본 논문은 효과적인 학습을 제공해주는 교수법으로 알려진 플립러닝을 신호처리 교과목에 적용한 사례에 대한 연구이다. 수업을 위해 사용된 교수학습 모형과 3개년간 시행 사례를 기술하였다. In-class는 비교적 성공적인 수업이라 판단할 수 있으나, Pre-class에서 제공된 동영상 자료의 편성과 학습 여부에 대한 평가는 개선이 필요하였다. 또한, Pre-class와 In-class를 효과적으로 연계하는 방법에 대한 연구가 필요하다고 판단된다.
취상변조기나 3*3 광결합기와 같은 특수 광부품을 사용하지 않고도 간섭형 센서의 고감도를 유지할 수 있고, 주변환경의 변화에도 영향을 받지 않는 간섭형 광섬유 센서를 위한 신호처리 기술을 소개하였다. 이 기법은 간섭형 센서의 넓은 다이나믹 레인지와 고감도를 유지한 신호처리를 위해 레이저 다이오드의 주파수 처핑을 이용하며 주변환경의 변화에 의한 측정에러를 보상하기 위해 별도의 간섭계를 기준 간섭계로 사용하였다. 새로운 신호처리 기법을 거울 내장형 Fabry-Perot(FT) 간섭계 온도센서에 적용한 결과 1cm 광섬유 FP 간섭계 센서소자로 부터 $4\times10^{-3\circ}C$(광위상 4.5mrad)의 분해능을 얻었으며 광위상 변화량의 크기가 $\pi$ 이내로 제한되지 않으므로 다이나믹 레인지가 넓은 온도센서의 구현이 가능하였다.
The horizontal fillet welding is prevalently used in heavy and ship building industries to fabricate the large scale structures. A deep understanding of the horizontal fillet welding process is restricted, because the phenomena occurring in welding are very complex and highly non-linear characteristics. To achieve the satisfactory weld bead geometry in robot welding system, the seam tracking algorithm should be reliable. The number of seam tracker was developed for arc welding automation by now. Among these seam tracker, the arc sensor is prevalently used in industrial robot welding system because of its low cost and flexibility. However, the accuracy of arc sensor would be decreased due to the electrical noise and metal transfer. In this study, the signal processing algorithm based on the neural network was implemented to enhance the reliability of measured welding current signals. Moreover, the seam tracking algorithm in conjunction with the signal processing algorithm was implemented to trace the center of weld line. It was revealed that the neural network could be effectively used to predict the welding current signal at the end of weaving.
환자의 상태 및 심장 질환 등의 진단에 있어 매우 중요한 정보신호는 심전도 신호이며, 많은 잡음이 혼입되어 있기 때문에 잡음 신호의 필터링이 매우 어렵고 잘못된 신호처리는 심전도 신호의 왜곡을 가져올 수 있다. 심전도 신호의 잡음을 필터링하기 위해 기존의 방법은 다 단계 형태로 필터를 구성하여 처리하기 때문에 신호처리 구조가 복잡하고 연산 량이 많아 처리속도가 느려진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 인공지능의 한 기법인 RBF 신경회로망을 이용하여 간단한 구조로 심전도 신호의 필터링 방법을 제안하고, 실험한 결과 우수한 성능을 얻었다.
LSPR(Localized Surface Plasmon Resonance) sensor measures the refractive index change on the sensor surface. The detection of biological reaction with the unknown refractive index needs to be converted into the signal sensitivity for the refractive index change for comparison with other measurements. To find the signal sensitivity, the three steps of signal processing are proposed, which are signal modeling, signal calibration and signal normalization of LSPR sensor. The detected signal of biotin-streptavidin interaction has been converted into unit of [RU](Resonance Unit) using the proposed method. The converted signal directly can be compared with the other sensors including commercialized one.
본 논문에서는 요구할당 다중접속 방식을 사용하는 패킷 위성통신에서 스팟빔 스위칭 능력과 신호처리 능력을 가진 위성체의 특정 관찰하는 하향링크 출력포트에 초점을 두어 시스템의 처리량(Throughput)과 블록킹 확률 (Blocking Probability) 그리고 전송지연(Delay)을 요구트래픽과 채널의 서비스종료 확률에 따라 분석하였다. 수학적 검증과 시뮬레이션을 통해 각 채널 서비스종료 확률에 따라 전송지연 대 처리량 곡선을 요구트래픽 파라미터 함수로 구하였으며, 처리량에 따른 전송지연의 상대적인 변화를 비교하였다.
본 논문에서는 멀티암(multi-arm) 스파이럴 안테나용 디지털 위상천이기(digital phase-shifter)를 힐버트 변환(Hillbert transform)을 이용하여 설계하였다. 힐버트 변환은 입력신호에 포함된 모든 주파수 성분을 $90^{\circ}$ 위상천이 시키며, 퓨리에 변환(Fourier transform)과 역퓨리에 변환(Inverse FIT)을 통해 구현된다. 디지털 위상천이기는 ADC(Analog-digital converter)로 샘플링된 입력신호에 힐버트 변환을 적용하여 위상차가 $90^{\circ}$인 두 신호를 생성하고, 이 두 신호를 이용하여 입력신호의 위상을 천이위상만큼 천이시키게 한다. 힐버트 변환 기반의 디지털 위상천이기는 Xilinx사의 System generator로 설계되었고, 입력 잡음, FFT 포인트 수, 샘플링 주기, 입력신호의 초기위상 및 천이 위상각 등에 따른 위상천이 성능을 시뮬레이션 하였으며, Matlab 결과와 비교하여 일치함을 확인하였다.
신호처리와 analysis를 위한 여러 기초적인 기술이 소개되었다. 이들은 먼저 불확정성순리의 개입에 의하여 특히 교환불가능한 operator 들이 작용한 결과의 등호는 tolerance가 있을 수 있음과 random process 처리방법과 manmum entropy estimate적인 ,사고방식을 통하여 재래식 확정론적 사고방식으로부터의 이탈을 길잡았다. 마지막으로 검출, 추정 및 함수추정의 여러 기법과 covariance functron의 posltive semi-definite-ness 그리고 Karhunen-Loeve 전개, 한 화상의 SVD 등이 설명됐다.
본 연구는 원자력발전소 1차측 배관계통의 약 60% 이상을 차지하고 있는 오스테나이트계 스테인레스강 배관 용접부 검사시 낮은 신호 대 잡음비로 결함 발견 및 신호 해석에 있어 많은 문제점을 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 레이다에서 확립된 신호 처리 기술인 스플릿-스펙트럼 기법을 도입하여 주파수를 다양하게 하고 이 다양한 주파수에 따른 RF신호의 진폭들을 최소화, 극성치 확률 분석 및 최소화-극성치 확률 분석법을 이용하여 개선된 신호 대 잡음비를 얻고자 하였다.
본 논문에서는 레이저 다이오드의 자기혼합 효과를 이용한 레이저 도플러 혈류계를 위한 신호처리 알고리즘들에 대한 in vitro적인 실험결과를 비교하였다. 단순하고 유연성있는 레이저 도플러 시스템을 구성함으로써 디지털 신호해석 방법에 의하여 여러 가지 신호처리 알고리즘들을 비교할 수 있도록 하였다. 이 시스템은 다양한 알고리즘을 퍼스널 컴퓨터를 사용하여 소프트웨어로 제어하므로써 다양한 알고리즘을 선택하여 비교 연구할 수 있도록 하였다. 또한, 유체 흐름의 재현성과 조직의 혈류 흐름을 모의하기 위하여 두 개의 실험적인 혈류모델을 제작하여 적용하였다. 광원은 파장 780nm의 레이저 다이오드를 사용하였으며, 3 종류의 입자 농도와 속도를 갖는 액체를 두 개의 실험모델에 흘리면서 측정된 결과들을 비교하였다. 그 결과 주파수로 가중되지 않은 알고리즘(0차 모멘트)이 속도와 농도변화를 잘 나타내는 반면에 주파수로 가중된 알고리즘들(1차와 2차 모멘트, 0차 모멘트와의 비)은 농도보다는 속도 변화를 잘 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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