본 논문에서는 디지털 워터마킹 기법을 이용하여 부가데이터를 전송하기 위해 일반화된 K 페이딩 채널에서의 채널용량 수식을 유도하였다. 대역확산 워터마킹 기법(Spread Spectrum Watermarking: SSW)은 디지털 워터마킹 기법 중의 하나로 무선 채널에서 잡음에 대해 강인한 특성을 지니며, 수신단에서의 신호 검출이 상관기에 의해 간단히 이루어지기 때문에 널리 사용되는 방식이다. 대역확산 워터마킹 기법에 의해 생성된 부가데이터를 무선통신 시스템에 적용하기 위해서는 워터마킹 신호가 무선 채널에 의해 받는 영향에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 모의실험 결과로부터 대역확산 워터마킹 시스템의 채널용량이 HWR, WNR, fx, 그리고 PN 시퀀스의 길이에 따라 변화함을 확인하였고, 또한 적정 데이터를 전송하기 위하여 필요한 HWR과 WNR의 레벨을 수식으로부터 결정할 수 있음을 보였다. 본 논문의 결과는 PN 시퀀스를 이용하는 일반적인 대역확산 워터마킹 시스템에 적용할 수 있다.
본 논문에서, 가스절연개폐장치(GIS)의 정상상태와 비정상상태에 대해 예방진단기술을 이용하여 자세하게 서술하였다. 이 기술은 지능형 GIS 감시시스템에 의해 저장된 GIS의 데이터의 분석과 진단에 근거한다. GIS음의 파형은 방전과 자체내의 코로나 방전음에 의해 발생되는 것으로 잡음과 비슷하다. 그러므로, 본 논문에서, GIS음의 정상 상태와 비정상 상태로 분류하는데, 정상과 비정상 상태를 레벨교차율(LCR)과 스펙트로그램 에너지비율로 이용하여 구분하였다.
본 연구에서는 HEVC로 인코딩된 스트림을 6MHz 대역폭 DVB-T2 시스템을 통해서 전송하는 우리나라 지상파 4K-UHD 실험방송 환경에서, 상용 수신기 3종에 대해서 양시청 최소 신호 대 잡음비(ToV C/N)와 양시청 수신기 최소 입력 전계 레벨(Sensitivity)을 실험실 테스트를 통해서 측정하였다. 26.37Mbps 전송률을 기준으로, ToV 평균 C/N=18.8dB 정도로 측정되었고, 수신기 Sensitivity는 최소 -84.2dBm에서 최대 -80.0dBm으로 측정되었다. 이로부터, 수신기 노이즈 바닥(Floor)은 평균 -100dBm 가량으로 계산되었다.
본 논문에서는 GPS/GLONASS 수신용 소형 액티브 안테나를 제안하였다. GPS(1.575.42MHz)와 GLONASS(1.602MHz) 듀얼 대역을 지원하는 마이크로스트립 패치 안테나를 최적화하였고, 안테나의 크기는 $13{\times}13{\times}3.6mm$이다. 제안한 안테나 특성 확인을 위하여 지그 크기 변화를 주었고, 패치안테나의 급전 간격을 조정하였고, LNA 쉴드 케이스 유무에 따른 변화로 확인하였다. 안테나 지그의 크기는 $65.6{\times}13{\times}0.8mm$이다. GPS 대역의 최대 이득은 3.78dBi이고, GLONASS 대역의 최대 이득은 4dBi이다. 위성 수신레벨을 증폭하기 위한 저잡음 증폭기는 1단 LNA를 설계하였다. LNA 칩은 BGA715N7를 이용하였고, LNA 이득은 19.9dB이다. 시뮬레이션과 측정 데이터를 비교 분석한 결과 GPS/GLONASS 수신용 소형 액티브 안테나의 실용화 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 FC-MMA (Fast Convergence-Multiple Modulus Algorithm)과 RMMA (Region based Multiple Modulus Algorithm) 등화 알고리즘의 성능을 평가하였다. 적응 등화를 위한 오차 신호를 얻기 위하여 FC-MMA 는 신호 심볼의 레벨수를 고려한 수정된 dispersion constant를 이용하지만, RMMA에서는 모든 신호점들이 존재하는 지역을 4개로 분할한 후 이를 기반으로 신호점을 축소한다. 이와 같이 오차 신호를 얻는 상이한 원리를 적용하여 적응 등화기의 탭 계수 갱신을 수행하게 되지만 이들은 각기 다른 등화 성능을 갖게 되므로, 논문에서는 이들의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 성능 비교를 위한 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐 및 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였으며, 시뮬레이션 결과 RMMA는 정상 상태 이후 출력 신호 성상도와 잔류 isi 및 최대 찌그러짐과 SER 성능이 FC-MMA보다 우월하지만, 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도에서는 FC-MMA가 빠름을 확인하였다.
본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 국내에서 최초로 기니아 픽 내이의 와우각에서 소리에 대한 전기신호(cochlear microphonics: CM)를 측정하였다. 이때 정현파음에 대한 cochlear microphonics의 진폭을 변수로 해서 물리적 화학적 상태변화에 의한 청감의 동특성을 분석하였다. 끝으로 동신호를 이용한 전자청력재생방법에 관한 기초실험을 시행하였다. 그 결자 10마리 기니아 픽에게 물리적 상태변화로 100dB white noise음향을 가했을 때 정기파음에 대한 cochlear microphonics는 일단 감소된 레벨을 나타내다가 거의 본래의 크기로 복귀되었다. 화학적 상태변화로 NaCl결정을 와우각에 투여한 경우는 정기파음에 대한 cochlear microphonics가 초기의 증가, 감소, 증가, 감소의 패턴을 보였다. 소리에 대해 cochlear microphonics형태로 전기신호를 발생시켜서 중이가 손상된 기니아 픽내이에 위치한 electrode에 직접 가해준 결과 동물의 reflex반응을 얻었다.
모바일 응용을 실현하는데 있어서 근거리 무선 통신과 네트워킹 기술의 중요성은 증가하고 있다. 예를 들어 지그비 기술은 베터리의 수명이 수개월에서 수년에 이르는 기기 사이의 저 가격과 저 전력 연결을 제공한다. 또한, 지그비는 블루투스에서 제공하는 네트워크 구성보다 큰 메쉬 네트워크를 구축할 수 있다. 지그비 규격의 주된 특징은 네트워크의 유연성, 저가격, 저전력 소모이며 고정, 휴대 및 모바일 기기사이의 Ad-hoc 네트워크에서 저속 데이터 전송이다. 홈 네트워크와 홈 자동화 분야는 간단한 네트워크의 예로써 지그비의 큰 시장중의 하나이다. 본 논문은 잡음과 간섭 그리고 라이시안 페이딩 환경에서 지그비 시스템과 DSSS-BPSK 신호의 성능을 분석하였고 근거리 무선 채널에서 간섭과 페이딩의 영향에 따른 성능 감쇠에 대하여 연구하였다. 특히, 라이시안 페이딩과 간섭 레벨에 따른 오율 특성을 BER 성능 그림을 통하여 나타내었다.
본 논문에서는 한 보드에서 GPS/GLONASS 대역을 이용하여 컨테이너의 위치정보를 확인 할 수 있고, 위치 정보를 실시간으로 이동통신망으로 전송 할 수 있는 GSM/WCDMA 대역의 안테나를 설계하였다. GPS(1.575.42MHz)와 GLONASS(1.602MHz) 듀얼 대역을 지원하는 마이크로스트립 패치 안테나를 최적화하였고, 안테나의 크기는 $25{\times}25{\times}5[mm]$이다. GSM(824-960MHz)와 WCDMA(1970-2170MHz) 이중대역을 지원하는 칩 모노폴 안테나를 최적화 하였고, 안테나의 크기는 $27{\times}8{\times}3.2[mm]$이다. 위성 수신레벨을 증폭하기 위해 2단 저잡음 증폭기(LNA)를 설계하였고. LNA 이득은 27[dB]이다. 안테나의 측정지그의 크기는 $100{\times}30{\times}1[mm]$이다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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