본 연구에서는 입자의 크기 및 3차원 속도를 측정할 수 있는 디지털 업자 홀로그래피 시스템을 개발하고, 개발된 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 층류 채널 유동장에 적용하여 보았다. 디지털 홀로그램을 기록할 수 있는 이중 펄스 홀로그래피 시스템을 구축하였고, 상관계수법을 이용한 초점면 결정, Wiener 필터를 사용한 잡음 제거, 두 개의 이진화값 및 분할 이진화방법 등을 사용하여 기록된 홀로그램 및 재생이미지를 처리하였으며, 동일 입자의 추적은 입자가 액적처럼 큰 경우는 일치확률법을, 유동장의 추적 입자처럼 작은 경우는 상호상관법을 사용하였다. 개발된 시스템을 사용하여 층류 채널 유동의 축방향 속도를 측정하였으며, 이론적 예측식과 비교하여, 디지털 입자 홀로그래피 시스템의 유용성을 확인하였다.
ES(Exponentially weighted Stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향 반향 제거기는 동작 구조가 간단하고, NLMS 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 갖지만, 외부 잡음에 약하다. 그 이유는 ES 알고리즘은 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균 에너지 감쇄율을 이용해 필터의 탭을 업데이트하기 때문이다. 본 논문에서는 Stepsize 생성기와 선택기를 추가한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안하였다. 제안된 Stepsize 생성기와 선택기는 외부 노이즈에 대한 기존의 음향 반향 제거기의 단점을 개선하여, 음향 반향 제거 시스템의 강건함을 향상시켜준다. Stepsize 생성기는 이동 평균기를 이용하여 별도의 Stepsize 값을 생성한다. 이 때 생성된 Stepsize 값은 잔여 에러양의 에너지 값에 상수 ${\gamma}$를 곱해준 결과이다. Stepsize 선택기는 계수 선택 요소${\Delta}_{differ}$를 이용해 음향 반향 제거기가 좀 더 향상된 성능을 갖을 수 있는 Stepsize 값을 선택한다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 외부 노이즈의 SNR에 관계없이 제안된 알고리즘은 잔여 에러양을 5[dB]에서 10[dB]정도 저하시켰고, 조절 오차의 양도 크게 개선되었음을 보여준다.
파도 및 바람 그리고 그 외의 다른 요인들에 의해 복합적으로 움직이는 모선 선박의 운동을 정확하게 알아야 배의 형상 및 자세를 제어할 수 있다. 예를 들어 레이더 추적 장비는 기후의 영향은 받지 않으나 물체에 반사된 신호로 위치 추적을 해야 하기 때문에 잡음도 (Noise Level)가 높아 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문의 목적은 GPS의 절대 위치를 이용하여 배의 이전 상태 및 현재 상태를 정확히 알아서 다음 진행 상황을 예측하는데 있다. 그러나 GPS의 원천 오차와 배가 고정적이지 않는 오차로 인하여 단순하게 GPS의 값을 읽어 배의 형상을 나타낼 수 없기 때문에 본 논문에서는 이러한 GPS좌표의 오차를 줄이고 정확한 지점을 추정하기 위한 알고리즘을 제시하여 선박의 형상과 위치를 알려준다.
국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인자동차를 성공적으로 구현하기 위해서는 매우 많은 요소 기술들을 필요로 한다. 특히 교통신호등의 검출과 인식 시스템은 무인자동차에서 컴퓨터 비전 기술의 핵심적인 요소기술로 주목 받고 있다. 최근까지 제안된 대부분의 교통 신호등 인식 방식들은 잡음과 환경적인 요소에 따라 의존적인 색깔 성분 분석 방법을 사용함으로써 인식률 개선에 있어 제한적인 성능 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방식의 한계를 극복하기 위해 교통신호등이 갖는 형태학적인 특성을 최대한 고려한 방법을 제안한다. 제안한 방식은 색깔 성분과 사각형 특성, 원형 특성과 같은 형태학적 특성을 동시에 고려함으로써 인식 효율을 크게 증대시킨다. 다양한 모의실험을 통하여 제안한 방식은 교통신호등 인식률뿐만 아니라 오인식률 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.
다양한 장비의 인터넷 연결을 지향하고 있는 사물인터넷시대에서 암호기술의 사용을 위해 암호학적으로 안전한 난수생성은 중요 요구사항이다. 특히, 생성된 난수의 안전성과 연관된 엔트로피 원은 예측하기 어려운 잡음원을 위해 부가적인 하드웨어 로직을 사용하기도 한다. 비록 성능 측면에서 좋은 결과를 나타낼 수 있으나, 부가적인 리소스의 사용에 기인한 추가적인 전력 소비 및 면적문제 때문에 기존 자원을 최대한 활용하는 엔트로피 수집방법이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 엔트로피 원은 멀티쓰레드 프로그램을 지원하는 환경에서 부가적인 장치 없이 공통적으로 사용 가능하므로 암호기술 구현에 있어 경량화의 어려움을 완화시킬 수 있다. 또한, 제안하는 엔트로피 원이 NIST SP 800-90B에서 제시한 난수발생기를 위한 엔트로피 입력원 테스트에서 높은 보안강도를 갖는 것으로 평가 되었다.
생물정보는 사람의 능력을 넘어 섰으며 데이터 마이닝과 같은 인공지능기법이 필수적으로 요구된다. 한번에 수천 개의 유전자 발현 정보를 획득할 수 있는 DNA마이크로어레이 기술은 대량의 생물정보를 가진 대표적인 신기술로 질병의 진단 및 예측에 있어 새로운 분석방법들과 연계하여 많은 연구가 진행 중이다. 이러한 새로운 기술들을 이용하여 유전자의 메 커니즘을 규명하는 것은 질병의 치료 및 신약의 개발에 많은 도움을 줄 것으로 기대 된다. 본 논문에서는 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이 거나 제거하는 과정인 표준화과정을 거쳐 표준화 방법들의 성능 비교를 위해 특징 추출방법 인 베이지안(Bayesian) 방법을 이용하여 마이크로어레이 데이터의 분류 정확도를 비교 평가하여 Lowess 표준화 후 95.89%로 분류성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 $7.7{\mu}m$에서 $12.8{\mu}m$ 파장 대역에 적용 가능한 비냉각 열상장비 광학계를 설계 및 분석 하였다. 최적화 과정을 통하여 설계된 원적외선 광학계의 유효초점거리는 5.44 mm를 가지며, 4면의 비구면과 2면의 회절면을 포함하였다. 광학계의 F/수는 F/1.2로 설정하였고, 시야각은 $90^{\circ}{\times}67.5^{\circ}$가 되도록 하였다. 회절면이 적용된 hybrid 렌즈를 이용하여 보다 효율적으로 고차 수차가 보정되도록 하였고, 이때 발생되는 회절 특성은 scalar 회절 효율을 이용하여 평가하였다. 또한 hybrid 렌즈에서 발생되는 회절 현상에 의한 통합 회절효율을 예측하고 배경잡음에 의한 MTF 저하를 고려하였다. 원적외선 광학계의 온도 변화에 따른 보상은 광학식 비열화를 이용하여 광학계의 MTF 성능이 초점 심도 내에서 유지되도록 하였다. 결론적으로 비냉각 열상장비에 효율적으로 적용 가능한 광학설계 결과를 얻었다.
생산 공정에서 발생되는 공정 이상을 적시에 감지하는 것은 생산 공정의 안전하고 일관된 조업 및 운영에 필수적인 요소 중 하나로서 반드시 필요하다. 예측되지 못하거나 적절하게 감지되지 못한 공정 이상은 전체 생산 공정과 공정에서 생산되는 최종 제품의 품질에 심각한 영향을 줄 수 있기 때문이다. 또한 이러한 상황은 공정 기능 불량과 고장으로 이어지게 된다. 이러한 공정 이상을 신뢰성 있게 적시에 검출하기 위해 본 연구에서는 새로운 단일 클래스 분류에 기반한 공정 이상 감지 기법을 제안한다. 본 연구의 제안된 방법은 잡음 필터링, 특징 선택, 비선형 표현 및 특이치 검출의 네단계로 구성된다. 본 연구에서는 시뮬레이션 공정의 측정치를 활용하여 제안된 방법의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안된 공정 이상 탐지 기법이 신뢰할 수 있는 모니터링 결과를 산출하였으며 기존 비교 대상 방법들보다 평균 25.4% 향상된 성능을 보여 주었다. 또한 적합한 특징 선택을 통하여 보다 향상된 이상 감지 성능을 얻을 수 있었다.
탄도미사일은 작은 레이다 단면적 및 빠른 기동 특성으로 인하여 탐지가 매우 힘들며, 또한 탄도미사일의 각 비행단계에서 탄두와 유사한 운동 변수로 기동하는 연료탱크 및 기만체의 존재로 인하여 탄두의 식별 및 요격이 매우 어렵다. 따라서 비행 단계에 따라 표적의 기동 및 미세운동을 이용한 특성벡터가 필요하며, 또한 이를 적절히 융합하여 비행단계에 상관없이 식별하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 탄도미사일의 비행단계에 따른 유용한 특성벡터를 소개하고, 이를 특성벡터 및 구분기 레벨에서 융합하는 효과적인 기법을 제안한다. CAD 모델들을 사용하여 예측된 레이다 신호들로 시뮬레이션을 수행한 결과, 구분기 레벨 융합을 통하여 잡음환경 내에서 비행단계에 상관없이 종말 단계로 갈수록 보다 향상된 탄두 식별이 가능하였다.
본 논문은 2.4 GHz 대역의 IoT용 주파수합성기를 위한 이중-루프 구성의 서브-샘플링 디지털 PLL을 소개한다. PLL은 초기에 주파수 분주기를 사용하는 coarse locking을 수행하며, 이 후 최종적으로는 주파수 분주기를 사용하지 않는 서브-샘플링 방식의 fine locking loop로 스위칭하게 된다. DTC를 사용하여 양자화 에러 제거를 수행하며 이를 통해 특정 타이밍 범위를 갖는 고해상도 TDC를 사용함으로써 낮은 인-밴드 위상잡음 특성을 가질 수 있다. 본 논문에서는 또한 coarse loop와 fine loop간의 위상 오프셋을 제거하기 위한 보정 회로를 제안하였다. Coarse locking이 진행되는 동안 fine loop의 위상 에러를 예측하고, 이를 다시 coarse loop에 보상함으로써 빠른 락킹 타임과 안정적인 동작을 확보하였다. 회로는 SystemVerilog 및 Verilog 언어로 모델링 및 Register-Transfer Level (RTL) 수준으로 설계 되었으며 시뮬레이션을 통해 충분히 그 동작이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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