플러 변이 현상을 이용한 기존의 CPA (Closest Point of Approach) 분석으로 센서 수신기에 표적이 최단거리로 근접했을 때의 시간, 거리, 속력 그리고 실제 신호의 중심주파수를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 고정된 단일 센서 대신에 일정한 속도로 기동하는 배열센서 수신기에서 주파수뿐만 아니라 표적의 방위각을 관측하여 이로부터 표적의 실제 기동속도를 추정하는 기법을 제안한다. 그리고 제안한 기법의 성능검증을 위해 오차 분석 및 모의 실험을 수행하였다.
현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.
본 논문에서는 주파수 도약 신호를 고속 병렬처리 구조로 설계하여 추출하는 기법에 대해 연구하였다. 주파수 도약 시스템은 반송파 주파수를 무작위한 것으로 보이는 패턴으로 변형시키기 때문에 고정 신호와는 달리 신호를 탐지하기 어렵고, 분석에 많은 시간이 소요되는 특성을 가진다. 이를 해결하기 위해 주파수 도약 신호를 분석하는 방법을 고속병렬처리 기법을 적용하여 설계하였다. 병렬처리를 위해 GPU를 사용하는 CUDA를 사용하였고, 단일처리 사용 결과와의 성능 평가 결과를 비교하였다. 그 결과, 단일처리 대비 연산 수행 속도 면에서 약 8.53배 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 two-ray 시간선택성 레일레이 페이딩 채널상에서 DPSK 신호를 차동검출 (differential detection)할 때 심볼에러율을 분석한다. 현재까지 수행된 많은 연구는 주파수 선택성 페이딩 채널 및 단일 경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 하였고, 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 한 예는 극히 드물다. 또한 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 가장 간단히 모델링 할 수 있는 two-ray 페이딩 채널에 대한 연구도 지금까지 수행된 예가 극히 적다. 본 논문에서는 심볼열의 형태에 따라 수신신호들간의 관계를 세가지 그룹으로 나눈 후 각각의 경우에 대하여 위상 옵셋값을 계산하는 방식을 취하였다. 이와 같이 계산된 위상옵셋과 신호대 잡음비를 인자로 하여 차동검출된 신호가 가지는 위상의 확률밀도 함수를 계산하고 이 함수를 이용하여 심볼에러율을 계산하였다. 결과로부터 two-ray 페이딩 채널의 특성을 결정짓는 지연시간과 지연신호의 전력이 증가함에 따라 위상 옵셋값 및 에러율이 모두 증가하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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