신호처리 및 해석에 대한 교육효과를 증대시키기 위해서는 응용사례의 발굴, 프로젝트 개발, P C를 이용한 그래픽스 교육도 이루어져야 하며, 스펙트럼 분석기술 이외에 시간영역 파라미터 모형에 의한 신호해석기법〔예를 들어 자동회귀-이동평균(ARMA)등의 시계열 모형화〕도 최근 에는 실시간 응용의 가능성이 높아지는 추세에 있으므로 PC를 이용한 신호처리 및 해석 교육에 반영하는 것이 바람직하다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.4
no.1
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pp.110-116
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1999
In this paper, signal processing is utilized to reduce the computational time which is one of weak point of FDTD(finite difference time domain) method. Compared with the direct FDTD. combination of FDTD and signal processing achieves the same type of accuracy in much shorter time The combination method spends 140 minutes to analyze the frequence characteristics of the microstrip lowpass filter while the direct FDTD consumes about 900 minutes. To verify the obtained results, microstrip lowpass filter is fabricated on dielectric substrate and the measured results are compared with the analyzed results. It is shown that measured results are in good agreement with the theoretical results.
기어에서 충격성 진동 및 소음은 치차의 이상과 연관이 있다. 따라서 충격 진동 및 소리는 기어의 이상 진단에 사용되어 질 수 있다. 또한 이들 충격파를 조기에 정확하게 탐지하여 기어의 이상을 진단하면 완전 파손을 방지할 수 있다. 그러나 주변 소음 및 노이즈 신호 때문에 객관적이 충격파의 탐지가 어렵기 때문에, 본 논문은 이러한 숨겨진 충격 신호를 능동 신호 처리 기법을 이용하여 조기에 찾아내고 이것을 시간-주파수 영역에서 해석하였다.
신호처리 방법이 다양해지고 복잡해짐에 따라서, 신호를 보다 정확하게 처리하고자 하는 관심이 높아지고 있다. 특히, 실세계에 존재하는 신호들의 통계적특성이 비정상성을 나타내고 있기 때문에 이를 위한 새로운 해석방법이 많이 연구되고 있다. 본 글에서는 최근들어서 신호처리의 여러 영역에서 사용되고 있는 웨이브렛 변환과 웨이브렛 변환평면에서의 신호처리 기술에 대해서 언급하였다. 웨이브렛 변환은 고주파 신호성분에 대해서는 짧은 윈도우를 사용하므로써 시간분해능을 좋게하기 때문에 스파이크형태를 갖는 고주파 신호를 분리하기에 용이하게하고, 저주파 신호성분에 대해서는 긴 윈도우를 사용하므로써 주파수 분해능을 좋게하여 관측시간이 길어야 하는 저주파 신호의 분리가 용이하다. 특히, 하나의 모 웨이브렛의 병진과 스케일에 의해서 가변적인 윈도우가 생성되기 때문에 해석방법이 간단하며, 필터뱅크를 이용하여 구현하므로써 적은 연산량으로 손쉽게 구현이 가능하다는 장점을 갖고 있다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.4
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pp.12-18
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2004
본 글에서는 인체로부터 생체전기신호를 측정하고 처리 및 해석하는 기술을 소개한다. 일반적인 계측 시스템을 구성하는 필수적인 네 가지 요소는 측정대상, 센서부, 신호처리부, 그리고 출력부이다. 생체전기신호의 측정에서 측정대상은 인체를 포함하는 생명체이다. 경우에 따라서는 생명체로부터 떼어 낸 특정 부위가 측정대상이 될 수도 있으나 본 글에서는 살아 있는 인체를 측정대상으로 설정하기로 한다. 또한 인체로부터 방사되는 에너지를 측정하는 비접촉 방식은 다루지 않고, 측정 부위를 인체의 내부 또는 표면으로 제한한다. 즉, 센서를 측정 부위에 직접 부착하는 접촉형 인체-센서 인터페이스 방법을 사용하는 경우만을 다루기로 한다.(중략)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.630-632
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2023
어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1990.10a
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pp.15-19
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1990
기계신호를 처리분석하기 위하여 개발된 MSAMODAL 프로그램에 대하여 그 기능 및 특성을 설명한다. 모듈 프로그램중 신호 해석 모듈은 시간영역해 석과 주파수 영역해석, 확률 해석의 부모듈로 나뉘며 모우드 해석 모듈은 모 우드 매개변수 추출과 모우드 에니메이션 부모듈로 나뉘는데 각각에 대하여 간략한 설명과 함께 결과를 보인다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.189-192
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1999
수중소음체의 음원 특징을 해석하기 위해서는 배경잡음과 해면$\cdot$해저반사파의 영향이 적은 심해에서 측정하여 분석하여야 한다. 그러나 측정의 어려움으로 인공 수조에서 측정하여 수면과 수조벽에 의해 발생되는 반사파들을 제거하여 신호 고유의 특징을 해석한다 이러한 반사파들의 부가효과를 보상하여 수중소음체의 신호특징을 해석하기 위하여 정합필터배열처리(Matched Filter Array Process : MFAP)기법을 적용하고자 할 때 각 센서에 적용되는 정합필터는 처리시간의 문제로 인해 필터길이를 제한하여 구성되게 된다 정합필터는 수조의 임펄스응답함수의 시역전함수로 정의되는데 필터길이에 따라 수신신호 특징 개선 정도가 좌우된다 본 연구에서는 인공수조에서 부가되는 반사파들의 효과를 보상하여 수신신호 특징 개선을 위해 정합필터배열처리기법을 적용할 때 각 센서의 정합필터의 시간길이가 특징 개선에 미치는 영향을 신호대잡음비(SNR)로 정의하여 분석하였고 수조의 특성에 따른 최적의 정합필터 시간길이를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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