최근 다변량 공정관리는 다양한 응용 분야에서 중요해지고 있는 추세이다. 예를 들어, 제조 산업 분야에서는 다변량 품질특성치를 동시에 모니터링할 필요가 있다. 그러나, 다변량 관리도는 이상신호가 발생한 경우 그 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하기가 어렵기 때문에, 실제로는 기대만큼 유용하게 쓰이고 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 새로운 관측치에 대한 개별적인 신뢰구간을 사용하여 이상신호의 원인을 탐지하는 세 가지 방법을 소개하고, 시뮬레이션 연구를 통해 이상신호의 원인이 되는 개별적인 변수를 식별하고 해석하는 데 있어 주의할 점이 무엇인지 살펴보기로 한다.
본 논문은 다수의 전자전 센서에서 추출된 시간지연 차이정보와 도플러주파수 차이정보를 이용하는 Two-step weighted least-squares 기반의 이동 신호원 위치 및 속도 추정 기법에서, 수집 정보의 이상치를 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수의 전자전 센서에서 추출되는 정보는 다양한 요인에 의해 정보에 이상치가 발생할 수 있으며, 이를 효과적으로 검출하고 데이터 융합과정에서 이상치를 배제하여 이동 신호원의 위치와 속도 추정의 정확도를 높이고자 한다. 본 논문에서는 이상치를 제외한 최소의 정상치 정보 집합을 추출하고, 이를 기반으로 나머지 정보의 이상치 여부를 확률적으로 판단하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 모의실험을 통해, 정보의 이상치가 효과적으로 제거되어 위치 및 속도 추정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 정상치 거리정보 잡음이 20dB 이하인 경우, 이상치 정보를 효과적으로 제거하여, Cramér-Rao lower bound에 근접한 위치 및 속도 추정 정확도를 얻음을 확인하였다.
MEMS 구조물은 ${\mu}m$단위의 크기로 만들어지므로 각속도계와 같이 정밀한 센서를 만들 때에는 노이즈 문제를 해결하지 않으면 신호를 측정할 수가 없다. MEMS 구조물의 미세한 진동에 의해 발생되는 수 pico-coulomb의 전하를 측정해야하므로 구동 신호가 검출 전극에서 Feed-through되어 나타나는 경우 그 크기가 구동에 의한 신호보다 100배 이상 크기 때문에 원하는 신호를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 Feed-through 현상에 의한 노이즈를 줄이기 위하여 Guard-ring을 이용한 blocking 방법과 dummy port를 이용한 canceling 방법을 고안하고 Feed-through reduction 회로를 설계, 제작, 실험하여 그 효과를 확인하였다. 그 결과 구동신호가 6Vpp, 30kHz일 때, -53.186dBm이었던 Feed-through 신호가 -77.107dBm으로 줄어드는 것을 확인하였다. 또한 노이즈를 제거하지 않은 경우 측정할 수 없었던 Q-factor를 Feed-through reduction 회로를 사용하여 측정한 결과 진공 패키징된 Si 기반 자이로스코프가 공진주파수 약 7.018kHz에서 Q-factor가 약 2500임을 확인하였다.
본 논문에서는 신경망제어기의 출력을 보상하는 퍼지보상기를 갖는 신경망제어기에 관하여 제안하였다. 학습이 완료된 신경망제어기를 사용하더라도 예상치 못한 외란으로 인해 플랜트의 출력이 좋지 못한 경우가 있는데, 이것을 적절하게 조절해 주기 위해 퍼지보상기를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고, 플랜트의 동적 특성을 계속해서 학습할 수 있도록 시간이 경과함에 따라 신경망제어기의 성능이 향상되도록 하였다. 이것을 확인하기 위해서, 2차 플랜트에 적용하여 제안한 제어기의 성능을 확인하였다.
산업체에서 사용되는 BLDC 모터 제어보드의 경우에는 대량 생산을 통하여 제작하며, 제작과정에서 발생한 불량 제어보드는 모터의 초기 기동실패와 고속회전시의 소음 및 화재 발생 등의 원인일뿐만이 아니라 이를 사용하여 응용제품을 생산하는 업체의 품질관리면에서 제어보드의 이상유무 확인이 반드시 필요하다. 일반적인 모터 제어보드의 이상 유무는 육안 및 소음에 의한 방법으로 모토의 기동실패나 고속 회전을 통한 소음등으로부터 경험에 의해 판단한다. 그러나 고속 회전시 발생되는 소음으로 모터 제어보드의 이상유무를 판단하게 되면 이상유무 판단에 필요한 시간이 길어져 대규모 생산과정에 적합하지 않을 뿐만아니라 작업자의 경험에 의존하게 됨으로써 생산성에 지장을 주게된다. 또한 검사시간을 줄이기 위하여, 저속 회전만으로 이상유무를 판단하고자 할 경우 소음정도가 약해 이상유무를 판단하기가 매우 어렵고 더욱더 숙련된 검사자를 필요로 하게 되므로 생산공정에 자동검사기의 도입이 필요하디. 본 논문은 BLDC 모터 제어기의 이상이 발생할 수 있는 경우를 고찰하고, 이러한 BLDC 모터 제어보드의 이상상태가 납땜불량 및 소자 파괴 의하여 입${\cdot}$출력이 비정상적으로 이루어 질 경우의 전류신호와 정상일 때의 전류신호를 비교분석한 후 이를 검출할 수 있는 아날로그 회로를 구현하고 실험을 통하여 검증을 하였다. 또한 이러한 BLDC모터 제어기의 검사기를 아날로그 회로로 구현할 경우의 주의점을 고찰한다.
건설 현장에서 생산되는 각종 계측 데이터 내에는 다양한 원인에서 생성된 각종 이상 데이터가 포함되어 있다. 본 연구에서는 시계열 데이터 내에 포함된 이상 데이터의 효과적 판정을 위한 합성신호 생성 기법과 그를 이용한 회귀분석, 최종적인 이상 데이터 판단과 평가 등에 관한 연구를 수행하였다. 방대한 데이터로 구성된 다수 데이터셋에 대한 이상 데이터 평가 시 다수의 데이터셋 간의 상관성을 가중치로 한 합성신호는 특정 데이터셋 과의 상관성을 크게 향상 시키는 효과를 보였으며, 이를 통해 효과적인 이상 데이터 판정이 가능하였다. 인위적 이상 데이터가 포함된 인공 오류 데이터를 생성하고 이에 합성신호 기법을 적용한 결과, 이상 데이터 판정 정확도가 크게 증가 하였으며 이러한 결과는 이종 시계열 모델의 경우에서도 동일하게 확인되었다. 이상 데이터 판정의 정확도는 신호 합성에 이용되는 데이터셋 수가 많고 시계열 모델 특성이 유사할수록 크게 증가하였다.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 차량의 각종 Data 송/수신용 L-Band (1435MHz~1535MHz) 무지향성 원편파 안테나의 설계연구를 수행하였다. 기존의 직선편과 안테나가 장애물 및 지면의 반사잡음의 영향으로 수신신호 크기가 감쇄되어 시험로 일부지역에서 신호손실을 초래하여 안테나 교체가 필요하였다. 그래서 반사의 의한 신호감쇄가 적은 원편파 안테나 특성과 이론적인 배경 및 설계원리를 연구하여 안테나를 제작하였고, 복사특성 실험을 통하여 설계치 보다 우수한 성능을 확인하였다. 또한 차량성능 원격측정 시스템을 이용하여 실차 실험한 직선편파 안테나와 비교하여 수신레벨이 5dB이상 향상됨과, 시험로 전지역에서 신호의 손실없이 획득 가능함을 입증하였다.
본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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