시계열 데이터를 예측하는 것은 매우 어려운 작업이다. 비선형적인 특성을 갖는 신호에서 얻어지는 데이터들이 불확실성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문은 특정 시계열 데이터의 정확한 예측을 위하여 시계열 자료가 어떤 패턴에 따라 변화한다는 전제하에서 과거 자료들을 평균하여 미분으로써, 시계열 변화 패턴의 찾았다. 또한 미분 데이터의 반영 비율에 따라 특이성을 갖는 시계열데이터를 일반화하기 위하여 확률변수를 적용하였다. 순환변동과 계절변동을 소거하고, 불규칙 변동만을 추출하여 경향의 추세를 더한 예측값을 계산하게 된다. 이렇게 예측된 값은 이동평균과 단순이동평균에 의하여 가장 좋은 결과값을 갖는 알고리즘과 비교를 통하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
특징벡터의 분류를 개선시켜 화자독립 음성인식의 오류율을 줄이려는 노력의 일환으로서, 우리는 MFCC의 추출에 있어서 푸리에 스펙트럼을 기울이는 방법이 미치는 효과를 연구한다. 음성신호에 FIR 필터링을 적용하는 효과의 조사도 병행된다. 제안된 방법은 두 가지 독립적인 방법에 의해 평가된다. 즉, 피셔의 차별함수에 의한 방법과 은닉 마코브 모델 및 퍼지 벡터양자화를 사용한 음성인식 오류율 조사 방법이다. 실험 결과, 적절한 파라미터의 선택에 의해 기존의 방법에 비해 10% 정도 낮은 인식 오류율이 얻어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 주성분 분석 기법에 의한 BLDC 전동기의 고장진단 알고리즘과 임베디드 타입의 실시간 고장진단 시스템을 구현하였다. 우선 오프라인 상태에서 제안된 고장진단 알고리즘을 검증하기 위해 BLDC 고장진단 실험장치를 구현한 후 LabVIEW 프로그램에 의해 다양한 고장 데이터를 취득하였다. 취득된 데이터는 신호특성에 맞는 전 처리과정을 수행한 후 주성분분석 기법에 의해 고장특성을 나타내는 특징을 추출하고 최종적으로 BLDC 전동기의 진단은 유클리디안 거리 유사도 방법에 의해 수행된다. 이러한 결과를 바탕으로 임베디드 타입의 실시간 BLDC 고장진단 시스템을 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 간접 조명 환경에서 가시광(VLC : Visible Light Communication) 통신을 위한 채널 특성을 모델링하였다. 간접 조명은 직사 조도가 없이 모든 광속이 천정 및 벽을 반사한 후에 실내 바닥 면에 고르게 도달하는 방식이며, 광원에서 출발한 광 입자(Photon)는 간접경로(NLOS : None Line of Sight)를 통하여 수신부(PD, Photodiode)에 도달한다. 실내 간접 조명 환경으로서 가로(6m), 세로(4m), 높이(2.2m) 크기의 방(room)을 가정하였으며, 4개의 LED(Light Emitting Diode) 간접 조명을 2m 높이에 위치하여 벽과 천정을 향하여 빛을 비추도록 하였다. 바닥으로부터 50cm 위에 위치한 PD에서 수신 전력의 크기와 지연 수신된 신호를 통하여 채널 특성을 추출하였다. 도출된 채널은 BPSK 기반 통신 시뮬레이션을 통해서 그 유효성을 입증하였다.
다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.
Objectives : We investigated whether the components of Ailanthus altissima induced apoptotic cell death in Jurkat acute lymphoblastic leukemia (ALL) cells. Methods : Regulation of cell proliferation is a complex process involving the regulated expression and/or modification of discrete gene products, which control transition between different stages of the cell cycle. Results : Upon treatments with Ailanthus altissima, the concentration-dependent inhibitions of cell viability were observed as compared to untreated control group. The capability of Ailanthus altissima to induce apoptosis was associated with proteolytic cleavage of specific target proteins such as poly(ADP-ribose)polymerase (PARP) and beta-catenin proteins suggesting the possible involvement of caspases. Ailanthus altissima also caused apoptosis as measured by cell morphology and DNA fragmentation. Conclusions : These results indicate that the increase of apoptotic cell death by Ailanthus altissima may be due to the inhibition of cell cycle in human Jurkat lymphocytes. Conclusively, these current and further findings will provide novel approaches to understanding and treating major diseases.
본 논문에서는 기존에 제안된 잔향 알고리즘 구조에서 문제점으로 대두된 잔향특성을 개선한 새로운 알고리즘 구조를 제안하였다. 제안된 알고리즘 구조는 초기 잔향을 위하여 탭 지연라인을 사용하여 초기반사음을 충분히 구현하였고, 후기 반사음과 잔향을 위해 nested allpass delay line을 이용하여 잔향 밀도를 높이도록 제안하였다. 실내음향의 파라메터를 추출하여 각 지연 라인의 지연 시간을 설정 및 조절하여 가장 좋은 잔향 효과를 갖도록 계수 값들을 설정하였으며, 제안한 알고리즘을 일반 범용 신호처리기를 이용하여 구현 및 실험 고찰을 통해 기존에 제시된 모델에서의 임펄스성음에 대한 비선형적인 거친 응답과 급격한 음색변화가 감소하여, 고르고 평탄한 잔향 밀도가 향상되어 잔향특성이 개선됨을 관찰하였다.
배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 원자력발전소 증기세관 크기 예측을 위한 신경회로망 구조에 대해서 연구한다. 와류탐상 시험(ECT) 신호로부터 특징을 추출한 후, 결함크기 예측을 위해서 다층퍼셉트론 신경회로망을 이용한다. 결함크기 예측성능을 최대화하기 위해서는 신경회로망의 구조, 특히 은닉층 내의 뉴런의 개수를 신중히 결정하여야 한다. 본 논문에서는, 결함크기 예측을 위한 은닉층 내의 뉴런의 개수를 교차검증을 이용하여 매우 효과적으로 결정할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 3DTV 의 입체감 향상을 위한 3D 음향의 원근감 재현 기술을 제안한다. 먼저, 3D 영상 객체의 깊이를 추출하고 영상 객체의 깊이에 따라 오디오 객체의 거리감을 조절한다. 오디오 거리감 재현을 위해 필요한 오디오 깊이 인자는 3D 영상의 좌/우 이미지의 차이 정보로부터 오디오에 맞도록 비선형 변환을 통해 구해진다. 3D 오디오 재현 알고리즘은 기존의 서라운드 입체음향 기술과 원근감 재현 기술로 구성된다. 원근감 재현 기술은 추정된 오디오 깊이 인자에 따라 신호크기, 초기 반사음, 근거리 머리전달함수, 위상 제어를 통해서 구현된다. 특히, 3D 영상 객체가 화면 앞으로 튀어 나올 때 소리도 튀어나오도록 함으로써 3D 영상 객체와 연동되는 입체 음향을 효과를 통해 3D 방송 시청 시 오디오/비디오 입체감을 향상시켜준다. 상용화된 3DTV 를 활용하여 음질 평가 전문가들의 주관 청취 평가를 통해 제안한 원근감 재현 기술이 3D 방송 시청에 적합함을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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