시주파수 표현법은 시간과 주파수의 2차원 평면에 대하여 신호의 크기 혹은 에너지 밀도의 분포를 표현하는 방법이다. 이러한 기술은 시변 신호(Time-varying signal)의 특성 분석에 유용하다. 연주음은 대표적인 시변신호이며 특성 분석을 위하여 시주파수 표현법을 사용할 수 있다. 최근 악기에 사운더를 부착하여 음질을 변화시키는 작업이 주목 받고 있다. 비교적 저렴한 비용을 지불하고 음질을 변화시켜 주관적인 평가를 개선하려는 시도로 시행되고 있다. 이러한 연주신호는 시간영역에서는 사운더가 없는 악기 원형으로 연주한 경우와 차이점을 찾기가 어렵지만 주파수 영역, 그리고 시간-주파수 영역에서 분석하면 차이점을 쉽게 볼 수 있다. 본 논문에서는 사운더를 부착한 악기의 연주신호를 주파수 영역에서 분석하여 사운더의 효과를 확인하고 더 나아가 시주파수 표현법을 활용하여 사운더의 영향을 분석한다. 악기에 따라 사운더의 효과는 다르지만 대체로 인간의 주관적인 평가에 영향을 주는 중간주파수대에서 강화된 효과를 확인할 수 있다.
대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 전자파 방출을 줄이기 위해 필터나 디커플링 캐패시터를 사용하는 대신에 PCB 내의 칩 배치, 배선 모양 등을 변경하여 위험신호의 배선 길이와 귀환경로를 짧게 하는 EMC 고려 PCB 설계 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 PCB 상의 여러 가지 신호에 대해 신호속도를 계산하고, 신호속도가 가장 높은 위험신호에 대해 선로를 가능한 짧게 하도록 가장 먼저 칩의 위치를 선정하고 배선도 가장 먼저 수행해야 한다. 또 위험신호의 귀환경로에 불연속이 발생하지 않도록 설계하며 귀환경로의 기준이 되는 전원판과 접지판이 분할되어 있지 않도록 한다. CISPR-32, CISPR-25 등의 전자파 적합성 시험을 통과하지 못했던 차량용 블루투스 지향성 스피커에 이 기법을 적용하여 PCB를 재설계한 후 EMC 측정을 수행하였더니 해당 전자파 적합성 시험을 수월하게 통과할 수 있었다. 제안하는 기법은 EMC 특성이 중요한 전자기기에 유용하게 쓰일 수 있다.
최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 선형예측기를 이용한 잔여반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 비동시통화구간의 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 선형예측에 의해 백색화된 잔여반향신호에는 여전히 음성성분이 남아있다. 제안된 구조는 선형예측오차신호와 선형예측신호의 전력을 이용하여 백색화된 신호를 더욱 더 백색화시킨다. 이러한 백색화 과정을 거치면 동시통화구간에는 근단화자음성과 주변 잡음이 존재하고, 비동시통화구간에는 백색잡음이 존재하게 된다. 근단화자음성과 백색화된 신호를 결합하여 다시 선형예측기에 통과시켜 배경잡음을 추가로 제거한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC (acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
본 논문은 MRA PWM 기법을 응용한 Sub-MRA PWM 기법을 디지털 신호 처리용 프로세서를 이용하여 구현하였다. Sub-MRA PWM기법을 디지털 신호처리 함으로서 아날로그의 불안정한 요소를 감소시킬 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 시뮬레이션을 통하여 고조파를 분석하였다. 디지털 제어의 단점인 시간 지연은 고속 연산을 이용하여 극소화 할 수 있었다. 그러므로, 유도, 전동기를 실시간으로 제어할 수 있었다.
본 논문에서는 부분방전에 의해 발생되는 초음파를 이용하여 변압기 절연성능을 예방진단하기 위하여 실 변압기 구조물이 있을 경우에 변압기 고압권선의 표면과 철심사이에서 초음파를 임의로 발생시킨 후 변압기 외함에서 초음파 신호 측정 시스템으로 이를 검출하여 분석함으로써 실 변압기에 적용시킬 경우 발생될 수 있는 문제점에 대하여 연구하였다. 실 변압기에서 구조물이 있을 경우에 고압권선의 표면이나 권선과 철심 사이에서 발생되는 초음파 탐촉자의 위치를 적절히 선정함으로써 변압기 외함에서 측정 가능하였다.
가전제품은 최근 수년 사이에 급격한 사회정세의 변화와 더불어 소비자의식에 대폭적인 변혁을 가져온 가운데 적절한 가격의 납득이 가는 진짜상품이 요구되는 추세이다. 한편 가전제품에서의 센서(Sensor)기술은, 참으로 성능쇄신의 요소기술을 담당하는 중요한 기술로 센서 그 자체의 고도화$\cdot$다양화에 더하여 마이크로 프로세서를 주체로 하는 지적인 신호처리에 의한 기능과 성능의 향상이 눈부신 바 있으며, 이 두 수레바퀴에 의하여 가전제품용 센서의 인텔리전트시스템이 구성되고 있다. 본고에서는 후자의 신호처리에 의한 인텔리전트화 기술을 지적제어 처리로 간주하여, 센싱 기술에서의 지적제어처리의 자리매김과 구체적인 가전품에서의 응용 예로서 세탁기에 지적제어처리를 탑재하여 기능 향상을 도모한 개발사례를 중심으로 그 개요를 소개한다. 최근의 개발사례로서 세탁기, 에어컨, 냉장고, 청소기 등에 퍼지제어나 뉴럴네트워크, 또한 비선형 처리 등의 응용 예를 표로서 나타내었다. 특히 세탁기에서는 모터의 회전수를 검출하는 회전센서출력의 처리에 의해 다음의 두가지 센싱시스템을 개발하였다. (1) 부하량 검지 시스템 무단계 부하량 검출을 실현하여 검출오차를 약 1/3로 저감시킴과 동시에 에너지 절약(물$\cdot$세제$\cdot$시간)을 도모한다. (2) 언밸런스 건지 시스템 속도감속 성분량 추출에 의한 검출정도 향상과 현행센서 삭제에 의한 코스트 저감을 이룬다.
본 논문에서는 전동차용 전기식 플러그인 도어를 구동하기 위해 영구자석형 무정류자 직류전동기(Brushless DC Motor)를 적용하였다. BLDC 전동기의 속도제어를 위해 사용되어지는 홀센서 신호를 속도제어로만 사용하는 것이 아니라 이러한 홀센서 파형을 검출, 위치제어를 위한 신호로 활용하였으며 실제로 도어시스템에 적용, 실험하여 그 가능성을 확인하였다.
차단기, 개폐기, 배전반과 같은 전력기기에 대한 성능시험시, 전압과 전류, 제어신호를 측정하고, 필요한 경우 고속카메라를 이용해 시험장면을 촬영한 다음, 이들을 종합적으로 분석하여 시험결과를 판정한다. 이때, 대부분 개별 시스템으로 전압-전류 시험파형과 시험영상을 측정하고 분석하기 때문에, 시간 동기화가 불가능하여 시험현상이나 시료동작특성 분석에 많은 어려움이 있다. 따라서 개별 시스템으로 측정한 신호를 동기 시켜 동시에 분석할 수 있는 프로그램이 있다면, 시험결과 판정뿐만 아니라 시험 중에 발생하는 전기적 과도현상이나 시료의 동작특성분석에 많은 도움이 될 것이다. 이러한 목적을 위해, PT&T에서는 측정시스템과 고속카메라를 이용하여 측정한 전압-전류 시험파형과 시험영상을 동기 시켜 동시에 분석할 수 있는 프로그램인 Dual Viewer를 개발하였다. 본 논문에서는 Dual Viewer에 대한 기능과 특징에 대해 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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