기존의 초광대역 시스템에서는 정보 신호를 변조하기 위해 펄스 위치 변조 방식을 이용하였다. 그러나 본 논문에서는 대칭성을 갖고, 시간 도약된 Antipodal 신호를 이용하여 초광대역 신호의 전력 스펙트럼 밀도의 특성을 확률 과정을 이용하여 유도하였다. 초광대역 신호는 가우시안 모노펄스 및 레일리 모노펄스를 이용하였으며, 또한 두 종류의 모노펄스의 폭은 대략 0.5 nsec, 모노펄스의 간격은 5 nsec로 하였다. 그러나 Antipodal 신호의 규칙적인 펄스의 반복 시간에 의한 Comb Line은 시간 도약 부호에 의해 크게 감소되므로 초광대역 시스템에서 부호는 채널화 및 스펙트럼을 보다 완만하게 하여 타 통신 시스템에 영향을 최소화하는데 이용한다.
본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.
공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 개인휴대 통신 시스템을 위해 시간도약부호와 2진직교시퀸스를 사용하는 새로운 M진직교 부호분할 다원접속방식을 제안한다. 제안된 방식의 변조기 출력신호는 넓은 대역폭 점유와 낮은 스펙트럼밀도의 특성을 갖고 있어, 현대의 무선 주파수채널을 점유하고 있는 협대역 전송방식과의 주파수 중첩사용에 매우 유용하다. 본 논문은 변조기 출력신호의 전력스펙트럼에 대한 분석을 통하여 시스템의 특성을 조사하고 스펙트럼 중첩에의 응용 가능성을 입증한다.
주파수 대역의 사용 유무를 판단하는데 스펙트럼 센싱의 결과는 중요하다. 스펙트럼 센싱은 CR 시스템에서 주파수 대역을 확인하는 역할을 한다. 본 논문에서 에너지 검출 기반의 센싱 기법에 자기상관함수를 적용하여 제안하였다. 이는 수신된 신호에 자기 상관함수를 적용하여 에너지 검출기반의 성능을 향상시켰다. 이 방법은 평균 및 자기 상관함수와 같은 확률적인 파라메터들이 시간에 따라 주기적으로 변하는 특성을 갖는 Cycolstationary 프로세서와는 다른 접근 방법이다. 본 논문에서 제안된 센싱 방법은 열악한 통신환경에서 보다 효과적일 것이다. 만약 CR 시스템에서 유휴주파수 대역을 찾기 위한 센싱 과정에 본 논문에서 제안한 방법을 적용하면, 에너지 검출기반의 센싱 기법의 장점인 구조적 간단함과 빠른 스펙트럼 검출 결과를 얻을 수 있을 것이다.
본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmography)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 고속 퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)과 전력 스펙트럼 밀도(PSD:Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석 알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체 신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
PPM(Pulse Position Modulation)을 기반으로 하는 초광대역(ultra-wide bandwidth) 무선전송 시스템의 일반적인 전력 밀도 함수(power spectral density function)를 유도한다. 또한 개선된 선 스펙트럼(line spectrum) 특성과 우수한 BER(Bit Error Rate) 성능을 갖는 초광대역 무선전송 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 CMOS 공정을 사용하여 기가비트 이더넷 응용을 위한 전치증폭기 회로를 구현하였다 대역폭 확장 및 노이즈 성능개선을 위해, regulated cascade 설계기법을 사용하였고 이로써, 광다이오드 및 TIA 입력단의 큰 기생 캐패시턴스를 대역폭 결정으로부터 효과적으로 차단하였다. 0.6um CMOS공정을 사용하여 구현한 1.25Gb/s 전치증폭기의 칩 측정 결과 58dBohm의 트랜스 임피던스 이득, 0.5pF 기생 광다이오드 캐패시턴스에 대해 950MHz의 대역폭과 6.3pA/sqrt(Hz)의 평균 노이즈 전류 스펙트럼 밀도, 5V 단일 전원전압으로부터 85mW의 전력소모를 보였다. 또한, 0.18um CMOS 공정을 사용하여 설계한 10Gb/s 전치증폭기는 RGC 기법과 인덕티브 피킹기술을 동시에 사용함으로써, 59.4dBohm의 트랜스 임피던스 이득, 0.25pF 기생 캐패시턴스에 대해 8GHz의 대역폭, 20pA/sqrt(Hz)의 노이즈 전류 스펙트럼 밀도, 1.8V 단일전압에 대해 14mW의 전력소모를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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