본 논문에서는 6-단자 위상 상관기를 적용한 PSK 반송파 신호 복원 회로를 해석하고 구조를 제안한다. 하나의 전력 분배기와 3개의 hybrid branch line coupler로 구성되는 6-단자 위상 상관기와 변조 신호에 대응하는 반사소자를 갖는 제안된 반송파 신호 복원 회로 구조는 간단하면서 구현이 용이하다. 이 위상편이 방식(BPSK) 신호와 직교 위상편이 방식(QPSK) 신호의 코히어런트 반송파 신호를 복원하며, 기본 구조를 사용하여 고차 모드 PSK 반송파 신호 복원 회로 구조가 가능하다. 모의 실험 결과, 직교 위상편이 방식 신호의 반송파 신호는 일정한 위상값($23.4^{\circ}$)을 갖는 지속파와 반사 소자 스위칭에 의해 발생되는 위상 편차가 ${\pm}0.8^{\circ}$ 이내인 양호한 PSK 반송파 신호 특성을 나타내었다.
핀-핑거형 터빈 동익 루트의 사각 초음파탐상에서의 기하신호가 해석된다. 동익루트의 기하가 설명되고, 기하신호가 형성되기 위한 반사조건들이 제시된다. 그리고, 이 기하신호의 빔경로에 관한 일반식들이 유도되고 검증된다. 이 기하신호는 리가먼트 모서리 신호이며, 그 위치와 진폭은 핀홀과 리가먼트의 크기 및 탐촉자의 빔지향 특성으로부터 결정될 수 있다는 것이 보여진다.
산업기술의 발전은 자연현상에서 발생되는 다양한 형태의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환할 수 있게 되었으나, 자연현상의 신호는 그 정보량이 상당할 뿐만 아니라 디지털 신호로 변환하는 과정에서 발생되는 계통오차 및 동역학적 노이즈 등이 포함되어 있어 신호 해석에 많은 어려움이 있다. 최근 유량조사 분야에서도 최첨단 유량측정 기술인 초음파 유량계 설치를 통하여 기존의 유량조사 방법으로 불가능했던 감조하천과 대하천에서의 실시간 유량자료를 생산하고 있으며, 이에 근거하여 홍수예보 및 하천관리 업무에 효과적으로 활용하고 있다. 본 연구에서는 초음파 유량계가 설치된 여주지점의 2009년도 자동유량측정성과 중 동역학적 노이즈이라 판단되는 신호에 대하여 노이즈저감에 관한 방법론을 검토하고자 한다. 이를 위해 노이즈저감과 시간과 주파수 영역에서 유연한 분해능을 갖는 웨이블릿 변환을 적용하였으며 다양한 웨이블릿 변환함수 중 'db4'를 이용하였다. 여주지점의 자동유량측정성과에 대한 웨이블릿 변환함수 'db4'를 적용한 결과, 30분 이하의 단주기 성분(D1 등)은 동역학적 노이즈으로 판단되었으며, 최종파형분해단계의 근사성분은 원자료에 근사한 결과값을 얻을 수 있었다. 또한, 최종 분해된 자료는 충주조정지댐 방류량과의 상 하류 유출량 분석과 유출률 분석에서 물리적으로 해석이 가능한 결과 값을 얻을 수 있었다.
와전류를 이용한 전위강하법은 시험체에 와전류를 비 접촉식으로 발생 시킬 수 있어 기존의 방식에 비해 결함 검출시 발생하는 오차를 줄일 수 있고 물체의 결함 검출신호의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 와전류를 이용한 전위강하법의 전자기 유한요소해석을 수행하였다. 3차원 유한요소해석과정에서 해석시간을 단축시키기 위해 각 영역별로 MVP, ESP, RMSP, TMSP의 미지수 변수를 부여하여 유한요소해석을 수행하였다. 기존의 전위강하법에 와전류의 개념을 적용하기 위해서 주파수에 대한 결함 깊이의 영향과 결함에 대한 주파수에 대한 영향을 검토해본 결과 결함의 깊이가 깊어질수록 또한 높은 주파수에서 신호의 크기가 선형적으로 증가하는 패턴을 보였다. 연구결과 와전류를 이용하여 ACPD법을 시행할 경우 데이터 처리 과정과 실험 장비를 단순화 시킬 수 있어 결함 검사를 손쉽게 할 수 있을 것이라 예상된다.
Fourier 변환은 연속이며, 무한 회 미분 가능한 함수인 반면, Wavelet 변환은 시간적으로도, 주파수적으로도 국재화 시키는 함수를 사용하는 점에서 차이가 있다. Fourier 변환에 비해 Wavelet 변환은 고주파 성분에 대해서는 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수 분해능이 높아지므로, 주어진 신호에 대한 지식이 없이도 시간-주파수 해석이 가능하고, 고주파 성분을 갖는 특이점의 검출에도 적합하다. 그러므로 Wavelet 변환의 이러한 성질을 이용하여 변압기의 출고전 권선의 완전한 절연을 검증하고자 한다. 이때 시행하는 뇌 임펄스 내전압 시험 시 나타난 푸리에 변환과 Wavelet 변환 곡선을 비교 분석 및 해석을 통하여 유의수준 및 신뢰 구간 둥의 통계학적 분석을 이용, 해석하여 보다 정확한 그래프를 산출하므로서 과도구간에 대한 정밀한 해석을 하고자 한다.
전력선 통신(Power Line Communication)은 최근 전력선을 이용한 통신기술의 발달과 더불어 세계적으로 관심도가 높아지고 연구 개발 및 자본 투자가 활발히 진행되고 있으며, 안정적인 네트워크를 구성하기 위해서는 고주파 전력선 통신 신호를 차단하는 블로킹 필터가 반드시 적용되어야 한다. 전력선 통신용 블로킹 필터는 광대역의 주파수 특성과 높은 신호감쇄 특성 및 대전류 특성이 요구되며, 이러한 특성을 구현하기 위해서는 블로킹 필터의 핵심부품인 자심재료의 고투자율 및 대전류화가 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 우수한 전 자기적 특성이 균일하게 유지되고, 전력선에 흐르는 대전류에 의한 자심재료의 포화가 발생하지 않도륵 새로운 자심 재료를 설계하여, 전력선 통신을 적용한 홈 네트워크 구축의 핵심 부품인 광대역 블로킹 필터를 개발하고자 하였다. 2350과 0.3 T의 투자율과 포화자속 밀도를 갖는 EI 형상의 자심재료를 해석모델로 설정하고 다중 에어 갭의 위치에 따른 전류와 자속밀도 변화를 유한요소 해석법으로 분석한 결과 자심재료의 대전류 특성에 지배적인 영향을 미치는 에어 캡의 삽입 위치를 알 수 있었고, 새로운 해석 모델인 I 형상의 로드(ROD) 코어에 대해 수치해석을 수행하여, 100A의 통전 전류에서도 자기적으로 포화되지 않고 인덕턴스의 정밀 제어가 가능하고, 특성의 신뢰성과 대전류에 대한 안정성을 증가시킬 수 있는 인덕터를 설계하였다. 또한 수동소자를 이용한 LC 공진회로를 기본 구성으로 하고, 주파수 대역, 신호 감쇄율과 대전류 특성, 상용화를 고려하여 블로킹 필터 회로를 설계하였으며, 유한요소해석법을 적용한 전자장 모의해석을 통하여 최소의 크기를 갖는 I 형상의 자심재료에 $6{\Phi}$의 에나멜 동선을 6.5턴, 6턴 권선하여 2.5, $2.15\;{\mu}H$의 인덕턴스를 갖는 직렬 인덕터를 구현하였고 블로킹 필터를 구성하였다. 주파수에 따른 신호감쇄 특성을 5 Hz~1 MHz의 주파수 범위에서 측정한 결과 약 490 kHz~450 kHz의 주파수 대역에서 -70dB의 신호감쇄 특성을 나타냈다. 본 연구를 통해 개발된 100A급 광대역 블로킹 필터가 적용되어 상용화 될 수 있을 것으로 판단되며, 또한 모뎀 통신 주파수 대역에서 -70dB 이상의 높은 감쇄 특성을 갖기 때문에 신호차단 특성이 보다 우수할 것으로 사료된다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
오염수에서 유기인 화합물을 측정하기 위해 개발된 광섬유 바이오센서의 신호의 분석과 최적설계를 위하여 센서에 사용되어진 AChE효소(acetylcholinesterase)의 반응, 반응기 내의 유체거동 및 물질전달현상의 해석이 필요하다. 사용되어진 센서의 반응기 부분을 해석하고 재설계하기 위하여 효소 반응을 연구하고, 이동현상학적으로 유체 및 물질확산 현상을 해석하여 반응기 모델을 성립하였다. 사용되어진 유기인 화합물에 의해 저해되는 AChE효소의 측정범위인 0-2 ppm 사이에서 저해반응을 실험하였으며, 비가역 저해 효소 반응식을 제안하였다. 반응기를 두상 즉 벌크상과 효소층으로 나누어 유체거동을 해석하였으며, 고정화겔 내의 확산의 영향을 조사하였다. 반응식, 유체거동식 및 확산식을 연계하여 세워진 반응기 전체모델을 제시하였고, 이를 이용하여 신호를 해석하였다. 제시된 모델을 이용하여 효소량, 효소층의 두께의 증가에 따른 센서 신호량의 민감도를 전산모사하였다.
본 논문에서는 Sliding-DFT(sliding discrete Fourier transform : SDFT)를 순환구조로 구현할 때 복소수 계수를 유한한 비트로 근사 표현하여 생기는 오차영향을 해석적으로 구하는 방법을 제시하고 유도 과정을 기술하였다. 해석한 결과는 오차전력과 신호전력 비(noise-to-signal power ratio : NSR)의 식으로 얻었으며, DFT 대상신호가 평균이 ‘0’인 가우스 백색신호(zero-mean white Gaussian signal)인 것으로 가정하였다. NSR 식은 복소수계수를 표현하는 비트 수와 DFT 구간길이에 대한 식으로 구하였다. 유도 과정은 SDFF 순환 식(recursive equation)으로 유도한 오차방정식(error dynamic equation)과 계수근 사오차의 공간적인 확률분포특성에 근거하였다. 해석적으로 유도한 NSR 결과를 시뮬레이션 실험을 통해 얻은 결과와 비교하여 타당성을 확인하였다.
현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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