본 논문에서는 ISM 대역에서 동작하는 상용화된 RF 모듈을 사용하여 근거리 통신용 송수신 시스템을 구현하고 그 특성을 측정하였다. 기저 대역 데이터를 발생시켜 RF 모듈에 연결하여 전송하고, 수신측에서는 RF 모듈에서 복조된 데이터를 오실로스코우프를 사용하여 확인하였다. 본 실험에서 사용한 RF 모듈은 424MHz부터 429MHz까지의 영역에서 동작하며, FM 방식을 사용한다. 본 대학의 산학협동관 건물내에서 측정한 결과 거리에 따른 신호 감쇠와 신호 수신 감도를 파악할 수 있었으며, 이를 이용하여 건물 내에서의 근거리 통신에 적용할 수 있음을 확인하였다.
무선 센서네트워크 기술의 발달과 센서네트워크 응용서비스의 성장에 따라, 다양한 이종 복합 센서로부터 획득 되는 센서 데이터의 융합 및 신호처리 알고리즘에 대한 연구 필요성이 증가하고 있다. 특히 복잡한 신호처리 알고리즘 수행의 필요성이 증가함에 따라 신호처리 전용 프로세서의 적용 및 데이터처리에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 전용프로세서를 사용하는 경우 배터리로 동작하는 센서네트워크의 특성상 운용시간이 제약된다. 본 연구는 신호처리 전용 프로세서를 사용하는 센서네트워크 응용에서 전력 소모로 인한 운용시간 제약의 문제를 극복하기 위해, 운용 중 전원 제어가 가능한 하이브리드 센서모듈 아키텍처 및 이벤트 발생에 따른 웨이크업/슬립 기반 데이터처리 프레임워크를 제시하고, 실제 제안 된 센서노드 플랫폼을 구현하고, 성능을 제시 한다.
본 논문에서는 기본적인 신호 처리 기능 블록들을 시각 프로그래밍 기법으로 조합하여 원하는 신호 분석 작업을 수행할 수 있는 신호 분석 환경 시스템에 대해 기술하였다. 기본적인 신호 처리 알고리즘들을 기본 기능 블록의 형태로 내장하고 있으며, 사용자가 스스로 개발한 신호 처리 알고리즘들은 정해진 형식에 맞추어 기능 블록의 형태로 구현하기만 하면, 코드의 변경 없이 신호 분석 환경에 추가할 수 있다. 기본적으로 제공되는 시각화 기능 블록을 사용하여 생체신호를 비롯한 각종 1차원 신호들과 신호 처리 알고리즘에 의해 변화된 파형들을 비교 관찰할 수 있을 뿐 아니라, 신호 검출 알고리즘에 의해 검출된 사건 정보들을 신호에 중첩하여 관찰할 수도 있다. 본 연구에서 개발된 신호 분석 환경 시스템은 객체지향 개념에 의거하여 설계, 구현되었으며, Windows NT 환경에서 동작한다.
본 논문에서는 음성신호처리 기법을 이용하여 장애음성을 진단, 개선하는 데 필요한 다양한 신호처리방법에 대하여 다루고자 한다. 음성장애중 성대장애를 중심으로 신호에 나타나는 현상과 이를 이용한 신호처리 방법들을 소개하며 응용사례로 음성을 이용한 성대질환의 진단에 관한 내용을 소개한다.
본 논문에서는 자동적으로 충돌을 예방하는 선박용 레이더 시스템의 표적 탐지 및 추적 알고리즘, 충돌위험 계산 및 위험 경보 알고리즘을 개발하고 이를 적용시켜 일련의 동작을 수행하는 신호처리 보드부를 디지털 하드웨어적으로 구현하였다. 근거리에서 성능이 우수한 FMCW (Frequency Modulation Continuous Wave) 신호를 송신신호로 사용하고 1도 간격으로 빔포밍하는 기계식 스캔방식의 안테나 사용을 시뮬레이션 환경으로 설정하였다. 테스트보드는 DSP칩, FPGA 등으로 구성되며 이를 이용하여 개발된 알고리즘의 시뮬레이션을 수행하는 임베디드 시스템을 구현하였다.
SAR는 1987년 미국의 인공위성 Seasat에 의해 사용된 이후 현재 그 활용의 중요성이 점차 증대하고 있는 원격탐사 방법 중 하나이다. SAR는 특수 신호처리를 통하여 실제 안테나의 길이보다 매우 큰 안테나를 사용하는 합성효과를 이용하여 고해상도를 얻는다. 따라서 안테나 자 체의 개발뿐만 아니라 신호처리 기술의 개발이 SAR기술의 중요한 부분을 차지한다. 따라서 실제 신호처리에 관계자 뿐만아니라 SAR영상자료를 해석하여 이용하고자하는 사용자들도 SAR 신호 처리에 대한 이해가 필요시된다. 비록 rangd-Droppler domain을 이용하는 전통적인 SAR신호처 리 방법이 많이 사용되고 있으나 range migration과 azimuch compression에서 여러 문제점을 갖 고 있다. 최근 개발되고 있는 wavenumber domain을 이용한 방법은 좀더 나은 SAR 영상복원을 성취할 수 있는 기반을 마련해 준다. Born(first) 근사법을 이용하여 얻은 새로운 wavenumber domain을 이용한 알고리즘과 비교해볼 때 전통적인 방법의 transfer function은 새로운 방법의 일 차항까지만으로 이뤄진 근사값이다. 새로운 알고리즘을 이용한 모의실험 및 항공기 c-band SAR 로 얻어진 실제 데이터에 적용결과 그 우수성이 판명되었다.
본 연구에서는 Wiener 필터링 이론에 의하여 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측을 할 수 있는 최적예측기(optimal predictor)로써 부가적인 음을 발생시키고 입력신호 및 출력신호 간의 차인 오차를 최소화시키도록 하는 적응신호처리방법에 대 해 설명하고 이러한 적응 신호처리 방법을 이용한 능동 소음 제어 방법을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경 변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해 야 하는 적응 소음 제어계에서, 음향궤환과 함께 필히 고려해야하는 부가적인 전달함 수-모델과 스피커를 포함하는 보조경로 및 오차미이크로폰을 포함하는 오차경로의 전 달함수의 영향을 고려한 능동소음제어에 대해 연구하였다.
In this study the classified researches the artificial and natural flaws in welding parts are performed using the pattern recognition technology. For this purpose the signal pattern recognition package including the user defined function was developed and the total procedure including the digital signal processing feature extraction feature selection and classifi-er selection is teated by bulk,. Specially it is composed with and discussed using the statistical classifier such as the linear discriminant function the empirical Bayesian classifier. Also the pattern recognition technology is applied to classifica-tion problem of natural flaw(i.e multiple classification problem-crack lack of penetration lack of fusion porosity and slag inclusion the planar and volumetric flaw classification problem), According to this result it is possible to acquire the recognition rate of 83% above even through it is different a little according to domain extracting the feature and the classifier.
본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템 개발에 필요한 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상취득 후 처리과정에서 동적 이진화 방법, 가산투영 등 영상처리에 관련된 방법을 이용해 코일 부분과 코어부분을 분리한 후 세선화 방법, 라벨링 방법 등을 적용하여 분리된 코일부분에 대해 코일의 감긴 회수와 피치간격의 불균일 검사를 수행하고 기준값 이상의 오차를 갖는 소자를 불량으로 처리하는 보다 개선된 처리방법을 제안하였으며 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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