본 논문에서 설계 및 제작된 보안 검색 시스템은 물체 및 사람으로부터 방사된 에너지를 수신하여 이미지화 하는 시스템이다. 제안한 보안 검색 시스템은 다채널 수신을 위한 집적화된 어레이 안테나를 적용하였으며, 16개의 4단 저잡음 증폭기와 디텍터, CCD/IR 카메라와 반사판 그리고 밀리미터파 렌즈로 구성된다. 본 시스템은 공기 중의 열잡음 신호를 감지해야 하므로, 높은 수신감도와 넓은 대역폭이 요구된다. 시스템에 사용된 저잡음 증폭기 모듈의 이득특성은 82GHz~102GHz의 대역에서 65.8dB의 평균 이득특성을 가진다. 또한 증폭기 모듈로부터 입력된 열잡음 신호를 DC 전압 값으로 나타낼 수 있는 검출기를 제작하였다. 제작된 검출기는 제로-바이어스 쇼트키 다이오드를 사용하여 물체에서 방사된 밀리미터파 신호를 DC 출력 전압으로 변환하는 방사 분석 센서이다. 제작된 검출기의 특성은 0dBm 입력전력에서 350~400mV/mW, 검출 가능 입력 전력 범위는 -10~13dBm으로 우수한 성능을 보였다. 제작된 보안 검색 시스템은 은닉된 금속 재질의 물체뿐만 아니라, 플라스틱 등으로 이루어진 물체들도 검색이 가능하다.
본 논문에서는 저조도 야간 감시 시스템을 위한 열영상 기반의 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 Adaboost를 이용한 Haar 특징점 선택 알고리즘은 학습 샘플에 대한 유사하거나 중복되는 특징점의 선택 문제와 잡음에 취약한 경우가 많았다. 또한 저조도 야간 환경의 감시 영상에서 얻어지는 잡음을 특징점 세트에서 제거하고 빠르고 효율적인 실시간 특징점 선택이 이루어질 수 있게 가벼운 확장형 Haar 특징점과 Adaboost 학습 알고리즘을 사용하여 구현하였다. 야간 저조도 환경에서 움직임이 있는 비예측 객체를 인식하기 위하여 열영상으로 촬영된 이미지에 확장 Haar 특징점을 사용하여 객체를 인식한다. 비디오 프레임 800*600 크기의 열영상 이미지를 입력으로 하는 Adaboost 학습 알고리즘을 CUDA 9.0 플랫폼으로 구현하여 시뮬레이션을 시행한다. 그 결과 객체 검출 결과는 성공률이 약 90% 이상임을 확인하였고, 이는 일반영상에 히스토그램 이퀄라이징 연산을 거쳐 얻어진 연산 결과보다 약 30% 더 빠른 처리 속도를 얻을 수 있었다.
다중 표적 추적(MTT:Multiple Target Tracking)은 한 개 또는 그 이상의 센서들을 사용하는 감시(sureillance) 시스템을 위해서 컴퓨터와 마찬가지로 주변상황을 해석하는데 없어서는 안되는 중 요한 요소이다. 레이다, IR(Infrared) 및 Sonar등과 같은 전형적인 센서 시스템들은 여러 가지 신호원 (sources): 문제의 표적, 레이다 지면 클러터(clutter)같은 후면잡음 또는 열잡음같은 내부 오차 요인 으로부터 측정치(measurement)를 만들어 준다. 다중표적용 추적방식의 목적은 센서가 제공하는 측 정 데이터들을 동일한 신호원으로부터 나온 여러 세트의 관측치(observations) 또는 트랙(track)으로 구분해내는 것이다. 이와 같이 일단 트랙이 구성되고 확정되면 후면잡음이나 허위표적을 제거할 수 있 도록 표적의 수를 추산하고 표적의 속도나 예상위치 및 표적의 종류와 기타특성을 계산해낼 수 있다.
GPS 보정정보를 방송하는 우리나라의 DGPS 기준국에서는 IALA의 권고와 같이 $5^{\circ}{\sim}10^{\circ}$의 Elevation Mask를 사용한다. Elevation Mask는 GPS 수신기의 안테나를 기준으로 일정 앙각 이하의 고도에 위치한 위성의 신호를 여과하는 방법으로, 잡음이 많아 정확도가 낮은 위성신호를 측위에 사용하지 않기 위한 방법이다. 또한, CNR Mask는 신호대 잡음비가 작은 신호를 직접 제거하여 측위정확도를 향상시키는 방법이다. GPS 보정정보를 생산하는 DGPS 기준국에서 이들 Mask를 사용하는 것은 보정정보의 생산량에 영향을 미치고, 사용자 측위정확도에 각각 영향을 미친다. 본 연구에서는 Elevation Mask와 CNR Mask의 변화에 따른 잡음의 변화와 이를 기반으로 생성된 보정정보를 적용한 사용자 측위정확도의 변화를 살펴봄으로써, DGPS 기준국에서의 Elevation Mask와 CNR Mask 사용이 보정정보 사용자에게 어떤 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다.
나노 구동용 선형 모터는 이송체의 구동에 따른 진동과 열 특성으로 인하여 발생되는 기구간의 진동과 기계적인 마찰력 변화로 나노위치제어에 어려움이 있다. 그러므로 이송체에 대한 진동과 열에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 개발된 선형 모터의 이송체를 무부하 상태에서 유한 요소 해석을 통해 진동 특성을 분석하고 실험계획법을 적용하여 이송체에 대하여 최적화된 설계 방향을 제시하고자 한다. 또한 이송체의 진동 특성을 고려한 경량화를 통해 선형 모터의 안정된 구동을 모색하고자 한다.
본 논문에서는 현재 운영 중인 DGPS 기준국 환경에서 위성시계 이상 발생시 실시간으로 이상현상을 검출하고 식별하기 위하여, 기준국 수신기의 측정잡음을 최소화하는 기법에 대해 다룬다. 기준국 수신기의 측정잡음을 최소화하기 위하여, 의사거리 측정치에 포함된 오차항목을 제거하여 순수 측정잡음 만을 추정한다. 먼저 두 대의 기준국 수신기의 출력을 이용하여 비공통 성분 오차를 제거한 다음, 해당 보정치를 적용하여 측정잡음을 최소화시킨다. 측정잡음 최소화를 기반으로 위성시계 이상발생시 이상신호를 검출하고 이상위성을 식별하여 DGPS 기준국 시스템의 가용성을 증대시키고자 한다.
본 논문에서는 잡음 환경하의 음성 인식을 위해 전처리 단계에서 Mel-warped Wiener Filtering (MWF) 기법을 이용하여 입력 음성을 개선하고 후처리 단계에서 PMC (Parallel Model Combination) 기법을 이용하여 인식 모델을 보상하는 MWF-PMC잡음 처리 기법을 제안한다. PMC 기법은 전처리 단계에서 개선된 음성의 묵음 구간으로부터 잔류 잡음을 취하여 깨끗한 음성을 이용하여 작성한 인식 모델을 보상함으로써 잡음 환경하의 음성 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 인식 실험을 위한 음성 데이터는 국어공학연구소 (KLE)에서 작성한 PBW (Phoneme Balanced Words) 452 단어 음성 데이터를 8 kHz로 다운 샘플링한 후 Subway, Car 및 Exhibition 잡음을 5단계의 신호 대 잡음비 (SNR)를 0, 5, 10, 15, 2003로 부가하여 구성하였다. 인식 실험 결과, 본 논문에서 제안한 MWF-PMC 기법이 기존의 결합된 기법보다 전반적으로 향상된 인식 성능을 얻어 그 유효성을 확인할 수 있었다.
자동차 환경에서의 음성인식은 잡음처리가 매우 중요한 요소이다. 하드웨어 및 소프트웨어로 적인 접근방법으로 많은 연구가 되어 지고 있다. 하드웨어적인 방법으로는 Low-pass filter를 기본으로한 잡음처리 필터가 많이 연구되어 가시적인 성과를 보이고 있고, 소프트웨어적으로는 Noise canceler, 신경망 등 패턴인식 알고리듬의 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 시계열 패턴인식에 적용 가능한 알고리듬인 DTW(Dynamic Time Warping)를 자동차 잡음환경에 적용하여 그 음성인식을 위한 파라미터 패턴에 대한 매칭 레벨을 분류하여 잡음환경 적합한 패턴 매칭 레벨을 분석 하였다.
본 논문은 위성방송 수신용 소형 파라볼라 안테나의 높이를 보다 낮추기 위하여 반사면의 상하 부분을 부분적으로 절단하였을 때 나타나는 spill-over 의 증가로 인한 성능지수의 저하를 분석하였다. 또한 안테나를 고도각 0도부터 60도까지 트래킹하는 경우에 측엽과 후엽이 받는 대지면 열잡음의 증가로 인한 잡음온도의 영향을 고려하고, LNA 의 잡음지수로 인한 총 잡음온도의 증가 영향을 고려하여 성능지수 값을 시뮬레이션하여 그 결과를 분석하였다. 분석 결과, 원형 파라볼라의 반사면 상하부분을 35% 절단하였을 때, 잡음온도는 약 15K 정도 증가하였으며, G/T 비는 2.5dB 정도 저하하였다.
본 논문에서는 청각 모델을 기초로 잡음에 강한 음성 특징 추출을 연구하였다. 청각모델은 basilar membrane 모델, 섬모세포(hair cell) 모델과 스펙트럼 출력단으로 구성하였다. Basilar membrane 모델은 음파의 진동에 따른 전달 특성을 묘사한 것으로 대역 통과 필터의 열로 나타난다. 섬모 세포 모델은 basilar membrane의 진동에 의한 신경 물질로의 변환을 나타낸다. 이것은 입력의 상대적인 값에 크게 반응하는 adaptation 기능을 이용하게 되며, 잡음 제거에 중요한 역할을 하게 된다. 스펙트럼 출력 단은 각 채널의 평균 firing rate를 이용하여 mean rate spectrum을 형성한다. 그리고 mean rate spectrum을 이용하여 특징 벡터를 추출하였다. 실험 결과는 청각 구조에 기초한 특징 추출이 다른 특징 추출 방법에 비해 잡음에서 더 향상된 성능을 가짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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