영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 X-선 산란 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에너지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계값에 근거한 적응성 가중 메디안 필터(AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에
이 논문에서는 신호점 매칭 오차(constellation-matched error: CME)와 비 신호점 매칭 오차(non-constellation-matched error: non-CME)를 선형 결합한 오차 신호 기반의 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 새로운 오차 신호는 초기 수렴을 달성하기 위한 non-CME 항과 출력 신호의 심볼간 간섭(intersymbol interference: ISI) 성능을 개선하기 위한 CME 항을 포함하도록 설계되었고, 결합 인자를 통해 두 오차 항을 제어한다. 오차 항을 제어하여 등화 단계에 적합한 오차 신호를 발생함으로써 기존 알고리즘에 비해 수렴 속도와 심볼간 간섭 제거 성능을 개선하였다. 다중경로 채널에 잡음을 부가한 조건하에서 이루어진 64-QAM과 256-QAM 신호에 대한 모의실험에서 제안 방법이 CMA와 CMA+DD 동시 등화에 비해 우수한 것으로 나타났다.
오차확산법은 계조화상을 이진화상으로 재현하는 것이 우수하지만 이진화상에 상관패턴이 생긴다. 본 논문에서는 오차확산계수의 주파수 분석을 통해서 상관패턴을 제거하고 경계를 강조하는 새로운 오차확산계수를 제안한다. 주목화소의 앞줄은 경계를 강조하도록 확산계수를 정하고 주목화소의 앞화소의 확산계수를 계수들이 대칭이 되도록 정한다. 그리고 제안하는 오차확산계수는 1,2로 구성되어 있기 때문에 계산량이 작다. 실험을 통해서 제안하는 확산계수를 이용한 이진화상의 화질이 기존의 확산계수를 이용한 이진화상보다 우수한 것을 보인다.
뇌전위 측정에 의해 흥분 뉴런군의 위치를 추정하는 source localization problem은 Evoked Potential 해석법에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리 모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이론 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization 하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극 배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다. 이러한 오차의 원인을 제거하기 위해서 새로운 전극 배치를 모델링하여 기존의 전극 배치와 비교해 보았다. 그 결과 전극 밀도와 입체각에 대한 오차를 크게 줄일 수 있었다.
지적 분야는 지적도면전산화사업의 일환으로 수치화된 도형정보와 대장정보를 PBLIS에 탑재하여 업무를 수행하고 있고, 이 데이터를 이용해서 현행 측판측량체계를 전자측판측량체계로 전환함으로서 도해지적에서 발생되는 제도오차, 축척오차 및 지적도면의 신축오차 등의 기술적인 오차와 측량을 할 때마다 측량사에 따른 개인오차가 제거됨은 물론 실측도에 대한 정확도를 분석하여 효율적인 측량방법을 제시하는데 그 목적이 있다.
광역보정시스템은 기존의 NDGPS 방식과 달리 GPS 측정치 오차를 기준국을 기준으로 스칼라량으로 계산하지 않고, 전리층 지연 오차의 경우 전리층 분포 맵을 생성하고 위성관련오차의 경우 4차원(x, y, z, t) 보정정보를 생성하게 된다. 이러한 특성으로 인해 광역보정시스템은 기존의 NDGPS 방식보다 적은 수의 기준국으로 보다 넓은 지역을 커버할 수 있고 광역보정사용자는 기준국과의 거리와 관계 없이 균일하고 우수한 수준의 보정정보 및 무결성 정보를 제공받을 수 있게 된다. 본 논문에서는 광역보정시스템 구축에 필요한 핵심 기술 중 하나인 전리층 지연 오차 추정 알고리듬에 대해 설명하였다. 기준국 측정치를 이용해 전리층 분포 맵을 생성하기 위해 핵심적인 단계인 위성 및 기준국 수신기 IFB(Inter-Frequency Bias) 제거 방법에 대해서 설명하고 격자 알고리듬을 활용한 전리층 맵 생성방법에 대해서 설명하고 그 결과를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 전차원 관측기를 이용한 유도기의 센서리스 운전에서 제정수 오차가 제어 성능에 미치는 영향을 수식적으로 분석하였다. 주파수 응답 함수를 이용해 실제 자속과 추정 자속의 관계를 운전 속도와 슬립 주파수의 함수로 나타내었다. 적응(adaptive) 법칙을 이용하여 추정 속도를 수식에서 제거하였다. 또한 각오차가 존재하는 상황에서 전류 운전점 변화를 고려하여 슬립 주파수를 토크 지령으로 변환하였다. 결과적으로 모든 운전 속도와 토크 지령에 대해서 임의의 제정수 오차가 시스템의 안정도, 속도 오차 및 토크 오차에 미치는 영향을 계산할 수 있는 수식을 구하였다. 기존의 분석 방법들이 많은 시뮬레이션과 실험을 통해 제정수의 영향을 평가했던 것과 달리, 구해진 수식에 근거하여 계산을 통해 빠르게 주어진 센서리스 운전 방법을 평가할 수 있는 방법을 제공하였다. 제안된 분석 방법은 시뮬레이션과 실험을 통해 검증되었다.
2상 유도전동기용 벡터제어 인버터에서는 전류센서를 사용하여 a상 및 b상의 전류를 측정해야 한다. 그러나, 이 전류값을 마이크로컨트롤러의 A/D컨버터로 읽어 들이는 과정에서 전류 센서와 증폭회로로부터 발생하는 오프셋 오차와 변환이득 오차를 포함할 수 있다. 2상 유도전동기의 벡터제어 시스템이 이러한 오차들을 포함한다면 전동기의 출력토크에 리플이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 전류측정 오차를 실시간으로 보상하여 전동기의 토크리플을 제거하는 방법을 제안하였으며, 이러한 방식을 360[W]급의 2상 유도전동기용 벡터제어 인버터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션과 실험으로 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 크게 계산량이 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 잡음에 강건한 적응 알고리즘과 후처리기를 제안한다. 제안하는 적응 알고리즘은 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력 합으로 적응 상수를 정규화 한다. 근단화자의 음성신호나 주변 잡음이 마이크로 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음에 의한 계수 오조정을 줄일 수 있다. 잔여 반향을 제거하기 위해서 잡음에 강건한 알고리즘과 연동하는 새로운 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 활용한다. 잔여 반향은 마이크 입력신호의 전력으로 정규화된 상관도에 의해서 감쇠되어 제거한다. 정규화 상관도는 잔여 반향에 대해서 Wiener 필터 역할을 한다. 동시 통화시에는 추정 오차신호에는 근단화자의 음성신호가 대부분을 차지함으로 정규화 상관도는 거의 1이 되어 근단화자의 음성신호는 감쇠없이 전송된다. 반향 신호만 있을 때에는 잔여 반향은 후처리기에 의해서 대부분 감쇠되어 제거된다. 제안하는 후처리기를 이용한 음향 반향 제거기의 계산량은 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 증가하지 않는다.
지구 물리 자료의 질을 높이기 위한 전처리 과정에서 웨이브렛 변환을 도입하여 잡음을 제거하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 이 기법의 효율성을 평가하기 위하여 합성자료를 이용하여 저역통과 필터링과 웨이브렛 변환을 통한 잡음 제거 결과를 비교하였다. 저역통과 필터링한 삼각함수 신호는 샘플링 구간에서 신호 양단의 차이에 기인하는 깁스 현상에 의해 오차가 나타났고, 범프 신호는 고주파 성분이 소멸되어 피크가 나타나는 부근에서 큰 오차가 발생하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 잡음 제거에서는 시간 영역에서의 국부성과 웨이브렛 변환 영역에서의 신호와 무작위 잡음이 구분 가능하다는 특성을 이용함으로써 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 실측된 기조력 자료는 계기 보정 후 Soft threshold를 통해 잡음이 효과적으로 제거됨을 보였고, 이를 이론 기조력 값과 비교하여 G-인자를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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