전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 다양한 불규칙 아크 파형 때문에, 실제 환경에서는 아크 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서, 기존의 부족한 특징 데이터를 증가시켜, 성능을 개선하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 입력신호를 변분 모드 분할을 통해 원신호를 분할한 후 통계적 특징을 추출한다. 변분 모드 분할으로부터 추출한 통계적 특징의 성능이 원신호로부터 얻은 특징보다 개선된 성능을 얻는다. 아크 분류기로 인공 신경망을 이용하고, 14,000개의 학습 데이터에 적용한 결과 VMD의 사용이 약 4%의 아크 검출 성능을 높혔다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.
현대인의 질병 중 심혈관계 질환의 증가로 인한 건강관리의 중요성이 더해감에 따라 소형 심전계의 필요성이 대두되어지며 운동과 같은 동잡음에 취약한 환경에서도 안정적인 신호를 얻기 위한 연구가 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 측정 리드의 거리 최소화에 따른 연구로서 여러 개의 소형 심전도 모듈을 부착하였을 때의 각각의 신호가 임상심전도와 얼마나 유사하게 측정되어질 수 있는지에 대해 연구하였으며 심전도(ECG) 신호의 측정 원리를 위하여 심장 전기쌍극자 모델에 기반하여 전극간 거리를 최소화한 패치형 전극 측정 시스템을 개발하고, 2개 이상의 다중 패치전극 측정 시스템으로부터 측정된 심장전기활동 신호를 합성하여 임상적 심전도와 유사성이 높은 전극신호 유도법을 개발하였다. 또한 이 유도법의 검증을 위하여 임상 심전도 측정장치의 결과와 상관성을 분석하였으며 최대 r 값은 0.859로 얻어졌다.
일반적인 수중표적 탐지 기법에서는 표적의 도플러를 추정하기 위해서 수신된 신호를 Short-time FFT (STFT)하는 기법이 적용되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 신호처리 기법이 요구되는 분산센서망에서 수중표적 탐지를 위해 기존의 FFT 기법 대신 연산량을 줄일 수 있는 근사 FFT 기법 (approximate FFT)을 이용한 효율적인 신호처리 기법을 적용한 탐지기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 수신된 신호를 일정한 단계로 양자화하여 각 양자화 단계에서 동일한 FFT 출력을 가지도록 함으로써 연산량을 감소시켰다. 그리고 능동 소나 표적 탐지 기법 및 실제 해상 실험 데이터에 제안한 알고리즘을 적용하여 기존의 FFT 기반 신호처리와의 성능 및 연산량을 비교하였다.
본 논문은 동일한 주파수 파라미터를 가지고 다른 방위에서 입사하는 chirp신호의 방위각 (DOA : Direction-of-arrival) 추정에서 상호 간섭으로 인한 bias문제를 해결하기 위하여 적응 chirp 빔형성기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 STMV (STeered Minimum Variance)기법에 chirp 신호의 시간-주파수 특성을 고려함으로써 chirp신호들의 상호 간섭을 보다 효과적으로 감소시켜 방위각 추정성능을 향상시킨다. 모의 실험에서 제안한 기법과 기존의 기법들에 의한 방위각 추정성능을 비교한다.
개폐회로는 일명 이산회로, 논리회로 혹은 조합, 순서회로라 부르며 이는 연속회로이론과는 전혀 다른 현대 전기공학의 기초분야인 회로이론의 일부를 형성하고 있는 새로운 학문이다. 즉 연속회로이론에서 취급하는 정상상태에서의 회로의 입출력신호는 주어진 시간영역에서 단속현상이 없는 연속적인 파형이였으나 개폐회로이론에서는 그 회로의 입출력 신호를 어떤 종류의 파형보다 오히려 이산적으로 정의된 입출력치로 대응시키거나 회로자체가 주어진 시간 영역에서 고속개폐현상으로 인한 유한개의 내부상태로 나타내는 것이 그 특징이다. 앞으로 기술한 내용은 필자가 지난 수년간 서울대학교 전기공학과 및 성균관대학교 전자공학과 4학년 학생들에게 강의한 내용을 현장전기기술자들이 이해할 수 있도록 다소 보충한 것이다.
철도분야에서의 전기$\cdot$신호설비 고장은 열차의 정상운행에 차질을 일으켜 사회적으로 커다란 영향을 끼치게 되므로 설비의 유지관리를 위해서는 많은 노력이 필요하다. 또 이러한 보전작업에는 철도 설비가 널리 산재되어 있기 때문에 이동을 수반하는 작업, 열차가 통과하지 않는 야간 작업, 만일의 경우 위험을 수반하는 작업 등, 이 분야 특유의 작업이 있다. 한편 보전작업에 종사하는 기술자는 해마다 줄어들고 있으며 앞으로 젊은 근로자의 부족은 더욱더 심해질 것으로 보인다. 그러한 이유로 설비보전의 자력화, 미연의 고장방지, 고장의 조기복구와 재발방지를 목표로 지금까지 사람의 손에 의지해 오던 설비보전을 기계화하고 자동화하는 시스템을 개발하게 되었다. 이 시스템은 대상설비에 따라 다음의 3가지 시스템으로 분류된다. $\cdot$신호설비 보전시스템 $\cdot$변전$\cdot$수배전설비 보전시스템$\cdot$연선전기설비 보전시스템 이들시스템에 공통적인 주요 특징을 들면 아래와 같다. (1)사고를 미연에 방지하고 사고원인을 규명 이벤트발생 전후의 변화나 중장기트렌드를 원격감시할 수 있다. (2)시스템의 변경$\cdot$증설이 용이 인텔리전트단말에 의하여 처리를 계층화하였기 때문에 빌딩블록식으로 시스템을 확장할 수 있다. (3)경제적인 시스템 필드 네트워크의 채용으로 공사비를 삭감할 수 있다.
고속 신호처리 및 실시간 제어 분야에 적합한 제어성능을 발휘하기 위해서는 신호처리전용 마이크로프로세서인 DSP(Digital Signal Processor)를 이용한 제어용 보드가 널리 활용되고 있다. 본 연구를 통하여 전기도금용 전원장치의 고성능화를 위하여 DSP제어용 보드를 개발하였으며, 전체구성은 고속 신호처리를 위한 메인 마이크로프로세서로서 경제성과 응용범위가 넓은 TMS320C32 DSP CHIP, Wait없는 프로그램 및 데이터 처리를 위한 고속 SRAM, 외부 디지털 입출력을 위한 인터페이스 회로, 아나로그 입출력 회로 및 PC 혹은 다른 마이크로컴퓨터와의 통신을 위한 직렬 통신 회로 등으로 구성하였다. 개발된 DSP 보드는 시제품 제작을 완료하여 그 성능 및 신뢰성을 검증하였으며, 전기도금장치의 고성능 제어처리를 위하여 채용하여 상품화 개발을 완료하였다.
전기철도 분야에서 전자기파에 의한 환경영향 평가는 중요한 요소가 되고 있으며 급전시스템, 신호시스템, 차량시스템 등으로 나누어 각각에 대한 전자기파 환경 영향에 대한 평가에 관한 사항이 연구 중에 있다. 특히 신호시스템 중, AF(Audio Frequency)궤도회로는 철도차량과의 빈번한 통신을 통하여 철도차량 제어에 많은 역할을 담당하므로 잡음에 취약하고 오동작은 사고로 직결되므로 이러한 잡음에 대한 평가는 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 전기철도차량과 신호시스템 중 AF궤도회로와의 전자기적합성을 입증할 수 있는 고조파 분석을 통한 전도성잡음의 시험 및 평가에 대한 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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