환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 제거 회로를 이용하여 공급 전원 제거 비를 향상시킨 LDO(Low drop-out) 레귤레이터를 제안하였다. LDO 레귤레이터 내부의 오차증폭기와 패스 트랜지스터 사이에 잡음 제거 회로를 두어 전압 라인에서 들어오는 노이즈에 패스 트랜지스터가 받는 영향을 줄일 수 있게 설계하였으며, 기존의 LDO 레귤레이터와 동일한 레귤레이션 특성을 갖도록 했다. 제안한 회로는 0.18um 공정을 사용하였고 Cadence의 Virtuoso, Spectre 시뮬레이터를 사용하였다.
현대의 잡음이 많은 환경에서 적응 음향반향제거기는 배경잡음의 영향으로 원활한 통화환경을 제공할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 음향반향 제거와 더불어 배경잡음을 제거하는 결합구조의 적응 음향반향제거기가 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 결합구조가 가지는 단점을 보완하여 적응 음향반향제거기의 성능을 향상시켰다. 제안한 결합구조는 적응 음향잡음제거기의 기준입력 신호를 적응 음향잡음제거기의 오차신호와 같게 구성함으로서 배경잡음 신호뿐만 아니라 잔여반향 신호도 효율적으로 제거할 수 있다. 성능 평가를 위한 실험결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 ERLE 성능이 수렴 구간에서 3㏈ 이상 향상되었음을 확인하였다.
냉각재중의 방사능을 띤 성분 중에는 이온교환기에서 제거가 가능한 이온성분과 함께 필터에 의해서 주로 제거되는 입자성 물질로 존재한다. 운전중의 냉각재내 방사성 부식생성물의 물리적 조성 분포 측정 결과에 따르면 90%이상이 0.45$mu extrm{m}$필터에 의해 제거되는 입자성 물질로 구성되어 있다. 이로 인해 새수지 충전후 얼마 사용하지 않은 탈염기의 제염계수가 탈염기에서 완벽한 제거가 어려운 입자성 부식생성물로 인해 10이하를 나타낼 수 있다. 1차계통에 쓰이는 수지의 성능검사를 위해 사용하고 있는 현재의 제염계수 측정법은 다음과 같은 두가지 이유로 완벽하지 않음을 알 수 있다. 첫째, 냉각재중의 방사능을 띤 성분중에는 이온교환기에서 제거가 가능한 이온성분과 함께 필터에 의해 제거되는 입자성 물질도 함께 존재하므로 탈염기의 제염계수 측정 절차는 입자성 물질을 배제한 후 측정해야 하며, 특히 수치 교체를 결정하기 위한 제염계수 측정시에는 여과된 여액으로 방사능 농도를 측정하는 것이 바람직하다. 둘째 운전중인 냉각재의 시료중에는 핵분열 수율이 높고 핵연료봉 손상부위로 유출이 용이한 불활성 기체핵종들이 많이 존재하며, 탈염기 후단에서 채취한 시료중에도 많이 존재하고, 시료 이송과 방사능 측정동안의 짧은 시간동안에도 계속 붕괴반응함으로서 새로 생긴 핵종으로 인해 마치 탈염기의 제거능이 낮은 것으로 오판될 수 있다. 이러한 측정 오차인자를 고려하여야 1차계통 탈염기의 교환능력을 정확히 판정할 수 있다.
본 논문은 고속 PDE 알고리즘을 제안한다. 기존 PDE 알고리즘이 부분 정합오차를 이용해 후보블록의 나머지 정합 과정을 생략할 수 없을 때 제안된 알고리즘은 계산된 부분 정합오차로부터 예측된 블록 정합오차를 이용해 다시 한번 나머지 정합 과정을 생략하는 것을 평가한다. 예측된 블록 정합오차는 부분 정합오차보다 항상 크므로 제안된 알고리즘은 기존 PDE보다 일찍 불가능한 후보 블록을 제거할 수 있다. 모의 실험의 결과들은 제안된 알고리즘이 기존 PDE 정도의 화질을 유지하면서 계산량을 크게 줄여주는 것을 보여준다.
음향 인텐시티는 근접한 두 개의 마이크로폰으로부터 얻어지는 음압의 크로스스펙트럼으로부터 얻어진다. 크로스스펙트럼은 이산 푸리에 변환에 의해 얻어지는데 이는 기록시간과 신호의 주기가 일반적으로 일치하지 않기 때문에 누설오차의 발생을 피할 수 없다. 그러므로 기존의 FFT 해석기로부터 얻어지는 음향 인텐시티는 왜곡된 값을 보여준다. 본 논문에서는 단일주파수를 가지는 조화 신호에 누설오차가 발생한 경우 푸리에 변환된 데이터를 규정한다. 또한 왜곡된 데이터로부터 누설오차의 영향을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위해 몇 가지 수치해석 예를 보인다.
OFDM 시스템은 스펙트럼 효율 때문에 각광받고 있지만, ICI의 원인인 주파수 오차와 위상 잡음에 민감하다는 단점을 가지고 있다. ICI 자가상쇄 방법은 주파수 오차나 위상 잡음을 없애는데 좋은 성능을 가지고 있다. 이 논문에서는 N/2 간격의 conjugate 데이터 방법을 이용하여 주파수 오차와 위상잡음이 많이 존재하는 상황 (주파수 오차=$0.2{\sim}0.4$, 위상잡음=10도 정도)에서 성능이 좋은 ICI 자가 상쇄 방식을 제안한다. 또한, 파일럿을 이용하여 좀더 효율적인 ICI 자가상쇄 방법을 제안한다. 모의실험 결과는 이러한 제안된 방식의 성능이 기존의 방식보다 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.
GPS(Global Positioning System)로 대표되는 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satel lite System)은 우주공간의 위성을 이용하여 사용자에게 위치와 함께 시각 정보를 제공해 준다. 위성항법시스템은 항법 분야 뿐 아니라 측량, 측지를 비롯하여 정밀 시각동기 및 지각변동의 측정까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 항법분야에 있어서 위성항법시스템의 오차를 제거한 정밀한 위치 정보를 이용하여 이동체에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 위성항법을 움직이는 이동체에 적용할 경우 주변 환경에 따라 위성항법 신호의 오차가 증가하여 급격한 위치 오차를 유발하므로 추가적인 센서 사용을 통하여 안전성을 향상시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 위성항법 기반의 위치정보와 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 병렬적으로 사용하는 주행시스템을 구성하고 주행 시험을 수행하였다. 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 이용한 주행시스템의 경우 이동 거리를 측정할 수 있는 엔코더와 조향각을 측정할 수 있는 포텐셔미터 그리고 차량 모델을 이용하여 구성하였다. 시험 결과 위성항법기반의 위치 정보와 이동체의 센서 정보를 이용한 위치 오차의 차이는 0.4m 이내로 위성항법 신호에 급격한 오차가 들어오는 경우 이동체의 센서 정보를 이용하여 감지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 반경법 진원도 측정기의 회전정도와 편심에 의한 영향을 제거 하여 시험편의 형상오차와 측정기 자체의 오차특성을 분리함으로써 진원도 측정의 정도를 향상시킬 수 있는 방법에 대하여 검토하였다. 진원도의 표시법으로는 최근 최소영역법에 의해 규정되는 경우가 많으나 이는 일반적으로 많은 연산시간을 요구 하므로 비경제적인 면이 있다.
본 논문에서 반향 제거기의 반향 경로 변화를 추적하면서 근단 신호를 검출할 수 있는 새로운 동시통화 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 채널 입력 신호와 추정 오차 신호 간의 교차상관도와 마이크 입력 신호와 추정 오차 신호간의 정규화된 교차상관도를 이용한다. 이 두 교차상관도의 문턱치를 적절히 조합하여 이 알고리듬은 동시통화의 발생과 반향 경로의 변화를 구별한다. 이 방법은 반향경로의 변화를 추적하면서 동시통화를 검출할 수 있다. 동시통화기간동안 근단 신호에 의해 반향제거기의 적응필터계수가 오조정되는 것을 막는다. 이 동안 반향제거기는 반향경로의 변화를 계속 추적할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이, 반향 경로 변화 추적과 동시통화를 검출하면서, ERLE 관점에서 Ye등의 알고리즘이나 NLMS 알고리즘보다 우수함이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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