목적 : MRI를 촬영하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호에 가장 크게 영향을 미치는 것은 경사자계 유발 잡음이다. MRI와 동시에 측정한 뇌전도 신호에서 전류원 국지화를 수행할 때, 경사자계 유발 잡음이 미치는 영향을 분석하고자 한다. 대상 및 방법 : 사람의 머리와 유사하게 만든 뇌전도 팬텀과 MR compatible 뇌전도 측정시스템, 그리고 3.0 Tesla MRI 시스템을 실험에 사용하였다. 3.0 Tesla MRI 시스템 안에 전류원이 설치되어 있는 뇌전도 팬텀을 놓고, EPI 촬영을 하는 동안 뇌전도 신호를 측정하였다. 경사자계의 세기와 전류원의 위치를 조절하면서 뇌전도 신호 측정을 하였고, 측정된 뇌전도 신호에 대하여 전류원 국지화를 수행할 때 나타나는 국지화 오차를 평가하였다. 결과 : 경사자계 유발잡음에 의한 국지화 오차는 경사자계의 세기와 전류원의 위치에 따라 변화하는 것을 관찰하였다. 또한 경사자계 유발잡음이 Gaussian 잡음보다 전류원 국지화에 미치는 영향이 큰 것을 관찰하였으며, 경사자계 유발 잡음의 전력이 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하일 때는 전류원 국지화에 미치는 영향이 미미함을 관찰하였다. 결론 : 경사자계 유발 잡음 전력을 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하로 줄인다면 MRI를 하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호로도 전류원 국지화를 할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 소음원이 여러개 존재할 때 다중입력 다중제어의 능동적응제어에 관한 연구이다. 다중채널 제어의 ANC(Active Noise Control)에 관한 현재까지의 연구는 소음원이 여러개 존재하는 경우, 적응필터의 입력신호사이에 상관이 없는 것으로 가정하고 연구되었다. 그러나 실제는 소음신호의 수신마이크로폰에서 제거하고자 하는 소음신호들 사이에 상관이 존재하며, 다수개의 소음원 신호를 독립적으로 검출하는 것이 곤란한 경우가 많고 여기에 관한 연구가 불충분하다. 본 연구에서는 적응필터의 입력신호간에 소음원의 상관을 제거하는 상관제거필터를 제안하였다. 제안한 상관제거 필터를 삽입하여 소음제거 시뮬레이션 결과, 혼합비율을 $b_{12}=0.95$일 때 상관을 제거한 경우가 약 2배 정도 빠른 수렴속도를 나타냈다.
전파 신호원의 방위를 정확하게 찾는 기술은 전자전에서 매우 중요하다. 전파 신호원의 방위를 찾기 위한 방위탐지 기술이 많이 연구되고 있으며, 최근에는 신호 도착시간차이(TDOA)를 이용하는 방위탐지 연구가 많이 진행되고 있다. TDOA 기술은 두 개의 배열 안테나에 도달하는 신호의 도착시간차이를 이용하여 신호원의 방위을 도출하는 방식이며, 방위탐지 오차는 배열 안테나의 기준선 길이와 시간측정 분해능과 관련이 있다. 본 논문에서는 10m*10m의 제한된 공간에서 안테나 배치 방법과 이에 대한 방위탐지 오차를 분석하여 최적 안테나 배치 방법을 제시하였다.
신호를 송출하는 신호원의 방향을 추정하기 위하여 다수개의 안테나를 이용하는 방향 탐지 장치는 조난자를 구출하거나 규정된 송신원의 위치를 파악하기 위하여 사용된다. 방향 탐지를 수행할 때에는 방향 탐지 장치와 다수개의 안테나를 탑재한 시스템의 외형과 재질에 따라서 반사파가 존재하고 신호의 왜곡이 발생된다. 따라서 신호원의 방위각을 정확하게 추정하기 위해서는 방향 탐지 장치 개발 간에 안테나 배치와 시스템 외형에 따른 영향성을 반영하기 위한 보정을 수행해야만 한다. 본 논문에서는 항공 시스템을 이용한 통신신호 방향 탐지 장치 개발을 위하여 수행되는 비행 보정기법을 설명하고, 비행 보정을 통하여 얻게 된 위상 보정 데이터를 적용할 경우의 방향 탐지 성능을 분석한다.
EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문은 ATSC방식의 지상파 DTV의 이동수신 성능 개선을 위해 적응 어레이 안테나를 사용하여 입사되는 신호의 위상 정보를 통해 원하는 신호원의 방향을 찾고 주신호와 다중경로 신호 사이에 capon알고리즘을 통해 최대의 이득을 얻는 최적의 빔을 형성하며 이동수신채널인 도플러효과가 포함된 다중경로신호득의 영향을 약화시킨다. 빔형성 알고리즘을 통한 채널의 개선이 LMS 알고리즘을 사용한 통화기의 성능을 얼마나 향상시키는지 전산 모의 실험을 통해 확인하였다.
위상 복원 문제는 어떤 신호의 푸리에 변환의 크기로부터 푸리에 위상, 또는 그 신호 자체를 구하는 문제로서 신호처리, 천문학, X-선 결정학, 전자현미경학, 광학, synthetic aperture radar 등과 같은 많은 물리학의 분야에서 일어난다. 일반적으로, 이 위상 복원 문제는 유일한 해를 갖지 않기 때문에, 이 문제를 풀기 위하여 사전 정보로 주어지는 원하는 신호의 성질을 제한조건으로 주어 이 문제가 유일한 해를 갖도록 한 뒤 이 원하는 신호를 구하는 방법을 사용해왔다. 이 논문에서는 위상 복원 문제를 소개하고, 이 문제의 중요성, 기본 이론 등을 알아보고, 지금까지 제안이 되었던 방법들을 분야별로 묶어 신호처리의 관점에서 소개한다. 먼저 수학적인 기초에 대하여 소개하고, 푸리에 변환의 크기를 보존하는 변환들에 대하여 알아본 뒤, 위상 복원 문제를 풀기 위하여 제안이 되었던 방법들을 1)하나의 푸리에 변환의 크기가 주어졌을 때의 위상 복원, 2)더해지는 기준 신호가 있을 때의 위상 복원, 3)곱해지는 신호(윈도우)를 이용한 위상 복원으로 나누어 소개한다.
DCS가 정상이면 운전원의 설정값 조작치와 현장전송기의 측정값이 비교되어 오차가 비례 적분제어로 MV신호를 H/A에 보내고, ST신호의 GOOD(PUlLSE)에 의해서 A에 연결되어 제어 밸브를 열고 닫는다. 만일 DCS가 고장이면 ST신호의 BAD에 의해서 B에 열결되고 (H/A)가 A운전이면 PID 제어값이 M운전이면 운전원 조작 신호에 의해서 제어 밸브가 열리고 닫힌다. 상기와 같은 시스템 구성으로 DSC의 다양한 S/W를 적용하면 정밀, 제어 안정된 제어가 이루어져 발전소 안정 운전에 기여할 것이며, 기타 화학공장, 제철공장 등에 적용할 경우 기술의 파급효과가 큼은 물론 국내 자동제어 기술혁신의 디딤돌이 되리라 확신한다.
무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.
본 연구에서는 엔트로피를 이용한 독립성분분석(ICA : Independent Component Analysis)에서 점수함수(score function)를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점수함수를 생성하기 위해서 원 신호(original signals)에 대한 확률밀도함수의 추정이 반드시 필요하고 밀도함수가 미분 가능해야 한다. 따라서 원 신호에 따른 적응적인 점수 함수를 유도할 수 있도록 커널 기반의 밀도추정(kernel density estimation)방법을 사용하였으며, 보다 빠른 밀도 추정 계산을 위해서 식의 형태를 컨볼루션(convolution) 변환 한 후, 컨볼루션을 빠르게 계산할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 이용하였다. 제안한 점수함수 생성 방법은 원 신호에 확률밀도분포와 추정된 신호의 확률밀도 분포의 오차를 줄이는 역할을 한다 실험 결과, 암묵신호분리(blind source separation)문제에서 기존의 Extended Infomax 알고리즘과 Fixed Point ICA 보다 원 신호와 유사한 밀도함수를 추정하였고, 분리된 신호의 신호대잡음비등(SNR)에 있어서 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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