최근 인간과 에이전트 간의 감성적인 상호작용을 지원하기 위해 에이전트의 기쁨, 슬픔 등의 얼굴 표정에 대한 사용자의 반응을 분석하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기존의 연구에서는 사용자가 긍정적 혹은 부정적으로 평가하는 지를 검증하기 위해 주로 설문지를 통해 사용자 피드백을 획득하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간과 에이전트 상호작용에서 에이전트의 얼굴 표정에 대한 사용자의 생체신호를 측정하여 감성적인 영향이 있는지 살펴보았다. 일관성 있는 생체 신호 해석 결과를 도출하기 위해 실시간으로 심박수와 피부전도도 등의 생체 신호를 획득하고, 명시적 혹은 비명시적인 피드백 분석방법을 통합하여, 해석을 안정적으로 하도록 하였다. 실험결과 에이전트의 긍정(혹은 부정)적인 얼굴 표정이 사용자의 긍정(혹은 부정)적인 반응을 이끌어 냄을 확인할 수 있었다. 또한, 인간과 에이전트와의 상호작용에서도 인간과 인간의 상호작용과 유사하게 에이전트의 긍정적인 얼굴 표정이 사용자의 부정적인 감정을 감소시킴을 확인할 수 있었다. 본 연구는 인간과 에이전트의 감성적인 상호작용을 위해 에이전트의 얼굴 표정을 디자인하기 위한 근거로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 지상레이다가 추적 중인 항공기로부터 획득한 수신신호를 이용하여 도플러 형상(signature)을 추출하였다. 이를 위해 펄스열(pulse train) 파형의 수학적 모델로부터 레이다의 도플러 해상도를 검증하고, 비행 중인 항공기 도플러 형상이 엔진에 대한 레이다 측각(aspect angle)과 엔진의 제원에 따라 결정됨을 보였다. 이를 확인하기 위해 비행 중인 항공기에서 반사된 레이다 수신신호를 레이다 수신신호 저장장치를 이용하여 획득하고, 수신신호로부터 도플러 형상을 추출한 후, 항공기 추적 정보로부터 엔진에 대한 레이다 측각을 추정하였다. 이들 결과를 조합하여 측각에 대한 상대 도플러 형상 차이를 확인하고, 레이다에 사용가능한 표적인식용 도플러 프로파일을 제안하였다.
본 연구는 레이다 시스템의 성능 검증 및 개선을 위한 표적 신호 모의장비의 표적별 레이다반사면적(RCS) 데이터의 수집 및 분석을 목적으로 민항기(B-747, B-737) 및 전투기(F-16) 기종에 대한 VHF 대역의 모노스태틱/바이스태틱 RCS를 전자기장 분석한 연구이다. 분석에 앞서, 전자기장 분석 도구들에 대한 데이터 교차 검증 및 분석 시간 비교를 통해 소요 시간을 최소화하였으며, 분석 해상도에 따른 보간 오차를 검토하여 분석범위를 선정하였다. 각 기종별로 획득된 RCS 데이터는 입/반사 고각 및 주파수별로 나누어 분석하였으며, 기체 모양 및 입/반사 각도에 따른 RCS 특징을 기술하였다. 마지막으로 RCS 분포 히스토그램을 통해 각 기종별 통계적 RCS 분포값을 제시한다. 향후 본 연구를 통해 획득한 RCS 데이터베이스는 VHF 대역 레이다 시스템의 항적 신호 모의를 위한 신호모사장치에 활용할 예정이다.
목 적 : 임상 뇌파의 비선형 분석시, 분석시간을 단축시킬 수 있는 방법과 보다 정확한 상관차원을 얻기 위한 새로운 알고리즘 고안을 시도하였다. 또 뇌파신호 분석을 위한 적절한 신호획득 조건을 결정하는 방법을 제시하기 위하여 여러 상이한 실험조건에서 상관차원을 계산하였으며, 여기서 얻은 결과를 이용하여 각 실험실마다 공통적으로 적용할 수 있는 표준화된 실험 조건을 결정하고자 하였다. 방 법 : 임의의 한 개인을 대상으로 13개의 두피전극에서 얻은 뇌파신호를 대상으로 하였다. 12비트 해상도에서 1000 헤르츠로 32초간 얻은 뇌파신호를 디지털화 하여 각 전극당 32000개의 시계열자료를 얻었다. 이 자료를 10, 20, 30초 간격의 시간단위로 나누고, 각각에 대해 1000, 500, 250, 125, 62.5 Hz 등 5가지 신호추출조건을 달리 하여 각 전극마다 총 15개의 시계열 자료를 만들었다. 여기에 상관차원 계산시간 단축을 위해 고안된 계산 알고리듬 및 상관차원 추정 정확도를 개선하기 위해 적용한 최소절단자승기법을 적용하여 상관 차원을 계산하였다. 이렇게 얻은 상관차원 결과를 신호획득시간과 신호추출빈도에 따라 비교하였다. 또 로그연산을 비트 연산으로 바꾸어 계산시간 단축의 효과를 평가하였으며, 최소 절단자승기법과 최소자승추정기법을 비교하였다. 결 과 : 신호추출시간이 증가함에 따라 상관차원의 값도 통계적으로 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 신호추출빈도가 62.5Hz일때는 신호추출시간에 무관하게 높은 상관차원값을 나타냈으나 그밖의 빈도에서는 유사한 상관차원값을 보였다. 본 연구에서 고안된 계산 알고리듬은 종래 사용하던 알고리듬에 비해 통계적으로 유의한 계산시간 단축효과를 보였다. 또 종래의 방법인 최소자승추정에 의한 상관차원에 비하여 본 연구에 적용된 최소절단자승추정법은 보다 안정된상관차원 값을 추정하였다. 결 론 : 본 연구는 다량의 뇌파 시계열 자료를 분석하는데 신속하고 보다 정확한 상관차원 추정에 알맞는 분석방법을 제공하였다. 또한 뇌파 시계열 자료의 상관차원 계산시 12비트의 해상도에서 125Hz의 신호추출빈도로 20초간 뇌파신호를 획득하면 적정한 수준의 상관차원을 계산할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.
고해상도 영상 획득을 위해 데이터량과 처리시간에 대한 이점으로 인해 deramping 기법을 많이 적용한다. 그러나 ADC를 통해 디지털 신호로 변환하는 과정에서 시스템 구동 신호에 의한 원하지 않는 잡음 톤(spurious signal, noise-tone)이 들어올 수 있다. 이 경우, 영상에 직접적이고 심각한 품질 저하가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 deramped SAR에서 발생 가능한 잡음 톤에 대한 특성 분석을 통해 불필요한 신호를 적절히 선택하고 또한, 신호 특성을 반영하여 원시데이터 상에서 잡음 신호를 효과적으로 제거해야 한다. 본 논문에서는 잡음 톤에 대한 원인 및 특성 분석을 바탕으로 원시데이터 상에서 잡음 톤을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하였다.
본 논문은 GPS L1신호와 갈릴레오 E1 신호를 복합 신호처리를 통한 위치정확도 성능향상 연구결과를 제시하였다. GNSS 수신기에서의 신호획득 및 추적과정의 성능 향상시키기 위해 복수개의 누적기, 판별기 및 루프 필터 모듈을 적용하였고, 소프트웨어 측정 결과와 하드웨어 측정결과를 성능 비교하였다, 또한 추적과정에 대한 성능비교는 정확도와 민감도 측면에서만 다루었으며 갈릴레오 E1 신호처리를 위한 DLL(Delay Lock Loop) 판별기는 power early late 타입을 적용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 Galileo 신호를 처리하는 소프트웨어 개발에 관한 연구를 설명한다. L1 RF단을 거쳐 ADC 샘플링된 중간 주파수데이터로부터 MATLAB툴을 이용하여 Galileo E1 신호를 처리하는 소프트웨어의 구조를 설명하고 성능을 분석하였다. E1-B 신호를 대상으로 신호의 획득, 추적, 항법 데이터를 추출 단계를 수행하고 Galileo Giove-A 실제 신호 저장 데이터를 처리하여 결과물을 검증하였다.
기초과학과 공학의 다양한 분야에서, 신호와 시스템을 정확하게 표현하고, 신호의 공간적, 시간적 변화로부터 유용한 정보를 획득하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 이러한 분석 방법들에서, 신호를 주파수 성분들의 조합으로서 표현하는 퓨리에 변환은 가장 많은 분야에서 응용되고 있다. 그러나 퓨리에 변환은 시간 정보를 고려하지 않는 변환으로서 응용의 한계성을 지니고 있으므로 이를 극복하기 위해, 웨이브렛 변환을 비롯한 다양한 방법들이 제시되었다. 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 신호를 시간-스케일 공간상에서 표현하는 변환으로서, 다중해상도 분석이 가능하며, 응용환경에 따라 다양한 형태의 함수를 정의할 수 있다. 따라서 본 논문에서 신호의 특징을 검출하기 위해, 퓨리에 변환의 기저함수를 사용하여 웨이브렛 스펙트럼을 분석하였다.
본 논문은 인간의 신체활동에 있어서 뇌의 신호가 연결된 근육으로 정보를 제공하고 받아오는 과정에서 유의미한 결과를 나타내는지에 관한 관계를 해석한다. 사람의 의식적 활동은 활동에 필요한 근육의 동작을 위하여 뇌로부터 생성된 전기신호의 전달에 의해 가능해 진다. 근육의 활성정보를 가지고 있는 근전도 신호는 근육활성화의 결과를 전기적인 신호로 출력하는데, 이 출력은 보통 근육의 수축과 이완에 따른 근육활성 정보를 출력한다. 본 연구에서는 이런 뇌전도와 근전도를 실시간으로 추출하여 데이터를 획득하고, 데이터 분석을 통해 눈으로 쉽게 확인하기 어려운 두 신호간의 관계를 분석하는데 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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