본 논문은 주행거리 연장형 전기자동차에서 발전량을 결정하는 차량 제어기와 이를 수행하는 엔진 제어기 간 토크 명령을 전달하기 위한 새로운 통신방법을 설명한 것이다. 일반적으로 자동차는 CAN 통신방식을 사용하지만, 이 경우 기존 엔진 제어기의 하드웨어 및 소프프웨어를 수정해야만 한다. 이러한 이유로 중소 자동차 개조업체는 발전용 엔진이 탑재된 주행거리 연장형 전기자동차에 대한 개발 및 개조 작업 시 CAN통신방식의 적용이 쉽지 않다. 따라서 본 연구과정에서는 기존의 양산용 엔진 제어기를 주행거리 연장형 전기자동차에 적용하기 위한 핀-핀 통신방안를 제시하였다. 핀-핀 통신방안은 기존 양산용 엔진 제어기내에 탑재된 운전자요구토크 제어 맵을 엔진의 목표속도와 목표토크에 따른 가상 엑셀 열림량으로 변환하는 과정과 이를 기존 양산 엔진제어기가 인식 할 수 있도록 해당 엑셀페달 전압신호로 변환하는 과정으로 구성된다. 가상 엑셀 열림량은 오프라인 환경에서 역 변환 과정을 통하여 차량 최상위제어기에 제어 맵 형태로 탑재되고, 엔진 발전요구량과 엔진 최적 운전점 알고리즘을 통하여 결정된다. 이렇게 결정된 가상엑셀 열림량은 DA신호 변환기를 통하여 기존 엔진제어기가 인식할 수 있는 전압신호로 최종적으로 변환된다. 엔진토크 전달을 위한 이러한 알고리즘과 신호변환 회로는 차량제어기(VCU)에 탑재되어 엔진목표토크에 따른 가상엑셀페달 열림량 변환과정과 신호변환기를 이용한 가상 엑셀페달 전압신호에 대한 통신시험을 실시하여 이러한 통신방식의 실현 가능성을 입증하였다.
중추신경계손상으로 인하여 약화된 근육기능을 회복하기 위한 전기자극의 제어신호로 생체신호를 이용하고 있다. 생체신호중에서 마비된 근육에서 발생되는 자발적이면서 근수축을 하기에 부족한 자발근전도신호로 전기자극의 강도를 조절해야 하는 경우, 전기자극에 의해 발생되어 자발근전도신호에 섞이는 M-wave를 제거해야 한다. 본 연구에서는 M-wave를 제거하고 동시에 자발근전도신호의 크기를 보존하기 위한 최적필터를 설계하였고 최적필터의 계수는 입력 공분산 행렬의 최소고유치에 해당하는 고유벡터가 됨을 보였으며. inverse Power methd(IPM)을 사용하여 이를 적응적으로 구현하는 과정을 통해 기존의 예측오차필터 방법이 부최적 방법임을 보였다. 최적필터의 성능을 평가하기 위하여 모의데이터에 대한 false-positive rate를 측정하여 분석하였으며, 실험결과는 최적필터가 이전에 연구되었던 예측오차필터에 비해 효과적으로 M-wave를 제거할 수 있음을 보여준다.
최근에 들어서 생체신호분석을 통하여 여러 가지 사용자 상태를 파악하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적인 것이 GSR(전기피부반응, galvanic skin response), BVP(blood volume pressure), 호흡 등의 생체신호가 사람의 흥분 정도, 정신적 부담, 감정변화에 따라 달라지는 특성을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 디지털 TV, 혹은 IPTV 의 컨텐츠를 감상하는 환경 하에서 시청자의 생체신호의 변화 패턴을 분석하여, 그 분석 결과로부터 TV 프로그램이나 디지털 컨텐츠에 대해 시청자가 느끼는 만족도, 집중도, 흥미 여부 등을 추론하고자 하였다. 즉, 주어진 컨텐츠를 감상하는 동안 시청자로부터 얻어낸 생체신호를 분석한 시청 정보 데이터가 프로그램에 대한 선호도와 관련을 가질 수 있는지 검증한 기초 연구 결과를 제시한다. 또한 이 결과를 통해 프로그램에 대한 시청자의 반응을 객관적으로 측정하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하는 TV 프로그램 추천 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 생체신호인 PPG, GSR 신호의 변화에 따라 구동되는 LED 감성조명 시스템을 구현하였다. 개발된 GSR 및 PPG 센서모듈로부터 인체의 생체신호를 측정하고, 측정된 생체신호를 이용하여 MCU에서 제안된 각성 이완 판별맵에 근거하여 피검자의 각성 또는 이완 상태를 판단한다. 피검자의 상태에 대응하는 LED 조명색상의 변화를 주어, 피검자가 안정 상태의 감정에 도달할 수 있도록 하는 감성조명 시스템을 개발하였다.
해상 무선 통신에서 신호 다중 경로로 인하여 장거리 데이터 통신에 어려움이 있을 수 있다. 이를 해소하기 위하여 채널 등화 기술을 사용할 수 있다. 제안하는 채널 등화 기술은 비터비 알고리즘을 이용한 시퀀스 신호 검출로 구현의 복잡도를 낮추기 위하여 결정 피드백 방식을 이용하여 트랠리스 상태의 개수를 줄였다. 16QAM과 심볼 속도 76.8kHz의 신호에 대하여 10usec와 30usec 지연 시간 차이를 갖는 2-way 신호 경로의 채널 모델에 대한 컴퓨터 모의 시험을 수행하였다. 제안한 등화 기술을 사용할 경우 고려한 다중 신호 경로에 대하여 수신 오류율에서 error flow가 관찰되지 않는 것을 확인하였다.
모바일 심전도(ECG) 신호 측정은 수 mV의 작은 소 신호를 측정하는 기술로서 동적 잡음을 제거하기 위한 많은 연구가 진행 되어 왔다. 특히 심전도 전극 케이블의 흔들림이나 피부의 움직임으로 인하여 유발 되는 등 전위선 잡음의 제거는 심전도 측정을 위한 핵심 연구 내용 중 하나이다. 본 연구에서는 심전도 신호의 등전위선 동적 잡음을 제거하기 위해 정규화 최소 자승법(NLMS)와 지연 최소 자승법(DLMS) 방식을 결합한 적응 필터의 스텝 사이즈를 결정하여 적용하는 기법을 제안 하였다. 제안한 기법은 필터의 초기 스텝 사이즈를 조정하여 기본 노이즈를 차감 한 후, 해당 과정에서 발생할 수 있는 심전도 신호 특성의 왜곡을 줄이는 방법이다. 본 논문에서의 제안한 기법에서, 필터 계수의 값은 필터 순서 사이즈 및 왜곡 최소화 인자에 의해 직접적으로 스케일링 설정 된다. 그리고 제안된 필터는 실시간 필터링에 필수적인 계산의 복잡성을 줄이도록 하여, 연산시간을 줄일 수 있을 것으로 기대되므로 소형 프로세서 및 저전력 소비가 요구되는 모바일 심전도 측정기기에 적합한 장점을 가진다. 또한 종래의 NLMS 적응 필터와 신호대잡음비(SNR)를 비교하여 우수함을 확인하였다.
도시의 교통 혼잡 문제가 심각해지면서 지능형 교통신호제어가 활발하게 연구되고 있다. 강화학습은 교통신호제어에 가장 활발하게 사용되고 있는 알고리즘으로 최근에는 심층 강화학습 알고리즘이 관심을 끌고 있다. 또한 심층 강화학습 알고리즘이 다양한 분야에서 높은 성능을 보이면서 심층 강화학습의 확장 버전들이 빠른 속도로 등장했다. 하지만 기존 교통신호제어 연구들은 대부분 단일 교차로 환경에서 진행되었으며, 단일 교차로의 교통 혼잡만 완화하는 방법은 도시 전체의 교통 상황을 고려하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 다중 교차로 환경에서 협력적 교통신호제어를 제안한다. 신호제어 알고리즘에는 심층 강화학습의 확장 버전들이 결합된 알고리즘을 적용했으며 다중 교차로를 효율적으로 제어하기 위해 인접한 교차로의 교통 상황을 고려하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘과 기존 심층 강화학습 알고리즘을 비교하였으며, 더 나아가 협력적 방법이 적용된 모델과 적용되지 않은 모델의 실험 결과를 보여줌으로써 높은 성능을 증명한다.
광 디스크를 재생하려면 광 신호를 아날로그 전기신호로 변환하는 광 픽업을 거치고 난 뒤 신호 간 간섭을 없애기 위해 아날로그적으로 등화를 하고, 등화된 아날로그 신호를 AD 변환하여 디지털적으로 동기화된 데이터와 클록을 추출해야 한다. BD와 같은 고용량의 광 디스크를 저속으로 재생하여 동기화된 데이터와 클록을 추출하는데 었어서 추출 데이터 BER을 최소화하는 알고리즘은 다양하게 개발되어 적용되고 있다. 그러나 고용량의 광 디스크를 고속으로 재생 할 때 저속에서 적용된 알고리즘을 동일한 혼성 데이터 PLL과 PRML 하드웨어 구조에 적용하려면 800MHz 이상의 신호 처리가 이루어져야 한다. 일반적으로 사용되는 0.13-${\mu}m$ CMOS 공정에서 기존 방식의 구조를 가지고 800MHz의 이상의 신호처리를 위해서는 고속으로 동작해야하는 아날로그 코어 등이 필요하고 많은 시간과 노력의 레이아웃이 수반되어야 하는 등의 문제점이 제기된다. 본 논문에서는 고용량 광 디스크의 최고 배속인 BD 8x까지 동작 가능한 데이터 및 클록 추출 회로로서 병렬 데이터 PLL 및 PRML 구조를 제안하였다. 제안한 구조를 가지고 실험한 결과 BD 8x 에 해당하는 속도에서 오류 없이 동작함을 확인하였다.
현행 TV 신호는 HDTV나 컴퓨터 모니터에서 사용하는 encoding 기술과는 완전히 다르다. 다시 말하면 기존의 아날로그 TV에서는 Interlace 방식을 사용하는 반면 HDTV 및 컴퓨터 모니터에서는 Interlace 방식 대신 Progressive 방식을 사용한다. 따라서 Interlace 방식을 사용하는 미디어의 신호를 Progressive 방식을 사용하는 미디어에서 사용하기 위해서는 보간 알고리즘이 필요하다. 보간 알고리즘으로는 ELA(Edge-Based Line Average) 알고리즘이 보편적으로 사용된다. 본 논문에서는 ELA 알고리즘의 수평 및 수직 윤곽선 복원 단점을 개선시킨 ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) 알고리즘을 사용하여 Interlace 방식의 YUV 디지털 신호를 Progressive 방식의 RGB 디지털 신호로 변환시켜 주는 주사선 변환 ASIC 칩을 설계하였다. 설계 언어로는 VHDL이 사용되었다.
철도는 다른 수송수단에 비하여 많은 인원과 물류를 안전, 신속, 정확하게 운송할 수 있는 기간산업으로 매우 중요한 시설이다. 현재 철도시설을 담당하는 전문 인력의 수가 부족하여 철도신호기술사 확보가 시급히 요구되고 있다. 이에 철도신호기술사 고시를 준비하는 사람은 많은 반면, 접근방법을 몰라 어려움을 느끼고 있다. 본 논문은 철도신호기술사 고시를 소개하고 지난 15년간 기출제된 시험문제와 최근 5년간의 문제에 대한 출제경향 및 철도관련 교육기관의 교과목을 조사 분석하였다. 분석결과를 토대로 철도신호기술사 고시를 준비하는 수험생이 쉽게 자격취득 과정에 접근할 수 있는 방안을 제시하였으며, 또한 철도관련 교육기관의 교과목 중 철도신호기술사 자격취득을 위한 필수교과목을 선별 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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