본 논문에서는 ITS 응용을 위한 Alamouti 기법을 이용한 효과적인 차량 검출 성능을 분석하였다. 차량 검출은 DSRC (Dedicated Short Range Communication) 기반의 하이패스 환경에서 실험하였다. 시스템 성능으로는 비트 에러 확률로 실험 결과 값에 대하여 분석하였으며, 실험환경은 진입차량의 속도를 60km/h로 가정하여 DSRC 기반의 변조방식인 ASK 기법 을 적용하여 실험하였다. 또한 적용된 채널은 Rician 채널을 적용하여 LOS (Line of Sight)환경을 고려하며 실험을 하였다. 또한 사용된 반송파 주파수는 일본 DSRC 시스템 하향링크를 참고하여 5.8GHz를 적용하였다. 실험결과로 안테나가 2개일 경우와 Alamouti 기법을 적용할 때의 검출성능을 각각 나타내었으며, Alamouti 기법을 적용할 때 성능이 보다 개선되었음을 본 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문에서는 반향이 큰 로봇 환경에 강인한 음성 끝점 검출 방법을 제안한다. 양방향 대화 로봇과 같이 반향대 신호 비가 -5 dB 이하인 반향환경에서는, 반향제거기의 성능이 저하되어 사용자 음성 에너지와 비슷한 크기의 에너지를 갖는 잔여반향이 생긴다. 잡음에 강인한 기존의 음성 끝점검출 방법이라도, 사용자 음성과 비슷한 수준의 에너지를 갖는 잔여반향은 음성으로 오검출하기 때문에 정확한 음성 끝점검출이 어렵다. 반향 환경에 강인한 끝점검출을 위해, 본 논문에서는 음성/반향 구간 판별에 좋은 성능을 보이는 동시통화검출의 결과를 기존의 음성끝점검출 방법과 AND 연산하여 음성끝점검출기를 구성하였다. 제안하는 방법의 평가를 위해 반향이 큰 환경에서 고립단어 인식을 실험하였고, 다양한 실험환경에서 기존 음성 끝점검출 방법보다 평균 30 % 이상의 인식 성능 향상을 확인할 수 있었다.
지구 자기권에 존재하는 플라즈마 입자의 다중관측을 목적으로 개발된 초소형 탑재체 STEIN (SupraThermal Electron, Ion, Neutral) 은 경희대학교와 UC Berkeley가 공동으로 개발 중인 3대의 초소형 과학위성 TRIO-CINEMA (TRiplet Ionosphere Observatory - Cubesat for Ion, Neutral, Electron and MAgnetic fields) 에 탑재될 입자 검출기이다. 32개의 픽셀로 이루어진 STEIN 검출기는 2~300 keV의 전자, 4~300 keV의 이온과 중성입자(Energetic Neutral Atom: ENA) 를 분리 계측할 목적으로 설계되었으며, 하전입자가 정전장 편향기를 통과하여 서로 다른 검출기 픽셀에 도달함으로써 전자와 이온, 중성입자를 분리하여 계측할 수 있도록 하였다. 한편, STEIN 구조물에서 발생한 2차 입자의 검출을 방지하기 위해 정전 편향기 사이에 차단날(blade)을 설계하였다. 본 연구에서는 STEIN 모의실험 예비 결과로써 전기장에 크기 및 차단날에 의한 하전입자의 궤적과 이에 따른 분리 계측 성능을 알아보고자 Geant4 (GEometry ANd Tracking)를 사용하여 검출기 픽셀에 입사하는 전자의 초기 위치를 분석하였다. 전자의 입사 위치는 검출기로부터 5 cm 전방에서 6 mm * 20 mm 범위 내에서 무작위로 생성하여 검출기의 방향으로 수직 입사하였다. 분석 결과 전자들은 전기장의 방향에 따라 편향되는 결과를 보였으며, 저에너지 전자는 강한 전기장의 영향으로 차단날에 의해 차폐되어 검출되지 않았다. 따라서 전기장의 크기와 차단날에 따른 입자 분리 검출이 가능함을 본 모의실험을 통해 확인하였으며, STEIN 운용 시 입자 분리 검출 및 결과 분석 기반으로 본 연구 결과를 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
AFD(Active Frequency Drift), SMS(Slip-Mode frequency Shift)를 비롯한 주파수 이동 단독 운전 검출 방법은 단독 운전 발생 후, 계통의 주파수를 정상 운전 범위 밖으로 이동시켜 OUF(Over/Under Frequency) 릴레이를 동작하게 만들어 단독 운전을 검출한다. 이 방법들의 불검출 영역은 알고리즘에 의한 전류 위상각 변화율과 부하 역률 각 변화율 사이의 관계, 그리고 단독 운전 후 정상 상태(steady state) 운전 주파수에 의해 결정된다. 본 논문에서는 불검출 영역에 영향을 미치는 부하 역률 각 변화율을 분석하고 그를 바탕으로, 설계한 Q(Quality)-factor보다 낮은 Q-factor를 갖는 부하 조건에서는 항상 단독 운전을 검출할 수 있는 설계 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유효성은 모의실험 및 실험으로 검증되었다.
본 논문은 SiC MOSFET 디바이스를 사용하는 전력변환장치에서 Rogowski 코일을 이용하여 SiC MOSFET 디바이스에 흐르는 전류를 측정하여, 과전류를 검출하고 게이팅 신호를 차단하는 기법에 관하여 연구한다. SiC MOSFET는 소자의 특성으로 보편적으로 사용되는 과전류 검출 방법인 DeSAT 적용이 어렵기 때문에 Rogowski 코일을 사용하여 스위치 전류를 측정, 과전류를 검출한다. 본 논문에서는 PCB패턴 Rogowski 코일의 설계 방법뿐만 아니라 Rogowski 코일과 적분기의 대역폭에 대해서도 논의한다. 실험은 직류링크 커패시터에 SiC MOSFET 스위치 레그를 병렬로 연결하고, 직류링크 커패시터에 직류전압을 충전 후 스위치 레그를 약 6us정도 단락시켜 SiC MOSFET에 과전류를 발생시킨다. 이 때, 제안한 Rogowski 코일을 이용한 과전류 검출 및 차단 기법의 적용 전후를 비교하여 동작 및 성능(검출 및 차단 소요시간)을 확인한다. 마지막으로 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 PCB패턴 Rogowski 코일을 이용하여 과전류 검출 및 차단 기법이 검증되었다.
비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.
본 논문에서는 효과적인 비디오 인덱싱을 위해 얼굴 영역 추출을 통한 장면 전환 검출 방법을 제시하였다. 히스토그램과 사람의 피부색 검출을 통해 사람의 얼굴을 포함하는 후보 프레임을 찾고, 얼굴 영역과 특징 추출을 통해 사람을 포함하는 키 프레임을 검출하여 비디오의 장면 전환 프레임을 검출하고, 실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.
본 논문에서 페이딩 환경에서 ATSC DTV 신호를 검출하기 위하여 센싱성능을 연구하였다. 연구에 앞서, ATSC DTV 신호를 연구하였으며, 이에 가우시안, Rayleigh, Rician 채널을 각각 적용하여 다중 환경에서 다양한 파라미터를 변화시켜 연구하였다. 신호 검출을 위해 적용된 센싱 이론은 FFT 기반 파일럿 센싱을 적용하여 신호를 검출하였다. 센싱이론을 통해 검출된 결과는 주파수 유무에 따라 비트화로 정의하여 판단하였으며, 신뢰적인 실험을 위해 ATSC DTV 신호를 생성하여 실험하였다. 실험에 있어 적용되는 임계값은 CFAR 이론을 참고하여 False alarm rate에 따라 유도하였으며, 임계값에 따른 결과를 얻을 수 있었다. 우리는 이번 신호검출 실험을 실제 ATSC DTV 환경에서 적용할 수 있도록 연구를 하였다.
본 논문에서 색상을 기반으로 한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라 상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 검출 알고리즘은 얼굴색의 특징인 피부색상을 이용하여 후보영역을 검출하고 후보 영역에서 얼굴형태의 특징인 타원 형태를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출하였다. 얼굴 추적은 영상에서 검출된 얼굴의 크기 및 위치 정보와 Pan-Tilt 카메라의 위치정보를 이용하여 항상 얼굴이 카메라의 중심에 위치하도록 하였다. 우리는 실제 실험에서 초당 10프레임 이상의 실시간 얼굴 검출 및 추적에 성공하였다.
본 논문에서는 신경망을 이용한 실시간 고장 검출 및 진단(FDD : Fault Detection and Diagnosis) 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 공조 시스템(FDD : Air Handling Unit)에서 발생 가능한 여러 고장들을 검출하고 진단할 수 있다. 고장 검출 및 진단 기법으로 3층 구조의 전방향(feed-forward) 신경망을 사용하였고, 여기에 사용된 학습 방법은 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘이다. 공조 시스템에 적용된 실시간 고장 검출 및 진단 시스템은 비주얼 C++와 비주얼 베이직을 사용하여 구현하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 시스템을 실제 운전 중인 공조 시스템에 적용하여 실험하였고, 정확한 고장 검출 및 진단이 수행됨을 실험 결과로서 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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