배열 안테나를 이용한 부공간 (subspace) 기반의 도래각 추정 알고리즘은 다중 경로에 의해 나타나는 coherent 신호가 입사하는 경우 원 신호 공분산 행렬의 특이성 (singularity)으로 인해 도래각 추정 정확도가 급격히 감소한다. Coherent 신호에 의한 도래각 추정 알고리즘의 성능 저하를 극복하기 위해 제안된 공간 차이 기법 (spatial differencing method)은 coherent 신호의 도래각 추정뿐만 아니라 안테나 개수 이상의 신호원을 추정하는 기법으로 주목받았다. 그러나, 공간 차이 기법은 수신 신호의 유한한 표본 수에 의해 발생하는 uncorrelated 신호 간의 상관관계 (correlation)에 따라 도래각 추정 성능이 크게 영향을 받는 구조적 문제가 존재한다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 획득한 수신 신호의 정보를 최대한 활용하여 uncorrelated 신호간의 상관관계를 효과적으로 제거하는 일반화된 공간 차이 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 도래각 추정 정확도와 추정 가능 신호원의 수의 관점에서 성능을 평가하여 제안한 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 ATSC DTV 시스템에서 독립적인 궤환간섭 제거기(Feedback Interference Canceller: FIC)를 가지는 등화형 디지털 동일채널 중계기(Equalization Digital On-Channel Repeater: EDOCR)의 궤환간섭 제거 성능 향상을 위한 새로운 구조의 FIC를 제안한다. FIC는 기준신호와 궤환되는 신호의 상관관계를 이용하여 궤환채널을 추정하는데, ATSC DTV 방송 신호는 신호의 상관관계 특성을 저해하는 DC 파일럿을 포함하고 있으므로 FIC로 하여금 정확한 궤환채널 추정을 수행하지 못하게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, EDOCR과 FIC의 결합 구조에 기반하여 EDOCR에서 신호 재변조 시 DC 파일럿을 포함하지 않는 기준신호를 추가적으로 생성하여 궤환채널 추정에 사용하는 DC 파일럿 없는 기준신호 기반 FIC와 디지털 신호처리를 통해 입력신호들을 백색화하여 DC 파일럿을 제거한 후 궤환채널을 추정하는 백색화된 신호 영역 FIC를 제안한다. 모의실험을 통해, 제안된 두 FIC 구조 모두 기존의 상관관계 제거형 FIC에 비해 우수한 궤환간섭 제거 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 분산된 광대역 인지 무선 네트워크 환경에서 상관관계를 갖는 다중 신호를 위한 협력 압축 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 나이퀴스트율 (Nyquist Rate) 이하로 샘플링된 신호를 높은 확률로 복구할 수 있는 신호처리 기법으로 기존의 광대역 스펙트럼 센싱을 위해서 필요로 했던 고속의 아날로그-디지털 변환기 구현 문제를 해결할 수 있다. 압축 센싱에서는 압축된 신호를 원본 신호로 정확하게 복구하는 복구 알고리즘을 설계하는 것이 하나의 핵심 문제이다. 본 논문에서는 나이퀴스트율 이하로 압축된 신호의 복구 성능을 높이기 위하여 연속된 다중 입력 신호로 구성된 Multiple Measurement Vector 모델을 이용하였고, 입력 신호 사이의 시간적 상관관계를 이용하는 협력 베이지안 복구 알고리즘을 제안한다.
음성 신호는 자음 신호과 모음 신호의 결합으로 이루어져 있지만 그 특성상 자음보다는 모음 신호의 지속시간이 길다. 따라서 전체적으로 음성 신호 블록들 사이의 상관관계가 상당히 크다고 간주할 수 있다. 음성신호를 128개의 데이터를 갖는 블록들로 나눈 후 각 블록의 FFT를 구한다. 이 중에서 모음의 에너지가 집중되어 있는 저주파수 부분만 취하여 이웃 블록들과의 공분산 행렬을 구하고 이 행렬로부터 고유값을 계산해 낸다. 이 중 첫 번 째 고유값은 주성분과 관련이 있다. 다양한 음성파일들을 이용하여 비교적 값이 큰 첫 번째, 두 번째, 세 번째 고유값과 이들을 합한 고유값이 각 음성 파일에서 어떻게 나타나는지 그 분포를 알아보고 이것들이 음성신호가 아닌 자동차 소음 신호와 같은 잡음 신호의 고유값 분포와 어떻게 다른지 분석한다.
차량용 강우 센서는 강우측정이 어려운 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성해 내기 때문에 차세대 강우측정기로써 전망이 기대된다. 차량용 강우 센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미한다. 강우가 발생하면 자동차 전면 유리창에 부착된 강우 센서가 감지하는 우적량을 강우량으로 환산하는 방법을 통해 강우량을 산정한다. 강우가 쌓이고 나서 나중에 그 값을 측정하는 것이 아니라 즉시 그 값을 계산하여 강우량을 산출해야하기 때문에 단계가 복잡하다. 수식이 복잡할수록 오차가 발생할 확률도 크고 처리 속도도 느려지기 때문에 W-S-R 관계식을 이용하여 복잡한 수식을 간단하게 정리할 필요가 있다. AWS 기상관측소와의 비교 분석을 위해 차량에 우량계를 장착하였으며 W-S-R 관계식을 통하여 상관관계 분석하여 회귀식을 도출 한다. W-S-R 관계식이라 함은 와이퍼의 속도관계(W), 강우센서(S), 실제 강우(R)을 의미한다. 여기서 와이퍼의 속도관계는 와이퍼의 한 번 이동 했을 시 실제 강우는 실내강우발생 장비를 제작하여 10~80mm의 강우를 발생시키고 그 값은 우량계로 관측한다. 본 연구에서는 물 입자의 산란과 차량용 강우 센서 간의 관계식 도출과 W-S-R 관계식을 이용하여 실제 강우 정보와의 상관관계를 위한 분석을 통한 회귀식 개발을 목표로 한다.
환자의 기능평가를 위하여 중요한 자세균형의 유지는 압력중심(COP) 의 동요 신호를 직접 연속적으로 계측함으로써 가능하다. COP 신호로부터 다양한 종류의 자세안정도지표를 산출할 수 있으나 임상적으로 유용한 최소한의 지표종류로는 규명된 바 없다. 이에 본 연구에서는 인체가 서있는 상태의 정적자세를 유지할 때 압력중심 신호로부터 자세안정도지표를 산출하여 분석함으로써 임상적 유용성이 가장 큰 지표의 종류를 결정하고자 하였다. 양발을 편안히 벌리거나 (FS), 모두 모으거나(FT), 한쪽발 만으로(RL, LL)서있는 자세에 대해서 양쪽 눈을 뜨거나(EO) 감은(EC)8가지 정적자세를 취하며 30초간 자세균형을 유지시켰다. 자세형태에 따른 안정도의 척도로서 신체가 지면을 차지하는 면적(S)을 사용하였다. 자세안정도지표로서 1)position deviation, 2) position turn 3) velocity의 3가지로 분류할 수 있는 18가지 지표를 설정하였다. 피검자는 20, 30, 40 ,50 대 정상인을 연령대 별로 각각 남·녀 5명씩 고르게 총 40명을 선정하여 실험하였다. 자세안정도지표 모두가 S와 비교적 높은 유의한 상관관계를 보인 바 인을 연령대 별로 각각 남·녀 5명씩 고르게 총 40명을 선정하여 실험하였다. 자세안정도지표 모두가 S와 비교적 높은 유의한 상관관계를 보인바 (상관계수=0.6∼0.8, P<0.0001), S가 자세형태를 정량화 할 수 있음을 입증하였다. 모든 지표들에 있어서 시각의 영향이 뚜렷하였으며 특히 자세가 불안해질수록 상대적으로 시각의 영향이 두드러졌다. 그러나 시각의 영향의 지표들간의 차이는 없었다. 반면 노화(연령증가)에 따른 안정도지표의 변화는 미미하였으며 위의 3가지 안정도지표분류 중 position deviation 지표만이 통계적으로 유의한(P<0.05) 상관관계를 보였다. 따라서 정적자세유지시 안정도지표로는 position deviation 지표들이 가장 예민함을 알 수 있었다. 그러나 position deviation 지표들과 연령과의 상관계수는 0.5이하로서 매우 느슨한 상관관계를 보였으며, 연령증가에 따른 자제불안정도의 증가도 매우 작아서 그 임상적 응용가능성은 의문시되었다. 또한 위에서 제시한 3가지의 분류의 지표중 position turn 과 velocity 지표의 의미에 관해서는 향후 심층적인 연구가 필요한 것으로 판단되었다.
실제 해양환경에서 수직 배열 트랜스듀서들의 위상 변동 특성과 각 트랜스듀서간의 상관관계를 구하는 것은 수중에서의 통신 기법을 결정하는데 중요하다. 본 논문은 동해시 인근 천해 해역에서 시간에 따라 이동하는 탐침 음원에서 전송하여 수직 배열 트랜스듀서들에 수신된 탐침 신호들을 기반으로 수심에 따라 달라지는 수신 신호의 위상 특성을 분석하였다. 그리고 트랜스듀서간의 거리와 송수신기간의 거리를 바꿔가면서 각 트랜스듀서간의 상관관계를 분석하였고 상관관계 변화에 따르는 이론적인 통신 전송 용량 변화를 구하였다.
본 연구는 심박변이도(HRV) 신호를 통해 산출된 스트레스 측정치와 갑상선 기능 검사(TFT) 항목 간의 상관관계를 분석하였다. K 의원에 내원한 질병이 없는 건강한 성인 181명을 연구대상으로 하였다. 획득한 심박변이도(HRV) 신호를 이용하여 스트레스 저항도(SR)와 스트레스 지수(SI)를 산출하였으며 갑상선 기능검사(TFT) 항목으로는 TSH, Free T4, T3를 이용하였다. 측정된 값은 pearson 상관분석을 통해 각 항목 간의 관계를 통계 분석 하였다. 결과에서 Free T4와 스트레스 저항도(SR)는 양의 상관관계(r=0.18)를, 스트레스지수(SI)와는 음의 상관관계(r=-0.16)를 가졌음을 확인하였다. 이를 통해 갑상선 기능과 HRV 신호 간에 유의한 관계가 있음을 확인하였다.
단조 작업에 의한 정신적 피로도의 평가를 위하여 피험자에게 1자릿수 숫자 3개를 더하는 연산 작업을 수행하게 하였다. 주관적 평가를 통해 단조작업임이 확인된 task를 사용하여 작업 시간이 증가함에 따라 단조감이 증가하도록 실험과정을 설계하고 생리신호를 측정하였다. 측정된 생리신호 중 심전도, 피부온도, 호흡을 분석하였다. 단조 작업을 수행함에 따라 피부온도의 증가 경향이 나타났으며, 심박 변화율의 전력스펙트럽 분석결과 고주파성분의 감소와 Power spectrum balance가 증가하였다. 특히 power spectrum balance와 주관적 평가치의 상관관계가 높게 나타났다. 또한 상관관계가 높은 생리신호를 사용하여 정신피로를 예측한 결과 (R=0.945)가 정신피로를 잘 나타낼 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 화자의 음성신호를 이용하여 추출된 공간정보를 통해 화자의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 제안하고 실시간 구현하였다. 기존의 대표적인 화자 위치 추출 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)는 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 취약한 단점을 갖고 있으므로 구현된 시스템에서는 위치 추적 성능 개선을 위하여 반향신호에 강인한 hybrid window 알고리듬을 제안하여 적용하였다. Hybrid window 알고리듬은 실내 환경에 적합한 hybrid window를 설계하여 수신된 음성신호에 적용함으로써 반향신호에 의한 상호 상관관계를 줄이고 직접 경로에 의한 신호들의 상관관계를 높임으로써 보다 정확한 시간 지연 추정을 가능하게 한다. 제안된 시스템의 성능분석을 위해 DSP를 이용해 실시간 구현된 하드웨어를 이용해 기존의 CPSP 알고리듬과 제안된 hybrid window를 적용한 시스템을 실제 환경에서의 실험하였고 제안한 알고리듬을 적용한 시스템이 $22\%$ 이상 성공적으로 화자의 위치를 추적하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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