최근 적외선 열 영상의 유용함이 발표되어감에 따라 이 기술에 대한 이해와 도입폭이 점진적으로 넓혀져 가고 있다. 국내는 물론 세계적으로 많은 제조, 개발 관련 업체들이 생겨나고 있으며, 업체들의 기술이 발전함에 따라 높은 온도 분해능과 해상도는 물론, 시스템 전체의 크기가 휴대가 가능할 정도로 소형화 되어가고 있는 추세이다. 이러한 열 영상 카메라에서 중요한 역할을 하는 적외선 열 감지 센서에서는 주변 온도, 대상 온도, 표면 온도 등의 측정 오차 및 열상 측정 소자의 온도, Bias 불안정 등의 매우 다양한 원인으로 인한 잡음이 발생하기 쉽다. 이러한 다양한 잡음의 감소는 해상도 및 온도 분해능의 향상과 직결되므로, 잡음을 줄이기 위한 많은 연구가 도처에서 행해지고 있다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로써 각각의 잡음 원인을 규명하지 않고 최종 열 영상 출력물에서 인접 프레임들의 비교, 혼합 하여 제거하는 3D Noise Reduction 기술을 이용해 노이즈를 감쇠하는 방법에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 이중게이트 FET를 고주파회로에 응용하기 위해 필요한 열잡음 파라미터를 추출하여 그 특성을 분석하였다. 이중게이트 열잡음 파라미터를 추출하기 위해 튜너를 이용해 잡음원의 임피던스를 바꿔가며 잡음특성을 측정하였으며, open과 short 더미를 이용해서 패드의 기생성분을 제거하였다. 측정결과 일반적인 캐스코드구조의 FET와 비교해서 5GHz에서 약 0.2dB의 잡음 개선효과가 있음을 확인하였으며, 시뮬레이션과 소신호 파라미터 분석을 통해 드레인 소스 및 드레인 게이트간 캐패시턴스의 감소에 의해 잡음지수가 줄어들었음을 확인하였다.
단채널 MOSFET의 열잡음 모델링을 위한 정밀한 잡음 파라메터를 유도하고 추출했다. MOSFET의 잡음 파라메터를 계산하기 위한 Fukui모델을 단채널에서의 기생성분의 영향을 고려하여 수정하였고, 기존의 모델식과 비교하였다. 또한 소자 고유의 잡음원을 얻기 위해서 서브마이크론 MOSFET의 잡음 파라메터(최소잡음지수 $F_{min}$, 등가잡음 저항 $R_n$, 최적 소스어드미턴스 $Y_{opt}=G_{opt}+B_{opt}$)를 추출하는 방법을 제시하였다. 이러한 추출방법을 통하여 프로브패드의 영향과 외부기생소자 영향을 제거한 MOSFET 고유의 잡음 파라메터가 RF잡음측정으로부터 직접 얻어지게 된다.
위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.
간접접촉 심전도 측정(Indirect-Contact ECG)은 일상생활에서의 무구속 무자각 측정에 적합한 새로운 심전도 측정 방법이다. 간접접촉 심전도 측정 에 서 관측되는 큰 배경 잡음을 줄이기 위한 기초 연구로서, 본 연구에서는 간접 접촉 심전도에서 사용되는 용량성 결합 능동 전극(Capacitively coupled active electrode)의 열잡음(Thermal Noise) 모델을 구성하였다. 실험을 통해, 용량성 결합 능동 전극만의 배경 잡음의 크기가 열잡음 모델에서 예상한 수준과 거의 일치함을 확인하였다. 면으로 된 직물의 실제의 전기적 특성을 열잡음 모델에 적용하여, 면 위에서 측정된 간접접촉 심전도의 이론적 열잡음을 계산하였다. 이 연구를 통해, op-amp의 내부 잡음(intrinsic noise)은 저항에 의한 열잡음에 비해 무시할 수 있을 정도로 작음을 알 수 있었다. 그리고 열잡음의 크기와 능동 전극의 입력 저항간의 관계를 도출할 수 있게 되어, 능동 전극의 입력 저항의 최적 값 선정을 위한 향후 연구의 기반이 되었다.
201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.
본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 BPSK 수신을 위한 덧셈(sum) 방식의 4-port 직접 변환 수신기를 제안하고, 국부 발진기(LO) 전력의 크기에 대한 수신기의 성능을 분석하였다. 수신 성능 분석에는 열잡음, 전력 검출기의 산탄(shot) 잡음, LO의 위상 잡음을 고려하였다. 수신 성능 분석 결과 최적의 신호대 잡음비를 보이는 최적의 LO 전력이 존재할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 영산강 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 하여, 해당 지점에서 자동 측정되고 있는 수질 항목들 중에서 총유기탄소(TOC: Total Organic Carbon)의 시계열 자료에 대한 비선형 동역학적 거동을 파악하고자 하였다. 1994년 낙동강에서의 수질오염 사고 이후 4대강 유역에서 설치.운영되고 있는 수질자동 측정망의 TOC 자료를 일자료로 환산하여 사용하였으며, 시계열 자료에 비선형 동역학적(카오스적) 특성이 존재하는지를 알아보기에 앞서 자료의 전처리 과정으로써 3가지의 잡음제거 방법을 적용하였다. 잡음이 제거된 시계열 자료에 비선형 동역학적 거동의 파악을 위해 보편적으로 사용되고 있는 상관차원분석을 실시하였다. 또한 상관차원분석 결과 비선형 동역학적 거동을 나타내는 것으로 판별된 자료에 대하여 그 양상을 가시적으로 알아보기 위해 지체시간$(\tau)$을 적용하여 3차원 위상공간에 도시하였다. 본 연구의 결과, 나주지점에서 측정되고 있는 총유기탄소에 대해 비선형 잡음제거 방법을 적용한 자료가 비선형 동역학적 거동을 내재하고 있는 것으로 나타났으나, 이를 위상공간에 재건하였을 경우 이상한 끌개(strange attractor)의 뚜렷한 구조가 보이지 않았다. 그러나 상관차원분석 결과 잡음이 제거된 자료가 카오스적 특성을 보이므로, 자료의 단기예측을 위한 방법에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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